人工智能行业岗位有哪些
随着人工智能行业的快速发展，不仅对各个行业产生了一定的改善作用，同时企业对于人工智能方面人才的重视程度也越来越重，这也使得人工智能人才获得了良好的待遇。为了能够顺利进入人工智能行业，需要提前了解清楚人工智能行业中的岗位有哪些。
人工智能行业岗位有哪些？
根据各人工智能企业岗位人才需求，可归纳为高级管理岗、高端技术岗、算法研究岗、应用开发岗、实际技能岗、产品经理岗等类型岗位。
算法研究岗：创新、突破人工智能算法和技术研究，并将人工智能前沿理论与实际算法模型开发相结合的岗位。
应用开发岗：将人工智能算法及各项技术（例如机器学习、自然语言处理、智能语音、计算机视觉等）与行业需求相结合，实现相关应用工程化落地的岗位。
人工智能行业岗位有哪些？
实用技能岗：理解人工智能技术的基本概念，能够结合特定使用场景，保障人工智能相关应用快速、高效的规模化产出和稳定运行的岗位。
人工智能是一门汇集了数学、计算机科学、逻辑学、哲学、神经科学、语言学等学科的典型交叉学科。所以想要成功入门AI的人，更多地还是应该不断加深对人工智能相关信息以及技术的了解。
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今天的人工智能还不能做的7件事
迁移学习技术已经取得了一些初步的成果，但这只是计算机在跨领域思考道路上前进的一小步。一个能像福尔摩斯一样，从犯罪现场的蛛丝马迹，抽丝剥茧一般梳理相关线索，通过缜密推理破获案件的人工智能程序将是我们在这个方向上追求的终极目标。
抽象能力
抽象对人类至关重要。漫漫数千年间，数学理论的发展更是将人类的超强抽象能力表现得淋满尽致。最早，人类从计数中归纳出1，2，3，4，5的自然数序列，这可以看作一个非常自然的抽象过程。
人类抽象能力的第一个进步，大概是从理解“0”的概念开始的，用0和非0，来抽象现实世界中的无和有、空和满、静和动………这个进步让人类的抽象能力远远超出了黑猩猩、海豚等动物界中的“最强大脑”。
接下来，发明和使用负数一下子让人类对世界的归纳、表述和认知能力提高到了一个新的层次，人们第一次可以定量描选相反或对称的事物属性，比如温度的正负、水面以上和以下等。
引入小数、分数的意义自不必说，但其中最有标志性的事件，莫过于人类可以正确理解和使用无限小数。比如，对于1=0.99999……这个等式的认识（好多数学
不好的人总是不相信这个等式居然是成立的），标志着人类真正开始用极限的概念来抽象现实世界的相关特性。
计算机所使用的二进制数字、机器指令、程序代码等，其实都是人类对“计算”本身所做的抽象。基于这些抽象，人类成功地研制出如此众多且实用的人工智能技术。
那么，AI能不能自己学会类似的抽象能力呢？就算把要求放低一些，计算机能不能像古人那样，用质朴却不乏创意的“一生二、二生三、三生万物”来抽象世界变化，或者用“白马非马”之类的思辨来探讨具象与抽象间的关系呢？
目前的深度学习技术，几乎都需要大量训练样本来让计算机完成学习过程。可人类，哪怕是小孩子要学习一个新知识时，通常只要两三个样本就可以了。这其中最重要的差别，也许就是抽象能力的不同。
计算机就很难做到这一点，或者说，我们目前还不知道怎么教计算机做到这一点。人工智能界，少样本学习、无监督学习方向的科研工作，目前的进展还很有限。但是，不突破少样本、无监督的学习，我们也许就永远无法实现人类水平的人工智能。
知其然，也知其所以然
目前基于深度学习的人工智能技术，经验的成分比较多，输入大量数据后，机器自动调整参数，完成深度学习模型，在许多领域确实达到了不错的效果，但模型中的参数为什么如此设置，里面蕴含的更深层次的道理等，在很多情况下还较难解释。
人通常追求“知其然，也知其所以然”，但目前的弱人工智能程序，大多都只要结果足够好就行了。
想一想中学时学过的“一轻一重两个铁球同时落地”，如果人类仅满足于知道不同重量的物体下落时加速度相同这一表面现象，那当然可以解决生活、工作中的实际问题，但无法建立起伟大、瑰丽的物理学大厦。
