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機(jī)器人取代數(shù)據(jù)科學(xué)家?四點(diǎn)原因告訴你這不可能

日期:2019-07-17   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:機(jī)器人取代數(shù)據(jù)科學(xué)家?四點(diǎn)原因告訴你這不可能 隨著技術(shù)的進(jìn)步,越來越多的人質(zhì)疑機(jī)器人是否有可能在不久的將來取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。 要點(diǎn) 在大多數(shù)情況下,未來數(shù)據(jù)科學(xué)家是否真的會(huì)被人工智能所取代,現(xiàn)在下定論還為時(shí)尚早。像AI和深度學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)已經(jīng)存……

機(jī)器人取代數(shù)據(jù)科學(xué)家?四點(diǎn)原因告訴你這不可能

隨著技術(shù)的進(jìn)步,越來越多的人質(zhì)疑機(jī)器人是否有可能在不久的將來取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。

要點(diǎn)

在大多數(shù)情況下,未來數(shù)據(jù)科學(xué)家是否真的會(huì)被人工智能所取代,現(xiàn)在下定論還為時(shí)尚早。像AI和深度學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)已經(jīng)存在了很多年,但仍有很長的路要走。直到最近,IBM,Google和Facebook等公司克服了一些技術(shù)瓶頸并實(shí)現(xiàn)落地生產(chǎn),人工智能才真正開始獲益。盡管這些公司是人工智能技術(shù)的先驅(qū)者,但其應(yīng)用范圍仍然非常狹窄。

事實(shí)上,AI和機(jī)器學(xué)習(xí)仍然有很大的局限性。在大多數(shù)情況下,面部識(shí)別和送餐機(jī)器人等人工智能技術(shù)并不能很好的完成任務(wù)的決策和執(zhí)行。如今的人工智能在企業(yè)組織上還有很多復(fù)雜的問題亟待解決-這就是需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的地方。

數(shù)據(jù)科學(xué)家就是負(fù)責(zé)分析問題和解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問題的一群人。更重要的是,他們能夠找到數(shù)據(jù)不可用的原因,或發(fā)現(xiàn)機(jī)器人尚未輸入哪些數(shù)據(jù)。

然而,隨著技術(shù)的進(jìn)步,越來越多的人質(zhì)疑機(jī)器人是否有可能在不久的將來取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。盡管時(shí)間會(huì)告訴我們答案,但仍有很多人認(rèn)為,人工智能若想完全取代數(shù)據(jù)科學(xué)家,仍有很遠(yuǎn)的路要走,仍有很多困難要克服。

企業(yè)管理仍需要人的判斷力參與

將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的數(shù)據(jù)的過程稱為數(shù)據(jù)整理,迄今為止人工智能尚無法自動(dòng)完成數(shù)據(jù)整理的過程,該過程仍需要人為的判斷,從而才能將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對企業(yè)組織管理有意義的執(zhí)行,并充分考慮企業(yè)組織管理的復(fù)雜性。

盡管機(jī)器人可以預(yù)測企業(yè)管理的趨勢和方向,但是無法理解每個(gè)具體數(shù)據(jù)對整個(gè)企業(yè)管理和每個(gè)不同、不相關(guān)個(gè)體之間的操作關(guān)系處理的作用。

企業(yè)組織產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量過于龐大,單靠人類自身是根本無法滿足大量數(shù)據(jù)處理的需求的,因此自動(dòng)化是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢。但是機(jī)器人只是用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)的解析和可視化處理等較低級步驟的處理,幫助人類整理有意義的數(shù)據(jù)用于決策和管理。

但是在大多數(shù)情況下,仍需要人類來解釋和分析數(shù)據(jù)。同時(shí)還需要人類來為機(jī)器人編程。

與編程角色相似的方法

隨著計(jì)算機(jī)編程語言的進(jìn)步,低級程序員的數(shù)量確實(shí)有所減少。然而,正如RudinaSeseri指出的那樣,隨著世界對計(jì)算機(jī)語言的適應(yīng)力逐漸增強(qiáng),軟件開發(fā)人員的總數(shù)還是有所增加的。面對編程工作的激烈競爭,也促生了越來越多更加專業(yè)的程序員,編寫出更加高級的計(jì)算機(jī)語言。

