人工智能时代将要保留的职业？

一、人工智能时代将要保留的职业？

当今社会的发展是极为快速的，先进的生产力已占据很多的劳动市场，人们的生活更加便捷高效。

像人工智能，大多是通过人脸识别或红紫光线感应达到人类所需要的办事程度，不仅效率高而且准确率也很高，几乎代替了人工服务的半壁江山。但是，人工智能毕竟是机器人，它虽然准确率高，仍然是人类所创造的，是物质的一种特殊形式，没有思维意识形态。有些职业是无法替代的，像科学家的论述资料，医生的心里学讲答，老师的传道受业解惑等这些职业，人工智能机器人是无法做到的。

二、人工智能时代的新职业

人工智能时代的新职业

随着科技的不断发展和人工智能技术的不断提升，新的职业机会也随之产生。在人工智能时代，许多以前从未听说过的工作岗位如今变得热门起来。这些新兴职业不仅为求职者提供了更多选择的可能性，也为企业的发展带来了新的机遇。

数据科学家

数据科学家是人工智能时代最受欢迎的职业之一。他们利用大数据分析工具和技术，帮助企业解读数据，发现潜在的商业机会和趋势。数据科学家通常需要具备深厚的数学和统计知识，以及能够编程的技能。随着人工智能在商业领域的广泛应用，数据科学家的需求将会持续增长。

机器学习工程师

机器学习工程师是人工智能领域的专家，他们专注于开发机器学习算法和模型，以训练计算机系统从数据中学习和改进。机器学习工程师需要对算法有深入的了解，并具备扎实的编程能力。随着人工智能技术的不断演进，机器学习工程师的技能和经验将变得越发重要。

人工智能伦理师

随着人工智能技术的普及，人工智能伦理师的角色变得愈发重要。他们负责评估和解决人工智能系统中可能存在的伦理和道德问题，确保这些系统符合道德规范和法律法规。人工智能伦理师需要具备扎实的道德理念和法律知识，能够为企业制定合理的伦理政策和规范。

自然语言处理工程师

自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，自然语言处理工程师致力于开发算法和技术，使计算机能够理解、解释和生成人类语言。自然语言处理工程师通常需要有深厚的语言学和计算机科学知识，能够设计和实现自然语言处理系统。

智能家居设计师

随着智能家居技术的广泛应用，智能家居设计师的职业前景也变得十分广阔。他们负责设计和开发智能家居系统，使其能够实现自动化控制、节能环保等功能。智能家居设计师需要具备对物联网和传感器技术的深刻理解，以及创新的设计理念。

结语

人工智能时代带来了许多新的职业机会，这些新兴职业为求职者提供了更多选择的可能性，同时也为企业的发展带来了新的机遇。无论是数据科学家、机器学习工程师，还是人工智能伦理师和智能家居设计师，这些新职业的出现标志着人工智能技术的不断发展和完善。在未来，随着人工智能技术的不断演进，这些新兴职业将会变得越发重要。

三、人工智能时代之前是什么时代？

我认为这个关系表述是错误的。首先互联网时代之后，是移动互联网时代，也就是当前手机变成人类器官，五分钟离不开的时代，低头族撞电线杆的时代！其次，移动互联网时代之后，也不是真正的人工智能时代，不要相信新闻媒体的鼓吹，只是概念炒作。

现在所谓人工智能的算法基本都是四五十年前就发明的，从计算机被发明之后，人工智能经历过三次炒作，兴衰交替，并不是什么新鲜玩意，现在就是第三次，现在之所以又火起来，其实就是硬件的进步，计算机运算更快了，更廉价，算法就自然而然的得到了改进，现在炒作的人工智能，和普通人理解的人工智能根本不是一回事，甚至根本不能叫人工智能。

因此下一个时代，顶多叫做机器深度学习的时代，人工智能，还为时尚早。最后，我不认为在现代这种硅基芯片基础上能产生真正的人工智能，虽然我不知道真正的人工智能还有多远，但我相信，必定是在下次芯片技术革命性。

人工智能时代暂时还是一个模糊的定义，但是物联网时代是当下必须发展的一项技术，也将会迎来一篇欢迎，这是从现在的趋势看出来的最为明显的一项技术。对于我们来说，这样的时代是最好的。

四、哪些是人工智能时代的安全职业？

判断这个问题，不能靠猜测，而需要一个思考框架。人工智能时代的安全职业的问题，实质是人工智能擅长做什么、不擅长做什么；人擅长做什么、不擅长做什么。搞清楚人与机器各自的优势与劣势，这个问题自然就有答案了。

首先，关于涉及人工智能本质的问题，朱迪亚·珀尔与达纳·麦肯齐在合著的《为什么：关于因果关系的新科学》中有所论述。他们提出了一个理解人工智能能力本质的简单框架，这就是因果推断框架。因果推断讲的是相关关系与因果关系二者之间的关系。通俗地讲，相关关系对应归纳，因果关系对应演绎。珀尔院士反对只讲相关关系，不讲因果关系，认为人工智能只有通过建模将相关上升到因果，才能通过推断解决问题。

