人工智能

如今，许多公司都已经开始利用人工智能和机器学习，并且这些技术的影响只会越来越大。虽然这对于想要提高业绩的企业来说是件好事，但许多员工也担心机器人会在未来几年内取代他们的工作。

虽然人工智能可能会改变某些类型的工作，但它们永远不会完全取代人类的工作——你只需要知道如何维持并推销你的技能。来自福布斯教练委员会（Forbes Coaches Council）的成员们分享了一些技巧，让你可以在未来的职业生涯中获取所需的技能。

1. 学会理解数据的价值

虽然新的创新将要求每个人对技术越来越熟悉，但是这并不意味着每个人都能精通技术。而在学习计算和解释数据方面，技术则是一股很大的力量。这项技能将会见证劳动力需求的增加，并将有助于巩固作为雇员或潜在领导者的价值。——LaKisha Greenwade, Lucki Fit LLC

2. 学习，执行，教导，服务

神经科学家正在教导计算机直接从人脑中读出单词。近日，《科学》（Science）杂志的专职撰稿人凯利·塞维克（Kelly Servick）报道了预印本网站bioRxiv发表的3篇论文。在论文中，3个研究团队各自展示了他们如何将神经活动记录解码成语音。在这3个研究中，研究人员在进行脑外科手术的患者大脑上直接放置了电极，当他们听取语音或者大声朗读文字时，这些电极就记录神经元的活动。接着，研究人员尝试解读患者听到或说出的内容，患者大脑的电活动都转化成了某种程度上能够理解的声音文件。

第一篇论文发表在bioRxiv上，描述了研究人员向正在进行脑外科手术的癫痫患者播放语音的实验。需要指出的是，实验中采集的神经活动记录必须非常详细，才能用于解读。而且这种详细的程度必须在十分罕见的条件（比如脑外科手术）下才能达到，此时大脑暴露在空气中，电极直接放在上面。

当患者听取声音文件时，研究人员记录了患者大脑中处理声音部分的神经元活动。他们尝试了多种方法将神经元活动数据转化成语音，发现“深度学习”的效果最佳。深度学习是机器学习的分支，计算机可以在无人管理的情况下，通过深度学习来解决问题。当研究人员通过一个合成人类声音的声码器播放转化结果时，由11个听众组成的小组解读这些词的准确率是75%。

近年来，伴随人工智能、电子竞技等新兴产业的发展，新职业也层出不穷。人力资源和社会保障部初步确定人工智能工程技术人员等15个拟发布新职业。既有现在流行的人工智能、大数据等技术人员；也有不常听说的农业经理人、数字化管理师；还有离我们生活很近的城市轨道交通相关技术人员。

智能计算（Intellectual Computing，IC），也称计算智能（Computational Intelligence，CI）或软计算（Soft Computing,SC），是受人类组织、生物界及其功能和有关学科内部规律的启迪，根据其原理模仿设计出来的求解问题的一类算法。智能计算所含算法的范围很广，主要包括神经网络、机器学习、遗传算法......

人工智能正逐渐渗透进日常生活，而人们一边享用一边恐惧。日前，英国《自然·展望》杂志发表长文，叙述了人工智能正逐渐渗透进我们的日常生活，而人们正一边享用一边恐惧着，这种情绪下，正在大力推动下一场自动化变革的技术人员则需要直面一个严肃的议题：公众接下来究竟想要什么。

人工智能的目标就是最优化：在复杂环境与多体交互中做出最优决策。几乎所有的人工智能问题最后都会归结为一个优化问题的求解，因而最优化理论是人工智能必备的基础知识。

最优化理论（optimization）研究的问题是判定给定目标函数的最大值（最小值）是否存在，并找到令目标函数取到最大值（最小值）的数值。

要实现最小化或最大化的函数被称为目标函数（objective function）或评价函数，大多数最优化问题都可以通过使目标函数 f ( x ) 最小化解决，最大化问题则可以通过最小化 − f( x ) 实现。

实际的最优化算法既可能找到目标函数的全局最小值（global minimum），也可能找到局部极小值（local minimum），两者的区别在于全局最小值比定义域内所有其他点的函数值都小；而局部极小值只是比所有邻近点的函数值都小。

理想情况下，最优化算法的目标是找到全局最小值。但找到全局最优解意味着在全局范围内执行搜索。

目前实用的最优化算法都是找局部极小值。

随着企业和政府对网络安全的认识逐渐提高，虽然每年都有数十亿美元的资金投入到网络安全领域，但网络攻击事件仍然层出不穷，从2016年开始，黑客攻击开始了井喷。对于人工智能技术，尽管争论从未停止，但并不妨碍人们对它的利用。原因有三方面......

人工智能一词是在1956年的达特茅斯会议上被首次提出来的。作为一门新兴的交叉学科，人工智能在当今脑科学、认知科学飞速发展的基础下，被称为本世纪三大科技成就之一。目前来说，人工智能主要涉及计算机领域，它试图了解人类智能的实质，进而能够生产出一种媲美人类智能的软件系统、机器人、仿生人或者生化人，最后乃至能够全面超越当今人类的“新人类”。

大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。