李开复：未来10年AI将取代人类？AI已让这7种职业加速消失

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2016年AlphaGo以总比分4：1轻松战胜围棋世界冠军李世石，这是AI第一次震惊世界。

次年AlphaGo又以3:0的比分击败柯洁，面对强大的AI，柯洁遭遇职业生涯“至暗时刻“，中途离场20分钟崩溃大哭。

 后来柯洁说：“我输的没什么脾气，他现在越来越像上帝了。”

尽管人工智能一次又一次突破人们的想象，但依然还有很多人认为AI根本无法取代人类。

可是看看下面几个案例，你认为自己的工作能保住吗？

在去年世界互联网大会上，新华社和搜狗推出了一款AI主播，他的表情、动作、声音和《中国新闻》主播邱浩几乎一样。

看下面这张图，你能认出来他是AI还是真人吗？

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除了新闻主播，在需要大量重复性劳动的工作岗位中，AI已经开始消灭这些岗位。

今年“618”，京东启用了亚洲电商物流领域规模最大的智能物流仓。

拍照320000次，抓取2000次商品，打包5120件包裹，这是智能机器人在1分钟内交出的答卷。

它比人类效率更高，不会生病，不需要工资，不用缴纳“五险一金”，不需要照顾它的情绪，更重要的是它永远准确、永远服从。

刘强东在接受CNBC采访时曾说：“无人机送货相比汽车等交通工具+人员配送，物流费用将下降至少70%！“这也意味着大量的快递员、外卖小哥被AI机器人取代！

和快递员有相同遭遇的还有驾驶员。

2016年，北京五环外，一辆红色的小车正在路上行驶，驾驶室只有两个汪星人，这是百度在测试无人驾驶技术。

人类驾驶时会疲惫、面对紧急状况时会反应不急，而机器永远不会犯这些错误！

于此同时，阿里的无人酒店、无人超市，海底捞的无人餐厅，腾讯的医疗机器人在都在逐渐消灭厨师、前台、服务员、医生等各种职业。

2018年李开复在《奇葩说》上表示：“未来十年，人类50%的工作都会被人工智能所取代。”

现在看来，李开复的预言正在逐步实现，甚至可能比想象的更快！

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看到这里，很多程序员可能是暗自庆幸，毕竟再牛逼的人工智能也是由程序员“造”出来的。

事实上，AI的确不能让程序员这个职业消失，但是它将淘汰大部分低端程序员！

早在2017年谷歌已经研究出了能自动生成完整软件程序的机器人，名为“AI Programmer”，其编程水准已经能击败初级程序员。

底层的程序员被部分AI所取代将是不可避免的事情，但在程序员群体中有一类码农非但不受影响，其需求将越来越多，那就是——AI工程师。

根据斯坦福调查的数据显示，仅仅这两年，AI人才的需求量就暴增了35倍！而在即将到来的AI时代，这个数据将越来越夸张。

程序员这项工作，吃的是“青春饭”，现在的高薪并不代表以后就能高枕无忧。我们常常看到那些临近中年的程序员因为学习能力、体力跟不上年轻人而被公司淘汰。如果你不想面临同样的“中年危机”，现在转型人工智能是个不错的方向。

而且现在是加入人工智能的黄金期，因为：

1、国家大力扶持

2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，首次提出“三步走”目标战略，宣布举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点。

2、5G上马加速AI进化

6月6日，国家正式下发5G牌照，这意味着中国在不久后就能进入5G时代，而5G的上马将大大加快AI技术的发展，尤其在自动驾驶、智能硬件等领域。

3、薪资诱人

国家的大力支持，一大批的AI项目迅速上马，使得当前AI人才的薪资待遇远超一般程序员平均薪资。

这是我们整理的部分国内企业AI人才薪资状况：

其中腾讯、阿里出价最高，不但为候选人奉上60万+的年薪，还附赠一线城市（北京、深圳）的户口。

据《人民日报海外版》报道，工信部教育考试中心副主任周明曾向媒体透露，中国人工智能人才缺口要超过500万！庞大的人才缺口将使AI人才起码10年内都是各大企业的“金疙瘩”。

