人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~
人工智慧工程師鏟屎官發明這個杜絕愛貓叼獵物家~

人工智慧 發明再添一項~有了他再也不怕你家寶貝帶著獵物回家啦!!

 

人工智慧 AI 科技用於可愛的喵星人身上已不是新聞,像是之前百度工程師為了拯救寒冬中的浪浪而開發的人工智慧貓屋,保護浪浪免於凍死與餓死;台灣也有從矽谷回台的工程師開發 AI 貓便盆,都是以保護愛貓為出發點。而這次又有人工智慧貓咪產品問世,只是這次的開發動機是:奴才被主子叼回的獵物嚇到,而且開發人員不是工程師!

推薦閱讀:AI 保護流浪貓!百度工程師打造人工智慧貓窩

人工智慧貓門可偵測到附近出沒的貓 以及牠們口中是否叼著獵物

 

寵物貓半夜叼獵物回家 奴才嚇到研發AI產品應對

根據 the Verge報導:亞馬遜的產品經理 Ben Hamm 收養了一隻「甜蜜又致命的貓(sweet, murderous cat)」Metric 之後,半夜經常被吵醒。因為 Metric 這時總會叼著「戰利品」回到家中。有時是垂死的小動物、有時甚至是屍體。Hamm 別無選擇,只能疲憊地將牠們安樂死後,再回去補眠。

Hamm 透過學習程式語言的方式解決了這個問題,並且在「點燃西雅圖(Ignite Seattle)」的演講中,幽默地分享這項人工智慧解決方案「貓・老鼠・A.I・我的媽啊!(Cats, Rats, A.I., Oh My!)」

▲貓奴PM分享他如何使用人工智慧 解決愛貓叼獵物回家的問題

首先,Hamm 先把家中的貓門「升級」為「守門員」來把關愛貓是否又帶獵物回家。安裝電子套件 Arduino 來鎖門很容易,但是要如何讓門鎖感應到Metric 的口中是否叼著獵物?

透過機器學習訓練人工智慧分辨貓與獵物

身為亞馬遜的資深產品經理,Hamm 想出了 ML 機器學習的解決方案。Hamm 在貓門上方安裝了自家的 AWS DeepLens。AWS DeepLens可讓程式開發人員在攝影機上執行DL深度學習模型,以針對看到的內容進行分析和採取行動。

推薦閱讀:人工智慧,Python,機器學習,深度學習是什麼?AI專有名詞看這篇秒懂

人工智慧貓門偵測到叼著獵物的貓咪後,Arduino 系統就會自動將貓門上鎖

 

Hamm 親自訓練這套 AI 系統,使其能偵測愛貓的口中是否叼著獵物。若有,Arduino 則會自動將貓門上鎖 15 分鐘,這段時間足以讓 Metric 考慮是否要放棄口中那不受歡迎的「禮物」,然後「乾乾淨淨」地回來。

▲Hamm 使用 23000 張愛貓回家的照片做機器學習>,訓練人工智慧分辨貓與獵物

 

Hamm 花了好幾個月蒐集 23000 張 Metric 回家時的照片並作標記,包含 Metric 口中有叼著獵物以及沒有叼著獵物的圖片。Hamm 使用線上的 ML 機器學習>服務 Sagemaker 訓練了三個階段的模型:

▲Hamm 使用線上的 ML 機器學習服務 Sagemaker 做三階段訓練模型,由左到右分別是辨識「這是貓嗎」、「牠要過來嗎?」、「牠口中是否已有食物?」

 

 

  • 第一階段的模型是辨識「這是貓嗎」?假如答案為「是」,就進入下一階段
  • 第二個階段的模型是「這貓是要過來還是過來?」假如答案為「故來」,就進入下一階段
  • 第三個階段的模型是「這貓是要回來吃東西,還是嘴裡已有食物?」

 

