人工智能就业方向及前景

人工智能的发展

　　人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。

　　(1)人工智能的远期研究目标

　　人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(auto)模拟人类的思维过程和智能行为。

　　根据计算机的特点，我们有理由相信在不久的将来人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。

　　(2)存在的问题

　　这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科，所以尚存在着不少问题，这主要表现在下列几个方面：

　　1.宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

　　2.全局与局部割裂人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。

　　3.理论和实际脱节大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出"智能"就算相当成功了。

　　上述存在问题和其它问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多，人工智能研究的任务要比我们讨论过的艰巨得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。

　　我们至少需要经过几代人的持续奋斗，进行多学科联合协作研究，才可能基本上解开"智能"之谜，使人工智能理论达到一个更高的水平。

人工智能如何影响未来职业

　　通讯员寇博毕新

　　医生、律师、金融交易员、教授等这些有高门槛的职业时至今日一直受到人们的追捧，但随着人工智能时代的到来，这些专业工作也不再是相对安全的避风港湾了。

　　智能机器人能干什么

　　牛津大学的丹尼尔·萨斯坎德（DanielSusskin）认为，由于普通人对专业领域的知识了解有限，这些职业才应运而生。然而，现在科技提供了便利，使得人们在有需要之时更容易获得相关知识。

　　“我们这个时代最重要的通用技术是人工智能，”麻省理工学院的斯隆商学院管理学教席教授埃里克·布林约尔松（ErikBrynjolfsson）和首席研究科学家安德鲁·麦卡菲（Andre）指出，“机器学习技术使机器不需要人类对所负担任务作出明确指令，有能力自主提升表现。”

　　机器人学专家吉尔·普拉特（GillPratt）进一步说明，通过“深度学习”，机器人能通过处理海量数据来扩展它们的能力，形成可以归纳的关联。它们解决复杂问题的能力会远超人类。

　　当这一潜能得以实现时，这些“会思考的机器”就能从执行具体任务的生产线大批进入经济的更多领域，扮演更为多样化的角色。

　　全球网络和云端技术进一步加强了协同效应。AI和机器学习搭载云技术后进一步提升和扩散，机器人将所有信息整合到一个系统内，学习速度会显著提高，洞见也几乎能即时得到分享。

　　人工智能现在做的事及其最大的进步出现在以下两大领域：感知和认知。

　　在第一类中，发展迅速的技术如语言识别和图像识别，前者如我们熟知的Siri、Alexa和谷歌助手都在使用这项功能，后者大名鼎鼎的应用如无人驾驶汽车识别行人。

　　第二类重大突破是认知和问题解决能力的提升，这方面如网络安全公司能利用智能代理检测恶意代码和防止洗钱，保险公司索赔流程自动化，还有利用人工智能技术辅助银行信贷决策、进行股票交易、优化库存、辅助癌症诊断、翻译文本、提升个性化推荐和在线广告精准度，等等。

　　未来的劳动者将被大规模替代

　　随着人工智能和机器学习的快速进步，用途越来越广泛的机器人是否将以前所未有的规模取代劳动者

　　有专家称，未来20年，美国几乎一半的就业岗位、印度三分之二、中国四分之三的工作岗位都很可能被机器学习所带来的自动化取代。

　　持乐观态度的专家，如麻省理工学院经济学家戴维德认为，很多工作之所以产生，正是得益于高效的新机器的出现。这解释了为什么20世纪尽管科技进步令人眼花缭乱，美国就业人口比重仍然上升；也能解释为什么农业就业人口占劳动力的比例从40%降至2%，但并未导致普遍失业。

　　人工智能将为人类提供新的机会、创造新的体验和职业。例如，人工智能在解决问题方面能超越人类，但在“发现问题”方面人类的创造力还是更胜一筹。持悲观态度的专家，如机器人学专家吉尔·普拉特认为，机器智能的进步可能是革命性的而非渐进式的。机器人会以前所未有的规模替代劳动者。

