人工智能发展带来的新机遇,Web开发加入人工智

时间:2019-11-29 16:06来源:金沙澳门官网
人工智能在多大程度上会改变我们未来的工作方式,尤其是在Web开发领域?这场辩论已经持续了一段时间,一些人认为人工智能将很快取代所有与科技相关的工作。 17101212468 黄翊杰 说

人工智能在多大程度上会改变我们未来的工作方式,尤其是在Web开发领域?这场辩论已经持续了一段时间,一些人认为人工智能将很快取代所有与科技相关的工作。

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17101212468 黄翊杰

说实话,自动化Web开发过程将是实现流程完美无缺且快速发展的重大步伐。这种生产还将使设计更容易获得

人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题,而讨论的重点大多是围绕在“未来人工智能会不会抢走我们的工作”这个方面。本文作者 Babak Hodjat 是人工智能初创企业 Sentient Technologies 的联合创始人兼 CEO,他认为,那些担心 AI 会抢走他们工作的人其实大可不必如此紧张,因为 AI 也会催生新的工作岗位。

转载自jandan.net/2017/10/19/replicate-itself.html,有添加。

  • 而且成本更低。

“人工智能”一词经常会让人感觉心生恐惧和忧虑,人们畏惧人工智能所带来的未知可能性,害怕发生像《终结者》这样的电影中所展现出来的反乌托邦式情景,担心人工智能未来某一天可能会抢走我们的工作。这种恐惧情绪并非最近才刚刚出现,也并不是完全没有依据。人工智能与其他任何颠覆性技术发明一样,由此出现的更快速、更高效的机器必然会取代部分人类工作者。但是,那些担心 AI 会抢走他们工作的人其实大可不必如此紧张,因为 AI 也会催生新的工作岗位,而他们至少可以往这些新工作方向发展。

【嵌牛导读】:Google公司一直是人工智能方面的领导者,目前Google又公布了其最新AI工程AutoML的最新进展。

人类和机器可以结合努力,以便人工智能参与艰苦的劳动密集型工作,然后人类处理最后的工作,使网站具有最佳用户体验的人性化外观。但是关于人工智能将如何完全打击人类网络开发人员的一些争论到底有没有答案?在这篇文章中,我们将看看人工智能在网络开发中的现实,并尝试将其与炒作区分开来。

据 Gartner 最新发布的一份报告指出,尽管 AI 技术将取代 180 万个工作岗位,但同时也将创造出 230 万个新就业岗位。Gartner 首席研究员 Peter Sondergaard 预测表示,AI 将强化员工的工作能力,并可能成为 2020 年的“净工作创造者”。我相信,AI 与过去所有的其他颠覆性技术一样,将为我们带来许多新就业机会。

【嵌牛鼻子】:人工智能、Google

人工智能整合到Web开发过程中的现实。

得益于 AI 技术的兴起,以下五个行业岗位将呈现出显着的增长趋势:

【嵌牛提问】:你对现在这种高速发展的人工智能技术怎么看?

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1、数据科学家

【嵌牛正文】:

人工智能肯定会让网页设计师在未来工作变得更轻松。以下是该技术将会产生的一些真正变化:

数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别,他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论,发掘隐藏的一些见解,帮助企业做出更明智的业务决策。正如致力于商业分析和商业智能软件的 SAS 所说的那样,数据科学家是“部分数学家,部分计算机科学家和部分趋势科学家的集合体”。

早在5月份,Google透漏了其AutoML工程,一个旨在用人工智能(AI)自行设计人工智能的开发项目。(相关链接jandan.net/2017/05/21/artificial-ai.html)

1.头脑风暴设计布局思路。

以下是数据科学应用的一些例子:

现在,Google宣布, AutoML在机器学习领域第一次击败了人类工程师。它制造出了比现今人类最好的机器学习程序更高效强大的软件系统。

为您的网站提供最佳的设计布局是您在线成功的必要条件。然而,挑战在于创建多个设计然后解决一个设计需要大量的时间和资源。当人类开发人员完成这个过程时,这是一个繁琐的过程,并且有时迫使他们满足于明显需要稍微调整的设计,但时间和金钱是不允许的。

