如今，根据大多数研究公司的预测，AI将在不久的将来扮演越来越重要的角色。人们眼花缭乱。尽管企业领导者对机器学习技术非常感兴趣，但他们不得不面对人才短缺的困境。事实证明，在全球范围内，只有少数开发人员具备启动新AI项目的必要技能。这也意味着能够掌握这些技能的开发者变得非常抢手。既然如此，让我们先看看开发人员在将注意力转向“机器学习、人工智能以及深度学习和神经网络”之前需要了解的有关人工智能的事实。AI或许比你更老根据现有记载，人工智能一词最早是由美国计算机科学家、该学科的创始人之一约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）创造的。他的大部分学术生涯都在斯坦福大学度过，并在20世纪50年代后期发明了Lisp。Lisp基于lambda演算，于1960年发布，并迅速成为人工智能应用程序的首选编程语言。但是，尽管斯坦福大学和麻省理工学院都创建了人工智能系，但该领域并没有像其创始人想象的那样取得进展。这在很大程度上是因为科学家遇到了各种困难：计算机能力有限（即完成任务所需的内存或处理速度）、难处理、组合爆炸、缺乏数据库以及缺乏训练算法所需的数据.常识和推理。70年代出现了所谓的“人工智能寒冬”。当时大量资金被搁置，人工智能发展进入瓶颈期。直到2000年代初期，计算能力和数据才广泛可用。2009年，斯坦福大学李飞飞教授牵头的ImageNET数据库项目（存储1500万张图片）终于破冰。与此同时，数据存储速度的快速提升，也为人工智能的更多投资埋下伏笔。人才储备不足人工智能行业人才严重短缺，各种报告显示，全球市场有数百万相关职位需要填补。由于全球普遍缺乏与人工智能技能相关的教育，训练有素的实用型人才短缺。事实上，据初创公司ElementAI（总部位于蒙特利尔）估计，全世界只有不到22,000人拥有创建机器学习系统所需的专业知识。此外，中国腾讯研究院的另一项研究估计，目前全球有30万人工智能研究人员和从业人员，其中约10万人仍处于学习阶段。据腾讯介绍，美国在培养相关人才方面具有绝对优势。在全球2600所教授机器学习及相关学科的大学中，有1000多所位于美国。报告还称，美国在开发人工智能技术的初创企业数量方面也遥遥领先。有趣的是，各种学术会议正逐渐成为企业招聘人员的猎场，而知名大学的AI研究部门正在转移到布局AI的民营企业。AI工程师的薪水很可观无论在任何行业，就业市场的稀缺势必带来可观的薪水。例如，2014年被谷歌以6.5亿美元收购的DeepMind据报道在400名员工身上花费了1.38亿美元。《纽约时报》研究了该公司在英国发布的最新年度财务报表，发现其员工的基本年薪在30万美元到50万美元之间。根据Monster.com的分析，2019年数据科学家、高级数据科学家、AI顾问和机器学习经理的工资中位数为127,000美元。在过去四年中，全球对人工智能领域人才的需求增加了增长74%，60%的人工智能人才聚集在科技和金融服务公司。AI/ML专业人员需要多面手如今，人工智能领域的大多数从业者都身兼多职，预计这种趋势在未来仍将持续。目前，市场上最受欢迎的三个人工智能职位是数据科学家和算法开发人员、机器学习工程师和深度学习工程师。据招聘网站显示，软件开发人员需要精通人工智能项目，包括数学、代数、统计学、大数据、数据挖掘、数据科学、机器学习、认知计算、自然语言处理（NLP）、Hadoop、Spark等多种关键技能和工具，包括AI开发人员最常用的编程语言是Phyton、C++、Java、LISP和Prolog。此外，公司要求求职者具有使用开源开发环境的经验。例如，熟练使用Spark、MATLAB、Hadoop是必备技能之一。围绕人工智能的所有炒作都是值得的Gartner在2018年预测，三年内，80%的新兴技术将涉及人工智能基础。此外，市场研究公司MarketsandMarkets预测，到2025年，人工智能市场将发展成为价值1900亿美元的强大产业。此外，埃森哲(Accenture)也预测，人工智能技术将推动企业劳动生产率的提升近40%。据IDC称，2019年投资最多的人工智能用例是自动化客户服务代理（全球45亿美元）、销售流程推荐和自动化（27亿美元）以及自动化威胁情报和预防系统（27亿美元）。话虽如此，围绕人工智能的所有炒作都是值得的。人工智能给各个行业带来了多重影响。在担心“软件开发人员会不会被人工智能取代”之前，我们先来看看人工智能能做什么。在过去几年中，部署AI的行业和用例激增。2018年12月，纽约佳士得拍卖行以43,200美元的价格拍出了一幅名为《Edmond de Belamy》的肖像。这幅19世纪的欧洲肖像画是由算法生成的。如今，各种人工智能生成的艺术作品频繁展出。