而计算机呢？按照现在机器学习的实践方法，给计算机看一千万次两个铁球同时落地的视频，计算机就能像伽利略、牛顿、爱因斯坦所做的一样，建立起力学理论体系，达到“知其然，也知其所以然”的目标吗？显然不能。
几十年前，计算机就曾帮助人类证明过一些数学问题，比如著名的“地图四色着色问题”，今天的人工智能程序也在学习科学家如何进行量子力学实验。但这与根据实验现象发现物理学定律还不是一个层级的事情。至少，目前我们还看不出计算机有成为数学家、物理学家的可能。
常识
人的常识，是个极其有趣，又往往只可意会、不可言传的东西。
仍拿物理现象来说，懂得力学定律，当然可以用符合逻辑的方式，全面理解这个世界。但人类似乎生来就具有另一种更加神奇的能力，即使不借助逻辑和理论知识，也能完成某些相当成功的决策或推理。
深度学习大师约书亚·本吉奥举例说：“即使两岁孩童也能理解直观的物理过程，比如丢出的物体会下落，人类并不需要有意识地知道任何物理学就能预测这些物理过程。但机器做不到这一点。”
那么，人工智能是不是也能像人类一样，不需要特别学习，就可以具备一些有关世界规律的基本知识，掌握一些不需要复杂思考就特别有效的逻辑规律，并在需要时快速应用呢？
拿自动驾驶来说，计算机是靠学习已知路况积累经验的。当自动驾驶汽车遇到特别棘手、从来没见过的危险时，计算机能不能正确处理呢？也许，这时就需要一些类似常识的东西，比如设计出某种方法，让计算机知道，在危险来临时首先要确保乘车人与行人的安全，路况过于极端时可安全减速并靠边停车，等等。
自我意识
显然，今天的弱人工智能远未达到具备自我意识的地步。至今，我们在自己的宇宙中，只发现了人类这一种具有自我意识的生物。茫茫宇宙，尚无法找到如《三体》中所述的外星智慧的痕迹。这一不合常理的现象就是著名的费米悖论。科幻小说《三体》用黑暗森林理论来解释费米悖论。而费来悖论的另一种符合逻辑的解释就是，人类其实只不过是更高级别的智慧生物养在VR实验室里的试验品而已，人类的所谓自我意识，也许不过是“上帝”为了满足我们的虚荣心而专门设计的一种程序逻辑。
好了好了，不聊科幻了。拥有自我意识的人类能否在未来制造出同样拥有自我意识的智能机器？在我看来，这更多的是一个哲学问题，而非一个值得科研人员分心的技术问题。
审美
虽然机器已经可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等艺术风格，照猫画虎般地创作出电脑艺术作品来，但机器并不真正懂得什么是美。
审美能力同样是人类独有的特征，很难用技术语言解释，也很难被赋予机器。审美能力并非与生俱来，但可以在大量阅读和欣赏的过程中，自然而然地形成。审美缺少量化的指标，比如我们很难说这首诗比另一首诗高明百分之多少，但只要具备一般的审美水平，我们就很容易将美的艺术和丑的艺术区分开来。审美是一件非常个性化的事情，每个人心中都有自己套关于美的标准，但审美又可以被语言文字描述和解释，人与人之间可以很容易地交换和分享审美体验。这种神奇的能力，计算机目前几乎完全不具备。
情感
2016年3月，谷歌AlphaGo与李世石“人机大战”的第四盘，当李世石下出惊世骇俗的第78手后，AlphaGo自乱阵脚，连连下出毫无道理的招法，就像一个本来自以为是的武林高手，一下子被对方点中了要害，急火攻心，竟干脆撒泼要赖，场面煞是尴尬。那一刻，AlphaGo真的是被某种“情绪化”的东西所控制了吗？
我想，一切恐怕都是巧合。AlphaGo当时只不过陷入了一种程序缺陷，机器只是冷冰冰的机器，它们不懂赢棋的快乐，也不懂输棋的烦恼，它不会看着对方棋手的脸色，猜测对方是不是已经准备投降。返回搜狐，查看更多
不过，抛开机器自己的情感不谈，让机器学着理解、判断人类的情感，这倒是一个比较靠谱的研究方向。未来哪些行业将被人工智能取代，失业的人类又将何去何从
但是...
