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雷达卡
人工智能这个概念不管在什么样的领域中都非常的热门，不过人工智能也并不是什么新技术。早在计算机被发明伊始，科学家们就在考虑用计算机技术实现人工智能了。1946 年 2 月 14 日，世界上第一台电脑 ENIAC 在美国宾夕法尼亚大学诞生。1956 年，“人工智能之父”John McCarth 在达特矛斯会议上提出将 “人工智能就是要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样”。在如何实现人工智能这个话题领域，科学家们有着不同理念和想法。这些理念和想法后来被归结为人工智能三大主义。
1）符号主义
符号主义者认为人工智能源于数理逻辑, 可以通过在计算机上进行逻辑演绎的方式实现人工智能。在 1956 年首先使用 “人工智能” 这个术语的正是符号主义者。，在 20 世纪 80 年代，由符号主义发展出专家系统取得很大发展。人们在开发专家系统时发现其瓶颈，计算机没有常识储备：计算机并不知道什么是奥巴马，什么是美国，更不知道奥巴马曾经是美国总统。为了解决这个问题，人们开始构建常识知识库（简称常识库），常识库是一个包含了大多数人所具备的一般知识的数据库。后来常识库升级为语义网，而语义网是知识图谱的前身。现在符号主义整体进入冷寂期，但知识图谱作为符号主义的余脉依然活跃在学术研究和工业应用中。
下图正是符号主义为我们创造的工作岗位：知识图谱工程师，其岗位职责是负责建立和维护知识图谱。由于现在的知识图谱是从 Wikipadia 抽取信息，需要正确处理文本，因此知识图谱岗位需要具备一定的自然语言处理能力。
2）行为主义
行为主义借鉴了心理学的行为主义，认为智能就是 “感知－动作”，即感知外界环境并反馈正确的动作。实现 “感知-动作” 模型的基础是控制论思想，控制论在 20 世纪 40~50 年代就成为时代思潮的重要部分。行为主义一直致力于智能控制和智能机器人的研究。时至今日，具有“自己行走”、“搬运东西”和其他功能的实体智能机器人依然是研究的热点。下图是由大名鼎鼎的波士顿机器人公司研发的四足行走机器人 (人称大狗)。
当前行为主义并不是人工智能领域的主流，但正如符号主义有一个受人关注的延续 （知识图谱)，行为主义也启发了一个著名的分支——强化学习。在早期的控制论中，人们已经开始探索类似于强化学习的机制。强化学习关注决策者与其环境交互时所面临的学习问题，有点类似于 “感知－动作” 模式。不同点在于强化学习更强调学习，因此强化学习最终被归入了机器学习，成为机器学习三大模式（有监督学习、无监督学习和强化学习）之一。
3）连接主义
连接主义认为人工智能应模拟大脑连接结构，从而建立了神经网络模型。早在计算机诞生前，心理学家 W·Mcculloch 和数理逻辑学家 W·Pitts就提出神经元的数学模型。1948 年，首台计算机设计者冯·诺依曼也研究过神经网络。50年代末，F·Rosenblatt 制成了一层神经网络模型 “感知机”，神经网络从思想走向现实。但1968 年一本名为《感知机》的著作指出，线性感知机功能是有限的，它甚至不能解决异或这样的基本关系。神经网络的研究进入了低潮。
1986 年，Rumelhart 为首的研究小组提出了反向传播算法，使得能够逼近复杂函数 (当然包括异或) 的三层神经网络可以被训练。神经网络第二次兴起。1995 年，SVM 算法被提出，成为神经网络的强劲对手。神经网络进入了第二次低潮。
2006 年，Hinton (也就是 1986 年那篇反向传播算法论文的共同作者) 提出了用 AutoEncoder 初始化神经网络参数，再进行训练的方法，使得表达能力更强的多层神经网络成为可能。随后，多层神经网络在不同竞赛中取得了远比其他方法好的成果。神经网络第三次兴起。
在神经网络起起落落的这些年里，一位未来的王者开始登上历史的舞台，那就是机器学习。连接主义是机器学习中学习概念的重要思想源头，神经网络也是机器学习重要模型，机器学习则包含了更多的内容。现在，机器学习驰名当世、声名远扬，盖住了传统人工智能的风头，以至于很多人误以为人工智能就是机器学习。
人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中，尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师，但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。
机器学习热潮带来的职业机会
