霍金已逝，人工智慧的威脅還在！

曾有人問霍金，他的身體狀況對科學研究是幫助還是限制，他對死亡的恐懼又是什麼。75 歲的霍金回答說，他很幸運能夠從事理論物理學研究工作，這是少數幾個不會受限於身體狀況的領域之一。過去這麼多年，他一直都在英年早逝的預期中生活著。他不怕死，但也還不急著死，在死之前他還有太多的事要做。

緬懷！悼念！默哀！

人工智慧的威脅

為什麼那麼多人要轉型人工智慧？2017年薪資最高的十個職位中，過半為AI類崗位。語音識別、NLP、機器學習等職位平均薪資超過2.5萬元，遠高於一般網際網路職位。在部分大公司，60萬年薪加期權股票只是爭搶高階AI人才的低配標準。同時我們注意到，50%的人工智慧崗位的職位描述上會明確提到為員工提供股票期權，這一比例顯著高於其他職位。

霍金說：

我曾經說過，人工智慧的全方位發展可能招致人類的滅亡，比如最大化使用智慧性自主武器。今年早些時候，我和一些來自世界各國的科學家共同在聯合國會議上支援其對於核武器的禁令，我們正在焦急的等待協商結果。目前，九個核大國可以控制大約一萬四千個核武器，它們中的任何一個都可以將城市夷為平地，放射性廢物會大面積汙染農田，而最可怕的危害是誘發核冬天，火和煙霧會導致全球的小冰河期。這一結果將使全球糧食體系崩塌，末日般動盪，很可能導致大部分人死亡。我們作為科學家，對核武器承擔著特殊的責任，因為正是科學家發明了它們，並發現它們的影響比最初預想的更加可怕。

短期的擔憂主要集中在無人駕駛方面，包括民用無人機、自動駕駛汽車等。比如說，在緊急情況下，一輛無人駕駛汽車不得不在小概率的大事故和大概率的小事故之間進行選擇。另一個擔憂則是致命性的智慧自主武器。他們是否該被禁止？如果是，那麼“自主”該如何精確定義；如果不是，任何使用不當和故障的過失應該如何問責。此外還有一些隱憂，包括人工智慧逐漸可以解讀大量監控資料引起的隱私問題，以及如何掌控因人工智慧取代工作崗位帶來的經濟影響。

長期擔憂主要是人工智慧系統失控的潛在風險。隨著不遵循人類意願行事的超級智慧的崛起，那個強大的系統會威脅到人類。這樣的結果是否有可能？如果有可能，那麼這些情況是如何出現的？我們又應該怎樣去研究，以便更好地理解和解決危險的超級智慧崛起的可能性？

確保機器人為人類服務

我們生活的每一個方面都會被改變。你們要認清自己在影響當前技術的未來研發中的位置。我相信我們會團結在一起，共同呼籲國際條約的支援或者簽署呈交給各國政府的公開信，科技領袖和科學家正極盡所能避免不可控的人工智慧的崛起。讓人工智慧造福人類及其賴以生存的家園。那麼為了可控的人工智慧，我們應該學什麼？怎麼學？

人工智慧到底學什麼？

今日有幸邀請到北風網人工智慧資深專家為我們答疑：

人工智慧資深專家伍老師說，人工智慧的三個基礎點：深度學習，它是人工智慧的入門基礎；機器學習，這是人工智慧的支撐；大資料運算能力和硬體，這是人工智慧必備的能力與設施。

這幾個方面的人才需求都很旺盛。

大咖簡介 — 伍老師

1、伍老師親自主導設計過的專案：

易九金融P2P網路金融平臺、效動力系統（人工智慧）、日本電信NTT DATA STSTEM、日本航空ANA SYSTEM、水上誠信系統、企業監管系統等。

在資料探勘、機器學習、深度學習、人工智慧等技術領域皆有很深的造詣！精通自然語言處理以及圖形影像識別。

2、伍老師給大家梳理了一條學習路徑：

希望對你的迷茫轉型之路能夠有起到一定的引導作用。

首先，要審視自己是否合適該行業，能否有信心堅持走入該行業並且深入發展，0 基礎開始學習大約需要4個月的時間，600+的課時，學會是完全可能的，但是實現這一步也是有條件的，克服懶惰，堅持不懈永遠都是學習成功的基本。

