AI时代的新职业，需要这4种思维能力

本期原文 

喜马拉雅的听友，你好！我是丁磊，欢迎来到我的AI课堂。

提到加速人类发展的几次工业革命，你会发现：

为了学会和工厂机器打交道，第一次工业革命，人类花了近100年的时间；

为了学会和电力打交道，第二次工业革命，人类花了50年的时间；

第三次工业革命，为了和计算机打交道，人类只花了30年的时间。

技术革命越来越快的同时，也有很多人因为跟不上发展而被“淘汰”，比如说，你就很难想象一个不会使用计算机的年轻人该如何生存。

现在，不管是互联网巨头的企业，还是马云、马化腾这些企业家，大家都认可人工智能就是下一代的技术革命了。

我的前老板李彦宏就曾不止一次的公开演说，人工智能是一个巨大的机会。我们每一个人或早或晚都会与人工智能协同工作，不管你是月薪3000，还是年薪百万。

因此，面对人工智能这个“抢饭碗”的家伙，我们应该如何应对呢？

在正式开始讲之前，我想先和你讲讲我与人工智能的故事。

我与人工智能的缘分开始于我在浙江大学学习期间，那时候我开始了解人工智能、机器学习和神经网络等这些领域。

当时，越来越多的富媒体数据出现在互联网上，我猜测接下来的使命是让计算机自动理解这些数据，所以我在申请博士学校的时候，我毫不犹豫地将当时冷门的人工智能作为专业方向。

在美国学习和工作期间，我对人工智能进行了深入地研究，先后服务了IBM、Expedia、Orbitz、PayPal等国际大公司，也成为了在硅谷将人工智能与商业运营深度结合的早期探路者之一，并且帮助我所在的公司建立起了人工智能系统和引擎，大幅度提升了全球数百万商家的盈利性和数亿用户的购物体验。

因此，我也受邀在哈佛大学和麻省理工学院这样全球顶级的高校做专题演讲。回国以后，我在百度金融任职首席数据科学家，负责金融领域的数据挖掘和变现，通过深度学习从海量的互联网数据中提取金融相关的变量，提升金融产品的市场竞争力。

在长期与人工智能打交道的过程中，我深刻地领悟到，适用于各个领域的人工智能是有共通之处的，它远不仅是一种技术方法，还是一套从应用层面总结、升华出的AI思维模式。而这套思维模式中最重要的是下面这四种思维能力：

第一种是数据力：得数据者得天下，AI思维建立在对数据学习的基础上，数据越多人工智能学会的东西就越多，人工智能做出的判断决策就越准确，越具有实用性。

第二种是预测力：预测的实现在于模型，模型其实类似于你的大脑，大脑通过习得的规律，可以快速分类新的问题，从而形成判断乃至做出预测。模型也是从数据中习得规律，从而做出判断和预测的。

第三种是决策力：当模型对新的场景做出预测后，你就可以通过业务优化的方法做出最优的决策。人工智能是为服务人类而生的，所以AI思维也追求最优的解法，这样做出的决策对你来说才是最优质的。

第四种是创新力：也就是在实际场景中落地人工智能，进行业务创新。其实现在很多领域都已经引入了人工智能，但没有产生很好的效果，这是因为它们没有找到合适的业务模式，导致不能在场景中真正实现落地。

总的来说，AI思维的基础在于数据，预测在于模型，决策在于优化，应用在于创新。只有数据、预测、决策、创新这四种思维能力同时存在，并行发展，人工智能的价值才能得以体现，AI 思维也才算是完整。

我在这个行业很多年了，发现提到人工智能，大众的认知普遍是机器人、无人驾驶、视觉识别、语音识别这些东西，但其实这些只是人工智能的具体应用，不过是人工智能的冰山一角。

但是，由于大家对人工智能不是很了解，在在很多人心里，这些局部的应用被当成了人工智能的代名词，这说明目前大家对人工智能的认识还是比较局限的。

人工智能不仅仅是一种先进技术，其核心意义是一种理解数据、做出决策的AI思维模式。AI思维模式不仅适用于企业的转型升级，也同样适用于每一个想在新经济格局中有一席之地的人。

所以，我一直在想，做这样一门课程，来改变大家对人工智能的认识，分享我对未来人工智能的理解。

在多年的行业经验中我也发现，过去对于人工智能认知的讲解，主要集中在吸人眼球的概念介绍层面，缺乏系统化的框架，在这门课程中，我想力争打破这种局限，我为你梳理了一份AI职业地图，从产品、市场、销售到供应、客服和管理，不管什么行业，都避不开这几类热门岗位，你不需要深入了解AI的底层技术，就能学会与AI高效协同的工作方法。

希望任何一个不想在人工智能新经济中落伍的人，通过我的这门课程，都能理解AI思维，并对你的工作和生活有所裨益。

欢迎订阅我的AI思维课程，一起开启人工智能的学习之旅吧。