ai程序員

『壹』 AI伺服器程序員是什麼

工作內容：研究各種AI演算法，並應用到游戲中。

『貳』 在可見的將來，AI 會讓程序員失業嗎

AI只會讓那些替代性比較強的崗位，比如說銀行櫃員什麼的就業率遞減，但是人工智慧的存在和發展是需要大量技術人才的，也就是程序員的維護，所以程序員不需要擔心未來的就業狀況，只要根據趨勢好好學習就好了。希望可以幫到你，謝謝!

『叄』 AI 程序員的工資一個月多少錢呢

首選來說說ai領域的工程師最起碼都是精通編程的，像這類的程序員在北上廣工資都在二萬左右，這是保守估計，像ai領域的工資會更高，而且還有一點，現在出門的ai領域工程師都稱為科學家，所以，不只是錢的事情！如果你打算進入AI領域，先精通一門編程吧，最起碼的要回Python或者JAVA還有C/C++等等 可以用來做人工智慧編程的

『肆』 人工智慧會不會取代程序員的工作

不可能。（能幫助甚至自主編程的）專家人工智慧可以解放（程序員的）生產力。使軟體成本降低，並使人專注於設計。類比：就像聯合收割機取代不了農民工作一樣。以軟體開發為例：需求分析與設計需要大量的腦力勞動，這一部分目前不可能被AI替代，近幾十年也沒希望。設計後的編碼主要是體力勞動，近幾十年不斷有新語言、新模式、新框架來減少編程中的體力勞動甚至減少腦力勞動，並取得了很大進展。至於AI，已經有一些AI輔助寫代碼了，如微軟的IntelliCode，但絕對談不上能替代程序員。

『伍』 ai智能何時能完全取代程序員去做軟體開發呢

人工智慧已經可以幫助人類做越來越多的事情，前不久網路宣布推出了音頻轉錄應用 SwiftScribe，這個網頁應用的出現意味著人工智慧將改變完全依賴人工的速記行業。
早在前幾年，網路就推出了「網路尋人」 公益互動開放平台，藉助網路人臉識別技術幫助走失人員回歸家庭。該平台已與民政部全國救助尋親網中，近 3 萬條走失人口信息完成對接。依託如此龐大的人口資料庫，人臉識別技術可以迅速匹配出走失孩子的照片。
類似實例不勝枚舉，而所有的應用都在說明著人工智慧正在人類社會中不斷融入，對話方式和行為能力都在不斷向人類靠攏。下圍棋、玩游戲這樣的「休閑活動」已經無法滿足 AI 的「野心」，最近人工智慧技術又有了一項突破：它們已經學會寫代碼了！
聰明到會「偷」現有程序代碼的人工智慧
由微軟和劍橋大學研究員一同開發的人工智慧系統 DeepCoder，已聰明到會「偷」現有程序的代碼來解決程序問題。
該機器學習系統名為「DeepCoder」，基本上可以自動撰寫代碼，而且能成功解決那些入門級程序競賽的題目。
研究員相信，DeepCoder 可以幫助那些沒有任何編碼知識的人，讓他們可以更容易地編寫初級程序。他們只需簡單地描述自己的想法，即可讓 AI 代工。
程序組合 program synthesis
研究員在發表成果的論文中講述說：「我們發現，就英文來說，在線編程面臨的真正挑戰中，有幾個是可以用程序來解決的問題。」，「不過我們目前能夠解決的最難問題，跟程序競賽網站上最簡單的問題差不多是同等水平。」
DeepCoder 通過「程序組合（program synthesis）」方法實現編碼。將不同代碼的輸入值和輸出值進行分類，了解每條代碼的意義，挑選出合適的片段重組，創造出能解決當前問題的程序。
編碼過程的效率嗖嗖提升
從現有軟體中提取出代碼片段並不難，很多人類程序員也會這樣做，只需要明確每條代碼的意義，並將其用於完全不同用途的另一程序。
然而不同於人類程序員的是，AI 能夠在很大范圍內全面搜索現有程序，並用獨特方式整合在一起，這些是人類程序員不太容易想到的方式。此外可以肯定的是，整個編碼過程也會大大加快，DeepCoder 在幾分之一秒內就能編寫一個程序。
可以想見的是，程序員的工作效率會有一個質的飛躍，從前靠人力的編程手段，「進化」到自動化的編碼行為。未來的工作模式，將會是一場新的工業革命，未來的行業中，智力產出品最終也可以像工業品一樣流水生產，這樣一來人類就可以免除重復性的腦力勞動，投入到更有價值的事情中去，哪怕只是有空閑下來喝杯咖啡、享受一下生活呢？
希望對你有幫助