对应到职业上则意味着，找不到规律的事（只有相关没有因果的事）更适合由人来完成，而找得到规律的事（从相关可以推断出因果的事）可以由机器替代。更简化地说，凡是建不了模的工作，机器都代替不了人。举例来说，有些人购物随心所欲，建模往往套不牢他们，所以为这些消费者服务的事就适合由人来干。

其次，关于涉及职业本质的问题，斯科特·佩奇在《多样性红利》中也提出了一个超简单的判断框架：多样性优于能力。这里的多样性都可替换为臭皮匠（人）；能力都可替换为诸葛亮（人工智能）。臭皮匠在什么条件下可以稳赢诸葛亮，或者说，人在什么条件下可以稳赢人工智能？其实条件很简单，凡是人算不如天算的，都不适合诸葛亮（人工智能）；相反，凡是人算算得清的，都不适合臭皮匠（人）。显然，人工智能这个“诸葛亮”之所以显得很厉害，全在于会算，如果它算不清楚，自然就得投降。什么是算不清楚的呢？按佩奇院士的理论，就是复杂程度超过算力的事务，例如股市、生态多样性、婚恋等。

最后，关于涉及人工智能与职业关系的问题，马华兴、王鹏合著的《做出好选择》则提出了一个将人工智能与职业联系起来的判断框架。这个框架把工作分为程序型工作和探索型工作。程序型工作，对应珀尔院士说的可建模发现因果关系的事情，对应佩奇院士说的“能力”型工作；探索型工作，对应珀尔院士说的只有相关关系无法建模的事情，对应佩奇院士说的“多样性”型工作。《做出好选择》认为，从事探索型工作是未来的方向。这是人工智能时代的安全职业。书中归纳了3种有前途的探索型工作：社交类工作、设计类工作、经验类工作。

不过，如果理解了人工智能的原理与职业的原理，安全职业可以不止这3类，而是无限增加。比如，网络文艺全行业符合佩奇院士说的“多样性”标准，作品只要一重样，就会被判抄袭。其中包括网络文学、网络音乐、网络视频、网络音频等10多个职业，进而由产品内容化、体验化进一步派生众多职业，如直播带货、设计孩子打针专用动画片等；又比如，网络娱乐细分为体育、游戏等具有人算不如天算特征的成百上千种职业，无穷无尽……总之，只要与人的情感（如对美好生活的向往）沾边，都适合人而不适合人工智能。真正的问题反倒可能是安全职业多得数也数不过来，逼得人工智能还要再努力一些，才能把人手腾出来，有机会去尽情发挥。

五、人工智能时代，哪些职业有可能被替代？

1、IT行业

前端时间的阿尔法狗与柯洁的围棋大战，造就了人工智能的传奇。那么在未来，对于IT行业，编写代码完全可以交给智能机器人去做，既快又准确，完全不用再让程序员抓耳挠腮了。一个智能机器人，完全颠覆整个行业。

2、编辑行业

对于编辑行业，智能机器人的加入，可谓是对行业进行了重重的一击。现在已经有人开始进行试验，将眼下的新鲜事通过简单描述输入到智能机器人中，可以高效完美的生成一篇报道，并且与人工编辑并无两样，着实令人吃惊。

就眼下的科技而言，已经能做到如此地步，那么对于未来人工智能方面，编辑这一行业，可谓是彻底能用人工智能代替。

3、肿瘤学家

在人类的历史上，疾病的困扰一直是一个难题。不过，人工智能时代，怎么会让这类问题对我们造成困扰呢。在医学领域，肿瘤学的数据很大，但当这些遇到智能，通过算法，通过大数据，再大的困难，也会迎刃而解。

人工智能时代，通过智能，疾病，也会变得没有那么的可怕。

4、生产操作工人

对于这方面，目前来说，智能机器人是完全可以加入的。不过由于现在费用等昂贵的限制，导致其普及度还没有那么高。那么在未来，当人工智能已经成为了社会生活常态，在工厂手工制作产品的工人，完全可以由人工智能机器人替代，而且还可以通过大数据进行良品控制，大大提高了企业的收益，还省却了工时。

六、人工智能时代最难被替代的职业有哪些？

在人工智能时代，最难被替代的职业通常是需要具备高度情感智能和创造性思维能力、需要特别的个人技能和经验的职业。以下是最难被替代的职业的几个例子：

1.医疗护理人员： 医疗护理人员涉及一系列的直接医疗保健服务，如病人护理、外科手术和药物管理等。这些职业需要具备精湛的技能和深厚的实践经验，以及与患者建立信任关系的能力，而这些都是人工智能难以取代的。

2.教育工作者： 教育领域需要具有创新能力、判断力和个性化教学技能的教育家，来帮助学生获得深度的思维和个人发展。这些技能涉及非常复杂的课程、创意和人际交往，人工智能难以准确模拟。

