2024年了，大家觉得人工智能行业未来的出路在哪里

艾尔登大镖客

kzhejsk

血肉苦弱 机械飞升

rpousty

2024年了，大家觉得人工未来的出路在哪里

昔有佳人公孙氏

我怎么觉得万物互联和高标准的5G关系更大
我对人工智能了解不多，但是方向是医学应用上，我说说医学方面的吧。人工智能对于医用图像的研究早就到医院实践上了，比什么ChatGPT还要早。
虽然目前只是量化标准，但基本你见到到的所有CT也好，核磁共振也好，当你拍片子后，电脑上都自动建模生成反馈图像，这些东西尤其在心内科的血管造影，血管重构等等操作上都提现了啊，你指望医生真的用肉眼看片子能看出来血管的走势吗？目前国内的核磁共振完全可以做到，你拍个胸，你下床，操作室的电脑上关于你胸腔心脏的3D建模就出来了。不过我对心内科，神经内外科不了解，我谈谈肿瘤。
肿瘤这玩意谈之色变，但目前医学影像的顶刊基本都是围绕在如何检测癌症从而预防或者早期治疗癌症。

举个栗子，卵巢癌，卵巢癌的早期也是没有特异性的，目前卵巢癌的检测生物标志物是CA125，但是有20%左右的癌症患者并没有明显升高，而这玩意却在子宫内膜异位症，月经来临时等生理或良性病变时会升高，这就导致病人在月经期间或者子宫有炎症时，无法有效检测卵巢癌。目前普遍是CA125联合阴道超声检查或其他的比如HE4等生物标志联合提高癌症检出率，但敏感性和特异性提高有限，目前前沿研究关注分子水平的标志物，但毕竟是前沿没法临床实践，也就是目前的检测标准无法准确经济的提供卵巢癌诊断的临床需求。
3 C  I4 x' N/ C! R+ t. s4 c7 A
* e, B% R2 [: W/ a4 }8 @5 W这时候人工智能就有他的作用了，我也不具体列出学校名了，一大堆附属医院联合的。目前咱们国内的已将做到各类型卵巢癌内幕验证ACC90%靠上，外部验证也在85%左右。
这意味啥，意味着这个研究模型应用后能救多少女性，我就不估计了。
$ E8 A: }4 J* g. r; _7 }但大家记住，所有部位的癌症的模型都在同步研究中，癌症这东西早期被检测出来基本不算病，大家真的有很多听闻某某某癌症早期发现后，马上治疗，治疗了五六年拖到晚期还没治好的吗？早发现早治疗，这是治疗癌症的最优解。
+ i: f+ N& q8 Q3 ^
' J+ x' @7 I4 A0 K) K1 n( p$ J6 V! ]23年初 ChatGPT问世，但实际上，多数的人工智能项目10年前 甚至20年前就起步了，这个学科还太年轻，但发展速度已经算是非常快了，楼主现在问出路在哪，我只能说各行各业，人工智能在我看来将会成为计算机一样的东西，我指的是各行各业都要有人会，30年前会计会按计算器就行，20年前开始以计算器为主，计算机开始介入，到现在，有那个会计工作时不接触到计算机用EXCEL做表格？ 人工智能也是如此，我不会意外10年后 20年后 人工智能会像现在的剪辑软件一样，是个人会操作手机就能剪视频一样变得简单。
假如人工智能的发展不受到限制，不接受技术伦理委员会的限制，我只能说铁人危机也可能会发生。。
) {( |! |2 J+ `# ^$ x+ h! K2 A
好了，说这么多就是，人工智能其实早就应用上了，你每天刷抖音，用到的推荐算法他也算人工智能，你每天看到的新闻推送，消息推送都是AI，你走过的每个红绿灯的，它背后的运筹学都是AI，你上路看到的地图导航他也是AI，人工智能的未来就是进一步潜移默化帮助人类提高生产效率
你要问AI的出路，我只能说往更高智能方向发展。你要问人工智能学生的出路，我只能上考研去研究算法模型，你要问普通人的看法，那只能说是太远，等着AI潜移默化就好了

( w! C7 B  H2 C; {2 ?

navebayes

昔有佳人公孙氏 发表于 2024-1-19 01:18
我怎么觉得万物互联和高标准的5G关系更大
我对人工智能了解不多，但是方向是医学应用上，我说说医学方面的 ...

