乡下人产国偷v产偷v自拍,国产午夜片在线观看,婷婷成人亚洲综合国产麻豆,久久综合给合久久狠狠狠9

    • <output id="e9wm2"></output>
    <s id="e9wm2"><nobr id="e9wm2"><ins id="e9wm2"></ins></nobr></s> 
    

    • 
    
    
      



    
      
        
      
            
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
            
            
      
                
      
                    
                
      
                搜索
            
      

            分享
                
            

            
            
            
            
            
            
            
            

            
        
      
    
      
    
      

    
      

    
      
        
      
        
      
        
      
        
      
            
      
                
      
                    
      未來哪些領域最賺錢？
      
                    
                    
                    
                    
      
                         開心就好xfd
                        
                        
                        2019-08-28
                        
                            
                        
                    
      
                    
      
                        
                        
      
                    
      
                    
                    
      
                        
      
                            
                        
      
                        
      
                            
                                
      
                                    
                                        
      

                                        
                                        

                                        
      昨天文章里的記錄片在最后幾分鐘又給了我一個比較深的印象，片尾突然出現了這么一段字幕——“因為自動化導致全球高達3.75億人需要尋找全新種類的工作?！?/section>
      關于人類的哪些工作將來會被機器替代、哪些領域或公司更值得投資，我早在兩年前的直播課說過了。
      不過前段時間我聽了李開復老師的一個關于人工智能投資機會的演講，里面有些內容還是對我有所啟發(fā)的，今天我來轉述一些相關內容：
      談到人工智能，每個人最關心的問題莫過于——哪些工作會被AI取代?
      對于這個問題，李開復老師有個明確的回答，他說：“任何大腦五秒鐘能夠決定的事情，機器都可以代你來做?！?/strong>
      五秒鐘能夠決定的工作崗位很多，最典型的莫過于收費員、交易員這類工作。
      ETC通道年底之前將完成90%的覆蓋；
      加油站已經是車主自己在機器上交錢；
      高鐵、動車站已經是自己在機器上購票；
      去餐廳吃飯已經是自己在餐桌上掃碼點菜、結賬；
      一臺機器不是取代一個人，而是等于5個人、10個人。
      機器還能做人不能做的事情，比如特斯拉一年可以收集2億英里的行車記錄。
      那以后人工智能會不會取代絕大部分人的工作呢？
      其實這一點倒不用太擔心，有些工作，機器是還是無法取代的，而且就算被取代，也會產出一些新的工作崗位。
      就說攝影師吧，機器是比人類更懂得處理照片，它們可以理解景深、構圖和光線，但它不會創(chuàng)造啊，它不懂得什么叫美啊。
      人工智能也可以寫文章，但它取代不了小說作家，它只適合寫那些股票點評、傳統(tǒng)新聞稿……
      同理，音樂家也不用擔心。
      也就是說：需要創(chuàng)意和審美能力的工作，是很難被人工智能取代的。
      所以你可以審視一下自己，目前從事的工作需不需要發(fā)揮你的創(chuàng)造力、思考能力、審美能力？
      如果需要的話那就暫時不用太擔心會被機器取代。
      還有一些職業(yè)也不用太擔心會被機器取代，比如心理醫(yī)生、護工……
      現在日本已經有很高級的陪伴機器人了，日本老人也很喜歡，但是機器就是機器，再智能的機器，也是沒有同理心的。
      所以像護士，甚至現在看起來好像不怎么光鮮的護工，以后不僅不會被機器替代，還會越來越受歡迎。
      因為人更需要的是有溫度的陪伴以及情感的交流，而人工智能永遠不明白溝通背后情感的可貴。
      所以，有些體力勞動崗位是很快會被機器取代的，但有些體力勞動反而會越來越受歡迎。
      那具體怎么辨別呢？
      很簡單，那些有同理心和情感交流的職業(yè)不容易被機器取代。
      所以你可以再審視一下自己，現在從事的工作需不需要發(fā)揮情感？
      好，還有哪些工作會被機器取代、哪些工作會更吃香我就不再闡述了，因為以前的直播課已經講的非常清楚了，有需要的人可以去回聽一下。
      接下來我們講講人工智能給我們帶給哪些投資機會。
      先問大家一件事，人工智能最需要的是什么？
      那就是海量的數據。
      也就是說，你要有千萬級別的數據量丟進去，才能把人工智能產品做出來。
      所以這就給了我們一個啟發(fā)，那就是：
      一個好的人工智能產品，一定要擁有千萬級別的數據才行。
      所以現在想創(chuàng)業(yè)的人，千萬不要去開一家研發(fā)人工智能產品的公司，因為你肯定干不過人家，再多錢也沒用。
      而像阿里、騰訊、百度、銀行、保險公司它們都有海量的客戶信息，這些將是它們未來最大的財富。因為將來它們要做人工智能將非常的容易也非常的有優(yōu)勢（實際上它們已經在做了）
      所以擁有千萬級別大數據的那些公司將來可以越做越大、越活越好。
      這又給了我們第二個啟發(fā)了，也就是：
