智慧時代已來臨，

與時俱進不能停。

要想未來謀生存，

學習技術練本領。

人工智慧時代的到來比我們想象的要快了不少。從AlphaGo贏了李世石，再到IBM的沃森醫生診斷準確率高於人類醫生，還有我們熟知的無人駕駛。看似許多人類職業都要被機器所取代。實際上高價值創造仍然屬於人類。高價值的創造是與人關聯的，它們要解決真實世界的問題，這些問題的性質定義，必須由人來參與。任何行業都不會被淘汰，只會被升級或取代。提高了效率和增加了人類的需求。人類是人工智慧的創造者，也是主宰者。

我認為：這個問題裡有一個關鍵詞是"人工智慧"！既然是有《人工》二字，自然而然地就知道了我們將如何謀生——去搞人工智慧的事情！跟上時代的步伐，才是能謀生的本領。

從人類的發展看，人類的文明是先由文化發展，便有了政治、經濟、軍事、工業、農業、科技、教育、醫療等等諸多學科！人類的發展不外乎是建立一個美好人類生存空間！

人工智慧也就是為了解放生產力！人們在科學的道路上，做了很多的償試。從工業革命到生產鬥爭；從原始生產到人工智慧。都是人類向文明邁進的步伐。

人工智慧時代就是用人的智慧去創造更多奇蹟！人的因素是笫一的。所以我們人類謀生還是要靠人們自己！！一個名詞不是人還在第一嗎？有什麼可怕的？都是人們創造的奇蹟嗎。做好自己就是了。

人工智慧時代，我們將如何謀生？這是一個很現實而實際的問題，當前正處於人工智慧發展階段，在資訊網路高度發達的當下，更應學會用腦思考，腦思考也成為未來謀生的手段，因為除腦之外的任何東西都可以透過機器實現，未來人工智慧時代，也是人與機器結合的時代，是當下人類邁向新人類，進行新開始的初級階段，只有用腦，才是人工智慧時代唯一的生存方式，若不用腦，那就是腦死亡，當然也無法生存。所以說，在人工智慧發展階段，要學會適應新事物，要學會轉變，慢慢逐步適應並融入，這樣才能適應真正的未來。

人工智慧時代如果說謀生的話，就是該幹什麼就幹什麼，因為還沒有到那種不跟人工智慧接軌就不能生存的地步，但是確實人工智慧是個發展的機會。就像現在資料上說的一樣，要不就能夠控制人工智慧，要不就能跟和人工智慧合作。要麼就是做那些人工智慧不能做的事情，比如說思考，比如說抉擇，比如說情感和感受。

人工智慧 - 特別是機器學習和深度學習 - 在2018年到處都是，並且不要指望在接下來的12個月內炒作會消失。當然，炒作將最終消亡，人工智慧將成為我們生活中的另一個連貫的線索，就像網際網路，電力和燃燒在過去幾天所做的那樣。

但至少在接下來的一年，甚至可能更長的時間裡，預計會有驚人的突破以及評論家的持續興奮和誇張。這是因為人工智慧承諾（或在某些情況下威脅）實現的商業和社會變革的期望超出了以往技術革命期間的夢想。人工智慧指向未來，機器不僅像工業革命那樣完成所有的體力勞動，而且還有“思考”工作 - 規劃，制定戰略和做出決策。人工智慧在更廣泛的社會中的應用 - 特別是涉及處理人類資料時 - 受到“黑匣子問題”的阻礙。大多數情況下，如果沒有徹底瞭解它實際上在做什麼，它的工作似乎是神秘而深不可測的。

要實現其全部潛在的AI需要得到信任 - 我們需要知道它對我們的資料做了什麼，為什麼以及在涉及影響我們生活的問題時如何做出決策。這通常很難傳達 - 特別是因為AI特別有用的是它能夠繪製連線並做出可能不明顯甚至可能與我們相反的推論的能力。新興的生活方式代表著新的市場需求，而有一些市場總在人們還沒有意識到的時候突然興盛，使早具慧眼的人賺了個盆滿缽滿。一部手機住家創業，轉發分享就秒結到賬。很多人做了一兩個月就月賺2萬多了，想創業的朋友加微信1152949657,帶你走向財富梳理這些商機不是一件難事，只要看看我們工作生活中的新鮮東西就行了。在2019年，我們可能會越來越重視旨在提高人工智慧透明度的措施。 今年，IBM推出了一項技術，旨在提高決策的可追溯性，使其成為AI OpenScale技術。 這個概念不僅可以實時洞察正在做出的決策，還有如何製作決策，在所使用的資料，決策權重和資訊偏差的可能性之間建立聯絡。