  D( Q6 K6 p3 b7 I- j" K你说的比较偏BD方向（BigDate），这也是国内最主流的。狭义些的ai专业目前基本还是传统的nlp和视觉(尤其视觉)。大模型之类的国内基本就是给C-G大爷和mid大爷擦脚了，有种都抢着做出浪费点资源就能出的成果骗经费的感觉
# w! e9 i, t) t9 D我们国内的话技术更偏向于实践应用，稍微高深点的除了国家队和一些很厉害的实验室基本都是拿来主义，唉。。我认识的一个国家队的dalao走的也是偏BD的，之前了解过一些感觉他们的风格比起DL更接近传统ML
你举的例子其实有些远诶，美图秀秀其实就算AI的应用，更早些的面部追踪也是。在应用程面上对ai的定义其实可以用‘能独立执行某专家工作的算法’更合适。把需要专业内容（包括专业吹牛）什么的打包给一个小按钮完成，这件事超酷的诶！


8 y7 w  U  s0 [

urk32

navebayes 发表于 2024-1-19 01:42
你说的比较偏BD方向（BigDate），这也是国内最主流的。狭义些的ai专业目前基本还是传统的nlp和视觉(尤其 ...

bigdata？捉个虫

navebayes

urk32 发表于 2024-1-19 17:34
bigdata？捉个虫

/ y" f; J1 }2 u) i4 ~) G& G谢谢你

ghiubjkgasv

我的专业就是ai。股票，医疗，甚至卖房都得用ai。但如果你是说就业的话，我比你还傻眼

异界来的咕咕怪

楼里说的都对，本人AI应届生，不知道做什么，我换个角度来浅谈一下。
8 `0 J7 ^, k4 c: j能做的东西很多，模型每年库库发，但大部分的本质还是CV核心为多（识别，分割），然后是自然语言处理，推荐算法，知识图谱等等。
; g+ a* M' J/ _& I' zAI都需要大数据支撑，有些民用行业比如短视频、无人驾驶、医学行业等等其实就业前景都挺好。
9 k! P  f* r, Q: S# I发展还是很快的，一年一个样，最大的问题其实都是应用问题和适配上，毕竟模型框架就在那里，你用在不同任务上就是不同领域的AI发展，没有太大的创新点了。
- I' Z6 x  S0 U4 t( |5 S1 a3 ?另外AI这个技术壁垒也不跟材料一样高，代码开源是常态，就算你不开源的效果能达到90%，我用开源的代码跑出来效果达到60-70%用起来也没什么大毛病。
所以我个人认为AI工程师被替代的可能性还是不小的，毕竟计算机行业都是后浪推前浪，做不到技术垄断就早晚会被优化，只是AI的优化会慢一点，因为同领域的人才上手一个问题还是难度比较高。

神里的小姐姐

扮演外国人拍短视频赚小费

yueguangse

偏向于先帮我把各种奇怪的东西+人工智能拼起来，发论文毕业

skzzskzz

医学影像学的dicom 2d，3d重建纯粹是数学问题，和ai没有半毛钱关系，目前没有人研究用ai从原始dicom数据开始重构人类可以理解的2d 3d图像，因为数学方法即好用还白盒可解释。重构后的图像用ai来检查是否有异常，哪里有异常，什么异常才是目前的研究方向。这方面的论文多如冬天的雪花，但是在应用这块遇到无比巨大的阻力。首先医生不喜欢被ai抢掉饭碗。其次医疗费已经很高了，导入ai会更高，不规模化的话成本又太高，产生了先有鸡先有蛋问题。

不在这

最近的出路就是游戏行业

六道骸

机器人，，，一个不会背叛自己的爱人，真能做到定制人格那就是活人没分别了，当然费用肯定上天，所以我投了万物关联现在的方向就这个方向我觉得。军事晋化，人民实用也高

wryyyyyyy！

kzhejsk 发表于 2024-1-18 21:29
血肉苦弱 机械飞升

你好，枪毙