以上三段辨識跑完,所花時間不到兩秒。

假如人工智慧偵測到 Metric 口中有小動物,Hamm 就會立即收到這只「連環殺手」的殺生證據,然後致力於野鳥與自然保育的團體 Audubon Society 就會收到來自 Hamm 的捐款(流程如下圖)。

▲當人工智慧偵測到 Metric 口中有獵物後的處理流程:貓門會先上鎖,接著拍下證據照片,此時自然保育團體也會收到善款

 

Hamm 說,這套人工智慧系統上線五個星期以內,Matric「未殺生」回家的次數達 180 次,幾乎都有順利過關,只有一次不小心被鎖在門外。而 Matric 口中有獵物的次數有 6 次,有5 次AI 都有成功地將這位「貓凶手」隔離在外 15 分鐘。

▲這套人工智慧偵測的良率高,誤把 Metric 偵測為「有獵物」的而鎖門機率只有 0.5%。而 Metric 6 次帶獵物回家的紀錄中,成功被鎖在門外有 5 次。

 

 

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對Python有興趣的同學知道什麼是機器學習和深度學習嗎?還不知道的同學快一起來了解一下吧!!

▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com) 

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

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工程師們口中的Python和人工智慧有什麼關係?

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還不知道Python和人工智慧有什麼關係的你一定不能錯過今天的文章喔~
在媒體報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間又有什麼關聯?這篇以問答方式一一幫你解答

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人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

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人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

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AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

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搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

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演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

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反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,乃因 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

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人工智慧依然在2020最受歡迎的職業上榜上有名!!還有…

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今天要跟大家介紹和人工智慧一同在2020最受歡迎職業榜的其他工作!!不要錯過嘍!!

回顧 2019,5G 通訊技術的普及,和 AI 人工智慧在越來越多的智慧物聯網(Smart IoT)裝置的應用,讓消費者們普遍對這些技術走入自己家中懷抱熱情,看看智慧音箱、恆溫器、家用監視器和吸塵器等智慧家電的高額銷量就可證明。

報告中提到:「當我們要求受訪者說出一個改變他們在 2019 年對科技的看法時,最常見的答案就是 5G 基礎建設的來臨。」同時 5G 也是科技新聞中最吸引普羅大眾關注的頭條。

而過了對科技信心大幅提升的2019,消費者已經準備好享受這些技術在 2020 年帶來的好處,也期望基礎建設、醫療、以及汽車領域能夠更加智慧化──這意味著高科技產業在明年走勢依然強健,相關職缺也是相當熱門喔!

Arm 解密 2020 最受歡迎職業是…?

Arm詢問了受訪者「最希望家人從事的職業?」,其中AI和機器學習(ML)專家最受到歡迎,有高達44%的回答都是相關職業。而其中有 90% 的受訪者認為從事挖掘比特幣的工作──也就是比特幣礦工,根本不能算一份工作。
統整「2020 最受歡迎職業」如下:

1. 人工智慧 AI 與機器學習 ML

 

▲ 人工智慧(AI)、機器學習(ML)以及深度學習的定義

屬於這個類別的職業範圍相當多樣,但大抵上都與 Python 編程、開發前瞻機器學習(Machine Learning)、深度學習(Deep Learning)和圖像識別算法有關,演算法開發工程師、軟體設計工程師、韌體設計工程師等等都屬於這個類別。

在近年已不只有科技業會運用人工智慧技術,各行各業都在導入 AI 來增進服務。闢如有零售商使用 AI 為客戶量身打造客戶體驗,店內採用物聯網技術,將所蒐集的客戶資料整合,結合客戶線上、線下、手機 app、及客戶服務中心資料,量身打造優質購物體驗的同時也增加客戶滿意度。

人工智慧還有大片值得開拓的前景,薪資待遇也普遍十分優渥,會成為 2020 最大眾歡迎的職業也是可以想見的。

2.數據科學家 (Data Scientist)

 

▲ 數據科學家、數據分析師,差別哪?($120,000 vs $70,000?)

