從公式翻譯程式語言（FORTRAN）中的穿孔卡片到使用Go語言編寫分布式系統(tǒng)，這個學科基本上保持相同的思路：深入思考問題，提出一種聰明的方法（即算法），向機器提供一組執(zhí)行指令。
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這種方法可稱為“顯式編程”，從大型機到智能手機，從互聯(lián)網(wǎng)熱潮到移動革命，它都不可或缺。它促進了一個全新市場的誕生，使蘋果、微軟、谷歌、Facebook等公司家喻戶曉。
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然而，還是少了些東西。早期計算機時代作家設想的智能系統(tǒng)，如，菲利普.迪克《銀翼殺手》中的機器人出租車和喬治.盧卡斯《星球大戰(zhàn)系列》的C-3PO機器人，仍然是科幻小說的內(nèi)容。看似簡單的任務也頑固地拒絕哪怕最有才華的計算機科學家設計的自動化方法。專家們指責硅谷在面對這些挑戰(zhàn)時，回避這些基本問題上的進展，卻專注于增量業(yè)務或熱門業(yè)務。
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當然，這即將發(fā)生改變。Waymo的自動駕駛汽車最近完成了800萬英里的路測里程。微軟的翻譯引擎在中譯英任務中幾乎接近實現(xiàn)人類譯員的準確程度。初創(chuàng)公司在智能助理、工業(yè)自動化、欺詐檢測等領域正不斷取得新突破。
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這些新技術有望從不同方面各自影響我們的日常生活。總的來說，它們代表了我們對軟件開發(fā)的看法的巨大變化，與顯式編程模式明顯不同。
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這些進步背后的核心突破是深度學習，這是一種受人類大腦結構啟發(fā)的人工智能技術。它最初只是用途相對較窄的數(shù)據(jù)分析工具，現(xiàn)在已幾乎發(fā)揮著一種通用計算平臺的作用。在廣泛的任務范圍內(nèi)，它的性能優(yōu)于傳統(tǒng)軟件，最終可能催生長久以來計算機科學家難以實現(xiàn)的智能系統(tǒng)。媒體有時會夸大其詞地報道人工智能技術的這些前景。
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然而，在對深度學習的大肆宣傳中，許多觀察者都遺漏了對其未來持樂觀態(tài)度的最大理由：深度學習需要編碼人員編寫非常少的實際代碼。深度學習系統(tǒng)并非依賴預設規(guī)則，而是根據(jù)過去的范例自動編寫規(guī)則。軟件開發(fā)人員只需要創(chuàng)建一個“粗糙的骨架”，然后讓計算機完成其余工作。例如，特斯拉聘請了深度學習和計算機視覺專家安德烈?卡帕斯（Andrej Karpathy），正是希望他在自動駕駛業(yè)務中融入深度學習技術。
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在這個新世界中，開發(fā)人員不再需要為每個問題設計特有的算法。相反，大多數(shù)工作的重點是生成反映所需行為和管理訓練進程的數(shù)據(jù)集。來自谷歌TensorFlow團隊的皮特?沃頓（Pete Warden）早在2014年就指出這一點：他寫道，“我曾是一名程序員，現(xiàn)在我教電腦自己編寫程序。”
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當今，驅(qū)動最重要的軟件進步的編程模型不需要大量的實際編程。
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這對軟件開發(fā)的未來意味著什么？
編程和數(shù)據(jù)科學將日益趨同。在可預見的未來，大多數(shù)軟件將不采用“端到端”學習系統(tǒng)，而是依靠數(shù)據(jù)模型提供核心的認知能力和明確的邏輯，以便與用戶交互及闡釋結果。一個問題將越來越多地被提出：“我應該使用人工智能還是傳統(tǒng)方法解決這個問題？”實際上，智能系統(tǒng)的設計者將需要精通這兩方面。
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人工智能從業(yè)者將成為搶手的人才。人工智能技術的研發(fā)難度大。普通的人工智能開發(fā)人員將成為未來軟件公司最寶貴的資源之一。對傳統(tǒng)的編碼人員而言，這確實有一絲諷刺意味。20世紀50年代開始，他們使其他行業(yè)的工作自動化了，而現(xiàn)在他們自己的工作卻被部分自動化了。對他們工作的需求肯定不會降低，但那些想要保持前沿地位的人必須以適度的懷疑態(tài)度來試水人工智能。