3.艺术和文化创意职业：艺术和文化创意领域注重原创性和个性化，包括音乐家、画家、作家和电影制片人等。人工智能可以生成无数的图像、音乐和故事，但其作品是否真正能够体现人的情感和创造性则是存在争议的。

4.社交交往专业人士：社交交往专业人士涉及一系列的沟通、协商、领导和团队建设技能，包括销售员、公关策划师和高管等。这些工作都需要对人性和文化的深入了解，以及对复杂问题和各种人际交往环境的灵活应对能力，这也是人工智能无法完全模拟的。

在人工智能时代，最难被替代的职业通常是需要具备高度情感智能和创造性思维能力、需要特殊的个人技能和经验的职业。

七、新时代是人工智能时代吗？

新时代是人工智能的时代。进入新时代，随着AI的兴起，更多的操作由电脑设备取代了人工，慢慢人工智能会进行更多的工作。

八、人工智能时代，人类可以做什么？

人工智能吋代，人可以做生么，在三十年内人工智能不可以完全代替人工，在三十年后智能机器人能达到中级水平，那吋代替的工种就会更多，50年后智能机器人能达到高级智能水平吋，就能代替大部分工种，现阶段这些智机器人能朂多就还是初级阶段，都还是固定的一些工作程序，比如劳动密集型企业自动生产线上，反复就是那几个动作程序。还有的就是重体力和危险比较大的工种，这都不需要好多的程序。人工智能代替了一部份人工，剩余的人工，通过专业培训，可做质检巡视，机器维修，售后维修，宣传推广产品，新产品开发研究等人工智能还不能完全代替的工种，这都需要很大一部份专业人才。

九、人工智能时代什么时候到来？

答:人工智能时代在五六十年代时正式提出,1950年,一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起,建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是,同样是在1950年,被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试。

按照图灵的设想:如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份,那么这台机器就具有智能。而就在这一年,图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。1956年,在由达特茅斯学院举办的一次会议上,计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词。后来,这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。就在这次会议后不久,麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年,明斯基也搬到了这里,之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。值得追的是,茅斯会议正式确立了AI这一术语,并且开始从学术角度对AI展开了严肃而精专的研究。

在那之后不久,最早的一批人工智能学者和技术开始涌现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志,从此人工智能走上了快速发展的道路。 人工智能的第一次高峰 在1956年的这次会议之后,人工智能迎来了属于它的第一段Happy Time。在这段长达十余年的时间里,计算机被广泛应用于数学和自然语言领域,用来解决代数、几何和英语问题。这让很多研究学者看到了机器向人工智能发展的信心。甚至在当时,有很多学者认为:“二十年内,机器将能完成人能做到的一切。”

十、人工智能时代gpu什么意思

在如今这个人工智能时代，GPU 已经成为一个家喻户晓的名词。那么，GPU 是什么意思？为何在人工智能领域中变得如此重要？本文将深入探讨 GPU 在人工智能时代的意义。

GPU 与人工智能

首先，让我们来了解GPU 的定义。GPU 的全称是 Graphics Processing Unit，也就是图形处理器。最初，GPU 主要用于处理计算机图形相关任务，如游戏、设计软件等。然而，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习的兴起，GPU 的作用变得越来越重要。

为了更好地理解GPU 在人工智能领域的作用，我们首先需要了解深度学习的基本原理。在深度学习中，大量的数据需要被处理和分析，这就需要进行大量的矩阵运算。而GPU 擅长并行计算，特别适合处理这种大规模的矩阵运算。

GPU 的重要性

从理论上讲，CPU（Central Processing Unit，中央处理器）也可以完成矩阵运算，但是由于 CPU 的串行计算结构，处理大规模矩阵运算时会显得力不从心。相比之下，GPU 的并行计算架构可以同时处理大量的数据，大大加快了计算速度。

除此之外，GPU 的计算能力也更加强大。一块普通的 GPU 可以拥有上千个计算核心，而且每个核心都可以进行矩阵运算，这使得 GPU 在处理深度学习模型时表现非常出色。

另外，GPU 的价格相对较为亲民。相比于一些专业的 AI 加速器，一块普通的 GPU 价格更加具有竞争力，使得更多的研究者和开发者可以轻松接触和应用 GPU 加速的人工智能计算。

GPU 在人工智能领域的应用

在当今的人工智能领域，GPU 几乎无处不在。无论是学术界还是工业界，GPU 都被广泛应用于各种人工智能任务中，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

特别是在深度学习领域，GPU 已经成为不可或缺的计算工具。大量的深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等都提供了 GPU 加速支持，使得开发者可以充分利用 GPU 的强大计算能力来训练复杂的深度神经网络模型。

结语

总的来说，在人工智能时代，GPU 扮演着至关重要的角色。其强大的并行计算能力、计算性能和价格优势，使得 GPU 成为人工智能领域的主力军。随着技术的不断进步，相信 GPU 在人工智能领域的应用会更加广泛，为推动人工智能技术的发展贡献更大的力量。