但如果同事们都是富二代，今天马尔代夫散心，明天坐热气球上天。你很可能会觉得自己过得没那么幸福。
大多数的人，天性里就带着爱攀比的基因。你我都难免俗。
在未来，人工智能会带领我们的生活质量走上新台阶。但如果要过得「有幸福感」，还是要有高的社会影响力。
所以问题的关键就是：人工智能时代，如何依然保持职场竞争力？
如果你对这个问题感兴趣，请向下读，并且一定要认真看。
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一、你的工作，是不是顺应时代潮流而生的弄潮职位？
有个上海的小姐姐，三十岁的会计。一个月五千元的收入，不够生活花销。过得很不开心。
他的表弟，比他小四岁。在北京做程序员，年薪二十五万。几乎是她工资的四倍。
收入差距这么大，是因为她没有认真工作吗？不是，一样地付出劳动，一样的加班辛劳。
原因只是在这个时代，会计工作的社会生产力低于程序员。
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人工智能等技术的发展带来时代的进步，一方面淘汰落后生产力，一方面孕育新的工作机会。
中国有很多逐步消失的手艺人。
上了年纪的人都会对「弹棉花」有着清晰的记忆。随着一声声弦响、一片片花飞，最后把一堆棉花压成一条整整齐齐的被褥。那时候的弹棉花工匠们也都走街串巷，生意应接不暇。
而现在，我们走进商场，蚕丝被、羊毛被、大豆纤维被子...玲琅满目应接不暇的备选项。
随之而来的，是一个曾经体面的职位的消失。
有太多曾经体面的职位，随着时代发展而被淘汰。
这个问题下排名第一的回答是这样的：
问：历史上有哪些曾经社会地位很高的职业由于科技的进步被淘汰？
二、未来几十年最大的浪潮，就是人工智能
要预测人工智能的未来，就要了解它的现在。人工智能已经在帮人类更好地工作，人类越来越离不开它来处理日益膨胀的信息量。
生活在三千多年前古巴比伦时代的人类，他们一生接触的信息，相当于现代人类一天接触的信息量。
时代的进步，使人们每天要面对、处理越来越多的信息。一定会有这么一天，人类无法靠大脑应付如此海量的信息。
人工智能辅助人类的时代，就应需到来。
简而言之，人工智能是一个不断进步、没有天花板限制的虚拟大脑，它会随着人类的经验一起成功，同时也能帮助人类提供更多洞察。
说到实际应用，人工智能已经在部分领域发挥作用了。看网球的朋友，都知道女王小威廉姆斯吧？看三、人工智能会让我们失业吗？
首先，未来人类一定不会再把大多数时间用在重复、枯燥的工作上。在这一点，人工智能是可以帮我们分担的。
其次，人工智能的种类有很多，最高阶的人工智能，不仅能帮人类处理重复性较高的工作，也将具备成为人类「外脑」的角色，帮助人类在在不同领域有更好的专业表现。
现在的智能客服一点也不客服，和人工客服差得还远。但当人工智能级别的自然语言理解技术应用后，将会大大减少人工客服的工作量。
此之外，还有一些工作，也将由人工智能为人类带来更多惊喜。
比如裁判这种对公正性要求很高的工作。人工智能有更强大的分析能力，并且不会有黑幕、不受人类情绪影响。
我们普通消费者相关度高的例子，是卖商的销售提成。
上面那些工作，有了人工智能的帮助，将会更好的提升他们的专业性。除此之外，即使是那些看起来要被淘汰的职业，人工智能也不会完全取代，不必杞人忧天。
无人驾驶不会立即取代人类司机——它们在特定条件接管汽车，当路况复杂时，再把控制权交还给司机。就好比ATM也不会自动读取每一张支票，仅在字体清晰时才能读取。在这两种情况下，机器处理较大比例的工作，但是当它们不敢确定能否处理好时，人类接管是必需的。
上面举的那些例子，人工智能看起来像是我们的竞争对手——就像扫地机器人可以分担人类的体力工作，导致政清洁人员失业一样。
其实在专业领域，人工智能更多地扮演得是「助手」的角色。比如在医疗领域，IBM的Watson可以用较快的时间帮医生阅读大量病例和相关文献，来辅助病情的诊断进程。如果是全部由人来完成的话，所要耗费的而时间会更长，精力会更多。
最后是总结：
社会进步，信息量骤增，人类需要人工智能帮助其工作；
作为一个社会人，应该正视这个趋势：熟悉使用人工智能辅助的人，能占得技术进步、生产方式变更的红利，并从中分得一杯羹。而悲观抵触的人，等待他们的，只有被时代的车轮无情地碾过。返回搜狐，查看更多