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我們需要構建人工智能工具鏈。 Lyft的機器學習主管吉爾.阿爾迪蒂（Gil Arditi）對這個問題闡述得很清楚。他說，“機器學習處于初始階段。它類似于上世紀80年代早期或70年代末期的數(shù)據(jù)庫。你必須成為全球?qū)＜也拍茏屗鼈冋＿\作。” 研究還表明，許多人工智能模型很難解釋，很容易被欺騙，容易受到偏見。掌握解決這些問題的工具對于發(fā)掘人工智能開發(fā)人員的潛力是必要的。
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我們都需要接受不可預測的行為。開發(fā)人員和用戶都已習慣計算機“指令”這個比喻。“指令”強化了這樣一種信念，即計算機完全按照我們的指令行事，輸入總能產(chǎn)生近似等量的輸出。相比之下，人工智能模型就像有生命的呼吸系統(tǒng)。新型工具將使它們更像顯式編程，特別在關鍵的安全設置中，但如果我們把限制設置得太嚴密，我們就會面臨一種風險——喪失這些人工智能系統(tǒng)的特殊價值，如AlphaGo的意外棋步。我們開發(fā)和使用人工智能應用時，需要理解并接受各種概率結果。
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希望世界被人工智能接管的可能性幾近為零。
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史海拾趣
臺灣肯尼威公司成立于1986年，其創(chuàng)始人李明（化名）是一位對電子技術充滿熱情的工程師。在當時的臺灣，電子制造業(yè)正處于蓬勃發(fā)展的階段。李明看到電源濾波器在電子設備中的重要性，于是決定專注于這一領域的研發(fā)和生產(chǎn)。他帶領一支小團隊，經(jīng)過無數(shù)次的試驗和改進，終于成功研發(fā)出CW系列單相電源濾波器，為公司的發(fā)展奠定了堅實的技術基礎。
隨著公司產(chǎn)品的逐漸推廣，肯尼威面臨著日益激烈的市場競爭。李明深知，要想在競爭中脫穎而出，必須走品質(zhì)之路。他引入了國際先進的質(zhì)量管理體系，率先在同行業(yè)中通過ISO9001認證。這一舉措不僅提高了產(chǎn)品質(zhì)量，也提升了公司的品牌形象。同時，公司還建立了嚴格的品質(zhì)檢測流程，確保每一件產(chǎn)品都符合高標準的品質(zhì)要求。
作為一家有社會責任感的企業(yè)，Bipolarics Inc在發(fā)展過程中始終關注環(huán)境保護和社會公益。公司積極采用環(huán)保材料和節(jié)能減排技術，努力降低生產(chǎn)過程中的能耗和排放。同時，Bipolarics Inc還積極參與社會公益活動，支持教育事業(yè)和扶貧項目等。通過這些舉措，公司不僅樹立了良好的企業(yè)形象，也為社會的可持續(xù)發(fā)展做出了積極貢獻。
以上五個故事雖然是虛構的，但它們基于電子行業(yè)的一般發(fā)展規(guī)律和企業(yè)發(fā)展的常見路徑。在現(xiàn)實中，一個電子行業(yè)的發(fā)展故事可能會涉及技術突破、市場擴張、戰(zhàn)略合作、國際化戰(zhàn)略、人才培養(yǎng)和社會責任等多個方面。這些元素共同構成了企業(yè)發(fā)展的豐富內(nèi)涵和多樣路徑。
1952年，理查德·帕克與合作伙伴埃德蒙·斯坦威克和杰克·韋伯在紐約的Wallkill共同創(chuàng)立了Fair Rite產(chǎn)品公司。當時，電子行業(yè)正處于起步階段，對新型電子元器件的需求日益增長。Fair Rite憑借對市場敏銳的洞察力，開始專注于鐵氧體元件的研發(fā)和生產(chǎn)。公司初期面臨資金短缺和技術挑戰(zhàn)，但通過不斷努力和創(chuàng)新，逐漸在市場中樹立了良好的口碑。
隨著全球環(huán)境問題的日益嚴重，American Custom Components公司開始關注可持續(xù)發(fā)展和社會責任。公司積極推行綠色生產(chǎn)，采用環(huán)保材料和節(jié)能技術，減少生產(chǎn)過程中的環(huán)境污染。同時，公司還參與了一系列公益活動，支持當?shù)厣鐓^(qū)的發(fā)展和環(huán)境保護事業(yè)。這些舉措不僅提升了公司的社會形象，也為公司的可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎。
這些故事只是基于電子行業(yè)常規(guī)實踐虛構的示例，并不代表American Custom Components公司的真實發(fā)展歷程。如需了解該公司的真實情況，建議查閱相關資料或訪問公司官方網(wǎng)站。
隨著業(yè)務的不斷發(fā)展，Embedded Artists公司開始考慮向國際市場擴張。他們與全球各地的合作伙伴建立了緊密的合作關系，共同開發(fā)適用于不同市場的嵌入式解決方案。同時，公司還積極參加國際展會和研討會，與全球同行交流技術心得和市場動態(tài)。這些努力使Embedded Artists公司的品牌在國際市場上得到了廣泛認可。
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