人工智能与前端技术不能说的秘密

从去年把人工智能推向高峰,至今,人工智能代替部分人类工作,以后会是什么样我相信很多人跟我一样是很期待。前端技术在12年的时候就走向高峰了,但是因为前端技术领域一直存在同样的产品,虽然也有很多朋友觉得好用的ui框架,这也是因为我们自愿生在此山中达到的效果。

其实我在互联网上看到人工智能与前端技术的一些关系,这两者之间能不能真正的提升我们的见识,还是说只是一个虚头,我们今天沿着这条路线顺藤摸瓜,看看结果如何?下面借@继风的(前端在人工智能时代能做些什么?)里面的几句话。

首先前端工程在人工智能的团队到底能做什么,体现怎么的价值?对此,可以先下图的一个总结,然后我会逐条分析

从我们的实践看,要完成一个完整的人工智能项目,三种东西是不可或缺的:算法,数据和工程。

而前端在这三个方向种,最容易参与进去,同时也最容易做出彩的地方就是在工程方面,我们把这块内容叫做大前端。

具体的大致可以分为五块内容:人机交互,数据可视化,产品Web,计算,模型训练和算法执行。

对于前三点偏重交互的领域,毋庸置疑用前端做起来驾轻就熟,

而后面偏重计算的领域,前端是否合适做,或者说前端该怎么去做是有可以探讨的。

这些年随着HTML技术的普及,浏览器对PC和手机硬件的控制越来越好。在AI的项目中,很多时候需要获取麦克风和摄像头的权限,好实现“听”,“说”,“看”的功能。其他,对于图片的处理,之前网上已经不少的用Canvas例子。

相信大家对数据可视化一点都不陌生,因为只要想到人工智能(IA)大家应该会想到阿尔法狗,这些年明显的趋势也是人工智能,比如语音识别、图像识别、人脸识别、指纹识别等,以及现在外面在做的一些数据可视化的内容。

虽然现在阶段也出现了像ConvNetJS这种在浏览器端做深度学习算法训练的工具,但整理来讲,前端在这块还是非常欠缺的,缺少非常成功的实践。究其原因,还是因为跨了领域,而且基础的专业类库往往都不是javascript写的,造成更大的隔阂但就像谷歌的TensorFlow机器学习框架底层大部分使用C++实现,但选择了Python作为应用层的编程语言。Javascript在各个端,特别是web端的优势,也是一门非常优秀的应用开发预发。希望人工智能和前端技术的发展给我们带来美好的未来,在发展的同时能够控制才是最为重要的,前端的奥妙也需要更多的人才来挖掘,因为我看到了很多同学踏上这条路,研发勇往直前!

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