人工智能的本质是什么，AI算法工程师的高薪是否

2020因为疫情与经济局势的影响，不论对于在职人员还是应届生都是最近几年就业压力较大的一年，但AI工程师相关职位，确实比其他的技术类职位高出不少，算法工程师的薪资在科技公司中，基本是除去高管之外，薪资较高的职位了。类似于知乎等各种平台也在纷纷讨论，AI算法工程师是否已经过热？是否已经供过于求？AI算法工程师是不是会一直这样热下去？

01、为什么人类这么执着于？

要讨论这个问题，需要从我最喜欢的一部美剧，《西部世界》(the west world)，开始讲起。这部剧讲述的是在未来的某个时代，人类建立了一个可以为所欲为的“科技主题乐园”。他们制造出非常接近真人的机器人，供游客放纵。但后来机器人自我觉醒，反制人类。

这部美剧对于大多数人是在最近几年才观看的，但大家可能并不知道，这部美剧的最早版本发布于1973年。就全世界而言，1973年当时没有什么大数据，没有什么互联网，甚至当时的巨型计算机的运算性能，还不如现在一个耳机Airpods的运算能力。很难想象，就是在1973年，人们已经开始对人工智能有了如此“深切”的想象。

再往前说一些，在1956年达特茅斯的Workshop上，明斯基(Minsky)、香农(Shannon)等后来成为一代大师的科学家们，就已经提出了“Artificial Intelligence“ -- 人工智能。

所以我们可以发现，从1950年代开始，人们就开始研究人工智智能，从1970年代开始，人们就是把人工智能作为一个独立方向开始大力研究了。那么这个时候，大家一定会想一个问题，为什么人类这么执着于人工智能？

对信息基础了解的人会发现，当时大家对大数据、讨论分布式并不多。而人工智能却一直被各位科学家们、工程师们萦绕在心头，这一绕，就是70年。而人类第一台电子计算机距今也只有74年的时间。

恩格斯说过一句非常著名的话：“哪里有压迫，哪里就有反抗”。而人类对科技的追求，背后有一种逻辑是“哪里有繁琐劳动，哪里就需要优化提效”。这也是为什么人工智能会持续几乎电子计算机的整个历程。

“人工智能”这个词组，对于人类而言，从来就不是一项“技术”，也不是某段“代码”，它代表的是人类对于生产效率，对于自动化解决问题，对于解放人类生产力的追求。

02、AI指的是人类对于未知问题的追求

在70年代，当时AI研究最多的是“地图寻找路径”。现在我们每天用到的滴滴打车、高德地图，当时都归类为“AI应用”。

在90年代，人工智能研究领域是一个大家可能想象不到的方向——拼音输入法。对，就是现在大家使用的拼音输入法。现在咱们打字的效率已经非常高了，但是经历过“王永民五笔输入法”、“智能ABC”、“清华紫光输入法”年代的人，应该知道打字的艰难。

当时的拼音输入法效率极低，大家为了能快速打字，需要从“王土大木工” 开始背诵键位表，经过刻苦的练习才能快速的在电脑上打字。以至于当时有一个非常高薪的行业——“打字员”。

那个年代的一大批人，比如微软亚研、搜狗的研究人员，投入大量人力研究拼音输入法，才有了今天比较成熟的输入法。现在的“输入法“比当年的”智能ABC“智能化太多了，但是为什么现在大家不认为输入法是”AI“了呢？

因为在输入法这个地方，没有那么“繁琐“了，已经顺畅了，所以大家就把”AI“化转向了另外的场景。于此类似，我们每天其实会使用到非常多的AI场景，但是因为它太普遍了，以至于大家根本不会意识到这些曾经是/或者现在是 AI的重要方向。

例如：

每天的抖音给你推荐的视频，你是不是越看越爱看？

每次上淘宝，你是不是总能看到自己喜欢的东西？

网易云音乐中是不是依靠推荐歌单，你已经收藏了很多歌曲？

你的手机是不是能够自动识别你的脸部？

你的Office PPT或者WPS是不是能自动排版了？

……

（抖音视频推荐背后用到了大量的AI方法）

除此之外，还有很多领域。例如，外卖小哥怎么样较高效能送餐，我们每天使用的电，变电站如何能实现高效的变电，我们每天使用的各种电子设备里边的PCB板，怎么能自动化加速生产等，这些都是我们看不到的AI应用场景，而我们又是这些AI应用的受益者。

换句话说，当一个问题已经有了比较成熟的解决方案，那么它就会自动退出AI的研究领域，此时AI算法工作者的注意力又会关注在其他未解决的问题之上。

03、AI算法工程师高薪会一直持续热下去吗？

人工智能，AI算法工程师这个职位，也不仅仅局限于掌握特定的几个知识，然后这几个知识过几年过时了，这个职位就过时了。而是，随着社会的发展与生产力的进步，需要自动化、智能化进行的任务一定会越来越高级，而AI算法工程师，就是要解决这些问题的。

英文中有一个单词叫“the cutting edge”（刀切过的边沿，意思是前沿的），这个就很好的解释了AI算法工程师。企业在招你的时候，就是希望你做的事情是开创性的，需要被探索的事情。换句话说，如果一件事情已经变得非常正常，大家使用起来非常顺滑，那么这件事情在人类的认知里也就不属于“人工智能“的范畴了。

所以，如果你把自己定位成一个能使用AI工具，能解决目前一些AI问题的人，那么做这件事情的薪资大概率不会一直持续这么高下去，因为这些事情终有一天计算机会更加自动化、智能化的解决。

然而，如果你把自己定位成能够依靠自己的分析力与实现能力，将未自动化的、繁琐的任务智能化的人，你会发现，这个世界一直存在这样的问题。而因为你大力提升了生产效率，你所得到的回报自然也是高过常人的。所以，会持续存在一小部分人，这些人的目标为了更大得提升生产效率，这些人的薪资一定会高于常人。

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