纽约的《超越时间的无脸肖像》系列系列就是一个典型的例子。AhmedElgammal博士和他的AICAMAI也成为第一个举办个人画廊展览的人工智能。聪明的艺术家。与人工智能相关的艺术热情也影响着音乐产业。您可以点击下面的链接播放由ASCII码生成的古典音乐和摇滚音乐。作品名为《重现》，因为这张《唱片》是五年前的作品，你可能会觉得它的曲风有点老套，不够新鲜。(https://soundcloud.com/optometrist-prime/recurrence-music-written-by-a-recurrent-neural-network?ref=hackernoon.com)同时，人工智能工具也被用于解决各种给我们带来更实质性社会影响的医学问题——识别、预防和治疗医学研究中的障碍和疾病。这些应用预计到2026年每年可为医疗保健经济节省1500亿美元。基于人工智能的输入模式匹配算法可以根据用户的输入行为验证用户的身份。TypingDNA技术于2016年推出，通过分析人与键盘之间的交互来实现准确的身份验证。这一突破性的发现是基于这样一个事实，即每个人都是不同的，并且以不同的方式行事。下面的链接演示了它是如何工作的，你可以和朋友一起玩这个挑战，看看你是否可以通过模仿彼此的打字行为来欺骗系统。(https://www.typingdna.com/?ref=hackernoon.com#demo)此外，谷歌的深度学习、机器学习程序在检测乳腺癌方面的准确率为89%，而人类病理学家只有73%。这就是为什么机器学习和人工智能被认为是健康领域的新神经系统。最后，人工智能也非常巧妙地展示了它未来的潜力。比如谷歌的DeepMind项目AlphaGoZero，就以超水平的表现完美击败了卫冕冠军AlphaGo（第一个击败世界围棋顶尖选手柯洁的人工智能机器人）。有趣的是，AlphaGoZero是自学的，只给出了基本规则。人工智能不会取代人类，但会取代他们的工作25年前，杰夫·迪恩(JeffDean)开始研究模仿神经网络来分析信息和学习的“大脑”，但当时神经网络非常有限。直到2012年，神经网络才成功应用于机器学习、记忆、感知和符号处理等领域。GeoffHinton开创了神经网络的新纪元，神经网络可以通过分析大量数据自行学习。Dean和Hinton现在都是谷歌AI研究团队的成员。2017年，谷歌宣布其AutoML项目已成功自学如何编写机器学习软件。AutoML可以完成基本的编程任务这一事实可能会引发新一波恐慌：既然机器能够自我学习，它们会取代人类吗？欢迎来到本世纪的终极恐慌问题。与领域受限人工智能或弱人工智能（Narrow/WeakAI）不同，后者被指定处理人类也能完成的单一或有限任务，一旦通用人工智能或强人工智能（General/StrongAI）脱离控制，其强大的能力将引起人类的极大恐慌。目前人工智能的主要作用是辅助开发者运营，同时也起到提升人类团队能力的作用。它就在我们身边——帮助编写文档、测试代码，甚至识别和修复错误。OpenAI及其GenerativePre-trainedTransformer3(GPT-3)——一种具有1750亿个参数的自回归语言模型，在许多NLP数据集上取得了强大的性能：包括翻译、问答和完形填空，以及一些需要在机器上完成的任务-飞行推理或领域适应。这意味着它生成的新闻文章可能与人类撰写的文章一样好，甚至人类评估人员也难以分辨其中的差异。麻省理工学院的研究人员创建了一个程序，通过用其他程序的工作行替换错误代码行来自动修复软件错误。这里有几个工具可以为我们在构建软件产品时提供适当的帮助：DeepCode、SynopsysLogojoy、UIzard。开发者如何看待人工智能及其潜在威胁？也许你有这样的顾虑：人工智能最终会不会取代我的角色。其实这也是世界上大多数开发者的内心独白。EvansData的研究表明，当被问及他们对自己的职业生涯最担心的是什么时，绝大多数软件开发人员都会这样回答：我和我的开发工作正在被人工智能取代。但从积极的方面来看，StackOverflow研究表明，70%的受访者对人工智能的可能性比对其可能带来的潜在危险更感兴趣。大多数开发人员都热切期待自动化将带来的新的可能性。正如工业革命将人类从“农业劳动”解放到“发展新技能”一样，智能机器人也将如此。麦肯锡预测，到2030年，人工智能将取代全球30%的人力资源。据人工智能技术统计，机器人可能取代约8亿个工作岗位，并使约30%的职业灭绝。这一重大转变将迫使近4亿人改变目前的职业。Forrester预测，到2025年，机器人技术、人工智能、机器学习和自动化等认知技术将在美国创造9%的新工作岗位——包括机器人监控专业人员、数据科学家、自动化专家和内容经理。
