Тёмный

黄仁勋:“别再学编程,如果一切重来,我会学习。。。” 聊聊 AI 阴影下的程序员生存技能 | 回到Axton 

回到Axton
Подписаться 112 тыс.
Просмотров 122 тыс.
50% 1

✨ 掌握 AI 时代的必备技能,加入「AI 精英学院」 👉 axtonliu.ai
▶ 「AI 实战派」Prompt Engineering 提示工程超值早鸟价课程 👉 axtonliu.ai/p/ai
▶ 「AI 自动化」教程 ChatGPT + Make + Zapier + 高效Notion模版 👉 axtonliu.ai/p/autoai
▶ 获取更多 AI 和自动化工作流的前沿资讯,订阅我的Newsletter 👉 axtonliu.com
🤖 好用GPTs 分享 → www.axtonliu.com/the-world-be...
✨ 好用工具推荐:
免费 Notion 账号 → affiliate.notion.so/axton
Notion AI → affiliate.notion.so/axtonliuai
超好用的自动化工具 Make → www.make.com/en/register?pc=a...
超越 Google 的 AI 搜索 → perplexity.ai/pro?referral_co...
RU-vid 频道必备工具:TubeBuddy → www.tubebuddy.com/axton
高性价比图片视频素材库:Envato → 1.envato.market/axton
视频内容:
==================================
==================================
▶ NFT入门 - 简单四步上架销售NFT 系列课程已在Udemy上架:👉 axtonliu.com/nftru-men-jian-d...
关注我的其他平台获取更多更新:
AI 精英学院:axtonliu.ai
今日头条: www.toutiao.com/c/user/118708...
Twitter: / axtonliu
我的博客: axtonliu.com
免责声明:
视频仅供娱乐和教育之用。所有信息都是基于互联网的公开资料,请进行独立研究并做出明智决策。

Развлечения

Опубликовано:

 

1 апр 2024

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 315   
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
✨ 掌握 AI 时代的必备技能,加入「AI 精英学院」 👉 axtonliu.ai ▶ 「AI 实战派」Prompt Engineering 提示工程超值早鸟价课程 👉 axtonliu.ai/p/ai ▶ 「AI 自动化」教程 ChatGPT + Make + Zapier + 高效Notion模版 👉 axtonliu.ai/p/autoai
@kouzhaodai
@kouzhaodai Месяц назад
即使不需要学习编程语言,也需要学习编程思维。但编程思维是否只能通过学习编程语言并实际从事编程工作来学习,这个就仁者见仁智者见智了。
@takitslo7812
@takitslo7812 Месяц назад
就是叫你別當碼農,利用AI等先進科技編程,當創作者或生產者。
@user-td2mh3yy3c
@user-td2mh3yy3c Месяц назад
小米极客版里的编辑智能家居流程就需要编程思维。
@happyboss555
@happyboss555 Месяц назад
我現在用no code工具自學做產品,不容易對邏輯要求很多,現在熟練了對前後端的邏輯進步非常多,而且我幾乎一條代碼都還是不會
@cheungleo59
@cheungleo59 Месяц назад
黄仁勋的意思表达得很清楚,所有AI的突破,其实就是让计算机可以使用人类的语言去思考和工作,而不再需要人类去学编程语言,去理解计算机如何工作。所以,以后,AI会让计算机采用人类的思维,编程思维将不再存在,因为只有人类的思维,AI,计算机语言这个工作链。
@z.e.n186
@z.e.n186 Месяц назад
@@cheungleo59 到時候就是AI控制AI了 人類建構出來AI後就一點用都沒了
@jayhoohwang
@jayhoohwang Месяц назад
编程 ≠ 计算机科学,AI 的背后正是计算机科学,所以学习计算机科学还是很有必要。我认为在当下,编程仍然是学习计算机科学最有效的实践手段,但要做到借假修真,不要一头扎进编程语言的各种细节里,而是要借助编程的实践,去体验背后各种计算机思想的精妙。
@samuelsuen3214
@samuelsuen3214 Месяц назад
个人认为 沟通是两个以上工作者合作时,最需要解决的问题。 当人与计算机的沟通只有代码的时候,熟练掌握代码的工程师能完成大量工作。 当AI能完全编译代码的时候,熟练掌握AI沟通技巧的工程师能够完成大量工作。 当个人具备多领域知识时候,独立工作者能将多领域人员的沟通成本降到最低。
@user-jo4ct2cf3o
@user-jo4ct2cf3o Месяц назад
以前你可能會聽到國小同學在問:「都已經有計算機了,為什麼還要學加減乘除?」;而現在你可能會聽到:「都已經有AI了,為什麼還要學程式語言?」。😂😂😂 我仍然無法回答那位國小同學的問題,同理我也不知道是否真的需要學程式語言,我不確定這兩個問題的本質是否一樣。
@cpc0935
@cpc0935 Месяц назад
你說得沒錯,一樣
@kevinchang0527
@kevinchang0527 Месяц назад
因為AI有機率會錯,計算機則是程式對了就不會錯?
