人工智能时代为什么要学习编程？因为不懂编程你就是“新文盲”！人工智能时代为什么要学习编程？因为不懂编程你就是“新文盲”！部落运动狂人百家号人工智能时代，为什么要强调编程学习呢，因为编程是人工智能的基础，编程是以一种计算机语言，也就是人工智能才能懂的语言！所以未来想与机器人交流，那么从现在开始小孩就要开始学习编程，就像当年英语一样，出国或国际贸易盛行就必须学习英语！（图片来自东方IC）在这个新科技时代大家也都能感同身受，VR虚拟技术，虚拟混合现实技术，全息影像等各种虚拟世界涌现，我们人类也正在从现实世界进入到虚拟世界，那么什么是虚拟世界呢？其实就是我们的编程世界，这里需要大量的编程人才！（图片来自东方IC）现在我们这个现实世界已经没啥好开发的了，就像机械到电子硬件越来越成熟，而编程这一块潜力无限，进入到虚拟的编程世界就是另外一番天地，像是建造另一个宇宙似的,可见编程对于未来虚拟世界的重要性，就是虚拟世界的砖和瓦！（图片来自东方IC）编程其实从本质来讲就是一种语言，大家常说的码代码，也都是一堆英文单词，这其实就是人类创造机器而为了让机器听懂我们说的话的一种沟通“语言”，我让机器说话“hello”，那么就只需要机器执行print（“hello”）；语句，也就是人类创造的编程语言规则！（图片来自东方IC）想必说起编程现在大家都会知道python这样一种最近爆火的编程语言，国内在浙江甚至都被纳入到高考中去，在一些小学里也可以看到python的身影，各种关于python的培训也是纷天满地的！（图片来自东方IC）以前没有文化的是文盲，后来中国改革开放加入WTO，英语一瞬间火爆起来，而不懂英语就是“文盲”，21世纪计算机又成为了新的方向标，然后不懂计算机的就成为“文盲”，那么现在人工智能时代来临，不懂编程的你们会是什么呢？赶紧加入编程学习吧！不要成为新科技时代的新文盲！（图片来自东方IC）本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。部落运动狂人百家号最近更新：简介:欢迎喜欢体育健身的朋友健身作者最新文章相关文章自动编程是不可能的 我为什么不在乎人工智能
本文转载自，原文《》，作者：王垠。文章转载已获授权。有人听说我想创业，给我提出了一些“忽悠”的办法。他们说，既然你是程序语言专家，而现在人工智能（AI）又非常热，那你其实可以搞一个“自动编程系统”，号称可以自动生成程序，取代程序员的工作，节省许许多多的人力支出，这样就可以趁着“AI 热”拉到投资。有人甚至把名字都给我想好了，叫“深度程序员”（DeepCoder = Deep Learning + Coder）。口号是：“有了 DeepCoder，不用 Top Coder！” 还有人给我指出了这方向最新的，吹得神乎其神的研究，比如微软的&……我谢谢这些人的关心，然而其实我并不在乎，也不看好人工智能。现在我简单的讲一下我的看法。机器一样的心很多人喜欢鼓吹人工智能，，机器人等技术，然而如果你仔细观察，就会发现这些人不但不理解人类智能是什么，不理解人工智能有什么局限性，而且这些“AI 狂人”们的心，已经严重的机械化了。他们或多或少的失去了人性，仿佛忘记了自己是一个人，忘记了人最需要的是什么，忘记了人的价值。这些人就像卓别林在『』最后的演讲里指出的：“机器一样的人，机器一样的心。”每当提到 AI，这些人必然野心勃勃地号称要“取代人类的工作”，“节省劳动力开销”。暂且不讨论这些目标能否实现，它们与我的价值观，从一开头就是完全矛盾的。一个伟大的公司，应该为社会创造实在的，新的价值，而不是想方设法“节省”什么劳动力开销，让人失业！想一下都觉得可怕，我创造一个公司，它最大的贡献就是让成千上万的人失业，为贪得无厌的人节省“劳动力开销”，让贫富分化加剧，让权力集中到极少数人手里，最后导致民不聊生，导致社会的荒芜甚至崩溃……我不可想象生活在那样一个世界，就算那将使我成为世界上最有钱的人，也没有了意义。世界上有太多钱买不来的东西。如果走在大街上，我看不到人们幸福的笑容，悠闲的步伐，没有亲切的问候，关爱和幽默感，看不见甜蜜浪漫的爱情，反而看见遍地痛不欲生的无家可归者，鼻孔里钻进来他们留下的冲人的尿骚味，走到哪里都怕有人抢劫，因为人们实在活不下去了，除了偷和抢，没有别的办法活……如果人工智能成功的话，这也许就是最后的结果。