2019 年 8 月,美國提供招聘服務的人力資源公司 Robert Half 調查舊金山灣區千名從事科技業的受訪者,統整出一份最新的科技業薪酬報告,報告顯示在數據和資料庫管理領域中,數據科學家擁有最高的平均薪水。

而在 2020 年,物聯網上的數據如何透過 AI 技術商業化、轉化為實際產值將會更受到重視,重要程度也將更彰顯,預測超過半數的物聯網公司都打算採用 AI 技術蒐集分析即時數據,來促進其業務的成長。

大數據與 AI 人工智慧可謂相輔相成、各蒙其利,商業 AI 擴張發展的同時,對數據分析的需求也會增加,2020 會有更多的企業利用大量數據集分析業務、並制定商業策略。

3. 智慧城市(Smart City)設計師

 

▲ 智慧城市的想法聽起來很吸引人:地下自動花園,遙控路燈,更好的空氣。但是如何實現智慧城市?智慧城市中收集到的數據會如何處理?

智慧城市,是導入各種科技技術、優化都市的組成系統和服務,以最佳化的都市管理和服務改善居民的生活品質,例如:臺北市道管中心導入智能科技,應用 3D 圖資平台、雲端服務、IoT 物聯網、AI 自動化處理及大數據分析等技術,有效管理道路施工,提升行政效率,且減輕人力負擔。

而日本汽車業龍頭豐田汽車更是宣布,將在日本靜岡縣裾野市興建智慧城市「Woven City」。計劃該城市將導入 CASE(Connected 聯網、Autonomous 自動駕駛、Shared&Services 共享&服務和 Electric 電動化)、交通行動服務(MaaS)、人工智慧(AI)、機器人等新技術的全面智慧化城市,最快 2020 年底、2021 年初開始動工。

2020 年,智慧城市將會有長足的發展,更有許多具體計劃進入實踐階段,想當然爾,對於智慧城市設計師的需求將大量增加。

4. 虛擬實境 VR / 擴增實境 AR

 

▲ 虛擬實境(VR)、擴增實境(AR),這兩種科技很相似,但是卻是完全不同的技術。看這部影片一次搞懂

2020 年 5G 進入大規模商用階段,高速與低延遲的特性,正好可以解決過去因為網路速度造成用戶體驗差的致命缺點,將帶動新一輪 VR/AR虛擬實境的熱潮:

Facebook 將入資開發頭戴 VR 設備、跨國大企業部署 AR 應用,配合 5G 可以更好地交互遠端資訊、有超過 30% 的展示場地將會提供 VR/AR 設備和服務等, 同時 AI 和 VR 的普及將大幅削減大學費用,未來大學將成為社會交流和生活體驗的中心,而不是主要負責傳授知識的機構。

在這股潮流之下,能了解消費者對產品的期待、能創新 VR/AR/MR 體驗的 VR/AR 開發工程師是目前最受歡迎的熱門職缺之一。

Unity 是全球應用最廣的 VR 開發平台,91% 以上的 HoloLens(微軟的混合實境頭戴顯示器) 應用均使用 Unity 製作。無論是 VR、AR 或 MR,都可以藉著 Unity 高度優化的繪圖管線(Graphics pipeline,亦稱繪圖管線是電腦圖形系統將 3D 模型轉換成 2D 螢幕上的過程)以及其編輯器快速升級的能力,創造出更棒的 VR/AR 體驗。

5. 無人車/自動車調度

▲ 無人自駕車版的 F1 賽車「Roborace」,每個車隊都有專屬的程式設計師,負責控制這些自駕車的自駕程式以及定義演算法。

拜 5G 之賜,車商得以開闢出新藍海,過去只存與想像中無人車輛在道路上行駛的情節,在 2020 將正式化為現實。Nissan 在美國加州的活動正式宣告:「將在2020年之際帶來無人駕駛的全自動車款。」