4、未来AI人才越来越多，早加入早占坑

在今年5月份，全国已经有35所高校获准开设人工智能专业，最快4年后将有一大批AI人才涌入市场。如果你不想4年后给一名应届生打下手，早一步进入这个行业，抢占先机才是关键。

其实很多程序员也看到了自身发展的局限性，也考虑未来转型人工智能，部分动作快的已经开始找教程，自学Python编程、机器学习等内容。

可大部分打算自学的都在半路放弃，这是因为

人工智能的深度、广度远超普通编程，不但要学编程，还要掌握高数、线性代数等数理知识。

网上资料不系统，今天讲Python，明天讲数据分析，知识点杂乱无章，且错误频出。

遇到难题无人解答，很容易陷入死循环。

……

相信所有程序员都清楚：不论是学习普通编程还是人工智能，跟着“程序大佬”才是最快的进步方式。

如果你

对未来的发展路径迷茫不已

如果你

担心靠技术无法度过“中年危机”

如果你

想快速转型尽快入门人工智能

……

那么这里给你准备了一个免费攻读人工智能的机会。

我们邀请了国内外顶尖的AI科学家，并申请到99个免费试听名额。对，你没看错，只要你手速够快，就能免费学习这门价值2048元的人工智能精品课。

顶尖专家学者带队

许铁

巴黎高等师范学院物理硕士

以色列理工学院人工智能博士

在知名人工智能期刊著有论文

著有《机器学习vs复杂系统》一书

许铁老师是人工智能领域的专家，也是万门资深的老师，他之前在万门开设的多门人工智能课程都备受欢迎。通过系统化的学习，许铁老师会带你规划好人工智能学的专业路径，带你从源头进入人工智能的新世界。

除了许铁老师，我们还特意邀请了北美首家集培训、项目实习等一站式人才输送机构数据应用学院（DAL）讲师团讲述编程、数据挖掘方面的专业内容。

赵烁

前华为高级工程师

数据应用学院专家讲师

USC(南加利福尼亚大学)EE Master

十年海外工作及创业经历

赵烁老师在华为任职期间主要负责网络安全方面的工作，经常涉猎到网络、数据等方面的知识，擅长Python编程、数据挖掘等。

很多打算转型人工智能的程序员都担心，AI太难，但赵老师说：“写程序最好的方法就是实际练习。”而且他的学员中不乏什么都不懂的小白，在经过一段时间的练习后也能熟练使用Python，如果你有一定编程基础那就更不用担心学不会了。

陈晓理

数学竞赛保送北大力学系

加州大学博士

多年机器学习教学经验

数据应用学院联合创始人

陈晓理老师线下课座无虚席

这3位老师都是人工智能行业的顶尖高手。在这些老师的指导下，相信你一定会对人工智能有全新的理解。

这堂课中将围绕机器学习、深度学习以及人工智能最常用的编程语言Python展开，勾勒出人工智能学习基本轮廓和学习路径。

考虑到新转型程序员们的学习积极性，这堂课中不会大量使用复杂的数学公式，而是以理论讲解+编程实战扫清你在AI学习工程中的知识盲区，为你进入人工智能行业打好基础。

这门课程将从5个阶段带你学习人工智能。

开发工具：3大常用开发工具

编程基础：57节Python编程

数据挖掘：14节Airbnb 数据分析

原理解析：79节机器学习原理

项目实战：114节深度学习实战

5大阶段，400节AI精品课

（下滑查看更多）

Python编程基础

熟悉Jupyter notebook

1.1创建新的Python环境
1.2Python环境与版本（一）
1.3Python环境与版本（二）
1.4Python环境与版本（三）
1.5Python环境与版本（四）
1.6Python环境与版本（五）
1.7Python环境与版本（六）
1.8Python环境与版本（七）
1.9安装决策树可视化工具Graphviz（一）
1.10安装决策树可视化工具Graphviz（二）
1.11几个重要的工具包介绍（一）
1.12几个重要的工具包介绍（二）
1.13安装TensorFlow与Keras（一）
1.14安装TensorFlow与Keras（二）
1.15Jupyter notebook的基本使用技巧
1.16Markdown的基本技巧（一）
1.17Markdown的基本技巧（二）