@9t7z
@9t7z Месяц назад
學數學是訓練邏輯, 像ai要訓練, 人腦也要
@user-BoxiangWork
@user-BoxiangWork Месяц назад
學習的是基礎邏輯 如果都不知道加減乘除的邏輯 你有計算機也不會按
@user-kg9hq1pr1k
@user-kg9hq1pr1k Месяц назад
你可以都不要學,然後花錢跟別人買。 或是你學了,成為別人花錢的買對象。
@user-yf6vm4rz5g
@user-yf6vm4rz5g Месяц назад
我还是会给小朋友学简易编程课,其实是训练解决问题的思维模式。当然我相信未来AI模型也会越来越智能,能解决问题的能力会越来越高
@zhbitjean
@zhbitjean 16 дней назад
20年之前我要出国的时候,问了一个家里在美国的长辈,说学什么专业好,他说要学biology. 我学了计算机。现在20年过去了,没想到是有人推荐biology。
@way5063
@way5063 Месяц назад
本身是位工程師,只懂一些入門的编程。但自從gpt出現後就開始寫了好多APP,那是我在gpt出現前是無法在短期內做到的。雖然對AI幫了很多忙,當我覺得使用者還是要懂編程的基礎和邏輯。很多時候我還是需要憑著我對編程的理解去解決和優化AI生成的程式。也發現當製作APP變得更複雜,AI的缺點也越來越明顯。
@YTDL22333
@YTDL22333 Месяц назад
对✔️,目前简单代码AI可以应付,复杂场景下AI就不太行了
@TangFlos
@TangFlos Месяц назад
就像我找不到女友只能用flirtease聊天😂到最後還是騙自己
@tere722
@tere722 Месяц назад
我用以前我在研究所上 [電腦輔助工程分析] 這門課的經驗來說.... 當時前面幾堂課都在看教授教工數... 而教授是說 教你們對應的數學知識 是要讓你們有概念在使用軟體時該怎麼設定 以及判斷結果的誤差範圍或正確性
@JackyYang
@JackyYang Месяц назад
沒App沒真相 (伸
@TangFlos
@TangFlos Месяц назад
@@JackyYang google搜就好了
@marklin4708
@marklin4708 Месяц назад
黃仁勳顯然已經意識到AI對生物醫學的影響會越來越大,這一期的經濟學人期刊有40幾頁的AI和醫療的專題報導, 生物醫學因為太過於深奧,很難從分子的部分來做最基礎的完整了解, 所以現在很多的生物醫學研究必須要是大數據的 data driven. 而這個部分就是AI最擅長的。 不過醫學的部分可不像半導體一樣做出來就是做出來了,還需要經過漫長的監理機構的核準。
@yomiaya
@yomiaya Месяц назад
大推 除了你以外 通篇回覆甚至包括原po都沒有理解黃仁勳所講的真正涵義
@ailen2445
@ailen2445 Месяц назад
​@@yomiaya可以讲讲嘛
@thongziqi3862
@thongziqi3862 Месяц назад
个人认为不止生物医学而已, 对于其他领域, 比喻 finance market, AI will also influence on it a lot
@peasant12345
@peasant12345 Месяц назад
你们讲的不就是ai4science。跟黄讲的完全不是一回事
@ziyuntan3377
@ziyuntan3377 Месяц назад
非常赞同你的观点。
@user-xh6rq9tb1k
@user-xh6rq9tb1k Месяц назад
哈哈,博主大部分的观点我都认同。但我在这一年里对于Ai的体验就是将AI的能力构建到自己的项目里去。从开始只能用GPt,到现在使用本地模型Gemma。这个转变很重要的原因是成本和网络环境的不稳定。所以,今后我的侧重点在还在于本地模型的学习和研究。
@user-fn3mv5qx3j
@user-fn3mv5qx3j Месяц назад
我是非常喜欢这期节目,这个论题在国内也颇具争议,我的观点和Axton相同,但我没有你这么清晰的逻辑并讲述出来,这期节目对我意义非常大,希望Axton可以多做做这样的话题或者类似的开放性讨论。
@fushengpoet4229
@fushengpoet4229 Месяц назад
黃仁勳說的是肺腑之言。有一個已經發生的事情就是程式設計師的數量需求大幅下降。這還只是就現在的AI而言,將來的AI只會更強大,最後只有少數IT高手中的高手才能存活,所以將來的學生選擇科系時,最好不要把Computer Science作爲唯一的選修。我有兩個姪子在Meta工作(30歲左右),都受到衝擊,與AI絕對有關係!
