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人工智能专业的硕士研究生考博容易吗？
首先第一点，很少有人去考博士的，大部分都是直接保博、直博或硕博连读。
2017年是人工智能的元年。现在是一个风口过渡期，也就是说，2017年之前搞人工神经网络的人，大部分都是偏理论多一点，未曾真正地应用在工程上。当时大家都不太看好人工神经网络的发展，人数也比较少。正是他们的坚持，让这个行业度过了最艰难的寒冬，现在是他们的春天，是他们应得的回报，因为是他们推动了社会的发展。
随着吴恩达等一帮人持续多年的研究，成功的将卷积神经网络应用于图像处理，将深度神经网络、深度学习算法应用于AlphaGo围棋比赛，人工神经网络步入第三个发展阶段。因此出现了人才断层，也就是说当前能够将人工智能算法应用于工程的人数是很少的，也是工薪动辄百万的原因。
但社会的本质就是资源配置，现在正有大批的从业者进军这个行业。
因此人工智能算法工程化是当前最重要的发展方向。相反，在理论研究上，则步入了发展的瓶颈时期。也就是说能研究的方向已经基本上到了研究的极限，很难再提出根本性的创新。图像识别的准确率已经达到了90%多，除非有体制上的创新，很难再有突破了。
也就是说，理论研究陷入了一个新的发展时期。工程研究却如火如荼。
如果此时你去选择攻读博士，注意是开始读博士，那四五年毕业之后，很有可能和其他行业是一样的，你可能会错过这个行业的黄金发展时期。
因此有一个强烈的建议，不一定准确，如果你研究生是
人工智能方向，恭喜你，赶紧去趟这趟浑水。因为，如果你进入一个好的平台，在四五年的时间里，将会让你成为一个真正的工程领域的专家，你可能年薪百万以上。
如果你这个时候还想读一个博士，回头再读也不迟。
如果你是一个致力于研究的人，对金钱名利没有特别大的欲望，是完全可以选择这个方向去读博士的，因为社会的进步离不开这一类的人。
搞工程的和搞研究的最大的区别就是：
搞工程的，将那些搞研究的成果工程化、批量化、产业化，与金钱有关，与GDP有关。
搞研究的，不允许重复研究，不允许抄袭，只能搞新的方向，终其一生都有可能没有真正的成果。因为你干的是探索创新的工作。社会进步的真正动力来自你们，社会离不开你们。
自动化和人工智能的区别
自动化属于基础学科，人工智能技术是其中一个分支。
自动化通俗的白话定义是最高级的机械化和电气化，即是机器、设备和仪器能全部自动地按规定的要求和既定的程序进行生产，人只需要确定控制的要求和程序，不用直接操作。
人工智能即是对人的意识、思维的信息过程的模拟，即按照人的思维进行自动操作。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
拓展资料：
自动化属于一门基础性学科，
从学科方向上而言，包含三大类，分别是：
1、工业过程控制方向:以自动控制、计算机技术为支撑，针对实际工业生产过程实现自动控制，由信号检测与变换、过程控制、计算机控制系统、智能控制和现场总路线控制技术等组成方向主干课。
2.、电气工程方向:使学生能够从事电力系统自动化、工厂企业、楼宇系统的供电和电气控制、监控等领域的设计开发、维护和管理工作。由电气控制技术、运动控制、PLC应用技术、供电技术、电力系统继电保护等组成方向主干课。
3.、嵌入系统方向:注重对嵌入式系统设计与软件设计能力的培养，理论结合实践，通过课堂教学、实验等多种形式的学习，培养嵌入式系统方向的专业人才;由嵌入式系统设计、嵌入式实时操作系统、DSP技术、先进显示技术、控制电机等组成方向主干课。
从自动基础学科涉及的专业影响而言：
从深度来看--以工业生产为例，小到一个普通的设备电机，大到企业的整个加工、制造系统乃至企业的整个生产过程都属于自动化。
从广度来看--涉及第二产业工业自动化、第一产业农业自动化、第三产业服务自动化(如办公自动化、楼宇自动化、商务自动化、交通自动化等等)，涉及的系统可有人造系统(如机器系统、交通系统、电力系统、军事系统)和自然系统(如生命系统、生态系统)，涉及的过程有生产过程、管理过程、决策过程等等。
“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
也有一种说法，将人工智能归结到计算机技术，认为人工智能是计算机技术的一种衍生方向。
人工智能在未来会有可能超越人类吗？
肯定是超越的。原因是
1，只要人类能够量化描述的，已经有定理定律的，都可以变成算法。从而绝大部分人类就被超越。就像量子力学，懂量子力学的是少数人，AI肯定跻身这少数人。