      如果你從事的是技術類工作，一定要盡可能的想辦法去大公司上班，而不是去那些初創(chuàng)公司上班（所以應屆生有個好文憑還是很有用的）。
      因為以后只會大魚吃小魚，小魚長成大魚的機會只會越來越少，特別是科創(chuàng)類的公司。
      投資科技類公司也是同樣道理，買大科技公司的股票一定比買小科技公司的股票更安全更有回報。
      還有一件事，未來10年內，無人駕駛一定會得到普及。
      現在卡住無人駕駛進度的并不是技術能力，而是相關法律以及5G網絡。
      無人駕駛的相關交通法律已經在起草了。而我國預計在今年年底在50個城市建設超過5萬個5G基站。
      一旦5G網絡成熟，人工智能領域將會得到質的發(fā)展與飛躍。
      所以很多機器、汽車都需要大量的GPU、傳感器與科學家。
      做GPU、傳感器、人臉識別技術做的好的公司都在美國證券市場上市了。至于是哪幾家公司我就不方便說了，因為我不推薦股票，所以有興趣的人自己去尋找吧。
      至于科技專家這個一時也培養(yǎng)不起來，而且全世界都缺這方面的人才。
      但是一個頂尖的數學系或計算機系的應屆畢業(yè)生，只需經過六個月的專業(yè)培訓，就可以成為一名人工智能工程師。
      所以告訴身邊那些即將參加高考的人：如果可以，盡量報考數學專業(yè)或計算機專業(yè)。
      而且將來人工智能設備會越來越多，所以會有越來越多的機器需要維護與升級，所以硬件維修師、機器人編程工程師將會越來越受歡迎。
      好，最后我總結一下今天的內容：
      1、那些有“創(chuàng)意”、“審美”、“同理心”的工作崗位，很難被人工智能取代。我們應該盡量往這方面發(fā)展。
      2、科創(chuàng)類的公司一定是大魚吃小魚，不管是投資還是找工作，都應該盡量找大公司。
      3、人工智能會產生很多硬件需求，例如GPU、傳感器、攝像頭……可多關注這類硬件公司。
      4、人工智能需要很多科學家與相關工程師，數學專業(yè)與計算機專業(yè)的應屆畢業(yè)生是最佳培養(yǎng)對象。所以有條件的話，盡量讀這兩個專業(yè)。
      5、別再問我如何學習機器人編程語言或機器人維修了，也別問我具體要買哪只股票了。飯菜已經幫你端上桌了，怎么拿筷子需要靠你自己。
      今天的分享就到這，希望對你有所啟發(fā)。
      *每周三、五都會更新最新估值表： 
      
                                    
      		
                                
      
                                  
                        
      
                    
      



                
      
                
      
                    
                    
                        
      
                            
                                
        
                                    		
                        
        
                            
                
        
                
        
                
                
                
        
                
        


                

                
        本站是提供個人知識管理的網絡存儲空間，所有內容均由用戶發(fā)布，不代表本站觀點。請注意甄別內容中的聯(lián)系方式、誘導購買等信息，謹防詐騙。如發(fā)現有害或侵權內容，請點擊一鍵舉報。
        
                
                

                
        
                    轉藏
                    
                    
                    
                    
                    
                    
                        分享
                        
                        
                    
                    獻花（0）
                            
                
        
                
                
                
        
                    
        
                        
                        
                    
        
                
        

            
        

            
        

            
        
                
                
                
        
                
        
                    
        
                        
        0條評論
        
                        
                        
                        
        
                            
                            
        
                                發(fā)表
                            
        
                        
        
                        
                    
        
                    
                    
        請遵守用戶 評論公約
        
                    
                    
          
                    
        
                    
        
                    
        
                    
                
        
               
                
        
                    
        
                        類似文章
                        更多