一、人工智能竞争压力有多大？
从当前人工智能领域的发展情况来看，2020年算法工程师的岗位竞争压力是比较大的，主要原因集中在三个方面，其一是当前算法工程师的整体人才需求增量正在趋缓，这一点在2019年的研究生秋招时就有比较明显的体现，不少打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。
其二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移，随着大型人工智能平台的陆续开放，这一趋势会越发明显。所以大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，这导致算法工程师的就业渠道正在集中到大型科技公司，所以竞争也会更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望从事算法工程师岗位，这也导致了算法工程师岗位的竞争越来越激烈。实际上，当前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是存在一定就业压力的，因为前些年这两个领域热度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都选择了这两个方向，但是由于人工智能产品在落地应用的过程中遇到了一定的障碍，所以也在一定程度上影响了人才需求。
虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但是从产业互联网发展的大背景来看，算法工程师整体的就业前景还是比较好的，尤其在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业都需要进行智能化改造，而这个过程也必然会释放出更多的算法岗位。
二、人工智能多大开始学？
人工智能专业什么时候开始学？
人工智能基础大一开始学。 因为人工智能专业的，他的基础课程一般都是在大一开始里面学习的你仅仅是对人工智能的一些方面的了解，他使用的是什么样的技术，什么样的概念，从什么发展而来的，书本上的概念大部分都是，很多专业的基础内容都是从大一开始学习的。
三、人工智能适合多大的小孩？
3到5岁
就是适合讲讲故事唱唱歌就好了，主要是哄孩子用。6岁以上的孩子，就要用那些可以辅导孩子学习写作业的了，起码能够有正向兴趣阴道的那种，纯娱乐玩耍的不建议，小孩子的自制力还在培养期，不要引诱玩耍上瘾。
四、人工智能编程的难度有多大？
人工智能本身不是编程的问题。人们经常看到的编程其实分布在人工智能各模块里面。其实人工智能真正需要编程的是算法和底层逻辑。
五、ai人工智能的市场有多大？
人工智能市场在近年来呈现出快速发展的趋势，根据多个研究机构的报告，全球人工智能市场的规模预计在未来几年将持续扩大。
一方面，人工智能技术的广泛应用在各个领域催生出庞大的市场需求；另一方面，人工智能技术的不断进步与优化也进一步推动了市场的发展。据预测，到2025年，全球人工智能市场规模将超过2万亿美元。此外，人工智能市场的发展也将带动其他相关产业的发展，如云计算、大数据、物联网等，形成一个庞大的产业链。
六、人工智能给人类多大的帮助？
人工智能将给人类带来不可估量的发展。比如说汽车制造厂。都是自动化智能机器人工作。如果没有智能机器人作业，中国一年2千多万辆汽车出厂是不可想象的。人工智能极大的提高了工作效率，极大的方便了整个社会。微信，支付宝，共享单车，等等，，，，。一部智能手机在手，全知天下事。只要一部手机陪伴你，你能走遍全球都不怕！
七、人工智能用电量有多大？
人工智能的用电量取决于其运行方式和规模。如果人工智能是通过计算机服务器等设备运行的，那么其用电量会相对较高。这些设备在运行算法、处理数据时需要大量的能源。
另一方面，如果人工智能是嵌入式系统，例如智能家居设备或自动驾驶汽车，那么它们的用电量就会相对较低。这些系统通常只需要处理基本的计算和能源来维持运行。
至于人工智能的整体用电量，很难给出一个准确的数字，因为它会随着时间推移而变化，并且取决于其运行方式和规模。不过，可以肯定的是，随着人工智能的发展和普及，其对用电量的需求也将会不断增加。
八、人工智能对会计行业的影响有多大？
信息化时代，以后可能会减少财务人员的数量了，不需要太多的人工，大多数都将智能化替代包括财务做账、、、、所以我们身为财务人员要不断的提高自身能力，不然也要被替换、、、
九、用人工智能写论文可行性有多大？
谢邀。
已经博士三年级，发的做的某工科领域机械相关的博士课题，现在已经发表三篇sci，其中，一篇二区，两篇三区，写的都是人工智能与机械结合的相关文章。从目前领域看，学科交叉融合是最好发文章的，单单的人工智能和机械都比较难发，人工智能本就是一种工具而已，必须找到相应的落脚点才能容易出成果，就像郭靖空有九阴真经的绝世武功不去华山论剑也得不到用武之地。
十、控制科学与工程与人工智能有多大关系？
人工智能可以看做是控制科学的一个子集，或者是其研究的一个分支；当然现如今的人工智能在理论和应用领域不断的开枝散叶，有些部分已经不属于控制论的研究范畴了，但二者联系依然十分紧密。可以说，AI要解决的核心问题，也就是让机器具有“智慧”，很大一部分属于控制相关的问题。
现在人们在讨论人工智能，其实大部分时候是指机器学习。机器学习中的一个重要分支-强化学习，本质上就是一个闭环控制系统，即feedback control。用强化学习方法去研究自动控制问题，其实就是在尝试解决控制论中的问题。而强化学习从控制论视角来看的话，大致属于基于数据学习的闭环控制算法。现如今在机器人领域有一大批学者在尝试利用强化学习去解决机器人的姿态控制、路径规划、自动避障等等；也有些企业或高校在尝试将深度强化学习算法(DRL)应用到自动驾驶当中去。如果想深入了解强化学习与feedback control相关内容，可以看一下这篇论文：
Reinforcement Learning and Feedback Control: Using Natural Decision Methods to Design Optimal Adaptive Controllers如今在神经网络训练中的核心算法：BackPropagation,其实就是一种用于动态调整系统参数的闭环控制算法。将神经网络视为一个系统，当前向传播结束，计算出损失函数关于参数的梯度后，系统得知了下一步应该如何进行调整，以便使系统更加“稳定”，也就是整体能量最小，即损失函数达到极小值。这时候应用反向传播的思想，系统做出feedback，更新网络的参数，以此反复循环进行，直到网络收敛。
不过机器学习or人工智能不仅仅与控制论产生交叉，其发展还有赖于统计学、物理学等学科中的思想方法，毕竟要跟海量数据打交道。所以总结一下，控制科学和人工智能联系紧密，两个领域互哺，为彼此都注入了新的生命活力。从事人工智能领域的研究，多多了解控制科学领域的相关内容，是大有裨益的。限于我的学识所限，只能回答这么多。日后若有了新的理解和认识，会回来继续完善该回答。
以上。