Netflix通过数据挖掘电影观看模式,了解用户兴趣,再利用这些数据来做出 Netflix 原创剧的制作决定。

一个基于AutoML的系统最近打破了图像分类学习的记录,成功率为82%。

但是,使用AI,设计人员可以在短时间内探索不同的设计和模板选项。机器可以轻松地创建和建议许多可行的选项,让人类开发人员只做一个简单的决定。

Target 使用消费者数据来确定主要客户群,并且对客户群中独特的购物行为进行分析,从而能引导消息传递给不同的受众。

虽然这只是一项相对简单的任务,但AutoML还在一项更复杂的任务中与人类AI工程师竞赛胜出。它成功开发出一项对自动化机器人和虚拟现实技术来说不可或缺的技能:标记图像中多个对象的位置。

2.挖掘和分析Web数据。

宝洁公司利用时间序列模型能够更加清晰地了解未来的产品需求,从而帮助公司规划出合适的生产量。

AutoML开发的系统得分43%,人类工程师开发的系统得分39%。

Web管理员必须不断更新其网站,以便跟上不断发展的技术世界。为了有效地做到这一点,他们需要挖掘,分析和理解与其用户体验相关的数据。他们需要首先了解他们的网站架构的好坏,他们的内容是多么有效,以及为了理顺事情应该做些什么。

由于AI 推动了创造和收集数据的趋势发展,所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据 IBM 预测,到 2020 年,对于数据科学家的需求增长幅度将达到 28%,数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到 70 万人。其中一般的 AI 领域专家,包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士,每年薪水加公司股票可能在 30 万美元至 50 万美元范围内。

这些结果意义深远,因为即使在Google,也只有位数不多的人拥有构建下一代AI系统所需的专业知识。它需要越来越多的功能来实现这一领域的自动化,目标一旦实现,将会改变整个人工智能行业的未来。

机器学习是人工智能的一个子集,可以毫不费力地准确地完成这一过程,与那些花费太多时间挖掘和处理数据的人类不同。在更大程度上,AI正在帮助Web开发人员理解SEO排名算法并满足所有排名要求。

2、AI/机器学习工程师

“今天,只有少数机器学习领域的专家能亲手打造这样的系统,就算放宽限制,全球有能力参与研发人工智能的科学家也不过一千多人。”谷歌CEO Sundar Pichai说,“我们希望使成千上万的开发人员都能拥有自己的人工智能设备。”《连线》(WIRED)记者报道。

3.根据网站的意图和审美调整网站。

大多数情况下,机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此,对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能,而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识,他们通常需要更强大的编码能力。

大多数元学习系统模仿人类的神经网络结构,工程师将海量的数据喂给这些网络。这一过程没有什么莫测高深之处。

网站的颜色和字体类型取决于它的用途。例如,时尚网站的颜色和字体应该与时事平台不同。选择字体和颜色很容易; 毕竟,它是一个下拉选项,对吧?

如果你是十年前进入机器学习领域,那当时除了学术界之外很难找到别的工作。但是现在,每个行业都希望能将 AI 应用到他们的领域,对于机器学习专业知识的需求也就无处不在,因此 AI 也将继续推动社会对于机器学习工程师高需求趋势的发展。除此之外,AI 不同垂直行业的企业,包括图像识别、语音识别、医药和网络安全等,也面临着缺乏合适技能和知识的劳动力这一问题的挑战。据 Gartner 报告显示,有一位首席信息官想要在纽约聘用 AI 技术的专业人才,却发现人才库只有 32 人,其中只有 16 人符合潜在候选人标准。而在这 16 人中,只有 8 人正在积极寻找新就业机会。

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这将是一个错误的结论。网络开发专家制作了荒谬的颜色和字体选择,最终掩盖了他们为提出好的设计所付出的辛勤劳动。这些错误的代价太高了。好处是机器可以读取给定网站的意图和美学,并在闪存中提出最佳的颜色和字体组合。