今年在整個歐洲實施的“通用資料保護條例”為公民提供了一些保護，使其免受那些僅透過機器對其生活產生“合法或其他重大”影響的決定。 雖然它還不是一個極其熱門的政治馬鈴薯，但它在公共話語中的突出地位可能會在2019年增長，進一步鼓勵企業努力提高透明度。

2、人工智慧和自動化深入到每個企業

在2018年，公司開始更加牢固地掌握AI能做什麼和不能做什麼的現實。 在過去的幾年裡，他們的資料按順序排列，並確定人工智慧可以帶來快速回報或快速失敗的領域，大企業作為一個整體準備好推進已經過驗證的計劃，從試點和軟啟動轉向全球部署。

在金融服務中，每秒數千個事務的大量實時日誌通常由機器學習演算法解析。 零售商精通抓取資料直到收據和忠誠度計劃，並將其提供給AI引擎，以找出如何更好地銷售我們的東西。 製造商使用預測技術準確瞭解機器可以承受的壓力以及何時可能發生故障或失效。

人工智慧將擴充套件到人力資源或最佳化供應鏈等支援職能部門，在這些部門中，物流，招聘和解僱等決策將越來越多地透過自動化來實現。用於管理合規性和法律問題的AI解決方案也可能越來越多地被採用。由於這些工具通常適用於許多組織，因此它們將越來越多地作為服務提供，為小型企業提供AI櫻桃。

3、人工智慧將創造更多的工作崗位而不是失去工作崗位。

正如我在這篇文章的介紹中提到的，從長遠來看，它不確定機器的崛起是否會導致人類失業和社會紛爭，一個烏托邦式的無用的未來，或者（可能更現實地）介於兩者之間。

然而，對於明年，至少在這方面似乎不會立即出現問題。 Gartner預測，到2019年底，人工智慧將創造更多的就業機會。

雖然自動化將損失180萬個工作崗位 - 特別是製造業可能會受到重創 - 將創造230萬個工作崗位。特別是，Gartner的報告發現，這些可能集中在教育，醫療保健和公共部門。

這種差異的一個可能的驅動因素是強調將AI部署在非手動工作中的“擴充”能力。倉庫工人和零售收銀員經常被自動化技術批發。但是，當談到醫生和律師時，人工智慧服務提供商已經齊心協力將他們的技術展示為可以與人類專業人員一起工作的東西，幫助他們完成重複任務，同時給他們留下“最後的發言權”。

這意味著這些行業可以從技術方面的人力工作增長中受益 - 那些需要部署技術並培訓員工使用它 - 同時保留執行實際工作的專業人員。

對於金融服務業而言，前景可能略顯黯淡。 一些估計，例如前花旗集團執行長潘偉迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估計，預測該行業的人力資源在五年內可能減少30％。 隨著後臺功能越來越多地由機器管理，我們可以很好地在明年年底實現這一目標。

在2019年，我們中的更多人將使用AI助手來安排我們的日曆，計劃我們的旅程並訂購比薩餅。這些服務將變得越來越有用，因為他們學會更好地預測我們的行為並理解我們的習慣。

從使用者收集的資料允許應用程式設計人員準確瞭解哪些功能提供了價值，哪些功能未被充分利用，可能消耗了寶貴的資源（透過頻寬或報告），這些資源可以更好地用於其他地方

因此，我們確實希望使用人工智慧的功能 - 例如訂購計程車和食品交付，以及選擇參觀餐館 - 正變得越來越精簡和易於使用。

隨著人工智慧科技的進步，越來越多的技術都融入了機器學習及深度學習技術，讓更多人能學習、探索並體驗人工智慧。