知識星球今天想要講的是4個關於“人工智慧”的故事，來看看那麼多人為什麼選擇“人工智慧”。
我在這裡不會告訴你人工智慧有多厲害，人工智慧是未來技術研究的前沿（無論什麼意思）。我也不會說，職業規劃上一定要有人工智慧，因為下一個風口來臨的時候，也不清楚人工智慧會不會還是最好的一個選擇。
言歸正傳，一群人都在說人工智慧好，那我們到底該不該選擇人工智慧？
＃1 如果想成為一名不被落下的程式員？快點學會人工智慧
作為一個計算機從業者，也作為世紀圍棋大戰的圍觀吃瓜群眾，這些年真真切切地感受到人工智慧給所有工程師帶來的機會與挑戰。
我依稀還記得2017年華為的裁人風波，35歲以上的工程師被大量裁員。其實原因很簡單，在精力最充沛的10年選擇了埋頭工作，然而這10年，技術的革命與更新卻在不斷變化。
就這樣，10年後的你如果不再具備技術優勢，也不再具備年輕的精力，那公司最後只會選擇懂得最新技術的這群人留下。
所以邏輯很簡單，如果你不想因為技術的革命而被落下，那就嘗試一下人工智慧吧。
＃2 想要高薪嗎？成為一名人工智慧程式員吧！
據目前最新的資料顯示，發現AI行業開發人員的月薪基本上保持在10K~50K之間，人工智慧崗位的薪酬水平明顯高於其他職能崗位。
作為人工智慧時代，人工智慧行業開發人員的薪資排名如此靠前，自然可以理解。
行業風口的人工智慧，崗位溢價讓人乍舌；其高階崗位高出整體水平55%，中級崗位高出90%，而初級崗位更是高達110%。
鑒於此時的人工智慧還在萌芽階段，在未來，人工智慧將會被應用在更多的領域，我們很快就會看到學習人工智慧將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 人工智慧是當今技術革命的未來
第一次工業革命是機械化，它開創了以機器代替勞動的時代。
第二次工業革命是電氣化，它促成了世界殖民體系的形成。
第三次工業革命是自動化，它開創了空間、原子能、計算機技術發展的新紀元。
第四次工業革命是智慧化，它將促成ABC（人工智慧、大資料、雲服務）等技術的形成。
而我們回想一下，每一次工業革命的改變，所帶來的是社會勞動力的重新分配，跟著趨勢，無疑會讓你的能力被放大。
和菜頭說：“順著大浪遊泳，怎麼都能遊得更快一點。如果你想站在風口上，那就嘗試一下人工智慧吧。
＃4 如果開始想學人工智慧，該怎麼入手
人工智慧的研究是從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點，擁有一條自然、清晰的脈絡。
面對一個新興的領域，既要有追逐前沿技術的勇氣，也要有邏輯分析的冷靜。想要學好人工智慧，還是要從學習開始，希望這幾本會給你帶來幫助，或者說至少能讓你明白，人工智慧時代需要怎樣的人。
《數學之美》吳軍
《機器學習》 周志華
《漫談人工智慧》 集智俱樂部
《機器學習實戰》 Peter Harrington
《TensorFlow 技術解析與實戰》 李嘉璇
《統計學習方法》 李航
特別是數學基礎不好的，可以先看看吳軍的《數學之美》，講的比較通俗易懂。也可以邊做邊學，實踐是檢驗真理的唯一標準，畢竟大多數人還是以工程實踐為主，如果你想做研究理論的科學家，並不適合看本書。
4月12日，網易雲課堂準備了一場人工智慧的入門直播公開課（免費），從實戰角度帶你走近人工智慧，教你手把手製作你的專屬萌妹機器人~
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