透過 5G 的高頻寬、低延遲、大容量資料傳輸特性,能夠讓汽車間互相知道對方、且感測道路,甚至共用其他汽車的資料與數據,駕駛體驗更加安全。5G 除了能增進自動駕駛安全之外,額外功能包括詳細即時的地圖數據、軟體和韌體更新以及多媒體串流等。

自動車的產業鏈完整,車輛組件、車用電子、半導體及資通訊軟硬體等廠商一脈串起,整個相關產業將得益於網路建設發展而得以發光發熱。

謀職除了不斷精進自我之外,也必須掌握職場潮流新趨勢、留意產業動向,人工智慧、5G、AIoT,這些都是 2020 求職關鍵字。

慶祝完2020西曆新年,傳統過年即將來臨,當除夕夜圍爐時面對長輩問起「在做什麼、薪水多少?」想自信滿滿地回出讓親戚都羨慕的答案,就根據 Arm 預測,快搶學Python、成為AI人才吧!

 

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人工智慧無所不在!!現在連電視影集都出現此元素~驚悚氛圍看過的都說好看!!

AI人工智慧的 Deepfake 技術可以用來殺人?驚悚犯罪英劇《真相捕捉》劇情曲折刺激,用無處不在的監視攝影和 Deepfake 技術告訴你:你信以為真的事物都可以是偽造的!

峰迴路轉的 6 集短打影集

由BBC ONE拍攝播出的英劇《真相捕捉》(The Capture)日前播出最後一集,2019 年 9 月開始播出一共 6 集,集集精彩、引人入勝,堪稱是今年最受好評的驚悚犯罪影集之一。

▲ 英劇【真相捕捉】掀起人工智慧犯罪疑雲

故事主角是一位名叫尚恩.艾默里(Shaun Emery)的英國軍人,因服役時在阿富汗殺害塔利班戰俘而被定罪,但卻在服刑坐牢 6 個月後,因為被當成關鍵證據的錄影片段有漏洞被推翻而無罪釋放。

剛重獲自由的尚恩,因其律師漢娜一直以來都信任他無罪,進而對漢娜產生好感,並出獄後在大街上向她表白;但此時,監控錄影顯示的卻是尚恩毆打、並綁架了漢娜律師,且漢娜此後便人間蒸發。於是出獄不到 24 小時的尚恩,馬上因為另一個監視錄影畫面,捲入一起新案件中。

因「罪證確鑿」,尚恩原本要被再次抓回警局,但此時重案組的警官瑞秋卻突然撤銷對尚恩的控訴,原來她打算派人跟蹤尚恩回家,試著找到失蹤的漢娜,而她本人則坐鎮監控室,從監視錄影看著尚恩。

然而,他們愕然發現接下來的一切,監控畫面和現實的場景完全不一樣!

瑞秋看到尚恩坐上計程車,跟一個持槍的神秘男人碰面;但跟蹤尚恩的兩名警察看到的是整個街道空無一人,更沒有什麼計程車。難道是畫面出現了延遲,還是……監控遭到入侵竄改?

  

最終他們確定了整個監控畫面都是假的。此時的尚恩,正被一個神秘組織關在房間裡……

《真相捕捉》圍繞作為判案證據影片的真真假假,鋪陳出警察局、情報部門、維權組織等三方力量交鋒的精采故事,包含「司法正義」、「假新聞」、「AI 換臉」等議題的探討與啟示。