1986 年是令人振奋的一年。在这一年，反向传播算法问世，标志着连接主义的载体神经网络第二次兴起。也是这一年，Quinlan 提出了著名的 ID3 决策树算法，开启了学习道路的另一条分支。这条树模型的分支持续演化到了今天，依然在人类工业实践和学术研究中扮演着重要角色。后来，科学家们陆续将统计学的算法引入该领域，如回归和聚类；开始为机器学习建立了数学基础，如 VC 维；或者提出了新的算法，如 SVM 和 RandomForest。这些新思想、新算法远远超出了连接主义 “模拟大脑连接结构” 的原定义，再称之为连接主义已经不合适了，于是人们将神经网络和这些新思想新算法命名为机器学习。机器学习依然是 “要让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样”，即依然是人工智能的范畴。
在讲人工智能连接主义时，我们提到了神经网络第三次的兴起，源于Hinton 在 2006 年发表的一篇关于 “有效训练多层神经网络的方法” 的论文。由此神经网络极大地提升了自己的性能，尤其在图像和语音领域。多层神经网络结构效果太好了，以至于人们接受了 Hinton 提出的深度学习的称呼。深度学习从 2006 年第一篇论文开始，至今已占据了机器学习领域的主流地位，不过短短十年。深度学习的火爆，导致我们需要特别澄清深度学习和机器学习之间的关系：人工智能包含机器学习，而机器学习包含深度学习。
机器学习尤其是深度学习需要用大量的数据进行高效训练。这需要一个高效的机器学习平台。即使现在有了 TensorFlow 之类的开源机器学习平台，也需要工程师将其改造并部署到集群中，以让其高效工作。因此机器学习专门有一个机器学习系统方向，研究如何设计并实现高效的分布式机器学习平台。
在工作职位上，相关职位有：机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上，后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。
还有一个相关工作职位是算法工程师。这里所指的算法不是计算机基础算法（如动态规划），而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。由于近年来深度学习非常火爆，不少公司对于深度学习方向的人员需求迫切，于是产生了深度学习工程师的职位。
随着人们在机器学习领域取得突破，机器学习的思想和方法开始影响不同的领域。
1）数据挖掘
数据挖掘拥有很多定义, 其中一个比较有名的定义为 “一门从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学”。大部分人是通过一个案例认识到数据挖掘：这是因为沃尔玛通过数据分析发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段；没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。虽然这个故事很可能是假的（Teradata公司一位经理编出来的“故事”目的是让数据分析看起来更有力更有趣), 但是确实让不少人开始接触数据挖掘。
我们似乎能感受数据挖掘的企图心：从数据出发，建立一个类似现在机器学习那样庞大的科学体系。开普勒从第谷的大量资料中发现行星运动规律的历史，“啤酒和尿布”的故事，从数据中发现的相关关系将替代因果关系的宣言，是数据挖掘理论高度和实际应用的背书，是数据挖掘实现企图心的见证。一山哪能容二虎，数据挖掘和机器学习正面交锋了。它们之间有很多重合的地方，如下图所示。在重合部分的分类、聚类和回归上，机器学习有高层次的理论分析，有高效的训练方法；在非重合部分，机器学习有很多数据挖掘没有的东西，比如学习理论和强化学习。在机器学习崛起的背景下，我们很难说清楚数据挖掘区别于机器学习的独特价值是什么了。历史给机器学习加了冕。
在工作岗位方面，我们似乎看到很多数据挖掘工程师成了机器学习工程的别称，毕竟它们之间有太多的重合。但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘，机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进，数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。
2）推荐系统和广告系统
推荐系统和广告系统都是工业级的大系统，需要各个子系统相互协调配合，但都以机器学习建构其中一个核心子系统 —— 点击率预估 (CTR)。推荐系统和广告系统对现在的人工智能有很重要的意义。即便现阶段人工智能的几个创新点（人脸识别、对话机器人和无人驾驶等）失败，人工智能也不会面临“The winter is coming”的惨状，因为推荐系统和广告系统能直接产生收益。根据艾瑞发布的《2016Q1网络广告营收报告》，2016 年第一季度中国网络广告市场规模达543.4亿元。再加上收益不菲的推荐系统，人工智能社区能够全身而退，重新回到 “世界上最聪明的一群人，每天研究的是如何让人更多地点广告”时代 。
