由网友 pkujf 提供的答案：
不止是电子信息类,化生环材专业的研究生有不少也在做机器学习等。研究生主要应该是学习如何做研究,而基于深度学习的人工智能是现代科学技术的前沿,毫不夸张地说,是发展最迅速的科学领域,同时现有的积累也还比较少,很适合用来训练学生的科研能力。
由网友 渥滨小亭 提供的答案：
信息行业里的问题分两类：一类是确定性的问题,比如加密、网络通讯、数据库、计算机结构（cpu/gpu/dsp以及存储系统)、信号调制解调等等。 另一类是带有不确定性因素的问题,比如图像语音的分析理解、数据挖掘、有界博弈、大样本空间中局部优化,自学习交互等等。所谓机器学习包括深度学习通常在不确定性的问题里有比较不错的应用效果,而在确定性的问题领域中鲜有建树。机器学习这一波热度是由深度学习带起来的。学校蹭热度,可以多招学生。学生蹭热度,是因为当下听着时髦。绝大多数学生,最终都会进入业界成为某个企业的员工。在企业里,企业的经营发展方向是第一位的,个人的兴趣永远从属于企业的需要。绝大多数企业里解决的问题都是确定性的。一窝蜂到机器学习里扎堆,最终一定会有很多人失望,因为行业的技术问题的分布成形已久,不会因为当下一时的热度而而出现大的调整。
由网友 数理土豆饼 提供的答案：
这个 人工智能人才 只有短缺,没有多余。人工智能上的一个突破,将代替 几百万人力,比如图片和短视频自动分类推荐,如果没有机器学习,完全人力搞,根本不经济,就没有这个行业了。
如果 真能取得突破,有多少也不多,因为创造的价值远远大于投入的时间和人力。多余的是跟着起哄打酱油跟风的。
由网友 ProfMCD 提供的答案：
任何的科学理论和天才的想法在成为技术之前,还是要世界上最领先的技术科学家的技术化的。无头苍蝇般的涌上去,浪费人才。几十年前的神经元,还有其它一些学习算法,发展到现在不也是如此？还得需要几十年吧。但发论文,成为教师可以,因为与工业经济无直接关系。
由网友 传媒大学杨老头 提供的答案：
目前,机器学习和深度学习以及人工智能领域发展的非常快,特别是现在又提出元宇宙。所以,对于以上专业领域人才的需求特别迫切,而且需求量很大。那与此相关的现实专业,其实主要就是计算机专业以及自动化专业,所以这些专业毕业的学生目前是非常受欢迎。
另外,题主提到似乎现在学计算机专业的研究生,包括自动化、电子信息的,"基本都搞"人工智能了。这个说法实际上是不准确的,这只是一种假象。实际上对计算机专业领域和自动化领域,电子信息领域还有大量的研究和实践工作需要许多计算机专业和电子信息专业自动化专业的硕士研究生去任职,所以,真正进入到人工智能领域来开展研究和开发工作的研究生占毕业生总体的人数还是少的。
由网友 在鱼厂 提供的答案：
研究生是要做研究的,做研究就是搞别人没搞过的东西。
一个新领域可以搞的东西很多,所以在里面随便搞搞就能出来点新东西,顺利毕业。
如果你扎进去一个旧领域,就会发现：每一个想法都已经有人搞过了,你拿什么毕业？！
读研究生不是做工程,做工程最主要的是稳定,而稳定的东西往往就那么几样,大家都拿来用（抄着用）。
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