機器學(xué)習(xí)與人工智能將創(chuàng)造百萬級別的工作機遇

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“到2025年，現(xiàn)在50%的工作都會消失不見，”Davinci機構(gòu)預(yù)測專家ThomasFrey說道。

也許這種聲稱有點夸張，但是眾多新科技諸如機器人、自動駕駛、3D打印、無人機、人工智能和虛擬現(xiàn)實不僅在技術(shù)領(lǐng)域，會在勞動力市場上掀起血雨腥風(fēng)。(想一想自動駕駛與出租車司機)

什么是未來會出現(xiàn)的工作機會呢?你該為此做哪些準(zhǔn)備?

工作機會在哪里?

Altimeter集團分析師Brian Solis說“機器人學(xué)”領(lǐng)域會創(chuàng)造出大量不同類型的工作。有些是高科技例如機器人工程，機器人程序，無人機工程。但也會有從未出現(xiàn)過也不需要工科背景的工作崗位，像是機器人質(zhì)量檢驗，機器人教練和顧問，人工智能行為專家，人工智能繪制師和敘事專家。

“過去的世界疲于創(chuàng)造就業(yè)，而如今創(chuàng)新科技快速消滅著現(xiàn)存的工作。”Solis說，“每天都有工作變成自動化或被新生技術(shù)以發(fā)展的名義取代，這一切不會停止。為尋回工作所做的巨大努力最后都會被證明是白費力氣。資本帶著巨大的投資回報收益將會幫助就業(yè)者學(xué)習(xí)新技能與有價值的專業(yè)知識，應(yīng)用到未來的工作中。”

分析師Torsten Volk，來自Enterprise Management ASSOciates，提到機器學(xué)習(xí)與人工智能是未來就業(yè)增長的兩大關(guān)鍵。機器學(xué)習(xí)旨在讓電腦擁有無需明確編程的學(xué)習(xí)能力，人工智能是使機器通過一系列規(guī)則、邏輯和算法展開智能行為。

這類工作機會的代表是數(shù)據(jù)中心的人工智能、機器學(xué)習(xí)架構(gòu)師、程序員、分析師、工程師、科學(xué)家，以及所有與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的。

“培養(yǎng)新工作需要對人工智能、機器學(xué)習(xí)的驅(qū)動技術(shù)有很清晰的認(rèn)識，”Volk說，“未來，程序員、產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師和其他業(yè)務(wù)人員必須熟悉AI/ML技術(shù)與決策的影響，并與IT運營和新產(chǎn)品開發(fā)相結(jié)合。”

根據(jù)Forrester分析師JP Gownder，F(xiàn)orrester預(yù)測未來10年，美國關(guān)于計算機與數(shù)學(xué)就業(yè)增長將達(dá)到57%。逐漸地，這些工作圍繞著人工智能，其相關(guān)的大數(shù)據(jù)知識也成為AI發(fā)展的驅(qū)動。“我們進入了人工智能世界，”Gownder說，“會出現(xiàn)人工智能的特殊分支，像是機器學(xué)習(xí)、認(rèn)知、自然語言等。”這些工作如今已經(jīng)出現(xiàn)，在未來會成為主流并且繼續(xù)分類，例如，醫(yī)療方面的人工智能。

Solis認(rèn)為未來的新增工作會包含以下非傳統(tǒng)領(lǐng)域：

• 數(shù)字貨幣咨詢師，幫助投資者管理投資、貿(mào)易、買賣新興貨幣;
• 網(wǎng)絡(luò)安全電子調(diào)查員，幫助個人或公司調(diào)查威脅、解決犯罪，給出安全保護與建議;
• 人力資源改革，聚焦在企業(yè)內(nèi)部崗位分析、建立雇傭體系與培訓(xùn)課程，在不影響工作現(xiàn)狀的情況下轉(zhuǎn)換員工崗位;
• 資源審計，評估崗位的可行性與發(fā)展規(guī)模，分辨其是否可行/可以自動化，為個人打分以評估是否可以適應(yīng)新崗位;
• 虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實架構(gòu)師，設(shè)計技術(shù)發(fā)展所需的環(huán)境，提供必要的技術(shù)。

行動者與思考者

根據(jù)TBRI分析師Geoff Woollacott，機器學(xué)習(xí)會創(chuàng)造出兩個不同的勞動力陣營，一個是實踐機器學(xué)習(xí)目標(biāo)的，另一部分是分析評估相關(guān)算法的。