『陸』 程序員學ai有前途嗎

很有前途。但AI對數學和演算法有相當要求。

『柒』 微軟的ai開始自己寫代碼了，碼農還能走多遠

程序開發人員肯定一直是需要的，只不過可能工作內容會隨著技術的發展而變化。以後的程序員可能要做的都是技術性強的工作了，簡單的重復度高的工作估計都由機器完成了。

『捌』 將來AI普及後，是不是不需要程序員寫程序了

AI即為人們常說的人工智慧，現在各大網路公司都在研究人工智慧技術，比如說網路公司的小度，還有之前網上吵得沸沸揚揚的阿爾法狗，還有像蘋果手機自帶的Siri也是簡單的人工智慧。不知道人們是怎麼理解人工智慧的，但是我想說的是，人工智慧也是要依靠編程來實現的，不是說人工智慧就可以自動產生，如果沒有底層的演算法和代碼支撐，人工智慧又怎麼可能實現，人工智慧只是比較高級的程序，用的更加高級的演算法而已。

十月十六日晚上華為mate10開了發布會，而AI智能晶元則成為了mate10最大的一個特點，雖然只是一個小小的晶元，但是其中的技術難題不僅僅是硬體問題，更重要的是軟體，也就是編程，晶元為什麼能工作，就是因為裡面有程序，而程序是怎麼來的，還不是程序員通過編程得來的嗎？

還是說AI普及之後不需要人來寫代碼了呢？這確實是個問題，但是就算人工智慧技術再發達，再先進，也畢竟是人造出來的，人工智慧的運算速度識別能力等等肯定是會超過人類的，但是最終還是不及人類的，因為是人類製造的人工智慧，而不是人工智慧創造出來的人類。

人類之所以發展是依靠無限的思維以及想像力，這樣也正是人工智慧所達不到的，而人工智慧技術的核心只是強大的數據和快速的運算能力而已，如果真的有一天人工智慧能可以像人一樣有思想的話，那麼人類離滅亡也就不遠了。也就是說，人工智慧還是需要人來控制的，程序員到底能不能繼續存在，也只有等到AI普及時才能知道。

『玖』 編程跟人工智慧是什麼關系

2018年已經是大數據和人工智慧時代，這意味海量數據亟待程序化。而想要佔領未來制高點，編程就是你絕對繞不過去的一項必學技能！過去，編程可能只是計算機行業才需要的技能。但現在，編程已經成為金融、數學、物理等行業的基本工具，而未來，編程完全有可能成為所有腦力勞動者的基礎技能。

可以毫不誇張地估計，在未來幾十年中，我們將見證人工智慧蔓延到所有領域。離開人工智慧，我們將無法做任何事。就像處在當先的互聯網+的時代，不會使用電腦上網，你可能都會寸步難行，在未來的人工智慧+的時代，不掌握數學和編程，談何就業？

全球AI領域技術人才分布地圖

這種供需不平衡的現象不僅在中國有，在美國矽谷亦是如此。李開復去年曾公開透露，「在矽谷，做深度學習的人工智慧博士生，現在一畢業就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知，三大公司(谷歌、Facebook和微軟)甚至都在用高到不合理的價錢挖人。」