人工智能是您的职业发展方向吗？

世界变化太快了吗？社会能否继续尽力而为？目前，全球人口已超过76 亿。¹ 预计到2020 年，累积的数据量将超过44 ZB（即44 万亿GB），增长率为每人每秒1.7 MB。² 数据收集设备、传感器和各类机制的数量与类型不断增长，以满足获取、处理和管理数据的需求。那么，作为个人，我们怎样才能提供帮助呢？

本文将探讨人工智能(AI) 相关行业的发展情况。本文还审查了AI 软件行业要求、AI 技能组合和工作要求，AI 领域的市场和工作机会，以及盈利潜力。

AI 的定义

首先，了解AI 的定义很重要。AI 的定义有很多，包括：

• 能代理的研究和设计，智能代理是指一种能够感知环境并采取行动以最大化成功机会的系统。”³
• “简而言之，人工智能是计算机科学的一个子领域。人工智能的目标是开发一种计算机，该计算机能够完成通常由人完成的事情— 特别是，与人类的智能行为相关的事情。”⁴
• “能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和发展，例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。”⁵
• “数字计算机或计算机控制的机器人执行与智能体相关的任务的能力。该术语经常应用于开发具有人类智力特征的系统，此类特征包括但不限于推理、发现意义、概括或从过去的经验中学习的能力。”⁶

这些不同的定义示例显示了AI 的多样化和演变。本文从经验和工作要求（不一定是机器人）的角度来审查定义。

AI 的使用

AI 具有多种用途，包括回答问题、搜索文档、执行语言翻译、改善营销工作、监控信息安全以及担任家庭助理。图1 包含了目前的用途示例。⁷

这些示例表明AI 行业在不久前开始发展。有些读者可能会认为AI 已经把他们甩到后面去了。让人们产生这种感觉的原因可能是AI 在本质上是技术性的，并且要求人们具有偏分析的专业知识。从审查和交叉检验简单的表单和数据库、搜索大量的数据，到数据积累和信息抽取，再到个人助理（家庭、工作、交通等等），审计和欺诈侦查领域的人士可以看到这个世界已经发生了变化。AI 可用作一种在堆积如山且不断增多的数据中搜索问题、犯罪、异常和潜在解决方案的工具。因此，AI 可能是许多人在工作 中必需用到的一种新工具。接下来，本文对这个新探险时代的技术进行概述并洞察所需技能。

AI 技术

AI 技术涉及的范围较广，但大致可分为以下几项：

• 机器学习(ML)—“机器学习是人工智能 (AI) 的一种应用，它可为系统提供自主学习和根据经验进行改进的能力，且无需明确编程。机器学习专注于开发能够访问数据并且使用数据自我学习的计算机程序。”⁸
• 深度学习 (DL) —“深度学习是机器学习的一个子域，涉及的算法由大脑结构和功能所启发，称为人工神经网络。”⁹
• 自然语言处理 (NLP) —“自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，可帮助计算机理解、解释和使用人类语言。NLP 融合了许多学科，包括计算机科学和计算语言学，旨在填补人类交流与计算机理解之间的空白。”¹⁰
• 虚拟代理（聊天机器人或虚拟助手）—“虚拟代理是计算机生成的、栩栩如生的人工智能虚拟角色......可充当在线客户服务代表。它能与用户进行智能对话、回应用户的问题以及执行适当的非语言行为。”¹¹
• 语音识别—电子设备理解口头词句的能力
• 带AI的硬件—包含自定义/专用AI 计算机芯片
• 决策管理—基于规则的自动化（if-then 逻辑）

图2 描述了AI 技术的功能并列出了参与这一专业领域的机构组织。^{12, 13}

要求

想要进入这个职业领域的人需要了解一些知识。下面简单列出了学习AI 的一些先决条件.

• 熟练掌握数学（即线性代数、微积分、概率和统计、多元微积分、图论、矩阵和最优化方法）
• 丰富的编程语言（例如C、C ++、Java、Python、R）和框架（例如TensorFlow 和scikit-learn）经验
• 了解自动化的基本概念及其与计算机科学的关系
• 了解AI 原理和技术
• 能够编写用于查找模式和学习的算法
• 强大的数据分析能力
• 学习机器学习语言的坚强意志

您可能会注意到，会计、审计和评估不在这个列表当中。这是因为AI 作为一个不同的职业，可以用来为会计师和审计师提供帮助。使用AI 帮助分析海量数据的机会有很多。通过接手对欺诈、犯罪和支持信息的繁琐查找工作，AI 在审计领域可大有作为。审核师应联系组织中的AI 人员，帮助确定审计师完成工作所需的调查工具和技术。

