機器學習是實現人工智能的重要方法，也是推動當下人工智能發展的核心驅動力。機器學習處理實際應用案例時，不是“十八般兵器” 的堆積，格物斯坦表示數學教育尤其重要，根據具體任務，按需設計、量身定制，而做到這一點需要我們深刻理解機器學習模型以及算法背后的原理，即做到既知其然又知其所以然。相關的人工智能產品已經完全走進我們的生活，如智能手機、智能音箱、智能手環等等。

“人工智能（AI）”雖然看上去很高大上，但其本質是計算機技術發展到一定程度“融合”的結果，通過對計算機硬件與軟件的結合，實現模仿、研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。如機器人領域、語言識別、圖像識別、自然語言處理等所有與之相關聯的領域，都屬于“人工智能（AI）”。

因此，“人工智能（AI）”屬于計算機科學的一個分支。看到這里，很多人或許會想到程序設計，但“人工智能（AI）”不僅僅是程序設計那么簡單，因為它還包含大量的數學知識，如概率論、統計學、數理統計、線性代數、離散數學等。

如果一個人要想成為人工智能領域的程序員，進入“高大上”的人工智能領域，沒有扎實的數學知識功底，那是不可能實現的。如我們最常見的機器算法，某些APP根據大家的閱讀習慣，推薦相關的資訊，就是基于數學知識當中的概率論與統計學等數學內容。

人工智能會代替一些低階工種，比如客服、機械勞動、低階文員、低階服務生公務員，這些低階服務，恰恰又是第二產業和第三產業的勞動密集型行業，會有大量的人員在未來被淘汰，會淘汰數學研究員嗎？不會，淘汰的只是計算而不是數學的邏輯與應用。會淘汰程序員嗎？也不會，人工智能還很難做到寫復雜的代碼。

綜上所述。人工智能會需要海量的數學與編程人才。人工智能需要數據也產出很多數據，比如用戶購物習慣、城市路線規劃，樓宇智能調節，物流分配追蹤，這些都需要編程來收集存儲和分析數據，人工智能的發展必然會促進大數據的發展，而大數據又需要云服務來支撐，需要通信傳輸為紐帶，而這一切都離不開程序員（會數學更好），又怎么會淘汰數學和程序員呢？人工智能時代，務必要學好數學，重視編程。

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