AI的机遇只给高学历的人吗
最近几天，高考考生们开始陆续收到自己的录取通知书。想当初，小编在得知自己被调剂到“朝鲜语”专业时，也是哭到崩溃。
怎么选专业，什么样的专业有未来，一直是人们苦苦求索的问题。近些年，“人工智能”的概念越来越火爆，许多大公司也都把大量的精力和金钱放在了与人工智能相关产品的研发上。这个新兴又充满未知的专业领域，自然也成为了很多考生考虑的热门。
也是在此期间，《中国高校人工智能专业综合排名》报告应景出炉，这份报告从国际影响力、科研实力、人才输出、创新活力四大维度对中国的72所新设人工智能专业的高校进行了综合排名，解读了中国高校人工智能专业的真实水平与发展潜力。
根据业内专家预计，到2020年，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元，一些it巨头公司在人工智能技术的开发投入越来越多。但与此同时，我国人工智能人才缺口已超过500万人，供需比例为1:10。
人工智能时代的巨大机会，只属于那些考上名校的高学历人才吗？
非人工智能相关专业，甚至低学历的人，如何在人工智能时代找到属于自己的机会？
硅谷ai投资人王维嘉博士在《暗知识》一书中给出了一些建议。..
与ai紧密相关的低门槛新工种 麦肯锡发表的一份研究报告指出，中国的劳动力可以被自动化的程度比世界上任何其他国家都要高。据该报告估计，20 年内中国 51％的工作可以自动化，相当于 3.94 亿全职员工可能面临失业。其中，最容易被ai取代的是那些重复性高、可预测、可编程的工作。
上帝关上门的同时打开了窗户，ai在取代了一些基础工种的同时，也催生出了一系列低门槛的新工种，需求量也不小：
1. 数据标注员 在 ai 视觉的发展史上， imagenet 的庞大数据库发挥了重要的作用。这个数据库中有上千万张用人工标注了的图像（例如一张狗的照片上标注“德国牧羊犬”），imagenet 的创建者斯坦福大学的李飞飞教授在网络上动员了上万人参与到标注工作中来。目前许多 ai 算法的训练都有赖于大量的已标注数据。许多大公司例如谷歌已经开始雇用越来越多的人标注数据，包括图像、视频等。
这个工作需要多少人呢？原则上讲要把被识别的种类的所有情况都标注出来，机器才能“全面掌握”。例如：在自动驾驶中所有需要判断的场景都需要标注出来，而这些场景可能无穷多。职位数量也可想而知。
2. 数据采集师 自动驾驶要采集一个国家所有道路的精确地图，需要几百辆数据采集车常年采集。我们的生产和生活中有无数这样需要采集数据的工作。除了在田野采集数据，许多数据还需要后台的清理，这些也少不了人工的干预。
3.ai训练师 许多 ai 算法在正确识别场景之后并不知道该如何行动，这时人类可以提供指导。例如可以在汽车驾驶模拟器上随机产生千变万化的道路场景，由人操纵模拟器。机器记录下来场景和人的相应动作。甚至更进一步，ai 驾驶训练员开着车在北京拥挤不堪的交通中每日穿行，车中的传感器（摄像头、雷达等）会记录下来各种复杂的场景和相应的驾驶员的动作。
在工厂生产线上，人类训练师也可以“手把手”地教机械臂或机器人学会某些特殊性的序列动作。
需要情感与精神理解的领域，机会可观
ai并不是万能的，那些很难标准化、程序化的工作将是最难被ai 取代的。以下是一部分最难被取代的工作，它们未来被取代的概率如下：
（1）考古学家， 0.07%。
（2）心理咨询和毒瘾治疗工作者， 0.3%。
（3）职业病理疗师， 0.35%。
（4）营养师， 0.39%。
（5）医生特别是外科手术医生， 0.42%。
（6）神职人员， 0.81%。
此外，婴幼儿教育、社会工作、老年人照顾等工作，也都难以被ai取代。这些职业的一个特点是需要有对人类情感和精神的理解。这是目前的 ai 完全无法做到的。
特别值得一提的是：随着社会老龄化，老年人的照顾和护理将成为一个巨大需求。目前这个需求远远无法满足的原因在于大部分老年人的支付能力不足。可以想象类似美国给低收入人群提供的食品券一样给老人提供“老年照顾券”（在手机上实现支付和反作弊都很简单），且只能把这些券支付给服务机构。
面对人们越来越高的情感与精神需求，未来甚至会出现类似“定制电话煲粥员”“家庭心理咨询师”等新职业。这些煲粥员和咨询师与今天的电话聊天服务及心理咨询师的最大不同是他们不仅针对固定的客户群，而且服务是持续的。
人类“生离死别”的情感都源于肉体的脆弱和生命的有限。机器没有这些限制因此不具备这些情感，即使机器去模拟这些情感也很假。女性情感相对比男性丰富，所以，在未来，也许女性比男性更难被机器取代。
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1. 数据标注员 在 ai 视觉的发展史上， imagenet 的庞大数据库发挥了重要的作用。这个数据库中有上千万张用人工标注了的图像（例如一张狗的照片上标注“德国牧羊犬”），imagenet 的创建者斯坦福大学的李飞飞教授在网络上动员了上万人参与到标注工作中来。目前许多 ai 算法的训练都有赖于大量的已标注数据。许多大公司例如谷歌已经开始雇用越来越多的人标注数据，包括图像、视频等。
这个工作需要多少人呢？原则上讲要把被识别的种类的所有情况都标注出来，机器才能“全面掌握”。例如：在自动驾驶中所有需要判断的场景都需要标注出来，而这些场景可能无穷多。职位数量也可想而知。
2. 数据采集师 自动驾驶要采集一个国家所有道路的精确地图，需要几百辆数据采集车常年采集。我们的生产和生活中有无数这样需要采集数据的工作。除了在田野采集数据，许多数据还需要后台的清理，这些也少不了人工的干预。
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