　　还有专家提出，人与智能机器人不是替代的关系，而是会形成新的分工。这种新分工体现在：人利用人工智能、机器学习优化工作绩效；机器善于解决问题，但不会提问题，不擅长创新，故而在机器学习时代最有价值的社会职业是创新者、科学家、创作者和其他能够分析出待解决问题、待发掘机会和待探索领域的人才。

　　杜克大学的密西·卡明斯（MissyCu）教授指出，我们尚处于摸索如何让智能系统与人类无缝合作的早期阶段，这将促进人类与智能系统实现工作共享。人和机器为实现共同目标进行合作，实现突破。

　　西浦应对人工智能挑战的融合式教育

　　针对探索人工智能时代新型人才培养模式和研究人与机器共生时代的教育这一重要命题，西交利物浦大学（简称西浦）提出了具有前瞻性的西浦方案。

　　西交利物浦大学执行校长席酉民教授指出，智能时代传统行业被取代或改造、新行业大量涌现，知识获取不断便捷，职业日益碎片化、休闲时间持续增多……在此背景下，就高等教育的发展趋势而言，当下以专业精英为目标的主流培养模式在教学和专业融合上急需调整，传统行业的改造和新行业的涌现需要大量行业人才，这些人才不仅需要很高的素养和专业基础，还应具备较深的行业知识、较强的创业家和管理能力训练，这种教育从育人模式到学校形态都将发生革命性变化。

　　针对未来社会对人才的需要，西浦开启融合式教育的探索，它把通识教育、专业教育、行业教育和管理教育融合起来，把学习、实习、在岗训练和创业融合起来，把学校、企业、行业、社会融合起来，形成一种价值链创造和价值链共享，最后形成学、研、训、创、产高度融合的新型教育模式，培养引领未来行业发展的国际化行业精英。

　　为了支持融合式教育的开展，西浦还将建设专门的教育基地，培育融合性的学习和教育环境，探索未来大学的新形态。

人工智能的未来

　　如今人工智能，发展的迅速，引起了全世界的关注，比如申城的中国国际工业博览会上，人工智能专区才看次设立开放，便拥有极其火爆的人气。人们惊奇于那一个个小机器人里的精密构造和其中所蕴含的先进人工智能技术。现实中，人工智能也逐步走入了我们的生活，许多人觉得人工智能给人类带来了前所未有的巨大便利，提倡大肆发展，而有的人则认为人工智能的发展，如果过犹不及，将会给人们带来麻烦，我也认为，人工智能的发展并不是一件很好的事。

　　确实，如今的人工智能，给人们带来的便利生活，车上的自动停车技术让人免费享受停车倒车时的麻烦。扫地机器人，能减少人们打扫整个屋子的劳累，但随着技术的不断发展，人工智能的危害也逐渐进入了人们的生活，出租车司机被自动驾驶车代替亚马逊拥有机械手臂，减少了物流员工财务机器人比会计好用得多，这意味着会计也将要卷铺盖走人。

　　在我看来，人工智能在工作方面对人的危害掩饰过了，他给人，便利生活的功劳。它可以为人类停车，不打扫卫生，人类一样做到的这些事情，而他抢占人们的工作，就直接影响到了人们的经济来源，可见人工智能带来的还是麻烦。

人工智能

　　历史的齿轮不停地转动，人类的智慧在历史的灿烂星河里熠熠生辉，从人类诞生的这几千年里，不断地演变、进步、发明、创新。至如今，人类进入了一个史无前例的高发展时代——互联网时代。人们又将之称为人工智能时代。

　　在这样一个时代里，人们迎来了生活中不可或缺的一个朋友——人工智能。随着科技的进步，从阿法狗到小胖，再到日本的反人类女性机器人。这一产业的不断更新，创造了奇迹，书写了历史。

　　人工智能的出现无疑给人类带来了便利，人工智能可以帮忙打扫卫生，可以帮忙做实验，可以帮忙碌的父母照顾无人照看的孩子，在人工智能的研究上，人类还处于初级阶段，但我相信随着社会的进步，人类一定能够走到辉煌的彼岸，人工智能一定能够发展得越来越好。