文献与代码管理工具及统计基础

2.1学习方法总结
2.2Mendeley介绍及安装（一）
2.3Mendeley介绍及安装（二）
2.4GitHub介绍及安装
2.5GitHub远端连接操作（一）
2.6GitHub远端连接操作（二）
2.7GitHub远端连接操作（三）
2.8答疑（一）
2.9答疑（二）
2.10答疑（三）
2.11统计基础概述

Python基本数据类型

3.1课程概述

3.2计算机语言与程序概述（一）
3.3计算机语言与程序概述（二）
3.4为什么需要编程语言
3.5Python能做什么
3.6课间答疑
3.7Python2和Python3的区别
3.8编程语言的元素
3.9致敬 Hello World
3.10Python基本数据类型（一）
3.11Python基本数据类型（二）
3.12Python基本数据类型（三）
3.13Python基本数据类型（四）
3.14Python基本数据类型（五）
3.15Python基本数据类型（六）
3.16Python基本数据类型（七）
3.17Python基本数据类型（八）

函数与Python基本数据结构

4.1函数（一）
4.2函数（二）
4.3函数（三）
4.4函数（四）
4.5函数（五）

4.6Python编码结构（一）
4.7Python编码结构（二）
4.8Python编码结构（三）
4.9Python模块和程序包
4.10Python基本数据结构（一）
4.11Python基本数据结构（二）
4.12Python基本数据结构（三）

开发工具

Numpy的基本操作

5.1Introduction to Numpy

5.2Create Arrays

5.3Basic Operations of Arrays
5.4lndexing ,Slicing and Iterating（一）

5.5lndexing ,Slicing and Iterating（二）

5.6lndexing ,Slicing and Iterating（三）

5.7Matrix Operations ||（一）
5.8Matrix Operations ||（二）
5.9Array processing（一）
5.10Array processing（二）
5.11Save and Load Array

Pandas的基本操作

6.1Series
6.2DataFrame+Titanic Example（一）
6.3DataFrame+Titanic Example（二）
6.4DataFrame+Titanic Example（三）
6.5DataFrame+Titanic Example（四）
6.6Index Objects
6.7Reindex
6.8Drop Data
6.9Slice Data（一）
6.10Slice Data（二）
6.11Data Alignment
6.12Rank and Sort

Matplotlib的基本操作

7.1Matplotlib（一）
7.2Matplotlib（二）
7.3Matplotlib（三）
7.4Matplotlib（四）
7.5Matplotlib（五）
7.6Aggregation（一）
7.7Aggregation（二）
7.8Aggregation（三）

机器学习

第 1 讲机器学习引入

第 2 讲分类问题

第 3 讲KNN算法

第 4 讲机器学习背后的数学（上）

第 5 讲机器学习背后的数学（下）

第 6 讲加入概率更健康之逻辑斯蒂回归

第 7 讲模拟人类理性的决策树

第8 讲集群模型

第 9 讲PCA

第 10 讲升维大法之神经网络

第 11 讲升维大法之SVM

深度学习

第 1 讲多层感知机DNN
第 2 讲梯度下降法
第 3 讲BP算法
第 4 讲卷积神经网络
第 5 讲PyTorch（上）
第 6 讲PyTorch（下）
第 7 讲CNN进化
第 8 讲BatchNormalization
第 9 讲Resnet残差网络
第 10 讲图像识别综述
第 11 讲迁移学习
第 12 讲对抗网络
第 13 讲时间序列分析
第 14 讲RNN
第 15 讲RNN实战
第 16 讲RNN时间序列预测
第 17 讲RNN深度理解
第 18 讲课程总结

课程有多好，看看别人怎么说

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如果你按照我们的课程步骤一步步扎实学习的话，相信你最终在人工智能方面一定大有收获。

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