人工智能时代的职业切入点
古典专栏11-3《2017年趋势三：进入AI职场时代的最好机会》读后反思
一、笔记
（一）人工智能，简称AI，通过模拟人类的思维、意识和行为来完成复杂的工作。1956年被首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
在去年的世界经济论坛报告里，人工智能被预测为第四次工业革命的核心技术代表，将在今后五年里，改变商业模式和劳动力市场。
全社会产业都会经历：现有产业+机器智能=新产业的大变革。
领英发布的《2016全球人力资本报告》中指出：到2020年，全球将会有700万个工作岗位消失，包括一些基础白领和蓝领技工等；另一方面，计算机、数学、建筑等领域能够创造200万个新的工作机会，因此这中间将会产生500万个工作缺口。我们目前视为核心的技能，有超过1/3到2020年都将改变。
到2025年，科技变革达到新的临界点（也就是奇点）。
2021年，首款机械药剂师将在美国登场；
2025年，30%的公司审计工作将由人工智能完成；
2026年，无人驾驶汽车将占美国汽车保有量的10%。
（二）距离2020还有3年，什么样的职业会受到威胁？
1. 蓝领——重复的、标准化程度高的机械性劳动。
比如大部分装订装配工作、搬运都已经变成机器劳动。
2. 初级白领——规则性、协作关系简单、维度少的智力活动
比如银行柜台、高速公路收费站、出纳等。
简单来说——规则性强、协作能力低、节点少的职位会被淘汰。被淘汰并不意味着消失，但是意味着这个领域的投入产出比会极低。
那么——什么职位会越来越重要？
高端技术人才：大数据、人工智能、程序编写者、生物科技等
复杂模式判断者：需要强大的思维逻辑和模糊情景判断能力（政治家、企业管理者、投资人等）
创意工作者：为追求趣味，发掘人类爱好而创作（艺术家、音乐家、导演、作家、演员）
人际服务者：通过深度的人与人互动的服务来工作（高端服务业、高端手工业、厨师、心理咨询师等）
（三）各个行业中与人工智能、大数据等搭接的领域会有新机会。
王健林曾经提出过一个观点，未来中国最大的机会在服务业——不是传统服务业，而是现代服务业。
他认为第一个是娱乐业，在中国经济7%的增长速度下，娱乐业的增长连续六年超过40%，未来有很大的空间。
第二是体育产业，现在中国只有两三百亿美元，距离美国还有几十倍的增长空间。中国人都在追求健康长寿，体育产业有很大空间。体育营销、体育传媒、体育竞赛等专业缺乏人才。
第三是旅游行业，尤其是线上线下结合的旅游行业。
这三个行业也是典型的人际交往多、需要创意、复杂的行业。
（四）对于职业新人来说：
除了培养专业能力外，注意培养自己这些能力：创造力、社交能力、分析、思考和判断能力、审美能力、当然还有学习能力。尤其是创造力和社交能力，这两项是人工智能无法拥有的。
持续地尝试最新的科技和技术，多关注一些大数据、人工智能的入门书籍。
留意自己行业内与人工智能、大数据接口的职位和公司，保持对这件事的观察和好奇。
（五）对于中高层管理者来说，他们也面临下面这些转型：
1.视智能机器为同事。
根据埃森哲的研究，未来几年，机器人可能至少是下面3个角色中的一个或者多个，他可能会做你的助理、顾问，甚至执行者，要懂得用好这些人。
图片来自超级个体专栏2.专注于判断性工作
未来，人工智能能承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它无法开展“判断性工作”——在无法获得充分或可靠信息时，如何运用人类自身经验和专业知识来作出关键的决策。
3.专注业务——将行政工作交给人工智能
今天的管理者花很多时间在时间安排、资源分配、报告等，未来很大部分会被人工智能接管。未来的管理者应该是业务专家——如设计机构艺术总监、医院外科主任医师、科研项目负责人或是管理咨询项目经理等。有专业技能的管理者，会更加受欢迎。
4.像设计师和教练一样工作
管理者的创造力固然重要，但激发他人创造力，并且整合的能力更重要。
遵循原则——做机器不能做的事，同时要学会与机器合作。
二、精进
①你在什么行业，从事什么工作？
我在技工教育行业，从事行政和教学工作。
②去年这个行业的整体态势是上行、持平还是下行？
在国家提出“工匠精神”之后，社会对技工的关注度提升，包括我国在世界技能大赛获得不错奖项，行业发展呈上升态势。
但是由于生源减少，高等院校的分数线降低，竞争更加激烈。
③你所在行业内领先的机构或组织是哪三家？
省内有几家技术学院做得比较好。
④这个行业现在的热点是什么？
国家产业转型升级，供给侧改革，市场对技能人才的需求增大，尤其是机器人专业、汽修专业、电子商务专业等走俏。
【你可以参考思考模型，从PEST四个方面其中一个来讲：
Political（政治），如一带一路；
Economic（经济），如经济下行；
Social（社会），如全民娱乐；
Technological（科技），如VR、大数据招聘。】
⑤未来一段时间，你看到这个行业里有哪些机会？
未来一段时间，无论是线上还是线下的企业员工培训、社会个人培训都会有很大市场，针对专业技术技能这一块校企合作有很大空间。
三、联想
互联网+似乎还是比较泛的概念，现在已经是AI+了，+量子物理学=量子计算机，听说其在决策方面也是大有可为，虽不及人脑的思考力，但是对各种情况的分析也是很有优势的：+医药=看病机器人，看新闻把手掌放到机器人上已经可以初步自动检测出身体健康状况；+汽车=无人驾驶汽车，听说迪拜已经有些景区是用无人驾驶汽车接送了。
四、行动
1、过一段时间把买的几本关于人工智能的书专题看看。
2、继续关注机器人不能替代的领域，例如心理、情感。
3、找找在全国范围内本行业的典范，看看他们的趋势。
4、重温《全新思维》，根据里面的方法纳入行动计划。
5、我可以结合行业发展和个人优势做些什么？
五、思考
1、怎样可以和人工智能更好合作，不是担心被它取代，而是怎样利用它的优势为自己所用？
2、人工智能比之前的计算机更先进的地方在哪里？
3、人工智能为什么叫人工智能，是基于人的视角开发的吗？会不会超越人能理解和控制的程度？
人工智能的12个典型案例
但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多