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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