今天给各位分享40年后人工智能的知识，其中也会对50年后人工智能进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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人工智能40岁还吃香吗
首先年龄不是问题，别说是40岁，你60岁甚至更老照样可以学习成长。
我是做人工智能企业的，其实人工智能的定义很广，视觉分析，自然语言理解，机器人，博弈和伦理，机器学习等等这些都属于人工智能，有很多商界和科研领域大咖给过他们对人工智能的理解。
ai算法工程师40岁以后出路
1.企业管理顾问：基于自身AI算法深度知识和实践经验，为企业提供技术顾问服务，帮助企业提升技术水平、实现营销目标和落实策略。2.人工智能技术服务商：利用人工智能从根本上改变企业的经营模式，开发面向客户个性化服务的AI技术服务，实现软硬件系统的自动优化。3.算法研发经理：以算法开发经理的身份，统筹企业的算法资源，有效领导算法研发团队进行系统分析、设计、开发及维护，构建健康的学习环境。4.人工智能技术支持：为企业的AI系统提供技术支持，协助企业解决技术难题，充分发挥AI系统的潜能，提升整体研发和运行效率。
年轻时是人工智能工程师，年龄大了之后就不能干了或者干不好需要改行吗？
你这里遇到的一个问题是你选择行业的问题。
一个行业年龄大了能不能干或者需不需要转行，跟时代的发展是有非常大的关系的。
那么你在选择行业之前就要确定好，因为人工智能依然是属于it行业。而it行业本身变化速度就比较快递行业可以细分成编程网络通讯，图形图像设计等等等等，这it行业里面的分支，没几年的知识更新迭代速度也不一样。
所以如果现在你说人工智能，隔几年之后或者等到你年龄大了之后，它的知识体系是否会发生变化，以目前的it行业发展来说，那么肯定是会发生大规模变化的。
所以最终你改不改行，要看你所从事的行业，对于三十四十岁以上年龄的工程师的排斥程度是多少。
还有你是否会改行，也要看你自己在那个行业呆了一段时间之后，是否愿意每几年就重新开始知识体系的学习和能接受这个行业，是否加班，是否更欢迎新入职的大学生跟行业也有非常大的关系。
解决职业危机最好的方法是把自己的基础知识打牢。
所以我个人的建议是好好把基本功打好，这就像好比好的大学，是不会教你一些最新的技术，他都是让你从基础科学基础课程大气，至于跟行业紧贴的比较先进的技术，通常是在你有一定的功底之后，你自行学习或者研究的。
如果当你把自己的基础打牢是之后，那么在任何行业你也可以避免本身那个行业的技术更新迭代周期过快而带来的职业冲击。
人工智能近四十年发展成果
1起步发展期：1956年—20世纪60年代初
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮
2
反思发展期：20世纪60年代—70年代初
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标落空使人工智能发展走入低谷
3
应用发展期：20世纪70年代初—80年代中
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮
4
低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5
稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化
6
蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮
02
人工智能发展现状
全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。
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