李开复在《人工智能》里说过:人工智能将在未来取代一半人的工作,人根本不是机器的对手,他们不喊累、不闹情绪、犯错率极低。

他提醒中国的父母,必须让孩子慎重地选择大学的专业,因为弄不好,等他们毕业的时候,工作已经消失了。

作为日本乐天的“大家长”——创始人兼首席执行官三木谷浩史(Hiroshi Mikitani),有预见性地说,“十年后,世界将完全不同。我们人类提供的大部分服务将被人工智能取代。如果管理者没有意识到这一点,这将是一个大问题。”

于是乎他不惜花费时间培养自己的员工学习编程知识。

日本乐天危机意识超前:要求员工学编程

CEO三木谷浩史说,“如果你在丰田工作,你需要知道汽车是如何工作的,比如发动机的基本结构、悬架等。如果你在一家IT公司工作,你需要对与电脑相关的知识有了解。”

从2018年开始,日本乐天就将编程列入考核新招的应届毕业生的核心能力之一。公司为非技术工程类的员工组织了6个月的编程课,其中包含Java知识和网络架构的搭建,大约有260名员工参加。

在今年4月,公司将组织400名新员工参加3个月的编程培训,并在培训的以一场“黑客马拉松”作为毕业仪式。

虽然目前公司还没有明确说将编程培训覆盖到全员,但据该公司在几年前要求全员学习英语的力度,笔者猜测该公司想覆盖全员编程也是可以做到的。

毕竟日本乐天先前有全员英语化的成功落地经验:在一段时间里,员工必须挤出时间去上课,否则可能会被降职。成效很显著:员工们在英语水平测试中的得分远远高于全国平均水平。

该公司员工为保住饭碗而学习编程知识,可在中国,教育部已下令对2万名中小学生信息素养评测了。

全民学编程的时代已经来了!

抢饭碗,从中小学生开始

在教育部今年公布的《2019年教育信息化和网络安全工作要点》中指出,推广编程教育,推动中小学阶段设置人工智能相关的课程,推动大数据、虚拟现实、人工智能等新技术在教育教学中的深入应用。

今年要对2万名中小学生信息素养评测,推动在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育。

还提出,今年要对2万名中小学生信息素养进行测评。

早在2017年,新高考改革试点的浙江,在 7 科选 3 门参加高考的学科中,人工智能编程语言 Python 已经被纳入了信息技术学科,这意味着高考包含人工智能。

AI 界的大牛吴恩达认为,未来所有人都应该学习编程,而“是否会编程”很可能会成为扫盲运动的一项新标准。他提醒道:

“今天我们所处的时代,只有极少部分的人会编程,然而这些编写的代码都是针对大众用户的。但是,试想一下,如果每个人都会编程,也许某个角落里的夫妻店的老板为了本周的促销活动,就可以自己编写几行代码来定制他们的 LCD 显示屏。又或者丈夫编写一个简单的应用程序,发给他的妻子。虽然它唯一的用户就是妻子,但这跟如今给自己的妻子发一封邮件没什么区别。

扫盲运动的开展已经改变了人与人之间的交流。现在,人机交流正在变得越来越重要,可以预见,编程能力将会成为未来最深层次的人机交流的基础。所以我不认同那些认为世界上只需要几百万程序员的观点,在我看来,(几乎)每个人都应该学习编程,就像每个人都应该学习阅读和写作一样。”

那么在全民学编程的时代,作为程序员的我们,该如何保住饭碗呢?

全民编程时代,程序员该如何保住饭碗

目前学编程和几十年前的英语学习很像,之前英语专业是个香饽饽,会英语的少,英语从业者工作体面工资高。后来提倡全球英语化,将英语列为必修课后,几乎人人会些英语,英语从业者面临就业困难的问题。

据英语专业的同事说,在大学的语言鄙视链里,英语专业是最末的。

而现在外界风云动荡,作为程序员的一份子,很多人却仅是“当一天和尚,敲一天钟”的想法混日子。

只会但一种语言、只会业务的CURD,在一传统行业安逸地呆上五年六年,出来才知道世界已变化很多。曾听一位面试官对刚面试的五年“资深”开发经验的面试者的评价:他这五年是在传统行业里呆的,用的框架是十年前那一套,这样的“五年”开发经验还真赶不上毕业一年的新人。

还有随着各大互联网公司架构调整,进行一系列的裁员政策看出,这届程序员的好日子已然逝去。往后我们将面临更激烈、更年轻化、岗位更少的竞争。

7 月,华为一则薪资通知刷爆朋友圈:华为给8位博士应届生给予 89.6 万至 201 万的年薪。其中薪资最高的两位博士均研究人工智能相关专业。

而知名招聘网站Indeed最近发布的2019年最佳工作榜单里,机器学习工程师薪资排名第一,平均年薪高达146085美元。

作为机器学习的范式和方法论之一的强化学习,用于描述和解决智能体在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。

强化学习可用同一套算法搭配同一套参数解决多种不同的问题,有普适性。所以有人说,强化学习是强人工智能的希望。

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肖智清,清华大学工学博士。著有PyTorch 1纸质教程书《神经网络与PyTorch实战》,著有配套TensorFlow 2代码的强化学习书、TensorFlow 2算法书《强化学习:原理与Python实战》。scipy、sklearn等开源项目源码贡献者。近7年发表SCI/EI论文十余篇,多个顶级期刊和会议审稿人。在国内外多项程序设计和数据科学竞赛上获得冠军。

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