“機器想的越多，人類就想的越少，”Woollacott說，“金融服務(wù)創(chuàng)新是個例子，會有針對個人數(shù)據(jù)的自動化通過汽車貸款的機制，原來汽車經(jīng)銷商人工進行或銀行負(fù)責(zé)。”

想象眾籌專家或者加密貨幣銀行家，或者一個實體銀行變成了隨時提供技術(shù)服務(wù)的中心，告訴客戶在屏幕上在線操作他們銀行轉(zhuǎn)賬。

數(shù)據(jù)中心管理更多的是監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)情況而不是診斷電力斷供，并需要判斷如何變換應(yīng)用評價標(biāo)準(zhǔn)來保持一個良好的業(yè)務(wù)產(chǎn)出。

傳統(tǒng)工作

即便我們?nèi)孕枰獋鹘y(tǒng)工作例如醫(yī)生、護士、律師、銀行從業(yè)者和老師，這些工作會需要對現(xiàn)在技術(shù)更為深刻的理解，對計算機系統(tǒng)的認(rèn)知，因為他們面對的每一個界面都充滿了計算機科學(xué)技術(shù)。

所有的職業(yè)都需要對其操作設(shè)備有專業(yè)的理解、管理和維護能力。不僅是專業(yè)電腦設(shè)備，像是醫(yī)學(xué)中與其工作相關(guān)的診斷和影像系統(tǒng)，掃描監(jiān)測設(shè)備、和針對個人的分析應(yīng)用等。

同時，大量未來的工作崗位要求個人擁有多種技術(shù)領(lǐng)域的相關(guān)技能。舉例來說，程序員、分析師和開發(fā)者都要對三種職業(yè)的技能有了解。設(shè)計者、架構(gòu)師和不同類型的工程師也需要共享技能。由于企業(yè)會約束其人力成本并考量風(fēng)險，大量相似的技術(shù)崗位會合并，員工也會變成多面手，使得崗位輪換變成可能。這一切都會在小規(guī)模與位于偏遠(yuǎn)地區(qū)的企業(yè)中變得必要起來。

我們能想象到新科技會在農(nóng)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、制造業(yè)、建筑、交通、媒體娛樂行業(yè)掀起怎樣的變革。

舉個例子，大氣水收集機，空氣土壤傳感器、農(nóng)作物傳感器、設(shè)備信息，與牲畜生物統(tǒng)計等，都會用到光傳感器、無人機、程序化機器設(shè)備。將這些集成在芯片中植入作物，可以通過及其自動化管理農(nóng)作物。

未來的基礎(chǔ)設(shè)計建設(shè)同樣會用到傳感器、無人機、微型網(wǎng)絡(luò)、大型動力存儲，和“智慧城市”科技，例如智慧測量、智慧能源網(wǎng)、智慧路燈、智慧紅綠燈甚至是智能停車，都屬于物聯(lián)網(wǎng)。

智慧樓宇和智慧家居通常包含節(jié)約能源的科技，類似控溫、控電、能源消耗、聲音系統(tǒng)、娛樂媒體系統(tǒng)、安全以及通信系統(tǒng)。我們還會看到全息技術(shù)例如全息手機和懸浮在臺燈或平板上的3D影像。

3D打印技術(shù)對制造業(yè)余建筑業(yè)的工作崗位影響深遠(yuǎn)。3D打印產(chǎn)品、材料、房屋和樓宇會提供設(shè)計師、建筑師、3D測量師、云架構(gòu)師、移動技術(shù)管理員、工程師、程序員、分析師、增強現(xiàn)實架構(gòu)師、機器輔助工作者、和其他機器功能的工作崗位。

作為個人來說如何為這些崗位做準(zhǔn)備?

EMA分析師Torsten Volk建議個人對未來職業(yè)發(fā)展的追求應(yīng)注意擺脫傳統(tǒng)限制，忽略現(xiàn)存的規(guī)矩。

同時，為做好準(zhǔn)備應(yīng)該對認(rèn)知型技術(shù)和交付AI廠商諸如BluemixWatson、AmazonML、GoogleVisionAPI等開源的資源加以學(xué)習(xí)和實踐。

菜鳥(年輕和年老的)應(yīng)該嘗試機器人玩具例如Cozmo、Dash&Dot、Chimp、Ziro、Leka等，學(xué)習(xí)編程、提高STEM(科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué))技能。

對企業(yè)來說，應(yīng)積極改變培養(yǎng)員工的模式。“否則，我們無法滿足從制造業(yè)經(jīng)濟到知識型經(jīng)濟所需的勞動力要求。”Woollacott說。