我国的人工智能科技发展正处于某个的快速迭代期

量子科技根据美国政府的相关政策，从美国传统角度来看的话，它依旧会主要以管制为主，并无太多的创新可言。再来看我国政府的态度，中国2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》指出要大力发展人工智能，从以前的专利探索、国家支持、国家建设而推进到每个人的个人发展、工作习惯、基本理念等，文件无一例外都强调了对各类人工智能技术、产品的转型升级与引导。

根据中国政府的部署，我国的人工智能科技发展正处于某个的快速迭代期，从年初的各种神经网络的到论文的多样化出现，到不断引入计算机视觉、自然语言处理、深度学习等高端技术，我们大致可以判断出人工智能的未来发展应用已经超出了目前的程度。再来看看我国人工智能发展主要是从着手于技术本身，而对于算法本身不存在改变。作为一名ai技术爱好者，我在技术攻关的路上不断地锻炼自己的思维能力，探索解决问题的方法。跟随技术的发展，我不断地尝试新的解决方案，无论是python，java，nodejs还是r语言，又或者是c++、javascript等其他编程语言，都有着广阔的发展空间。

每当有新方案出现，我都会静下心来反复研究，总是琢磨怎么将两种语言进行充分的融合，谁将更容易替代谁。就在我写着各种实现代码的时候，某一个方案突然出现了个bug，真是什么事都有可能发生，编程语言都变成了个天生对立的对象。既然难以做到完全兼容，那就只能完全讲新语言的优点做为突破点，弱化旧语言存在的小缺点。对于时至今日，依旧有人会持否定的态度，对于大部分人来说，大学学编程的目的就是为了解决实际问题，没有必要过分强调编程语言本身，就像我在程序员这个职业之外的一个职业，我为何还要把所有的精力都花在网上刷人人都会的算法题上面？

这不是我的初衷，我觉得如果真的工作时要接触实际问题，还是要先从实际需求出发，把问题更好的实现出来，再开始解决问题。编程语言只是一个工具，语言再好，能满足实际需求吗？没有需求会用吗？工作上又要想尽办法去逼迫用人单位去考虑用什么样的编程语言来解决问题。又有几个单位真的有能力去看到一种语言的实际应用？数学基础好和算法基础好，理论基础好，基本算法好过去一个有比较扎实数学和算法基础的程序员去做产品，会降低沟通成本有人提到混沌理论是对的，但最根本的是二阶逻辑和状态序列假设以及态矢量意义的混沌。