攝影機成為日常生活裡的重大危機

《真相捕捉》最後一集在 BBC 播出時,吸引了 1,400 萬英國人觀看,這部影集獲得英國大眾這麼熱烈的迴響,或許跟倫敦是鏡頭安裝密度極高的城市有關。

早在2007年英國皇家工程科學院就曾有調查,報告英國設有 420 萬個閉路電視監控攝影鏡頭,平均每 14 人就有一個,數量高居全球第 5。

倫敦居民每日平均受到 300 個攝影鏡頭的監控拍攝,英國專業消費者網站 Comparitech 在 2019 年 9 月曾有調查顯示,倫敦是歐洲攝像頭監控最嚴密的城市。在這密如蛛網的監控體系下,個人要維護隱私權彷彿成了天方夜譚。

但,比天羅地網般的監控攝影機更令需要警惕的是 Deepfake 技術。

AI 技術武器化

無論是無處不在的監視攝影機或Deepfake技術,都指向 AI 人工智慧一個令人備感擔憂的未來──武器化。「武器」除了無人機、無人艦艇之外,國際間也不斷有停止研發 AI 武器的呼籲;但也有許多沒有實體、但依舊深深威脅著我們生活的「武器」,如劇中出現的 Deepfake 技術

Deepfake 是一種影片換臉的 AI 技術,簡單分解它的步驟:

  • 分析目標對象各個角度的大量照片
  • 透過演算法製造出目標對象的各種表情,藉此和影片中某個角色的面部表情完全契合
  • 影像合成,看起來就像目標對象真的參與了影片

隨著AI技術不斷進步與應用在現實生活,AI 的武器化如今已經被廣泛視為近年最值得關注的安全威脅之一。史蒂芬‧霍金也曾表示,數位個人助理 Siri、Google Now 以及 Cortana 都只是 IT 軍備競賽的預兆,未來數十年競賽將更加激烈。

眼見再也不能為憑

即使現今對 Deepfake 普遍的態度是抵制,如推特、Facebook、亞馬遜、Google、微軟等科技巨頭都開始研擬阻止、破解假影片的措施,但依然難以消弭它對我們的威脅。

密西根大學社交媒體責任中心前首席技術專家 Aviv Ovadya 擔心:「Deepfake 會讓未來社會將出現『真實冷感』(reality apathy)現象。」指經常接觸虛假資訊會讓人認為所有訊息都是一場騙局。在世人對難以信任接收到的訊息時,隨之而來的是社會信任的坍方。

《捕捉真相》讓身處 AI 人工智慧當道下的我們,看到技術可能會帶來的危害,帶來更多啟發與探討。眼見為憑的信條被推翻,科技進步的速度快得無法想像,如果不想讓自己被這些科技操控,只能先一步了解它們了。

 

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Python再次奪得程式語言排行榜第一!!你跟上了嗎?

Python再次奪得程式語言排行榜第一!!你跟上了嗎?
Python再次奪得程式語言排行榜第一!!你跟上了嗎?

今年最新的程式語言排行又是Python奪得第一名!!想踏入IT界的你跟上潮流了嗎?

2019 默默地進入了尾聲,而 IEEE 也在此刻推出了今年最受歡迎的程式語言排行榜。不論你已經是寫程式高手,或者只是熱衷科技的一般人,生活在科技的浪潮中的我們,來看看到底是什麼程式語言建構了我們所知的科技世界吧!


▲ IEEE 2019 程式語言排行榜:Python 蟬連最熱門語言之首

今年的程式語言排行榜與以往不同, IEEE 剔除的一些已經不合時宜的評判標準,並加重了每個語言在職場上的使用需求權重,讓程式語言排行更貼近現代的就業潮流。其判斷數據則來自於 Google、Twitter、GitHub、Stack Overflow、Reddit、Hacker News、CareerBuilder 等等科技大佬,讓這個排名更具公信力。

不過即使評判的標準有所改變, Python 的熱潮依舊氣勢難擋。在所有分項目中都名列榜首的 Python,獲勝的關鍵在於他擁有大量的函式庫可供應用。尤其是在近年蓬勃發展的「人工智慧」領域中, Python 最令人熟知的函式庫 Keras更為人工智慧領域,尤其是「深度學習」貢獻不少,其中 Keras 提供的 TensorFlow、CNTKTheano 深度學習框架的介面和工具包正是工程師們必備的武器。

