内容简介:1. 人工智能会让程序员失业吗?当人工智能逐渐强大,大家开始担心:人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类?AI 会让人类程序员失业吗?对此问题持肯定态度的人并不在少数。
人工智能时代,AI 已经做了很多“人事”:
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看到这里你可能会产生这样的疑问:
1. 人工智能会让 程序员 失业吗?
当人工智能逐渐强大,大家开始担心:人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类?
AI 会让人类程序员失业吗?对此问题持肯定态度的人并不在少数。
比如:美国橡树岭国家实验室在去年底发布的论文《人机混编的代码意味着什么?人类 2040 年还需要亲自编写代码吗? 》中表示: 到了 2040 年,大多数的程序代码将由机器生成。
2040 年距今天还有些距离,至少当下,AI 没有让程序员失业,而是让程序员更贵了。
AI 时代,为什么程序员这么贵? 因为 AI 的发展,不仅不会使程序员消亡,反而使得各行各业比现在更加需要程序员——程序员的求职范围不再局限于软件或互联网行业,社会总需求激增,人才自然也就更贵了。
不过,再过 5-10 年,程序员还会有今天这样好的行情吗?
2. 编程日益成为通用技能
个人认为:在不久的将来(也许三五年,也许十来年之后), 编程将从职业技能逐步蜕变为职场通用技能。
我们可以类比“识字”这个技能来看——
百十年前,大多数老百姓都不认识母语文字。当时,识字无疑一种职业技能。具备了这一技能,就可以获得一个比大多数人工作环境更优越,报酬也更高的职位。
但到了今天,识字率已经逼近100%,仅仅“认得字”,还是只能从事低端工作。
未来,编程将成为人人都会做的事情,职场中的一员,除了要具备听说读写本国语言的能力外,还得能够读程序、写代码——即使一时无法覆盖全员,至少是朝着这个方向发展。而职业写代码的人,将越来越少。
类似的技能还有:驾驶——汽车工业发展起来后,职业司机会越来越少,驾驶成为了当代社会人们的一种通用技能。
3. 从基础算法到机器学习
今天的程序员学习编程 ——
首先,要了解编程语言的语法特征;
并且,掌握编译或解释的过程,及编译器/解释器性能,调试方法、 工具 等;
然后,配合算法,实现业务逻辑——就可以做很多(几乎是任意的)事情了。
但把目光放长远些,只会这些,还远远不够。
虽然目前基础算法和机器学习还是泾渭分明的两部分内容,但笔者认为,未来这两部分终将合流。
随着其落地点和应用越来越多,机器学习必将融入到常规编程之中。
反过来,能够让越来越多的人在编程中运用机器学习的成果,也是计算机技术发展的结果。
虽然人类对于用数值表达事物,用运算推演事物联系的研究已经持续了几千年。但在没有计算机的年代,稍许复杂的数值计算就需要数学家、统计学家的介入,普通人难以胜任。
后来,有了 Excel 之类的工具,一般人也可以负担常用的数据统计工作了。
机器学习也是一样的道理,大量工具、框架的涌现,使得运用算法处理数据,训练模型的过程越来越简单高效。
那些曾经高高在上的机器学习模型变得触手可及,只要写几行代码,就都能拿来就用了。这种便捷使得每一个会写程序的人,都可以轻松上手机器学习。
4. 修炼内功——掌握机器学习原理
工具虽多,要用对地方,还得掌握基本原理。
在使用统计工具的时候,我们可以很方便地计算均值、方差、中位数等等指标。但要让计算结果有用,总要先搞懂它们的定义、计算公式和物理意义。
同理,在机器学习领域,我们有若干历史悠久的经典模型。它们从实践中来,经历了千锤百炼,在数学层面被严格证明为有效。
那么,学习它们的模型函数、目标函数,从模型函数到目标函数的运算过程,各个函数相应的物理意义,最优化的方法……就成了使用它们的必要前提!
掌握了这些模型之后,再与特征工程结合,就可以用来支持现实业务了。
5. 学习机器学习的意义
计算机技术飞速发展,各种工具、框架、语言日新月异。但是蕴含在机器学习中的原理和公式推导却是稳定的,经得起时代更迭。
我们学习机器学习,不仅是为了找一个 AI 工程师的岗位,也是在掌握一种通识技能。
相信将来机器学习会像现在的加减乘除一样,成为大众必备的基础能力。
另外,我们来看下当前机器学习领域招聘行情。
上面表格中所有带有“ 算法 ”、“ 人工智能 ”、“ 数据挖掘 ”、“ 视觉 ”字样的职位,都需要掌握机器学习相关知识。
在产品和服务中应用机器学习模型,已经逐步成为互联网行业的通行方法。甚至很多传统软件企业,也开始尝试应用机器学习。 说得更直接些,人工智能正处在炙手可热的风口浪尖上,作为程序员不会机器学习都不好意思去找工作。
很多技术开发者迫切希望快速进入人工智能领域,从事工程或者算法等相关工作,这也是推出【机器学习训练营】的初衷。
第 4 期仅开放 200 个名额,报名截止 1 月 3 日,1 月 4 日正式开营。 为了不耽误一部分同学报名,下面先放出训练营报名的二维码,方便大家扫码抢占名额。
当然,还有很多新同学不清楚这个机器学习训练营是怎么回事,那我就简单介绍下。
机器学习训练营简介
《21 天入门机器学习》是 GitChat 打造的一款社群学习产品,以李烨老师的图文课《机器学习极简入门课》为学习素材, 通过 21 天的社群学习模式带领大家入门机器学习。
本训练营课程共 6 大主题、 42 讲,包含 17 个核心知识点;另配有 10 道入门测试题、 44 道课后习题、 3 个实践项目(含数据) 供同学们检验学习效果;同时课程还将提供往期已结营课程的答疑实录,同学们可作为学习参考资料使用。
作者介绍
李烨,高级软件工程师,现就职于微软(Microsoft),曾在易安信(EMC)和太阳微系统(Sun Microsystems)任软件工程师;先后参与聊天机器人、大数据分析平台等项目的开发;曾在 GitChat 平台上发布过多场热门 Chat 和畅销课程。
学习条件- 具备基本 Python 编码能力;
- 具备基本数据处理能力;
- 掌握大学本科数学知识。
< 训练营优秀笔记展示 >
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<同学们在训练营讨论问题>
< 李烨老师的答疑互动 >
< 同学们的学习效果反馈 >
< 一期优秀学员结营感悟 >
训练营学习目标
课程表
- 开营礼包(内含 20 元课程代金券)
- 全勤奖(99 元助学金返现)
- 优秀学员奖(199 元助学金返现)
报名须知
- 本期报名截止:2019.01.03
- 本期开营日期:2019.01.04
- 本期结营日期:2019.01.24
- 限购名额:200 人
- 本课程为图文课程+社群学习模式,没有视频
- 训练营为虚拟商品,一经付费概不退款,敬请谅解
特价优惠
- 限量专享特价:399 元/期
- GitChat 超级会员专享价:299 元/期
- 李烨达人课老用户专享价:299 元/期
- 购买疑问请添加训练营小助手微信(gitchat2018)进行咨询。
最后,为学日益,为道日损。很多课程都是考虑如何把知识强硬的塞进你的大脑,也有些课程,说让你提升格局境界,但没收获看得见摸得着的信息。
加入机器学习训练营,用数值表达现实事物,用运算描述任务目标,通过算法处理数据找到达到目标的最优路径,让训练出来的这种内化的能力,成为你相伴终身的助力!
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以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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