人工智能的發(fā)展已在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域逐漸興盛起來,機(jī)器人自動(dòng)執(zhí)行較低級別的任務(wù),并為人類專家留下更復(fù)雜的任何和問題去解決。因此,自動(dòng)化的發(fā)展與人類解決問題的結(jié)合實(shí)際上是合作而不是威脅。正如全球企業(yè)增長咨詢公司弗若斯特沙利文咨詢公司(Frost&Sullivan)副總裁AndrewMilroy所言:預(yù)期轉(zhuǎn)型所需的人力不足將會(huì)減緩技術(shù)的發(fā)展和自動(dòng)化進(jìn)程。所以,新技術(shù)只會(huì)破壞工作的論據(jù)是危言聳聽,人工智能等新技術(shù)的出現(xiàn)也將創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)。

現(xiàn)在安全,但需要調(diào)節(jié)適應(yīng)

機(jī)器人會(huì)自動(dòng)收集和清理數(shù)據(jù),但是,KUKA機(jī)器人維修,從這些數(shù)據(jù)中分析并作出決策仍需要時(shí)間。目前,市場對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求仍很大,人工智能正在為能夠理解技術(shù)并將其變成有意義的專業(yè)人士創(chuàng)造一個(gè)新的工作類別,企業(yè)也越來越多地招募數(shù)據(jù)科學(xué)家。

人工智能的發(fā)展不僅不會(huì)對數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作構(gòu)成威脅,反而有可能成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的的得力小助手,幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家分析和運(yùn)行比以前更復(fù)雜的數(shù)據(jù)場景。

據(jù)預(yù)測,數(shù)據(jù)科學(xué)家的作用也將從當(dāng)前工作涵蓋范圍廣、職責(zé)模糊不清的現(xiàn)狀發(fā)展成職業(yè)方向更加具體的角色。人工智能在自動(dòng)化方面的優(yōu)勢將促使數(shù)據(jù)科學(xué)家將注意力集中放在更多創(chuàng)造性的工作上。

美國信息技術(shù)研究和咨詢的公司高德納(Gartner)預(yù)測,未來數(shù)據(jù)科學(xué)家將促成新的職業(yè)規(guī)范準(zhǔn)則。未來人才市場更多的需要那些有分析能力的員工,對這類員工的需求也將會(huì)大幅上升。預(yù)計(jì)這種轉(zhuǎn)型將創(chuàng)造出一類新的數(shù)據(jù)科學(xué)家,從而彌合了商業(yè)智能與嚴(yán)格分析角色之間的諸多差距。

AI的進(jìn)步只會(huì)增加對人才的需求

GlasswingVentures公司的創(chuàng)始人兼管理合伙人Seseri表示:事實(shí)是,人工智能的進(jìn)展創(chuàng)造了前所未有的人才需求,數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求和供應(yīng)之間的巨大差距也逐漸顯露,這預(yù)示未來人才的培養(yǎng)方向。

ForresterResearch公司預(yù)測,到2025年,庫卡機(jī)器人,在人工智能認(rèn)知發(fā)展的新時(shí)代,將會(huì)創(chuàng)造與數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器人監(jiān)管以及自動(dòng)化監(jiān)控等相關(guān)的890萬個(gè)新崗位。現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更需要高技術(shù)尖端人才。

盡管現(xiàn)如今數(shù)據(jù)科學(xué)家這一新興行業(yè)的興起,m.twshmhelmet.com,但截至目前,還是只有少數(shù)高校畢業(yè)生以及數(shù)據(jù)專業(yè)人才才有機(jī)會(huì)接觸和獲得先進(jìn)人工智能技術(shù)和機(jī)器人學(xué)習(xí)等技術(shù)的相關(guān)培訓(xùn)。這為數(shù)據(jù)科學(xué)家們提供了更多的需求,他們可以理解并將他們正在做的工作與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,我相信這一需求在未來將會(huì)持續(xù)存在。

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