幸运的是，有充足的证据显示，人工智能是永远不会成功的。我的人工智能梦很多人可能不知道，我也曾经是一个“AI 狂热者”。我也曾经为人工智能疯狂，把它作为自己的“伟大理想”。我也曾经张口闭口拿“人类”说事，仿佛机器是可以跟人类相提并论，甚至高于人类的。当深蓝电脑战胜卡斯帕罗夫，我也曾经感叹：“啊，我们人类完蛋了！” 我也曾经以为，有了“逻辑”和“学习”这两个法（kou）宝（hao），机器总有一天会超越人类的智能。可是我没有想清楚这具体要怎么实现，也没有想清楚实现了它到底有什么意义。故事要从十多年前讲起，那时候人工智能正处于它的冬天。在清华大学的图书馆，我偶然地发现了一本尘封已久的 Peter Norvig 的大作『』（PAIP）。像个考古学家一样，我开始逐一地琢磨和实现其中的各种经典 AI 算法。PAIP 的算法侧重于逻辑和推理，因为在它的年代，很多 AI 研究者都以为人类的智能，归根结底就是逻辑推理。他们天真地以为，有了谓词逻辑，一阶逻辑这些东西，可以表达“因为所以不但而且存在所有”，机器就可以拥有智能。于是他们设计了各种基于逻辑的算法，专家系统（expert system），甚至设计了基于逻辑的程序语言 Prolog，把它叫做“第五代程序语言”。最后，他们遇到了无法逾越的障碍，众多的 AI 公司无法实现他们夸口的目标，各种基于“神经元”的机器无法解决实际的问题，巨额的政府和民间投资化为泡影，人工智能进入了冬天。我就是在那样一个冬天遇到了 PAIP，它虽然没能让我投身于人工智能领域，却让我迷上了 Lisp 和程序语言。也是因为这本书，我第一次轻松而有章法的实现了 A* 等算法，并且理解到里面的真谛。也是因为 PAIP，我第一次理解到了程序的“模块化”是什么，我开始在自己的程序里使用小的“工具函数”，而不再担心很多人忧心忡忡的“函数调用开销”。PAIP 和 SICP 这两本书，最后导致了我投身于程序语言领域，并且有幸获得这个领域鼻祖们的指点。在 PAIP 之后，我又迷了一阵子机器学习（machine learning），因为有人告诉我，机器学习是人工智能的新篇章。然而我逐渐的意识到，所谓的人工智能和机器学习，跟真正的人类智能，关系其实不大。相对于实际的问题，PAIP 里面的经典算法其实相当幼稚，复杂度很高，根本不可能解决大规模的实际问题。最重要的问题是，我看不出 PAIP 里面的算法跟“智能”有任何关系。而“机器学习”这个名字，完全就是一个幌子。很多人都看出来了，机器学习说白了就是统计学里面的“拟合函数”，换了一个具有迷惑性的名字而已。吓人的外衣之下人工智能的研究者们总是喜欢抬出“神经元”一类的名词来吓人，跟你说他们的算法是受了人脑神经元工作原理的启发。注意了，“”是一个非常模棱两可的词，由一个东西启发得来的结果，可以跟这个东西毫不相干。比如我也可以说，Yin 语言的设计是受了九阴真经的启发 :P世界上这么多 AI 研究者，有几个真的研究过人脑，解刨过人脑，拿它做过实验，或者读过脑科学的研究成果？最后你发现，几乎没有 AI 研究者真正做过人脑或者认知科学的研究。著名的认知科学家 Douglas Hofstadter 早就在接受采访时指出，这帮所谓“AI 专家”，对人脑和意识（mind）是怎么工作的，其实完全不感兴趣，也从来没有深入研究过，却号称要实现“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI），这就是为什么 AI 直到今天都只是一个虚无的梦想。纵观历史上机器学习能够做到的事情，都是一些字符识别（OCR），语音识别，人脸识别一类的，我把这些统称为“识别系统”。当然，识别系统是很有价值的，我每天都在用语音识别，人脸识别对于警察和间谍机关，显然意义重大。识别系统跟真正的“智能”，其实相去非常远，然而它们的普及，导致人工智能的能力被严重的神化了。说白了，这些识别系统，也就是统计学的拟合函数能做的事情：输出一堆像素或者音频，输出一个个的单词文本。很多人分不清“文字识别”和“语言理解”的区别。