推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门，自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。
3）搜索引擎
搜索引擎更是一个工业级的大系统。不把搜索引擎、推荐系统和广告系统并列在一起，是因为机器学习并不是搜索引擎的核心部件。基于可解释和可控制的因素，搜索引擎的网页排序大量基于规则，而不是机器学习模型。同时信息采集 (爬虫子系统) 和信息组织 （信息检索子系统）等非机器学习部件都在搜索引擎中扮演着非常重要的角色。但机器学习在搜索引擎中也起了一定作用, 比如需要查询词的意图。因此，搜索工程师指的是负责搜索引擎的各个模块的工程师。
4）自然语言处理、计算机视觉和语音识别
自然语言处理要让计算机理解和生成人类语言，是机器学习和语言学融合的产物。自然语言处理的经典任务包括分词、词性标注、语法树解析、机器翻译和人机对话等等。5 年前，除了百度（百度很早就成立了单独的自然语言处理部门），大部分公司都不单独招聘自然语言工程师，而是将自然语言处理作为推荐系统、广告系统和搜索引擎的子模块。比如搜索引擎中的 query 分词就是一个典型的分词任务。近几年，由于大量的人机对话项目和少部分机器翻译项目的需求，导致很多公司开始单独招聘自然语言工程师。下图就是来自腾讯的自然语言处理的招聘职位，可以看出这个职位的要求就是做对话机器人。
计算机视觉要让计算机理解和生成图像，是机器学习和图像处理融合的产物。计算机视觉在深度学习大发展的今天，取得了巨大的突破。虽然计算机视觉的商业应用场景还在探索中，一些大公司和创业公司已经开始招聘计算机视觉工程师。由于最近几年计算机视觉的突破几乎都是由深度学习进步带来的，因此计算机视觉工程师需要有深度学习的知识和背景。
同样得益于深度学习的进步，语音识别也取得了突破。语音识别指的是将说话的音频转成文字的过程。随着语音识别的进步，一些大公司和创业公司开始招聘专门的语音识别工程师, 语音识别工程师的主要职责是负责建立和维护语音识别系统。市场上语音识别的训练数据非常少，收集和整理数据也是职责之一。
人人都在谈的大数据，为我们创造了哪些工作岗位？
与人工智能密切联系的领域是大数据。目前大数据在业界的概念比较宽泛，如 4v 、 5v 等 (IBM 咨询提出，大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值))，以至于 “人人都在谈大数据，但没人知道大数据究竟是什么”。 但在技术上，大数据技术的定义是非常明确的，指的是一系列处理和存储海量数据的技术。大数据技术的起点应该是人称 Google 三驾马车的三篇论文: Google FS、 MapReduce 和 Bigtable。受到这三篇论文影响, Doug Cutting 等人陆续改进其负责的 Apache Nutch 项目，于 2006 年完成了一套独立而完整的软件, 并将其命名为 Hadoop。其后大数据技术的发展如下图所示 (该图最早来源于微博)。目前最主流的大数据处理平台是 Spark。
大数据领域妖孽多, 业内人有一句戏谑：“凡是提 4v 的大数据都是骗子”。虽然这句话可能会得罪不少人，但鉴于不少人把 excel 级别的数据处理也称为大数据，我们还能说什么呢？
市场上对大数据工程师的需求非常迫切，其主要职责是使用开源大数据平台，建立和维护大数据集群。在某些公司，大数据工程师还负责公司内产生数据的收集、整理和入库。
人的数据分析，产生了哪些职位？
数据分析指的是是用适当的统计方法对数据进行分析，发现数据中规律，从而帮助业务发展。这个工作和数据很近，要求从业人员对数据敏感，和人工智能比较远。主要发挥人的主观能动性，而不是使用算法效能。数据分析的对象是人，而不是机器。
举个例子，漏斗模型是经典的消费者模型（如上图），如果网站改版之后，数据分析发现转化率变低，这就需要分析原因了，如是不是点击按钮不够明显。根据这些分析结果，能够持续优化网站。数据分析有自己的故事，“商业智能”、“数据驱动”和 “增长黑客” 都是数据分析饱含理想和格调的称呼。
结论
人工智能、机器学习、深度学习和大数据等概念关系密切，相互之间有很深的渊源，导致相应工作职位内涵重叠。例如深度学习工程师很大概率从事计算机视觉相关的工作，而计算机视觉工程师必须有深度学习背景和知识。
回到文章开头的问题，虽然人工智能的出现导致了某些工作岗位的消亡，但人工智能三大主义、机器学习、深度学习和大数据等新兴领域也创造了大量的新型的工作职位。这是人工智能深刻影响经济活动和社会生活的缩影，是这个时代的注脚。
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