2，未被量化的部分，比如梵高风格的油画，围棋，书法等等，ai也会大量模仿和“微创新”，因此，也会超越大部分人。
3，在科研领域，从数据中找规律这件事，本来是科学家的专业领域，但是人工智能会参与其中，而且发挥更大的“自主作用”；
4，在所谓人性领域，我觉得人工智能遇到了“只可意味”的东西，这个事情人类貌似很自豪。但是我没觉得。也许从机器看来，这是人类的明显bug。不值得超越
为什么人工智能是人类创造的，却似乎比人类聪明？
到目前为止，可以看到的人工智能，在某些方面确实表现得比人更加“聪明”，但是总的来说，目前人工智能还是有很多地方比不上人类大脑的。为了表达清楚这个问题，从以下几个方面进行阐述：
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
现阶段的人工智能到底能做什么，而不能做什么
现阶段的人工智能存在什么问题
计算机适合做什么，而人脑适合做什么
在计算和存储维度，人脑远远比不上计算机的准确度和处理速度。
先不用跟计算机比较，就拿计算器来说，两位数的加减有时候都会为难到很多人。计算器在处理数字的加减时，会将数字转为换二进制进行存储，按照二进制加减的计算规则，按照矩阵式对每一位进行与非的开关操作；而人经常会出现一个画面，这个画面也许是一个算盘，也许是一张稿纸，然后想象自己在算盘或者稿纸上进行计算的过程。
从这个维度我们可以看到，关于信息的存储首先就是不一致的。
数字，文字等作为一种符号，是为了满足信息交互保存的需要而人为创造出来的，对于原始人类而言，根本没有文字，记住画面比起记住文字更加方便保存这段记忆。
举个例子来说，你会想起小时候的一段往事，是会议起了这段画面，还是回忆起了记录这段记忆的文字？
而计算机可不同，它在对数字和其他标准化信息的存储和计算上具有更大的优势。
计算机在将文字这种符号按照一定的规则进行抽象化，可以很好的保存下来，并按照规则进行运算，因此一个小小的计算器，在计算上，尤其是涉及多位数多次的运算，有“秒杀”人类的能力。那么更不用说算力更加高，存储空间更加大的计算机了。
现阶段的人工智能到底能做什么，不能做什么
吴恩达在机器学习的课程中有一个形象的比喻。
机器学习就好像一只小狗，我们需要对小狗进行训练，即使用训练集训练模型。
当给小狗一个输入A，小狗产生了反馈B（正确答案），我们给小狗一个零食作为奖励，并告诉它“gooddog”；
当给小狗一个输入C，小狗产生了反馈D（错误答案），我们给小狗不做奖励，并告诉它“baddog”。这么训练一段时间，我们就会发现，小狗可以在看到输入A时，给我们一个反馈B。但是小狗并不理解输入A与反馈B之间的内在联系，而是它认为，反馈A是一个大概率最佳的反馈而已。
这个过程在人工智能领域被称为“强化学习”。
我们将这套逻辑，可以应用在各个实际情况中，例如上表所示，这样我们获得了可以识别人脸的机器，可以判断贷款风险的机器，等。
对于此类，看到输入A，返回输入B的系统发展的速度很快，只要我们针对一种应用场景，找到了A-B之间的关系，就可以让人工智能帮助人类进行决策。
我们在日常工作生活中，看到越来越多的地方使用了人工智能。但是，并不是所有场景都可以使用人工智能替代人类，因为机器毕竟没有真的明白A与B之间存在什么样的真实业务逻辑。在科技和文化的推动上，目前人类的大脑所含有的想象力还是具有更多的生机。
现阶段的人工智能存在什么问题
根据上一阶段所描述的，我们可以根据我们的需求，让机器来通过输入给输出结果。
但是，这套系统有一个很高的门槛，需要大量的数据作为训练支撑。
随着这几年科技的告诉发展，各行各业均逐步实现信息化，但是在很多领域上，信息数据的有序收集，信息的整理等工作还很欠缺。
金融作为人工智能发展最迅猛的一个行业，很大程度上是建立在金融很早就实现了数字信息化，有足够的交易数据和用户信息，作为人工智能模型训练的数据支撑，而其他很多行业或很多应用并不存在这个良好基础。
例如，语音识别技术最近几年突飞猛进，在很多场景上已经开始投入使用。但是虽然在英语，普通话等语言下支持的较好，但是对于一些小众的方言，或含有口音的语言识别率研究较差。这就是由于数据所带来的制约。
同时，由于目前在芯片制造上一直没有出现新的材料，摩尔定律已经被打断，对于算力的不断要求，也会制约目前人工智能产业的继续发展。
总结
人工智能的发展将是做为解放生产力的一次革命，从目前看起来，人工智能并没有通俗意义上超出人类，而是以突出自身的优势，更好的辅佐人类。
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