OCR 和语音识别系统，虽然能依靠统计的方法，知道你说的是哪些字，却不能真正理解你在说什么。这就像程序语言里面“语法”和“语义”的差别。识别出语法相对容易，要理解语义却比登天还难，这真的不是拟合一个函数就可以搞定的。各大公司最近叫得最响亮的“AI 技术”，就是 Siri，Cortana，Google Assistant，Amazon Echo 一类含有语音识别功能的工具，叫做“个人助手”。这些东西里面，到底有多少可以叫做“智能”的东西，我想用过的人都应该明白。我每一次试用 Siri 都被它的愚蠢所折服，可以让你着急得砸了水果手机。那另外几个同类，也没有好到哪里去。很多人被“微软小冰”忽悠过，咋一看真能理解你说的话，然而聊一会你就发现，小冰不过是一个“网络句子搜索引擎”而已。它只是按照你句子里的关键字，随机搜出网上已有的句子。大部分这类句子出自问答类网站，比如百度知道，知乎，等等。一个很简单的实验，就是反复发送同一个词给小冰，比如“智能”，看它返回什么内容，然后拿这个内容到 Google 或者百度搜索，你就会找到那个句子真正的出处。人都喜欢自欺欺人，看到几个句子回答得挺有“诗意”，就以为它是在跟你对话，而其实它是牛头不对马嘴，所以你才感觉有“诗意”。大部分人跟小冰对话，都喜欢只把其中“符合逻辑”的部分截图下来，然后惊呼：“哇，小冰好有趣！” 他们没有告诉你的是，没贴出来的对话，几乎全都是鸡同鸭讲。我并不是说这些产品完全没有价值。我用过 Siri 和 Google Assistant，我发现它们还是有用的，特别是在开车的时候。因为开车时操作手机容易出事，所以我可以利用语音控制。比如我可以对手机说：“导航到最近的加油站。” 然而实现这种语音控制，根本不需要理解语言，你只需要用语音识别输入一个函数调用：导航（加油站）。个人助手在其它时候用处都不大。我不想在家里和公共场所使用它们，原因很简单：我懒得说话，或者不方便说话。点击几下屏幕，我就可以精确地做到我想要的事情，这比说话省力很多，也精确很多。个人助手完全不理解你在说什么，这种局限性本来无可厚非，然而各大公司却拿这些个人助手来煽风点火，各种夸大，闭口不提他们的局限性，让外行们以为人工智能就快实现了，这就是为什么我必须鄙视一下他们。由于有了这些“个人助手”，有些人就号称类似的技术可以用来制造“机器客服”，使用机器代替人作为客服。他们没有想清楚的是，客服看似“简单工作”，跟这些语音控制的玩意比起来，难度却是天壤之别。客服必须理解公司的业务，必须能够精确地理解客户在说什么，必须形成真正的对话，要能够为客户解决真正的问题，而不能只抓住一些关键字进行随机回复。另外，客服必须能够从对话信息，引发现实世界的改变，比如呼叫配送中心停止发货，向上级请求满足客户的特殊要求，拿出退货政策跟客户辩论，拒绝他们的退货要求，抓住客户心理，向他们推销新服务等等，各种需要“人类经验”才能处理的事情。所以机器能不但要能够形成真正的对话，理解客户的话，它们还需要现实世界的大量经验，需要改变现实世界的能力，才可能做客服的工作。由于这些个人助手全都是在忽悠，所以我看不到有任何希望，能够利用现有的技术实现机器客服。很多人看到 AlphaGo 的胜利，以为所谓 Deep Learning 终究有一天能够实现人类级别的智能。在之前的一篇里，我已经指出了这是一个误区。很多人以为人觉得困难的事情（比如围棋），就是体现真正人类智能的地方，其实不是那样的。我问你，心算除法（ / 729）难不难？这对于人是很难的，然而任何一个傻电脑，都可以在 0.1 秒之内把它算出来。围棋，国际象棋之类也是一样的原理。这些机械化的问题，根本不能反应真正的人类智能，它们只需要蛮力。纵观人工智能领域发明过的吓人术语，从 Artificial Intelligence 到 Artificial General Intelligence，从 Machine Learning 到 Deep Learning，…… 我总结出这样一个规律：人工智能的研究者们特别喜欢制造吓人的名词，当人们对一个名词失去信心，他们就会提出一个不大一样的，新的名词，免得人们把对这个名词的失望，转移到新的研究上面。然而这些名词之间，终究是换汤不换药。