3、数据标签专业人员

相反的,这是一项机械和重复的工作,非常适合由机器来完成。困难的部分是模拟大脑结构,提升精度适应于更复杂的问题。

围绕人工智能整合到Web开发中。

随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及,数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上,在 AI 时代,数据标签可能会成为蓝领工作。

调整现有系统以满足新需求比从头开始设计神经网络还容易一些。然而,这项研究似乎表明这是一个暂时状态。

有传言称,人工智能将很快开发出独立于人类的网站。一些公司甚至已经开始创建AI设计工具,以便为这一革命性的发展做好准备。不幸的是,没有一个可用的ADI生活在其炒作中。这只能得出一个明智的结论:人工智能将继续依靠人类智慧来开发网站。但也许设计有点复杂,人工设计智能可以在没有人为输入的情况下完成。有经验丰富的网页设计师认为人工智能具有编码,挖掘,分析甚至设计网站的未来潜力,并且仍设法呈现人类可以轻松地与情感相关的网站。

IBM Watson 团队负责人 Guru Banavar 表示“数据标签将变成数据的管理工作,你需要获取原始数据、对数据进行清理,并使用机器来进行收集。”标签可以让 AI 科学家训练机器新任务。

随着人工智能越来越容易地设计出复杂度更高的新系统,人类作为守门员的角色越来越重要。人工智能系统不会像人类一样因为大意而失误,也不会产生先入为主的偏见,例如将种族和性别身份与负面的刻板印象相结合。

但说实话,人性化机器需要大量的资源和专业知识,而现代科技大师可能不会拥有这些资源和专业知识。所以,是的,从长远来看,AI将接管网络开发流程,但在可预见的未来不会。从无意义中分类出来后,有一点是突出的:没有人工智能,网络开发就无法生存,没有人工输入也无法从头开始设计网站。因此,如果您的目标是为您的企业开发一个很棒的网站,那么最好的办法就是外包给欧洲专家网站开发人员。最近的研究表明,欧洲国家提供最可靠和合格的网络开发人员,他们拥有专业知识和经验,可以使任何项目取得成功。

Banavar 继续解释道:“假设你想训练一台机器来识别飞机,你有 100 万张照片,其中有一些照片里边有飞机,有一些没有飞机。那你需要有人先来教会计算机哪些图像有飞机,哪些又没有飞机。”这就是标签的用处所在。

如果人类工程师投入更少的时间到对他们而言已经不是不可或缺的制造人工智能的工作中,他们将有更多的时间专注于监督和改进系统。

4、AI硬件专家

Google正在进一步打磨AutoML,直到它能够更好地用于实际应用。如果他们成功,AutoML可能会带来的深刻影响,不会局限在Google公司的围墙内。

AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。

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英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时,IBM 和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据 Facebook AI 研究总监 Yann LeCun 表示,Facebook 也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长,致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。

5、数据保护专家

由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加,未来也会出现对于数据保护的需求,因此也就会产生对于数据库保护 IT 专家的需求。

信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库,包括:访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。

数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要,因为网络开放程序越来越高。

总会需要人类的判断

尽管人工智能可以用来加速日常工作的节奏,并且未来可能会取代一些岗位的工作人员,但相比它破坏的工作来说,它创造的工作更多。无论是分析、组织,还是根据数据达成可行结论,这些过程中人类的角色仍十分必要。也正是因为如此,人类在创造、实施和保护人工智能方面的作用将变得更为重要。

正如 Frost&Sullivan 高级副总裁 Andrew Milroy 所说:“实现转型所缺少的人力资源将会降低技术采用和实现自动化的速度。AI 会创造就业机会。随着新型、颠覆性技术的出现,新的高技能工作岗位也会出现。而没有人类工作者,这些技术的实施是不可能实现的事情。”

人工智能是人类未来实现连续统一目标的一个步骤。AI 技术所创建的工作能够让生活更轻松,将人类工作者从琐碎的工作任务中解放出来。而当前 AI 技术的传播速度和普及趋势在给我们创造更多就业机会的同时,也意味着我们面临着一个新的挑战,我们需要培训工作人员转向这些新职位。

via:人工智能爱好者社区

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