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
👍
@user-ib7gp4xg3x
@user-ib7gp4xg3x Месяц назад
只要跟ai有關的編程代碼都不要去學,就如同我上高中時代不學沒有的電腦排版
@hannahJane300
@hannahJane300 25 дней назад
跟经济环境最有关系吧。人工智能工程师待遇好一些,但是最接近的专业不还是计算机嘛,或者数学,统计。
@yuechangfr
@yuechangfr 5 дней назад
❤❤❤其实我也是这样认为的
@user-do7kb7td4h
@user-do7kb7td4h Месяц назад
就像框架是梯子,目前的AI是電梯 但不管未來AI會變成直升機還是太空梭 會取代程序員的終究是會使用AI的程序員 (如果是AI”完全”取代程序員,那也代表人類差不多不用工作了) 而事實上,有AI的幫助等於一口氣給所有人一堆血汗勞工,所以真正的問題是你能用它們創造什麼價值,這個價值可能可以讓你當老闆、讓你創副業….或是讓你更有效率的幫人打工 是吧?未來十之八九是一個大家都是老闆的的時代
@tsajm6bh
@tsajm6bh Месяц назад
很多人有"如果是AI”完全”取代程序員,那也代表人類差不多不用工作了"這種觀點。但他們忽略了AI攻克一個領域除了那個領域需要的知識範疇與性質,很重要的一點是那個領域是否有大量數碼化的現成資料。代碼就是現在其中一樣最容易拿到又足夠豐富的數碼資料。而就像SORA能從大量的2D序列資訊中,建構出3D空間的理解一樣;人類以往編寫的隱含著大量人類對程序使用的習慣與好惡、業務邏輯,AI從代碼中就能學習到軟件程式對人類的意義與代碼背后的思维方式。而且學習代碼的過程與大型言語模型本身相通,不用另外建立一個架構。還有就是,相比起電影、文學、繪畫這個個人特質對受眾對作品的接受程度有很大影響的領域,程式標準來說,反而是十個人寫出來的代碼看起來就像一個人寫的這種情況反而是好代碼,以成品性質來說,你即使畫得跟竼谷一模一樣,你也不會能取代竼谷;然而代碼,基本上只要是好代碼,沒人會在乎是誰寫出來的,即使是個AI。
@magicjim2007
@magicjim2007 Месяц назад
学习计算机科学比以前更重要,只是写代码的工作流程比以前改变很多,我们也不需要特别专门的学习某一门编程语言,因为大语言模型已经能自动生成代码。但代码背后的思维方式非常重要,软件结构,应用程序连接等还需要人去完成。
@maskman4821
@maskman4821 Месяц назад
完全同意 ❤😺🫡
@yuxia2020
@yuxia2020 Месяц назад
@@maskman4821 同意个屁,你让AI写一个项目?写一个游戏能上架吗?写一段代码都漏洞百出 ,项目还得自己把握,AI没有灵魂只能参考
@WHWan-no7tm
@WHWan-no7tm Месяц назад
@@maskman4821 電腦只是機器, 根本不能思考, 而且一些AI 用neural network 是否能保證結果百分百正確, 而一些AI 只是把search 到的結果給你.
@linmort1031
@linmort1031 Месяц назад
AI確實是非常方便的工具,但是在完全信任程式碼(AI產生)及自己不懂程式碼的情況下,程式碼裡藏了後門,這是值得關注的。
@yuan.pingchen3056
@yuan.pingchen3056 Месяц назад
程式碼藏後門還好,有的編譯器自身就帶後門,不是說代碼有問題,是這個編譯器編譯出來的可執行檔就藏後門,哪怕你編譯一個hello world的C語言第一課的沒問題C語言代碼也一樣
@linmort1031
@linmort1031 Месяц назад
@@yuan.pingchen3056 連編譯器都有,真是可怕
@Wayne2486
@Wayne2486 Месяц назад
真的要藏你也是找不到 直接叫ai找 不要用同一套ai
@GARYCHEUNG1
@GARYCHEUNG1 День назад
虽然我也在教儿子python,但我也能理解老黄说这句话的意思。他意思是一年前没人能预测到今天AI的能力,就更不要说未来几年后什么样了。
@Twinklerpig
@Twinklerpig Месяц назад
up主说得蛮不错,表面说不要学习编程,其实更多是掌握的学习能力,沟通能力。我就是49年进国军的土木专业,学生时代碰过c,python,matlab也写过自己一些土木应用领域里的数值算法类,看到chatgpt这种产品感觉很多程序员所作事情的话确实我自己也能做,更多的是你要知道自己需求和分解需求为简单任务,或者读懂一些已有例子为自己所用。有时在知乎或者其他论坛看到老讨论什么语言之争,当时到没觉得什么还有嘲讽我们matlab、fortran用户,现在这些ai产品里不同语言实际上都应该一样把,最终还是取决于需求。
@ppzhang4971
@ppzhang4971 Месяц назад
還是可以學啊~當作學習邏輯思考也不錯
@user-tf3km2qz9j
@user-tf3km2qz9j Месяц назад
哇 49年進國軍 那你不是完美躲過了 大健身 大吃飽 以及其它上百場大小運動 還有現在的地溝油三聚氰胺 以及得到了沒有報銷上限的醫療保障服務 和完善的養老服務 真好運 羨慕🤗
@rockmot
@rockmot Месяц назад
領域知識的深淺才是你在職場中能判定能力的基準,認為AI能夠幫你完成大多數基礎工作讓你的工作更有效率,但若要考量工作上的細節講究,就要取決你在該領域的知識跟經驗是否能找出問題甚至優化解決。
@ckchen1798
@ckchen1798 Месяц назад
感謝分享!