因为没有人真的知道人的智能是什么，所以也就没有办法实现“人工智能”。生活中的每一天，我这个“前 AI 狂热者”都在为“人类智能”显示出来的超凡能力而感到折服。甚至不需要是人，任何高等动物（比如猫）的能力，都让我感到敬畏。我发自内心的尊重人和动物。我不再有资格拿“人类”来说事，因为面对这个词汇，任何机器都是如此的渺小。自动编程是不可能的现在回到有些人最开头的提议，实现自动编程系统。我现在可以很简单的告诉你，那是不可能实现的。微软的& 之类，全都是在扯淡。我对微软最近乘着 AI 热，各种煽风点火的做法，表示少许鄙视。不过微软的研究员也许知道这些东西的局限，只是国内小编在夸大它的功效吧。你仔细看看他们举出的例子，就知道那是一个玩具问题。人给出少量例子，想要电脑完全正确的猜出他想做什么，那显然是不可能的。很简单的原因，例子不可能包含足够的信息，精确地表达人想要什么。最最简单的变换也许可以，然而只要多出那么一点点例外情况，你就完全没法猜出来他想干什么。就连人看到这些例子，都不知道另一个人想干什么，机器又如何知道？这根本就是想实现“读心术”。甚至人自己都可以是糊涂的，他根本不知道自己想干什么，机器又怎么猜得出来？所以这比读心术还要难！对于如此弱智的问题，都不能 100% 正确的解决，遇到稍微有点逻辑的事情，就更没有希望了。论文最后还“高瞻远瞩”一下，提到要把这作法扩展到有“控制流”的情况，完全就是瞎扯。所以 RobustFill 所能做的，也就是让这种极其弱智的玩具问题，达到“接近 92% 的准确率”而已了。另外，这个 92% 是用什么标准算出来的，也很值得怀疑。任何一个负责的程序语言专家都会告诉你，自动生成程序是根本不可能的事情。因为“读心术”是不可能实现的，所以要机器做事，人必须至少告诉机器自己“想要什么”，然而表达这个“想要什么”的难度，其实跟编程几乎是一样的。实际上程序员工作的本质，不就是在告诉电脑自己想要它干什么吗？最困难的工作（数据结构，算法，数据库系统）已经被固化到了库代码里面，然而表达“想要干什么”这个任务，是永远无法自动完成的，因为只有程序员自己才知道他想要什么，甚至他自己都要想很久，才知道自己想要什么……有句话说得好：编程不过是一门失传的艺术的别名，这门艺术的名字叫做“思考”。没有任何机器可以代替人的思考，所以程序员是一种不可被机器取代的工作。虽然好的编程工具可以让程序员工作更加舒心和高效，任何试图取代程序员工作，节省编程劳力开销，克扣程序员待遇，试图把他们变成“可替换原件”的做法（比如 Agile，TDD），最终都会倒戈，使得雇主收到适得其反的后果。同样的原理也适用于其它的创造性工作：厨师，发型师，画家，……所以别妄想自动编程了。节省程序员开销唯一的办法，是邀请优秀的程序员，尊重他们，给他们好的待遇，让他们开心安逸的生活和工作。同时，开掉那些满口“Agile”，“Scrum”，“TDD”，“”，光说不做的扯淡管理者，他们才是真正浪费公司资源，降低开发效率和软件质量的祸根。傻机器的价值既然我决定不蹚人工智能这摊浑水，那我要怎么创业呢？很简单，我觉得人其实不需要很“智能”的机器，“傻机器”才是对人最有价值的。所以设计新的，可靠的，造福于人的傻机器，应该是我创业的目标。只举一个例子，有些 AI 公司想研制“机器佣人”，可以自动打扫卫生做家务。我觉得这问题几乎不可能解决，还不如直接请真正智能的——阿姨来帮忙。我可以做一个阿姨服务平台，方便需要服务的家庭和阿姨进行配对。给阿姨配备更好的工具，通信，日程，支付设施，让她工作不累收钱又方便，让家庭也省心放心，那岂不是两全其美？哪里需要什么智能机器人，难度又高，又贵又不好用。显然这样的阿姨服务平台，结合真正的人的智能，轻而易举就可以让那些机器佣人公司死在萌芽之中。当然我不会真去做个阿姨服务平台，我只是举个例子。许许多多对人有用的傻机器，还在等着我们去发明。这些机器设计起来虽然需要灵机一动，然而实现起来难度却不高，给人带来便利，经济上见效也快。这些东西不对人的工作造成竞争，反而可能制造更多的就业机会，可以说是利国利民。利用人的智慧，加上机器的蛮力，让人们又省力又能挣钱，才是最合理的发展方向。
