机器学习是推动当下人工智能发展的核心驱动力

机器学习是实现人工智能的重要方法，也是推动当下人工智能发展的核心驱动力。机器学习处理实际应用案例时，不是“十八般兵器” 的堆积，格物斯坦表示数学教育尤其重要，根据具体任务，按需设计、量身定制，而做到这一点需要我们深刻理解机器学习模型以及算法背后的原理，即做到既知其然又知其所以然。相关的人工智能产品已经完全走进我们的生活，如智能手机、智能音箱、智能手环等等。

“人工智能（AI）”虽然看上去很高大上，但其本质是计算机技术发展到一定程度“融合”的结果，通过对计算机硬件与软件的结合，实现模仿、研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。如机器人领域、语言识别、图像识别、自然语言处理等所有与之相关联的领域，都属于“人工智能（AI）”。

因此，“人工智能（AI）”属于计算机科学的一个分支。看到这里，很多人或许会想到程序设计，但“人工智能（AI）”不仅仅是程序设计那么简单，因为它还包含大量的数学知识，如概率论、统计学、数理统计、线性代数、离散数学等。

如果一个人要想成为人工智能领域的程序员，进入“高大上”的人工智能领域，没有扎实的数学知识功底，那是不可能实现的。如我们最常见的机器算法，某些APP根据大家的阅读习惯，推荐相关的资讯，就是基于数学知识当中的概率论与统计学等数学内容。

人工智能会代替一些低阶工种，比如客服、机械劳动、低阶文员、低阶服务生公务员，这些低阶服务，恰恰又是第二产业和第三产业的劳动密集型行业，会有大量的人员在未来被淘汰，会淘汰数学研究员吗？不会，淘汰的只是计算而不是数学的逻辑与应用。会淘汰程序员吗？也不会，人工智能还很难做到写复杂的代码。

综上所述。人工智能会需要海量的数学与编程人才。人工智能需要数据也产出很多数据，比如用户购物习惯、城市路线规划，楼宇智能调节，物流分配追踪，这些都需要编程来收集存储和分析数据，人工智能的发展必然会促进大数据的发展，而大数据又需要云服务来支撑，需要通信传输为纽带，而这一切都离不开程序员（会数学更好），又怎么会淘汰数学和程序员呢？人工智能时代，务必要学好数学，重视编程。

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