人工智慧的興起也是近年有意轉職的工程師們持續關注的話題,在 GitHub 問卷「你對哪項技術或技能最感興趣?」中,「人工智慧」排名第一,緊跟在後的才是「使用者體驗」以及「區塊鏈」。 GitHub 更提及 Python是人工智慧領域中工程師們的最愛,這也不難理解為什麼 Python 的熱潮會持續不退,甚至擊敗 Java 以及 C 語言等流行多年的語言了!

當然,人工智慧也並非 Python 的唯一應用方向,在數據分析領域或應用程式開發都擁有不錯的發展,而不同於其他語言,簡潔的程式碼以及易讀易懂的語法更使他擺脫了程式語言艱澀難學的評價。正是 Python 可靈活運用卻又好上手的特性,讓他成為初學者炙手可熱的選擇!

而緊緊排在 Python之後的程式語言則是 Java、C語言、C++ 等長年與 Python 爭奪冠軍的熱門程式語言。僅管 IEEE 調整了評判的指標,但這些語言與 Python 的差距依然越來越大。Java 是 15 年以來最多人使用的程式語言,帶著他強大的可移植性、可擴展性成為最多企業公司的開發語言,更建立了龐大的使用社群,是個含金量極高的程式語言。

但是相較於 Python, Java 的語法少了些可閱讀性,編程上也不如 Python 那樣簡潔有力,對於初學者是個不易親近的程式語言。而曾經紅極一時的 R 語言目前排名第五,儘管沒有像其他語言如此炙手可熱,但由於大數據產業的普遍應用,以及相對於其他語言的專業性較高, R 語言在榜上依然擁有一席之地,對於統計領域的朋友是個不錯的選擇。

在第十名以外,也有些值得一提的語言,例如位在第 11 位的 Arduino 以及第 12 位的 HTML/CSS。有些人可能會抱怨他們不算真正的程式語言,Arduino 其實是某種語言執行的一系列硬體平台名稱,但 IEEE表示對此他們秉持著實用主義的原則:在遇到程式語言的問題時,人們很常在 Google 搜尋中鍵入「Arduino 程式⋯⋯寫法」而不是其他程式語言的名字。

透過以 Arduino 作為評比對象,有助於更精確統計此種程式語言的使用現況,而避免許多使用數據上的遺漏。而針對 HTML/CSS 的評論,因為缺乏了分支以及迴圈的功能,許多人根本不當他們是程式語言。但由於 HTML/CSS 在開發者中的普遍使用,甚至使他佔據了數以十億計的伺服器空間,在這樣的觀點下,IEEE 自然也認為他是現代社會中不可或缺的語言。

IEEE 也提及比較程式語言優劣時的難處,畢竟沒有任何人能夠學會所有的程式語言,並客觀比較哪種語言最強大,而程式語言之間也像個大家族,有些血緣十分相近,而有些卻相差十萬八千里,連使用的目的也可能毫無相關。所以其實並不存在所謂「最好的程式語言」,想要選擇真正適合你的程式語言,依然需要考量自己想要鑽研的領域以及應用方向。也基於這一點,在 IEEE 的可互動頁面上,使用者可以自己調整每項評分項目權重,讓使用者更貼近的了解最適合自己的程式語言。

 

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不過即使評判的標準有所改變, Python 的熱潮依舊氣勢難擋。在所有分項目中都名列榜首的 Python,獲勝的關鍵在於他擁有大量的函式庫可供應用。尤其是在近年蓬勃發展的「人工智慧」領域中, Python 最令人熟知的函式庫 Keras更為人工智慧領域,尤其是「深度學習」貢獻不少,其中 Keras 提供的 TensorFlow、CNTKTheano 深度學習框架的介面和工具包正是工程師們必備的武器。

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