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你说的是经常和周星驰合作的吴孟达老师吗？
作者说的是安心工作，意思就是没有压力，才能写出更好的程序。
但作者指出的目前AI缺乏自身意识这点是无可辩驳的，或许以后有解，或许有人正在突破这个局限，但至少目前的的确确是对不上&人工智能&，更加无法取代人类，这是事实，得认人工智能时代来临，青少年学习编程将成为必然趋势
7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。
人工智能为何如此重要
社会上一直流传着这样的话：谁能引领人工智能，谁就掌控了人类的未来！
中国希望未来几年在人工智能领域成为世界上最大的创新中心。
一切都是为了实现其伟大的目标：2030年成为世界领先的人工智能创新中心。
科学技术是第一生产力，未来国与国的竞争是科技的竞争，人工智能已经到了亮剑时刻，创新的中国在科技的引领下必将赢得光明的未来！
为何要学编程
人工智能离不开编程。
我们的世界正在迅速程序化、数据化和智能化，大数据、物联网、云计算、机器学习、人工智能这样一系列技术，让万物互联，让计算像自来水、电力一样成为一种基础资源，让编程成为像阅读、表达、数学一样的一种基础能力。人工智能的迅速发展，会将人类的经验和智慧通过算法快速挖掘和传播，普通人也能很容易享受到专业的生活服务和决策支持，这一方面会使得一些低端行业被人工智能取代；另一方面也对创新有了更大的渴求，这就需要人们对计算机逻辑有更深入和直观的理解，要具备与计算机相近的“计算思维”(Computational
Thinking)，并具备与之关联的能力。于是，“从小就编程”越来越成为很多人的共识。
美国总统奥巴马连续两年亲自为编程宣传活动“编程一小时”站台。他说：编程应当与ABC字母表和颜色同时得到教学，所有人都应该更早地学习如何编程。
苹果创始人史蒂夫乔布斯说：人人都应该学习一门计算机语言，因为它将教会你如何思考。
世界各国是如何加强中小学生的编程能力
美国政府计划10年普及中小学生编程教育。
英国政府也通过新的政策，规定5岁以上学龄儿童必须学习电脑编程课程。
新加坡在2017年要求把编程纳入小学考试范围
日本计划在2020年以后小学都必须开始编程课程，学生必修此课程。
势在必行，与世界接轨
学习编程有什么用
编程是培养逻辑思维的最好途径
编程可以无限发挥创造力，最能考验逻辑思维，有趣好玩，那种成就感不是一般玩具可以做到的。
编程是培养想象力的有效办法
编程所在的环境是一个人造的、边界清晰的、自洽的环境，这个环境有自己的规则，这些规则并不是非常复杂，都是非常简单和基础的，但通过组合，却可以变幻出无穷无尽的可能。
编程是培养勇气和韧性的绝佳路径
编程是一个不断尝试、不怕犯错的过程，编程犯错后可以很快改正并看到改正后的结果，这就能够比较容易强化孩子勇于尝试和保持韧劲的能力。
如何学习编程
成群的父母们苦恼于孩子痴迷游戏，却不知道有这么一种既有趣又能提升孩子智力的玩电脑方式。
现在，这个世界正在发生越来越大的变化。编程已经成为世界的通用语言，和听、说、读、写、算一样，是孩子必须掌握的技能。
Apple公司深信，编程是学生应对未来的一项核心技能，所以向9-15岁学生推出的创新教育项目—“人人能编程”，旨在通过Apple的先进编程语言Swift，互动有趣的编程学习应用Swift
Playgrounds，以及内容详实的教师指南和教学资源包，助力学校普及编程核心概念，启发创新精神，培养计算思维，提升协作意识。
Playgrounds这款软件通过它可视化的操作界面，让孩子寓玩乐中编程，不用繁复的代码语言，也可以享受到编程帯来的乐趣与成就感。了解更多《》
在孩子们能够进行更为抽象的思考后，就可以为真正的机器人或无人机编写程序，用代码让他们在你眼前跳动起来的。
巨变来临，我们根本无力阻止，我们要把握未来，现在必须提升自己，紧跟人工智能环境下的新机遇，赶上潮流的脚步。
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开发经历（47）
技术汇总（8）
人工智能到底是机遇还是毁灭？
人工智能来临，开发者如何借助风口？
而未来，人工智能会完全取代开发者吗？