培训和教育

AI 培训随处可见。可以通过在线¹⁴ 或正式途径获得培训机会：

• 免费在线—Udacity¹⁵ 和Coursera¹⁶ 是众多^{17, 18} 提供在线培训的公司中的两家。
• 高等学校教育—AI 培训覆盖了26 个国家/地区，¹⁹ 超过25 所大学²⁰ 提供AI 培训。
• AI 认证 — 甚至还可获得 AI 认证。²¹ 微软,²²哥伦比亚大学（美国纽约）、斯坦福大学（美国加利福尼亚州）和Global Machine Learning 都提供AI 认证。

学习AI 的途径如此之多，这不仅有助于这一专业领域的发展，而且将社会带向了一个新的时代：服务更有针对性、更便捷的医疗保健（例如，聊天机器人）、具有更好犯罪打击工具（例如，交通监控、欺诈检测）以及对现有数据具有更好理解。

从AI 培训中可以获得的一些技能包括：

• 领域知识—研究或业务相关
• 可视化—了解数据背后的故事
• 数据治理—一般监督，包括伦理和安全监督
• 工程 — 了解可用的硬件、软件和存储功能以及使用方法
• 管理/策划—获取、清理和使用信息
• 分析方法（数据分析）— 为解决方案带来不同级别的精度
• 机器学习—教计算机辨识模式
• 概率学和应用统计学
• 算法和高级建模
• 适用的AI 相关编程语言
• 自然语言处理
• 计算机视觉
• 机器人

AI 市场

随着人口的增加和数据的汇集，大数据和数据分析应运而生。这两个主题正推动着世界进入一个更易于管理、看不见的信息变得可见的境界。领先使用AI 并加速AI 发展的行业包括物联网(IoT) 设备、机器人、社交媒体和电子商务。收集和分析不同兴趣领域的数据的组织（知名程度不一）有许多。其中许多组织均列诸Datamation²³ 和Forbes²⁴ 等网站。新增长领域包括小额信贷、社会正义和医疗诊断。这些组织使用 AI 来促进业务增长并提高效率。在互联网上进行搜索，您可以找到其他AI 企业和工作机会。

职位描述

以下是一些示例性的AI 职位描述，有助于您理解AI 职业领域。描述因组织而异，其中包括：

• 机器学习（或软件）工程师 — 运行机器学习项目，负责管理将代码投入生产所需的基础架构和数据管道
• AI程序员—开发可用于机器人、AI 程序或其他AI 应用的算法和操作软件
• 商业智能开发人员 — 职责包括设计、开发和维护商业智能解决方案；制作和执行查询；以及提供信息（例如报告和演示文稿）
• 研究科学家/应用研究科学家—在数据科学家的前导工作/想法的基础上进行研究，或者采用新的实验方法
• 数据科学家 — 使用预先存在的数据来解决离散问题以验证模型
• 研究工程师 —“负责执行和分析跨学科研究；与工程师合作开展复杂的工程测试和分析；设计和实施新的标准、协议、过程和设备；以及提供技术报告和演示文稿以便协助规划和指导。研究工程师还可能负责开发原型，以及研发用于创建或改进产品和服务的新技术和材料。”²⁵
• 解决方案架构师—组织开发工作并负责项目愿景/ 解决方案及其执行
• 高级产品经理—职责包括制定产品要求和路线图；领导产品经理并与工程、营销和其他团队协作；将客户、合作伙伴和内部团队的反馈和意见纳入产品战略，并寻找扩大产品市场的方法

薪酬

获得AI 硕士学位的人士拥有较高的薪酬。2018 年5 月 LinkedIn²⁶ 发布了超过8,000 个AI 职位。图3 包含了所描述的AI 相关职位的平均薪酬，表中数据由 Indeed²⁷ 和Payscale 提供。²⁸

总结

很明显，AI 是一个成熟的行业。许多组织都在使用 AI。AI 技术切实存在，并且参加AI 培训的方法有很多。各类专业协会,^{29, 30, 31} 、杂志³² 赛事和书籍,^{33, 34, 35} 都为AI 提供支持。

因此，具有较强分析能力、对业务有所了解、热衷于技术并且喜欢做研究和探索数据的人士应该考虑从事AI 行业。从事AI 行业的好处包括高薪、富有挑战性的职业发展机会，从事的工作不仅造福于所在企业，还造福于所有受AI 影响的人。

这些信息有助于说明AI 的好处，不仅仅给个人，还给未来社会带来的福祉（如医疗保健、人与作物遗传、欺诈检测、刑事调查、预测、制药、医学、教育、海关监管、身份验证、空间和地球科学）。

