數(shù)博前沿丨人工智能的浪潮來了，技術人員該怎么辦？
來源：全球人工智能 時間：2017-04-23 10:17:34 作者：
導讀：物競天擇，適者生存。
技術世界是殘酷的，每一次技術的革命都會帶來顛覆性的效應，技術更新越快，前浪推著后浪的長河就越發(fā)波濤洶涌。
毫無疑問的，人工智能已經(jīng)來了。
AI時代，技術從業(yè)者在無法擺脫“希緒弗斯”式宿命中，應當何去何從？
圖片來源：東方IC
人工智能浪潮已經(jīng)到來
去年AlphaGo擊敗李世石，“人工智能”成為熱詞走入大眾視線。事實上，各大科技巨頭在人工智能領域的布局早已開始：Facebook成立了FAIR和AML；Google前后并購11家AI公司，更以4億美元巨資收購DeedMind；Microsoft雇用的人工智能科學家和工程師高達數(shù)百位，囊括人工智能領域數(shù)10個分支； Amazon、IBM、Uber、Tesla 也各自在人工智能領域投入巨資。
在國內(nèi)，騰訊廣招人才構建DI-X深度學習平臺；阿里成立了iDST部門并于年初發(fā)布“NASA”計劃，為人工智能招兵買馬；百度挖?陸奇，將自身定義為人工智能企業(yè)，以全部身家壓注人工智能。
行業(yè)大佬對AI革命充滿希望
今年2月份，李開復公開預言：AI的革命將是一場非常徹底和血腥的革命。不能接受AI+概念的公司將被顛覆。無獨有偶，前幾周，亞馬遜CEO杰夫·貝索斯在年度股東信中表示：人工智能會引入很多變革，而機器學習會幫助那些積極擁抱它們的公司，同時對那些抗拒變革的公司構成障礙，并表示亞馬遜正全力擁抱人工智能。
不同于專業(yè)領域山雨欲來、如火如荼的決戰(zhàn)景象，網(wǎng)絡上氣氛雖然熱鬧，大多都膚淺可笑。層出不窮的“行業(yè)觀察”，幾個莫名其妙的公知大V的“深度談話”，讓一個充滿朝氣的技術變成了一個人人都能插一句的社會八卦，憂慮“人工智能是否會導致人類滅絕”。這個場景給我的感覺就像是：一座巨大的礦藏前熱熱鬧鬧擠滿了人，人們對著這座寶藏指手畫腳、竊竊私語。然而技術變革的真正主?，從來都是全副武裝的專業(yè)人員——具備理解、掌握和應用機器學習技術能力的工程師們。
國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)正在搭建機器學習團隊
據(jù)我所知，目前國內(nèi)知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)無一不在建立自己的機器學習團隊，以期用機器學習技術，提升產(chǎn)品的體驗和智能化程度。因為工作的需要，近幾年我對機器學習的原理和應用做過一些研究、思考和實踐。對于機器學習，我的觀點是：機器學習技術是今后所有技術人員都繞不過的一個門檻。
很多和我一樣經(jīng)歷了移動互聯(lián)網(wǎng)時代變革的朋友都或多或少有所體會——2009年左右，移動互聯(lián)網(wǎng)的浪潮剛剛來臨，彼時，大多數(shù)在PC時代的技術人都沒有意識到新的技術世代已經(jīng)到來。多少PC時代的技術人員馬失前蹄，而又有多少技術新貴乘著移動浪潮扶搖直上。
技術人員怎樣做才能在AI革命中尋找出路
物競天擇，適者生存。技術世界是殘酷的，革命性的技術總是會周期性地出現(xiàn)，而對新技術永不停歇的追趕也許是我們技術從業(yè)者無法擺脫的“希緒弗斯”式宿命。機器學習正是這樣一個可以為引起行業(yè)洗牌的“革命性”技術。它的技術特性，使其能夠進一步地解放人類，用更低的成本創(chuàng)造更高的價?，F(xiàn)在，機器學習的算法和框架已足夠成熟，硬件支持也足夠強大，大數(shù)據(jù)技術也解開了其訓練數(shù)據(jù)量不足的束縛。接下來，它對各個行業(yè)的改造，將是摧枯拉朽的。
那對于想投身機器學習行業(yè)的工程師和團隊，應該如何融入？如何快速確定方向？快速實現(xiàn)產(chǎn)品？我的答案是：抓住浪潮，主動出擊，廣泛學習。去深入了解機器學習技術在每個行業(yè)中是如何應用的：深入到精妙的技術細節(jié)，吸收工程上的最佳實踐，了解成熟的產(chǎn)品架構設計，全面觀察行業(yè)的上下游……你需要去接觸這些行業(yè)的核心技術人員：與他們交流、溝通、學習。
本文來源：全球人工智能
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責任編輯：林萌