未來，人工智能會成為無所不在的公共設施

包冉

當前人工智能正在深刻改變世界，像水和電一樣逐步成為無所不在的基礎設施。

但人工智能不僅僅涉及技術，它也是對人類生活秩序的一次變革。

作為一門雜交學科，人工智能學習和研究的領域很廣泛，它與文本語言結合便成了自然語言處理，與圖像結合便成了機器視覺，與數據結合便有了數據工程師等等。這種廣泛的覆蓋度其實是好的，能夠給學生更多的選擇權。

目前在高端的人工智能領域，人才尤其是頂級人才非常匱乏，未來很長一段時間內，這個缺口仍會非常大。

相關數據顯示，目前全球從事數據挖掘、深度學習、大數據架構等人工智能相關工作的人才已達190萬，其中中國僅有5萬人;工信部教育考試中心副主任周明也曾向媒體透露，中國人工智能人才缺口超過500萬人，供求比例為1：10，人工智能領域的人才供需嚴重失衡。

同時，人工智能是涵蓋面很廣的專業方向，值得填報。該專業大學畢業后的就業方向，可以分為人工智能工程師、人工智能數據分析師、人工智能科學家等。

數據、算法和算力，是人工智能學習的三個技術基本點;通信、OS和芯片，是人工智能的三個應用制高點：法律、社會和心理，是人工智能影響人類文明的三個重要延伸——如上相關學科和學位，都很有價值。

但是單純研究人工智能技術和算法是不行的，目前創造價值的是將人工智能和各專業領域結合。所以，特別要提醒大家注意的是，不同的高校有不同的資源強項，牛唇要對馬嘴。

比如，商科比較強的學校，它開設人工智能專業，可能就會偏向管理流程優化、新零售的變革等內容;偏通信的高校講授人工智能價值倫理，可能就不如講智能網絡靠譜;偏理論研究的高校講授人工智能芯片開發，可能就不如偏技術的高校更有實驗資源與產業資源。

至于學習內容方面，數學、邏輯、物理等基礎學科很重要，本科階段一定要學好。

特別是數學，由于微積分和線性代數是理解人工智能算法的關鍵，大多數編程語言也依賴于代數和對離散數學的深刻理解，同時學生需要微分學、線性代數、統計學和基本概率的知識來理解最優化的概念，因此對于在大學階段有志于學習人工智能專業的同學們而言，可以在高中階段提前學習一些線性代數、概率、統計和微積分的知識。

此外，社會學、心理學和倫理學、法學等科目也很重要，一個毫無社會責任感的科學狂人，一定不是好的人工智能學家。

作為當下最熱門的專業，薪酬必然也很有吸引力。去年獵聘聯合GMlC（全球移動互聯網大會）發布了《2018 AI人才競爭力報告》，報告指出，AI領域從業者平均薪資高于互聯網行業平均薪資，最高季度平均年薪達33萬元，高出互聯網平均年薪近5萬元。

高薪資伴隨高要求。人工智能屬于高精尖領域，對于從業者的要求很高，所以本科畢業之后繼續深造是非常有必要的。

在人工智能領域，本科其實是一個打基礎的階段，更多專業知識是在研究生階段進一步學習的。本科階段的基礎打好之后，在一個開源開放的數字世界中，新人與老人其實處在同一條起跑線上。