家长、老师、演讲者或领导人可能想告诉自己的孩子、学生、听众和同事未来能够提供的机会以及如何对未来社会产生影响。

尾注

¹ Worldometers, www.worldometers.info/world-population/#pastfuture
² Newgenapps, “大数据统计和对大数据的未来的预测,” 2018 年1 月25 日
³ ScienceDaily, “人工智能,” https://www.sciencedaily.com/terms/artificial_intelligence.htm
⁴ Hammond, K.; “什么是人工智能？”， Computerworld，2015 年4 月10 日, https://www.computerworld.com/article/2906336/emerging-technology/what-is-artificial-intelligence.html
⁵ 牛津英语词典，人工智能， https://en.oxforddictionaries.com/definition/artificial_intelligence
⁶ 大英百科全书，人工智能，2018 年6 月21 日， https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
⁷ Yao, M.; “机器学习提高营销的14 种方法”， TOPBOTS，2018 年2 月28 日， https://www.topbots.com/14-ways-machine-learning-can-boost-marketing/
⁸ Expert System, “机器学习的定义,” www.expertsystem.com/machine-learning-definition/
⁹ Brownlee, J.; “什么是深度学习？”Machine Learning Mastery，2016 年8 月16 日， https://machinelearningmastery.com/what-is-deep-learning/
¹⁰ SAS, “自然语言处理,” https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-natural-language-processing-nlp.html
¹¹ Chatbots.org, “虚拟代理,” https://www.chatbots.org/virtual_agent/
¹² PAT Research, “人工智能平台15 强,” https://www.predictiveanalyticstoday.com/artificial-intelligence-platforms/
¹³ Op cit Yao
¹⁴ Quora, “什么才是最好的AI 在线学习课程？” https://www.quora.com/What-is-the-best-online-course-to-learn-AI
¹⁵ UDACITY, “人工智能简介,” https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence--cs271
¹⁶ Coursera, https://www.coursera.org/courses?languages=en&query=artificial+intelligence
¹⁷ Class Central, “人工智能免费在线课程,” https://www.class-central.com/subject/ai
¹⁸ Marr, B.; “2018 年6 个最佳免费在线人工智能课程”，福布斯，2018 年4 月16 日, https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/04/16/the-6-best-free-online-artificial-intelligence-courses-for-2018/#1a056c9e59d7.
¹⁹ AI International, 设有AI 课程的大学, www.aiinternational.org/universities.html
²⁰ Successful Student, “25 所最佳人工智能学院,” https://successfulstudent.org/best-artificial-intelligence-colleges/
²¹ Sinha, S.; “什么才是最好的人工智能认证？” Quora, https://www.quora.com/What-are-the-best-artificial-Intelligence-certifications
²² 微软 AI 培训认证程序涵盖 Python、数学、伦理、数据分析、Azure 机器学习、计算机视觉、自然语言处理和语音识别等主题。有关详细信息，请参阅 https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/tracks/artificial-intelligence/.
²³ Datamation, “大数据公司,” https://www.datamation.com/big-data/big-data-companies.html
²⁴ Columbus, L.; “基于Glassdoor 的2017 年最适合工作的大数据公司和CEO”，福布斯， 2017 年5 月20 日, https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/20/the-best-big-data-companies-and-ceos-to-work-for-in-2017-based-on-glassdoor/#44e7b966326e
²⁵ Monster, 研究工程师职位
²⁶ LinkedIn, https://www.linkedin.com/jobs/artificial-intelligence-jobs
²⁷ Indeed, “美国人工智能行业硕士薪酬,” https://www.indeed.com/salaries/Ms-in-Artificial-Intelligence-Salaries
²⁸ PayScale, “技能平均薪酬：人工智能(AI),” https://www.payscale.com/research/US/Skill=Artificial_Intelligence_(AI)/Salary
²⁹ 人工智能促进协会 (AAAI), https://www.aaai.org/
³⁰ 欧洲人工智能协会e (EurAI), https://www.eurai.org/
³¹ AI Societies, www.aiinternational.org/societies.html
³² 人工智能杂志，ai-magazine.com/#/;, www.aaai.org/Magazine/magazine.php
³³ Baiju, N. T.; “20 本免费人工智能入门书籍”， Big Data Made Simple，2018 年4 月2 日, https://bigdata-madesimple.com/20-free-books-to-get-started-with-artificial-intelligence/
³⁴ Chase, C.; “人工智能最佳书籍” Five Books, https://fivebooks.com/best-books/artificial-intelligence/
³⁵ Amazon.com, “人工智能,” https://www.amazon.com/Artificial-Intelligence/b?ie=UTF8&node=491300