@binhuang3530
@binhuang3530 Месяц назад
非常棒
@jkw4182
@jkw4182 9 дней назад
博主太乐观了,基本你现在想到可能需要人手解决的问题,以后并不需要,新的AI可以自动生成游戏软件了。只要有想法有构思以后谁都可以制作软件并与自动化结合起来。
@tere722
@tere722 Месяц назад
我用以前我在研究所上 [電腦輔助工程分析] 這門課的經驗來說.... 當時前面幾堂課都在看教授教工數... 而教授是說 教你們對應的數學知識 是要讓你們有概念在使用軟體時該怎麼設定 以及判斷結果的誤差範圍或正確性
@stonemeng3661
@stonemeng3661 Месяц назад
同意博主的看法
@user-sz2yt4kd1e
@user-sz2yt4kd1e 26 дней назад
不錯,頗贊同一些觀點。 其實最主要我覺得還是對領域的整體理解能力、學習能力、有效解決問題的能力吧
@jerryhuang3565
@jerryhuang3565 Месяц назад
我認同prompt engineering的存在等同於學寫程式,實際上程式工程師幾乎每五年也在換代,不過AI出現後,學習變得非常淺碟,只要你會問問題,剩下的真的叫做接受新事物而已。 回想... 五年前我朋友跟我說他公司正在做自動寫程式的項目,並且已經在low code取得非常優勢的自動化開發,幾乎不需要花時間寫程式,我還以為他在開玩笑。 而現在,如果你有開發程式與設計過系統架構,並且學過AI,會知道,這種可行性幾乎是滿滿的機率能慢慢取代人類,因為只要有規則,就是AI的專業,除了人類的這個body之外的事情,他們成功學會,只是時間問題。
@Davidliang-fe7mw
@Davidliang-fe7mw Месяц назад
🎉
@xXsaber100
@xXsaber100 Месяц назад
常有說AI取代中低端的工作,能力這個問題是小事,嚴重的問題是市場的將不會再為軟體產業投入如此高昂的資金,很多公司從需要編列預算去支付軟體工程師的能力,演變到免費或是低價就能輕鬆的用AI滿足多數需求,剩下最困難的工作才會是請人類解決,這意味著所有的軟體工程師只能做最艱難的工作,而不再享有那麼多技術門檻帶來的紅利。
@o_O.Tankniceman
@o_O.Tankniceman Месяц назад
換句話說那些做簡單工作的是薪水小偷啊,哈
@user-ub8ql5zv9g
@user-ub8ql5zv9g Месяц назад
哈哈,博主很有主见,不人云亦云,收藏了!我也是觉得ai再厉害把问题描述清楚本来就有挺大难度。
@jackzhang1939
@jackzhang1939 Месяц назад
I would like to learn all courses that you provide. Which one should be taken first. Thanks Jack
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
谢谢!可以先从AI实战派开始
@bilimlink
@bilimlink Месяц назад
黄总的话 就当是谎话 推销产品的人什么话都编得出 不要轻易听信于他人 学编程 继续学
@frank0482002
@frank0482002 Месяц назад
不要被他的外表給騙了, 要記得他美國人 , 他代表的是美國的利益 .
@Branch977
@Branch977 Месяц назад
其实这都太牵强了,计算机编程的最强护城河就是语言,说什么思维什么的,都是强行拔高自己的专业重要性,越高级的思想越是相通的,底层的实现才是花了最大的脑力。就好像一个高级语言和底层语言实现相同的功能的需要的脑力千差万别一样。其实唯一最难的还是这样的AI什么时候能够了现并成熟。
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
“高级语言和低级语言需要的脑力千差万别” 这个角度很有道理👍
@user-gm3rc2wo4s
@user-gm3rc2wo4s Месяц назад
@@axtonliu 請教博主: 像 單片機 這種需要一點 硬件電路的 AI 有辦法嗎?
@ryanchen5655
@ryanchen5655 Месяц назад
計算機編程最強護城河絕對不是語言本身…語言根本簡單,甚至比學習另一門人類在用的語言容易太多了好嗎…
@Branch977
@Branch977 Месяц назад
@@ryanchen5655 当然比外语会容易很多,但外语学好的可没几个,护城河的说法有点不贴切,门槛会好一点。 如果编程语言可以达到自然语言的程度,任何人都可以把demo先做起来,根据需要再进一步的编程思想设计模式,底层的知识。 更高深的算法,更接近数学,并非是计算机独有的领域。 所以才说最深的护城河其实是语言。很简单一个例子,英文国家自学计算机,成为大神的比比皆是,非英语国家有几个? 语言这个门槛先把绝大多数人给拿下了。 如果再把语言环境加上去,差距更加恐怖,简单的概念,能给你的讲的云里雾里,显示教学者的厉害;更有的老师以己昏昏使人昭昭。我外语很垃圾,但别人用母语把我绕晕的东西,我用外语学明白。当然我只是学了点皮毛,也没有从事it工作,只是粗浅看法。
@jyfuxc
@jyfuxc Месяц назад
对我来说,学习计算机科学,就是在了解这个世界运行的底层逻辑。在AI越来越盛行的年代,很明显深入理解计算机科学也在变得越来越重要。
@MingInspiration
@MingInspiration 5 дней назад
您说的是正常人如何接地气, 黄干的是忽悠外行人达到圈钱目的 作为一个做软件接近20年的人我可以非常负责任地说, 做软件非常重要的是 - 去弄明白模糊的需求, 提出需求的人自己都没搞明白, 软件工程师是在反复交流中去清晰化的 - 系统有bug, 往往你根本就没办法在一个画面里描述清楚那个bug是什么, 比方说, 我在A界面设置个啥, B界面干了什么, C界面按照哪个方式处理了, 出现什么问题 - 一个系统代码的维护是靠人来干的, 除非整个系统都是AI写的, 一旦人要介入, 人就得对代码内容有认知. 这本身就是一个无法解决的矛盾 AI可以协助你来把系统做好, 但个性化的拼出一个能维护的系统, 并且根据领域知识与人交流, 这永远是需要人去介入的事情, 这就是软件工程师干的事情, 他们不是纯粹在搞语法
@axtonliu
@axtonliu 5 дней назад
👍
@philipchak620
@philipchak620 Месяц назад
那只是他的理想, 不是一定會實現, 就算有也不一定在有生之年實現. 他的意思很簡單, 就是語法普遍化, 但不至於不學吧... LOGIC什麼的還是必須要學.
@hz..7240
@hz..7240 Месяц назад
想了解所謂的computer science就只有指程式語言嗎? 還是還有概括其他像是通訊之類的產業?
