做為乙個前端來說
我剛開始覺得本人很不應該去談什麼人工智慧，智慧型時代的，說句不好聽的gnps。。。
但是由於本人是個小前端，原本只是來部落格學習一下大牛們前端知識的，無意間看到了討論ai話題的，還徵文，還有獎勵，湊巧最近知識概念中還給一大堆人工智慧衝擊了，記得有個牛人這樣說過。
人工智慧時代，不管你逃避不逃避，它都是事實。人工智慧的過去：
人工智慧傳得那麼火，不應該說近兩年傳得那麼火，還不是這只狗打敗了人類這就跟人類的正常理解出現了偏差，不就是堆機器跟**嘛，有什麼了不起的那麼問題來了：就是我們人類本能的認為（機器＋**）比我們低階，當它們的組合體比我們人類強的時候就受不了了，就好像人類養的現實中的狗，有一天突然就比人類強了，把人類變成了狗的「狗」，什麼自信心，什麼自尊碎了一地
所以人工智慧就被大眾關注了起來
除了這只狗讓人重視之前，難道就沒有其他的狗出生過嗎？蛋的出生還要雞呢！手機與人工智慧：經過本人的進一步了解才知道，原來這只母雞很早就存在著了，還跟一起生活，一起睡覺過呢
這只母雞就是手機
準確來說是智慧型手機
有人會說智慧型手機怎麼能跟阿爾法狗相比，其實我本人剛開始也是這樣想的，手機就是手機只是個工具，而阿爾法狗是個能跟人對抗的存在啊。
好接下來就打通它們之間的關聯。
首先：手機也好人工智慧時代也好，前提都是演算法，有了演算法，機器就有了計算的依據，就像我們小時候學方程式一樣，認識了乙個方程式。考試了，好一道題拿過來，有幾個關鍵數字，把這些關鍵數字代到方程式裡面，然後就能得出答案了。人工智慧的未來：演算法可以說是人工智慧的動力吧，手機所用的是相比之下弱一點的演算法，就像我們手機開啟乙個應用，從前端的角度來看，無非就是觸發了一次click事件嘛。
那麼阿爾法狗呢？
也不止是阿爾法狗，這單單這次演算法革命吧。這次的演算法可不是以前的簡單演算法。本人以自己的理解稍微解說一下，比如阿爾法狗，就拿下圍棋這件事來說，技術人員事先把很多很多很多下圍棋的路數，然後給阿爾法狗去看，讓它知道在對手下了一手棋之後，它自己應該怎麼下勝算最大化。
至於演算法核心，它是怎麼計算的，沒有人能說清楚，可以說它追求的目的就是怎麼贏棋，而它怎麼算，就是次要的了。如果說人工智慧演算法不重要，我們沒必要知道他是怎麼算的，那人工智慧什麼重要？
這就引出了下乙個話題
大資料：
前頭我們說過了，阿爾法狗要下棋，還要下贏人類，需要工作人員提供很多很多很多的下棋的招數。這個行為就是想讓阿爾法狗深度學習，資料給得多了，相當於我們人類下棋下得多了，見得多了，套路多了，棋藝自然高。在這點上，我們人類是很難超過機器的，因為機器只吃電，還不需要休息。
所以資料很重要，不管人工智慧運用到什麼領域，其本質都逃脫不了資料，必須要資料去餵養，它才能為人所用。
那麼它的未來究竟是怎樣的呢？
從前端來看，應用的場景有，智慧型推薦。比如就在剛剛本人編輯這篇文章的時候，看到文章標籤的時候，還猶豫著怎麼寫呢，結果觸發輸入框，下面就出現了推薦標籤，這是怎麼做到的呢？首先我的這篇文章在編輯的同時，網頁計時器預設一段時間給我儲存了，也就是把這篇文章發給了後台，後台接收了這篇文章，然後瀏覽我這篇文章的內容。瀏覽之後，就會找到一些字型，跟在我之前寫過這些字型相匹配，匹配到了，就把這些文字返回來。這樣邏輯說起來貌似跟人工智慧沒毛關係，但是有一點，後台是怎麼知道哪些字型就是關鍵字，哪些字型不是呢？所以人工智慧就發揮它的長項了，給它很多很多的詞語，然後讓它記住，當有乙個人用到了這個詞，就提公升它的使用率，用的人越多，這個詞的使用率就越高，這些高使用率的詞就變成了關鍵字。
上面設想的東西，都是關於前端的，是ai在前端的運用，其他領域的呢？人們對ai的恐慌，並不全是ai比人類強，而更多的是ai比人強之後，替代了人，那我們怎麼辦？
啊雅克.阿塔利的時間簡史想必有很多中國人都看過吧！或者是很多人聽說過這麼乙個東西。
也許他說的事實，也許他說的是未來。但是得有前提啊，就是這些有重複性工作的公司得有財力去投入這筆資金，能運用多廣泛還是個問題。就算在未來的某一天，就真發生了。全世界的重複性工作都給ai替代了，然後這批被替代的人就得下崗。我們還是很擔憂，其實不用擔憂。
首先ai是慢慢的滲透到這些工作裡的吧，也就是那群失業的人是慢慢的失業的，隨著時間的推移，肯定會出現新型產業的啊！不然怎麼活？既然要出現新型產業，就沒人能知道那些會是什麼產業。還是有很多人會恐慌，其實沒必要，這世界不乏聰明人，不乏資本家，如果說第乙個想創造出這些新型產業的人，絕對不是那些即將失業的人，而是那些錢越多的人，錢是個好東西，擁有無窮無盡的推動力。
CRM的過去 現在和未來
crm的現在 根據杜撰了crm一詞的gartnergroup的抽樣統計，通過crm採用主動式客戶服務的企業，其銷售收入增加了15 20 不等，這說明企業在採用crm之後，將會獲得明顯的回報。而根據dataquest的 到2003年，全世界crm服務所創造的利潤將增長48.4 由此可見，crm正日益成...
邊緣計算的過去 現在和未來
它是當前被稱為網際網路的超級結構持續分散化的邏輯演進。這是網際網路密度的進一步增加，填補了傳統上幾乎沒有ip訊號的領域，使虛擬世界在我們的日常互動中變得生動起來。它需要一系列的途徑 發展和基礎設施才能發揮作用。邊緣計算的可能性是無限的。總有一天，我們的世界將被監視 控制和優化，以獲得即時的舒適感和知...
過去2020，未來2021
主要更新了兩個系列 2020年底12月底新開了乙個新的系列 這個系列將會成為我下階段學習的主更系列，但是學習成本高，更新的速度不一定會很快。我們來看看上面三個主要系列的過去2020和未來2021。目前計畫的有一篇文章 2021年這個系列應該不止這一篇，因為要結合實際的業務場景來寫，目前我還沒想到新的...