关于人工智能，可能很多人都不清楚，其实它被提出已经有60年了。正是得益于科学的进步，以及科技为社会进步带来的各种利好。so问题来了，面对人工智能巨大的挑战和冲击，作为Android开发者的你们，做好应对的准备了吗 ？
人工智能包括哪些具体的技术？
人工智能包含的技术真的是太多了，百度了一下一大堆：
视网膜识别
语音识别等等
再比如智能搜索
自然语言处理
HMM隐马尔科夫模型
人工智能会取代开发者吗？
在这个话题上，我个人认为，在强人工智能真正出现之前，程序员编程不仅是有意义的，而且还会比我们现在更有意义，因为这些程序需要用自己代码来为强人工智能接生。
从历史发展来看编程语言的语法在变得越来越简单，刚开始的时候，编程是在纸带上面打孔，而现在看起来更像英语。随着编程语言变得越来越简单，它学习起来会越来越容易，越来越不那么神秘，所以也会越来越流行。
直到强人工智能出现后，程序员的工作就会变得不那么像程序员了，因为他们的变成语言可能就变成人类的自然语言了。程序员写程序本质上就是一种人机交互，就是教计算机怎么处理问题和事情，现在我们使用的是计算机的语言，就是因为计算机听不懂人话，强人工智能的出现将会赋予计算机理解思考推理的能力，它可以学习人类的自然语言来讲人的话翻译成代码，就像我们现在学习各种计算机语言一样。但是要实现这样的画面我们还有很长很长的路要走。
机器人《BIBLE》 By AlphaGo
工智能目前存在的问题
人工智能在EDA领域能帮助IC工程师简化工作，但是还缺乏工程师的一些重要特质（定义问题，提出解决方法，甚至创新电路或系统结构），因此更可能成为设计师的帮手而非取代工程师。事实上，在EDA工具中使用人工智能机器学习确实是趋势，TSMC在2017年ISSCC Plenary Talks中也提到了这个潮流并积极在这个领域和各大EDA公司合作。所以大家不用太担心下岗！
人工智能将在人们生活中的影响：
来一切服务和AI融合在一起， 将会是一个颠覆的世界。 F8上出现的Conversational bots 就是AI的一种应用， 在mesager的应用上。 AI其实是模拟人的各种能力，然后出现特殊领域的应用）
识别图像（计算机视觉： Google 图片搜索； 人脸识别技术）
读懂肢体语言（计算机手势控制：TED第六感）
语言听说能力 （语音识别）
情感感知能力 （情景感知能力：参照美国科幻爱情片 [她（美国2013年斯派克·琼斯执导电影）
在使用bing 和google 搜索自己名字或者做的一个小网站时，发现自己曾经在网络隐瞒的信息全暴露出来了，所有的信息都真实准确的指向了我，曾经工作过的公司，匿名编辑的网页，各种有名或匿名的信息都被翻出来了。我不知道它是怎么计算出来的，也许这就是人工智能吧
我们如何利用人工智能？
我想大家都看过这一季的最强大脑-人机大战。，人工智能已经在在某些领域中有了广泛的应用。
如何去学习人工智能？
关于人工智能理论和实践的学习，网上有很多分享的资料，整体来说人工智能的入门门槛是非常高的，他需要不仅仅是过硬的数学和计算机的知识，甚至还需要神经生理学、声学、语言学等等非常多的相关知识。所以除了极少数的大牛和爱好者，对于大部分的开发者，我这里更多的建议大家先成为人工智能的使用者和加强者。
目前不论是国内和国外都有大量的人工智能开放技术厂商将自己相关的研究成果开放出来让更多的用户来接入使用，站在巨人的肩膀上我们可以让我们的一个很好的人工智能产品创意快速落地，而人工智能技术厂商也可以获取的更多的市场和更多的数据，来优化他们的效果果。
要以正确的眼光来看待
可能有人会问我， 既然人工智能这么好，是不是放弃android去学习机器语言了？我想这是个问题已经超出了我的回答能力。面对如此强大的人工智能，我们不得不承认人工智能所带来的优势，同样也给我们 带来了巨大的挑战，我们不能改变什么，唯一改变的就是让自己去更加去奋斗，不断的去接受新的时候、跟进时代的步伐，技术同样 要与时俱进。
愿大家愉快地去学习技术，活在当下，做最好的自己。
相信自己，没有做不到的，只有想不到的
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