人工智慧適合哪些人學習？

3種人適合學習人工智慧課程：

• 想從事IT 類崗位的任何大專、本科類院校學員及社會人士；

• 想先從0 基礎入手的Python 開發愛好者；

• 對前途迷茫、希望能豐富自己的職場技能，擔心畢業即失業的小白人員。

其次，你是 0 基礎的話，就先將基礎入門知識學透，從深度學習中的神經網路、BP演算法、Tensorflow基礎入門等等入門，只有基礎夯實了，才會層層積累，長期發展成資深專家。

如何轉型人工智慧？

梳理學習路徑，轉型開始：

• 階段一：人工智慧篇之Python 核心；

• 階段二：人工智慧篇之資料庫互動技術；

• 階段三：人工智慧篇之前段特效；

• 階段四：人工智慧篇之Python高階應用；

• 階段五：人工智慧篇之機器學習；

• 階段六：人工智慧篇之實戰專案；
  

• 階段七：人工智慧篇之企業專案實戰（選修）；

• 階段八：人工智慧篇之架構實戰（選修）；

• 階段九：阿里雲認證；

• 階段十：職業素養。

  
  

PS注意：

1、看書

抓住工作之餘的任何時間看書，每天堅持兩個小時，最好把基礎中提到的這些技術知識點都看完。恆心很重要，有恆心者有恆產，不管你信不信，我反正信了。

2、讀論文

讀經典論文是最能提高你的技術逼格的方法，SSD、YOLO、LSTM、DQN 等等，每一個經典演算法都是一次技術飛躍，讀文章可以結合 Blog來看，當然也有很多翻譯文章，所謂 “前人栽樹，後人乘涼”，英文不太好的童鞋有福了。大多數的 Paper 都會附帶實現程式碼，這是 共享的時代。

3、用框架

深度學習相關框架要多用，Pytorch，TensorFlow，Caffe，都是開源的，很多新的演算法、文章都是基於這些框架實現的，必須熟悉。

4、敲程式碼

要理解的更深一些，或者加入自己的想法，定製自己專業領域的特殊問題，這就需要你在原來的基礎上進行修改，修改是再創造的過程，不管是資料的重新訓練，還是介面的不同呼叫方式，都是一種加深。

除了 看書之外，其他三個 Item 是需要目標來驅動的，以解決專案中的實際問題為出發點，這是最好的入門方法。

人工智慧就業方向有哪些？

朝著喜歡的崗位去學習相對應所運用的知識，不能面面俱到，但是一定要在某一塊領域精心專研，才能在該領域發光發亮。

就業方向：

• Python 開發工程師

• Python 資料分析

• Python 全棧工程師

• 爬蟲工程師

• Web 前端工程師

• 資料探勘工程師

• 機器學習工程師

• 深度學習工程師

• 人工智慧演算法工程師

選擇合適的學習方式

從企業的實力，企業的培訓方式，學員的反饋來評估一家培訓企業是否值得一去。也可根據培訓企業的指導快速高效的完成學習階段，相對而言，自學是一個不成系統消耗時間的學習方式，但也不可否認自學也是一種方式。

1、北風網的課程每個部分均有測試

保證學員的學習有效性，過關後才能進入下個學習階段。

2、北風網可提供就業範圍廣、薪資高潛力無限

3、北風網擁有全網最全、含金量最高的Python、人工智慧企業專案實戰

4、北風網具備阿里雲、工信部雙認證，含金量高

中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長。

據中商產業研究院大資料顯示，2015年中國的人工智慧市場規模達12億美元，預測將在2020年達到91億美元的規模，這意味著在未來幾年內，每年的增長速度都達到50%。

未來將只有兩種公司，一種是有人工智慧的公司，一種是不賺錢的公司，何去何從，應早有打算。

還沒有畢業或者剛剛畢業的大學生，這是一個難逢的機遇，新青年可以很快接受、理解新事物，學習能力也更強，既年輕又有興趣，相信有志者事竟成。

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在文章末尾呢小編厚著臉皮向伍老師給大家申請到一個福利：

現在開始可以申請0元試聽大咖授課啦！

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課程內容：

神經網路的基本結構

深度神經網路應用

Tensorflow介紹

神經網路案例

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這三個板塊將在課程講解中告訴你如何高效學習。通過實戰學習，以達到小白到人工智慧的思維轉換。

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