@kennykang3053
@kennykang3053 Месяц назад
我认为短期内计算机科学仍旧是人类未来发展的主力,生物科学很重要, 但不会有快速蓬勃的发展速度。
@freedomliu8756
@freedomliu8756 Месяц назад
请问怎么通过python来自动化剪映的剪辑,例如视频中的字母与动画对齐的效果。
@asir3021
@asir3021 Месяц назад
基础还是要学,python部署 ide 包安装 jianying工程文件是json格式 还需要逆向 还要给ai写的代码debug 这些全都是门槛
@biyaobubiyao
@biyaobubiyao Месяц назад
当你的孩子20年后长大走向社会,那个时候的AI必定可以替代程序员这个分类里金字塔顶尖以下90%的人。20年其实很快,说到就到了,而这个过程的前10年就足够对一个行业形成严重的冲击。发展是动态的,5年后什么样,10年后什么样,太多因素能够推动AI的能力阶段性指数级增长。
@Steven-hv1sl
@Steven-hv1sl Месяц назад
学习编程和学习计算机科学(工程)是两个概念。一个高中毕业生即可熟练掌握编程和开发技术,甚至在10年前还能找到不错的工作。但是计算机科学或工程是非常重要的,例如体系结构、操作系统、数据库理论、数据结构和算法等等,不具备这些知识的软件工程师,即便使用GPT11+,也只能在跨领域应用上进行开发工作。一旦设计本领域(计算机技术领域)的问题,或者更深入的应用,例如中间件的研发、复杂的数据引擎架构设计、debug底层的系统问题等等,基本上都是小白,就算可以快速向GPT查询和学习,依然不能真正理解其原理,甚至连关注点都会很不幸地陷入到局部问题的思考中去。软件系统再大,也是人们设计出来的,复杂的机制,也是人构建出来的。如果连为什么这样设计都不理解,单纯的学别人是如何设计,是非常反人性的。而且真正有更大价值的研发工作,大多带有异构系统的integration,大量的异步、并发,以及性能和实时性要求,这绝非是直接使用GPT就可以完成的。GPT的模型部分不论怎么发展,都还属于软件和数据层面,其都受限于硬件IO的能力。我们假设,就算有一天,GPU突破到一次性可以输入、并维持20GB这么大的数据量,那么更大的软件工程可以被自动管理,即使如此,你也得大体明白AI工具所维护的这个项目架构如何,具体功能逻辑怎样等等,这些依然需要计算机知识。当然,AI可以帮助量化甚至形象化这些信息,甚至对开发人员更友好的进行模块化和封装,然而,这些依然是需要系统工程师级别的SE人员继续努力的。总之,不是AI在掌权,这是表象甚至是假象,而是AI系统工程师和对应硬件厂商在主导行业发展方向。只要还没形成垄断,行业就更加需要计算机人才给他们干活来实现这些目标。
@marcomix44
@marcomix44 Месяц назад
這些高階人員數量會多嗎? 人家也沒說都會被取代阿
@Steven-hv1sl
@Steven-hv1sl Месяц назад
@@marcomix44 确实不多,只不过行业也确实需要。
@sswxcsfbb9704
@sswxcsfbb9704 День назад
碼農是一個付出遠大於回報工作,取代性極高,真的不建議入坑。
@ja820225
@ja820225 Месяц назад
他在SEIPR上有被問到這問目,他有更正他的說法了,他覺得編程還是很重要,只是編成的語言將不再是C++,是自然語言
@mingqp777
@mingqp777 Месяц назад
開發規範不夠嚴謹的團隊真實狀況是(我想這種公司佔多數) 需求不明確、指令不明確、方案不明確 在東西模糊不確定的狀況下就會需要人力 真正碰上有點複雜的問題、自有產品的商業邏輯、客戶要用紅色筆劃綠色線這種需求 ai 還是有它的侷限
@o_O.Tankniceman
@o_O.Tankniceman Месяц назад
從頭記住什麼有的沒有的函數已經不重要了,以及怎麼編寫程序也不重要了,讓AI來構建跟debug就好,除非是特別複雜的程序,不然漸漸地隨著AI強大,這些困難都會一掃而空。
@nedpuma
@nedpuma Месяц назад
不学计算机编程,后半句应该是 来学怎么跟ai交互。无论是编程语言还是提示词,都是与机器交互的手段。即使ai成熟了,你也需要知道如何跟它交流。所以就像up主说的,以后可以不那么深入某个学科,但是你需要懂得如何与ai沟通。但是反过来想,每个行业有自己的边界和特性。每个行业依然需要自己的专家去训练ai。所以如果想做高精人才还是需要懂底层的
@JohnAndMusk
@JohnAndMusk Месяц назад
没有什么是永久的,跟着时代一起进步才是正确之道.
@user-qg8ow5mn8o
@user-qg8ow5mn8o Месяц назад
軟件的目地是服務 在哪領域服務 對象是誰 工程師還是個銷售家 演說家 協調家 工程師能扮演很多角色 因為代碼如何表達 如何架構 商業邏輯思考如何更容易成交 代碼都需要這方面的能力 一家商業模式都需要工程師的參與規劃 傳統工程師的活慢慢會減少很多 多的是寫文件變多了 工程師是個很累的職業 最好要有愛😂😂😂
@michael.ahearn
@michael.ahearn Месяц назад
麻烦可以 offer 英文字幕asap 吗? 谢谢!
@leafhk
@leafhk Месяц назад
那如果要加入Nvidia 的人應該要學什麼? 讀文學嗎?
@MultiScen
@MultiScen Месяц назад
在这个AI大时代下,学习数据科学还有前景吗?
