我自己就是學物理出身的,我的同學中,畢業後真正搞物理的人其實不到10%,多數都轉行了。基本上是哪些科技行業熱門,就轉過去了。有些還轉移到了金融行業。所以,我想說,學物理的當然可以學人工智慧,甚至轉行到人工智慧都是沒有問題的。
物理專業的學人工智慧。普遍有下面三個優勢:
第一, 數學基礎紮實。物理學對數學的要求是很高的。歷史上,牛頓為了研究物理,特意還先發明瞭微積分,厲害吧。所以,物理學的好的人,數學都不差。這種能力,有助於物理專業的學生跨領域學習,包括人工智慧方向。
第二, 專業相關性高。物理學中有些專業,比如統計物理,計算物理等,用到的研究方法,和人工智慧領域是相通的。所以,物理系的學生,上手人工智慧方向的課程,應該是很快的。畢竟專業背景是有幫助的。C語言之父和UNIX之父,丹尼斯·裡奇,就是哈佛大學物理專業的。
第三, 人工智慧也是物理自身發展的需要。其實,物理學家本身就是對人工智慧最感興趣的一個群體,非常希望藉助AI來幫助物理學發展。所以,就算不想轉行到人工智慧領域,作為物理專業的人,學習一些人工智慧的知識也是非常有幫助的。
我自己就是學物理出身的,我的同學中,畢業後真正搞物理的人其實不到10%,多數都轉行了。基本上是哪些科技行業熱門,就轉過去了。有些還轉移到了金融行業。所以,我想說,學物理的當然可以學人工智慧,甚至轉行到人工智慧都是沒有問題的。
物理專業的學人工智慧。普遍有下面三個優勢:
第一, 數學基礎紮實。物理學對數學的要求是很高的。歷史上,牛頓為了研究物理,特意還先發明瞭微積分,厲害吧。所以,物理學的好的人,數學都不差。這種能力,有助於物理專業的學生跨領域學習,包括人工智慧方向。
第二, 專業相關性高。物理學中有些專業,比如統計物理,計算物理等,用到的研究方法,和人工智慧領域是相通的。所以,物理系的學生,上手人工智慧方向的課程,應該是很快的。畢竟專業背景是有幫助的。C語言之父和UNIX之父,丹尼斯·裡奇,就是哈佛大學物理專業的。
第三, 人工智慧也是物理自身發展的需要。其實,物理學家本身就是對人工智慧最感興趣的一個群體,非常希望藉助AI來幫助物理學發展。所以,就算不想轉行到人工智慧領域,作為物理專業的人,學習一些人工智慧的知識也是非常有幫助的。