@binhuang3530
@binhuang3530 Месяц назад
就是好
@omgomg4556
@omgomg4556 Месяц назад
這是時代不同了,編程與語言發展已經累積超50年的演進與這麼多天才高手累積的智慧,不論是各種優化的pattern、結構、介面、分切方式在每年都有數百上千萬人在持續積累,現在AI 吸收學習了這些......只能說,如果你不是世界前 1% 的程序員的水準,可以規劃轉型了。
@psychiatricpatients
@psychiatricpatients День назад
現在的軟體都需要安裝相關驅動才能運行,並不是完整的,真正的軟體是不管什麼系統都能運行,驅動都是內建的,目前沒有一款軟體是有這樣的,落後技術
@WHWan-no7tm
@WHWan-no7tm Месяц назад
AI 系統由誰來編的, 是電腦自動自覺編給作者用的?
@chuchu8595
@chuchu8595 Месяц назад
我覺得有機會是計算機科學會變成中學的必修課程
@teddybear2cn
@teddybear2cn 3 дня назад
AI代替人类工作还需要很长一段时间的进化。但是,我想说的是,不要扼杀孩子的兴趣和创造力,所谓天生我材必有用,多接近大自然,多亲近上帝。如果人类没了灵性,那就是被机器人替代的时候
@user-us4et5fr1g
@user-us4et5fr1g Месяц назад
AI应该要解决人们的日常工作生存,像农耕畜牧,采矿冶炼,机械设计加工制造,化工生产等等等
@fay-sx4ys
@fay-sx4ys 3 дня назад
如果一切重来,我要當醫生、飛機師、開戰艦,最好是都會。
@moorelin1658
@moorelin1658 2 дня назад
能夠有效利用AI的人,只能是工程師,不然就是資本家(因為他只要出嘴讓工程師處理)。 生物化學(biology)不是不能學,而是如要「達到相當程度的成功」的話,至少得要唸到博土畢業才有可能,這段求學時期太長了。而且「生物化學」是最花錢的商模式,真正能負擔這類開銷的公司少之又少,極度競爭。 所以,如果有興趣、有能力,那就去學,雖然可能不能大富大貴了,但是至少會有一技之長,餓不死。
@tere722
@tere722 Месяц назад
如果未來沒人懂基礎的東西... 那一但軟體或硬體出包就沒人能維護... 所以[不該]是[每個人]都不需要研究或了解
@vado9969
@vado9969 Месяц назад
good
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
Thanks
@JohnDoe-uw5mj
@JohnDoe-uw5mj Месяц назад
有了计算器确实不用学习算盘了,但是这些和数学没有关系。
@jokerdark
@jokerdark Месяц назад
以目前AI的端到端輸出結構來看,要做各種微調還是需要工程師來完成。只是這個工作量明顯會少很多,不再像現在需要養一堆人去維持服務的運營。 倒是覺得AI的出現會重新定義各行各業的新標準,任何現存行業的大概都只剩下20%的人能存活下來。
@clarinetlatoya
@clarinetlatoya Месяц назад
短期可能是,但是平台都没了,又和谈行業。
@maskman4821
@maskman4821 Месяц назад
完全同意 ❤🫡😺
@rockmot
@rockmot 24 дня назад
目前的看法的確是AI變成開發助手來讓開發工作效率大幅提升並減少工作量,但應該是不會讓AI接手一些複雜核心功能開發,目前大多數人都沒討論到生成出來代碼的所有權還有就是使用AI會不會有後門導致一些商業邏輯外漏等問題,若未來這類法規確立才會是真正決定AI定義的新標準,所以還是會需要工程師,但相對可能技術要求門檻會更高而且缺額也會更少。
@tildarusso
@tildarusso Месяц назад
老黄的没讲完的话是:不要再学编程了,早点打工买我的显卡🤣
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
😂
@a23919763
@a23919763 Месяц назад
事實就是如此,但很多人聽不懂以為老黃說的就是表面的意思...人家是為了獲利,不是要幫你免費預言..
@fish-wz4pr
@fish-wz4pr Месяц назад
請問剪映有出官方的API嗎? 只有看到第三方,再請幫忙,謝謝
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
没关注呢。。。不知道它有没有 API,反正我需要做的事情就直接改项目文件了😅
@Chbj497
@Chbj497 Месяц назад
很想知道编程初学者在AI时代可以怎样快速掌握编程的能力,照理说应该不需要像以前那样把几门编程语言都仔细学一遍
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
AI 时代学习最大就优势就是可以把 AI 当作老师,可以快速帮你学习一门编程语言。先不着急考虑多门语言的事,等学好一门了再说。
@blesslife1685
@blesslife1685 3 дня назад
外行人说内行话。programming 率涉的层面非常广泛。绝大部分工程界的软体,需要跟其他硬体及应用界面整合。完成这樣的一个系统,常常需要团队几个月甚至经年的设计、写程序、测试。AI 能夠取代的是那一些独立性单元,不需要多层介面整合的应用程序(individual module). 基本上是entry level 的工作会被取代。所以不要再胡扯了。
@askawu4886
@askawu4886 Месяц назад
做為外行人,感覺未來五年AI進步一定會超乎大部分人想像,黃老闆是預見到了,所以我是蠻覺得他說的沒問題。
@kenliang.clicks
@kenliang.clicks Месяц назад
学习人工智能相关知识。 人工智能正在改变各个行业,程序员需要了解人工智能的技术和应用,才能更好地适应未来的发展趋势。 加强软技能的培养。 除了技术能力之外,程序员还需要加强沟通、协作、问题解决等软技能的培养,才能更好地与他人合作,完成复杂的任务。 保持终身学习的态度。 科技发展日新月异,程序员需要保持终身学习的态度,不断学习新知识、新技能,才能在竞争激烈的环境中立于不败之地。
@lyl3645
@lyl3645 Месяц назад
Agreed that low/mid level programming might be replaced by AI, but you need senior users who are proficient with the languages/tools to detect and solve problems. In this year and age, women shouldn’t need to suffer from carrying babies or giving births. We need AI to help alleviate the burdens for women who have to juggle so many roles in society.
@Blazekyo24
@Blazekyo24 Месяц назад
想象一下如果哪天AI 暴走了,而全球程序人员寥寥无几,那还有谁能够从程序方面与暴走的Sky Net 抗衡呢?
@rtx8884
@rtx8884 3 дня назад
總結後說明😊 其它視頻不是轉播就是複製!?
@AC-lh9tn
@AC-lh9tn Месяц назад
具体的行业,市场,规范,运作机制很重要,即业务很重要,编程是一种实现业务的手段。除了会编程也要深刻理解所服务的行业。
@user-dx6pu6uo5j
@user-dx6pu6uo5j Месяц назад
3至5年程序员估计就是历史了。趁着这段时间可以向气功产业方向进行发展发展。😂
@aronyang
@aronyang Месяц назад
AI本身就是programming的一種,不會編程..還搞什麼AI呢,拜託...
@user-mk7pe3ti6u
@user-mk7pe3ti6u Месяц назад
知道跟運用是兩回事
@viscourtroy
@viscourtroy Месяц назад
話雖如此,AI可以強大到不用你辛苦學習也能達成一些目的﹑想要獲取的資訊和輕鬆製作成一些想要的東西,但我也想講,我們的確不能過度依賴,有些基本的編程技能還得一定要去自己掌握和有一定理解。如果AI主導了編程的規則,其細致,再結合其粗暴和更加刁鑽的複雜性,這將是人類無法輕易駕馭,人類就只有跪在地下求AI。
@linmort1031
@linmort1031 Месяц назад
認同
@clarinetlatoya
@clarinetlatoya Месяц назад
对于“未来”,现在看到的是历史。
@sappybb
@sappybb Месяц назад
AI is like a tool. You still need humans to use the tool, say to tell the AI what to do, what language to use, and check the result and integrate. Maybe the efficiency would improve. One person can do old days multiple people's job.
@kennylin2448
@kennylin2448 Месяц назад
黃仁勳要大家學習英文
@joeching
@joeching Месяц назад
我在我的“点算盘”上已经有了, 但用的是CI(computer intelligence),not AI.
@user-yf6vm4rz5g
@user-yf6vm4rz5g Месяц назад
有一个问题,未来AI会不会在基础学科比如数学、物理等领域解决、甚至超越现有基础学科的瓶颈?想想就兴奋
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
我认为很可能
@yanshiduo
@yanshiduo Месяц назад
理论上AI可以做任何事:AI可以生成电影、音乐,所有的影星歌星导演编剧马上就要被淘汰失业了;AI可以写程序,所有的程序员软件工程师都要被淘汰失业了;AI可以制药,癌症、艾滋病等等疾病马上就要被彻底攻克了;AI也可以做政治决策、管理决策,所有的政要、老板、管理者也会被淘汰失业(包括老黄自己);最后,AI也会淘汰AI自己….
@reocam8918
@reocam8918 Месяц назад
😂怪不得 哈哈哈
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
❓🤔
@lollollin
@lollollin Месяц назад
不同人用AI用不同的方法做tasks效果會不一樣。 沒有專業背景的人用AI能覆蓋的範圍會比較小,查查天氣聽聽新聞之類的。 有專業背景的用AI能覆蓋的範圍會比較廣,數據分析,邏輯推理,輔助生成的作用比較大。 有人工智能開發經驗和其他專業背景相融合的人用AI又是另外一層意思了,作用可能更好。 注意: 這裡所說的用AI作為工具的方法是相對正面的。那相對負面的用法會是怎樣? 太過依賴AI輔助工作,讓自己變得越來越笨(自己覺得懂的東西越來越多,可是都不專精,自己想要深入了解也沒有基礎,專業的人和你技術商討也談不了),從錯誤中學習的能力越來越弱(AI有可能給妳直接的答案,你看了很快就忘了,到後來能記住自己學過的知識也越來越難),應用這些知識的能力也會越來越弱,這樣的話無論什麼職業都會被AI取代,連老闆最後也會被AI取代。 到時候人人都會用AI來完成自己想做的產品,你有專業技能的話用AI做出來的產品就會更好更全面。 我是搞智能合約audit的工作,用了包括ChatGPT4.0等等的AI工具輔助工作有一年多的時間,這上面所說的所有的不好我都經歷過,最後的總結大概就是要利用好AI工具輔助學習和工作之餘,不能過於依賴,才能有更好的發展空間,倘若你用久了卻忘了自己本來應該擁有的技能,那就要調整使用方式。
@yuli.kamakura
@yuli.kamakura Месяц назад
老师用的是什么浏览器?
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
arc
@user-dt7rj7wj3o
@user-dt7rj7wj3o 13 дней назад
以前出国不会说外语会很难沟通、现在进步了,有了翻译器、很大程度上帮助了沟通,人类语言翻译成机器语言才开始起步,宏观线拉长去看,确实是没有必要去学机器语言了。但是过程需要多久?在这个过程中人类依然不能完全被替代。但是编程人员数量可以大幅减少。
@user-sd1vd9iq3n
@user-sd1vd9iq3n Месяц назад
學習不間斷,只是換了個形式
@xingfangtang38
@xingfangtang38 Месяц назад
AI真能编程计算吗?如果有一个100格✖️100格=10000格的方格。要将数字从1至10000以每格一个数字填入方格中。使每一行,每一列,斜相加都等于500050。ai可以完成吗?我不知道,但我能将数字逐个在方格中排列一清二楚。
@xingfangtang38
@xingfangtang38 4 дня назад
从九宫格到无限大任何一个数字平方方格的乘积“数独”填空是有规律的。AI如何编程我不学过,完全无知。但各种数字平方格的“数独填空”我都做出它们行,列,斜相加完全相等的结果。一百平方格内完全没问题。成语有:千方百计。千方的方格数独填空与一百💯平方的十分相似。由于纸张限制不能逐个逐个数字写出来。所以人们想到“千方百计”的办法来完成它。以一当十,以十当百,以百当千。来解决。如果你能设计出电路。我的数字填空方式方法。也能全部解开各种数字平方格填空之迷。单数平方格可用杨辉三角法,九宫格数字排列法,由罗佰格发现。还有我的“跳格”填空法都能解开各种单平方格的“数独”填空。除了乘积数外,任意数字开始到填满方格的连续数字(包括等加)数列,都可得到每一行,每一列,斜向相加完全相等的结果。行向量,列向量,和斜向量的值由填入方格中的数字决定。它是方格中数做总和将N行,或N列平均来决定的。斜向相加相等是起到限制数字定位的作用。如果没有斜向相加相等限制在五平方格开始就会有几种“数独”组合型式。平方值越大组合型式越多。双平方格最基本分为两种填空方法,以N除以二得到的商。单数和双数来决定填空方法。它们的商为双时用太极图(阴阴鱼)行走法,它们的商为单数时用“飞天循地”法。还有别的方法可用。这里不再叙述。
@TreasureYamai
@TreasureYamai Месяц назад
幫我問吓老闆 請問點喺 mac 下載nevin
@jianyongsu2951
@jianyongsu2951 Месяц назад
黄仁勋:我没说过😂😂😂
@a23919763
@a23919763 Месяц назад
底層編成人力可以減少但不可能被取代。首先高層應用還是 case by case,而底層也是模仿人類的寫法,更別說韌體的部分連底層也不一樣,幾乎都還是要靠人。黃這樣說很大原因是要賣他們NV的硬體而不是實話,不然他們NV現在開始可以大裁員了。
@willesonleung716
@willesonleung716 4 дня назад
搞清楚 程序员和工程师的区别,这很重要,别以为会写代码就行
@user-eb6xb7ol5t
@user-eb6xb7ol5t Месяц назад
我要去找你,希望你會在
@Design-Enjoyment-Happiness
@Design-Enjoyment-Happiness Месяц назад
😇
@patrick6998
@patrick6998 Месяц назад
把它當作一個更高階的語言就好了
@KenKen-sk7ny
@KenKen-sk7ny Месяц назад
Axton: 我变秃了,也变强了
@wolfuardianeos1302
@wolfuardianeos1302 Месяц назад
正如Axton說的,學Coding學的是解決問題的能力,學AI是在學跳脫框架找到可能性 學習往往就是枯燥且好高騖遠(理想化)的,沒有這種打破常規且超越現狀的野心,你說你有多愛學習,我看你只是想吃技術瓜跟上時代潮流而已 如果那麼喜歡乾貨,那LM Studio和SD等各式各樣的AI工具值得浪費你的寶貴人生,而不是來找價值觀說服自己成長
@maskman4821
@maskman4821 Месяц назад
現在 AI 也會寫複雜的 3D 遊戲了,Build Box 讓遊戲開發者透過自然語言就能產出精緻的 3D 遊戲,人人都是遊戲開發者的時代來臨了,超讚的 ❤🎉🥳🤩😍🥰🫡😺
@rockmot
@rockmot Месяц назад
看了一下Build Box就只是能用AI結合自然語言生成簡單3D 遊戲模板的工具,覺得這種東西對於單人開發或小開發遊戲團隊"可能"有用(例如:快速建立遊戲基礎模板),但要說Build Box產出的遊戲叫精緻?? 閣下是沒看過3A遊戲大作長是什麼樣嗎? 就算人人都能當遊戲開發者但不是人人都能做出好遊戲 😂
@daretobefree
@daretobefree Месяц назад
計算機科學將從主修科變成副修的課
@user-jo4ct2cf3o
@user-jo4ct2cf3o Месяц назад
那不就是英文?當主修沒價值,當副修超有附加價值的科目?
@zcengya3409
@zcengya3409 Месяц назад
人家卖显卡的 巴不得训练越多越好 以后每次出Bug都不知道怎么回事
@user-gw2wf8gl6t
@user-gw2wf8gl6t Месяц назад
GPT+Junior Engineer=senior Engineer Senior+GPT= Staff engineer Staff Engineer+GPT = principal engineer 代码白痴+GPT = 代码白痴
@axtonliu
@axtonliu Месяц назад
哈哈,精准总结😂
@spideylee
@spideylee 18 дней назад
@@axtonliu可是根本沒有代碼白痴了以後,或者說人人都是engineer!這才是老黃所說的重點,好嗎!
Далее
Which bus driver am I?🚌
00:13
Просмотров 1,5 млн
Nvidia 黃仁勳談AI時代該如何教育下一代
3:49
Каждый в детстве:
0:50
Просмотров 4,3 млн