人工智能技术服务缺人吗-人工智能技术服务缺人吗知乎
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术服务缺人吗的问题,于是小编就整理了3个相关介绍人工智能技术服务缺人吗的解答,让我们一起看看吧。
随着多领域人工智能出现,为什么就业岗位没有出现紧张局面,很多企业仍然面临招人难?
对于这个问题,我个人的看法:
一、人工智能替代劳动力,就业岗位并不紧张,不少企业仍然有招工难的现象,这是并不矛盾的问题,通过人类社会的技术进步过程,可以看出一些规律:
1、蒸汽机的出现,是第一次工业革命的标志,以蒸汽为动力的各种工业设备,大量的解放了劳动力,机器生产取代了手工业生产的巨大变革,涉及人类社会生活的各个方面,对推动人类的现代化进程起到了不可替代的作用。
2、19世纪下半叶——20世纪初(人类开始进入电气时代)标志是电力的发明和广泛应用,德国人西门子制成了发电机,电器开始用于代替机器,成为补充和取代以蒸汽机为动力的新能源。随后,电灯、电车、电影放映机相继问世,人类进入了“电气时代”。生产效率以几何级倍数增长。设备自动化程度不断提高,工程师数量大大增长。
3、第三次科技革命的成果:原子能、电子计算机等的发明,美苏英法中成功地试制***。1***8年的计算机每秒可运算1.5亿次。80年代发展为智能计算机。90年代出现光子计算机、生物计算机等,人了进入信息化社会。
以计算机、微电子和通信技术为主的信息技术革命是社会信息化的动力源泉。
由于信息技术在资料生产、科研教育、医疗保健、企业和***管理以及家庭中的广泛应用,从而对经济和社会发展产生了巨大而深刻的影响,从根本上改变了人们的生活方式、行为方式和价值观念。特别是大数据的产生、处理、应用。举个例子,直观的感受大数据到底有多大,从人类文明伊始至今,所有的藏书数据量加在一起是1TB左右,而在中国,某一些超大型企业每天所产生的数据量就会超过20TB,这就是大数据的大。
其实人工智能已经开始大规模的替代人了,只是由于我们国家经济景气,各行业业务规模增长的太快,导致人力仍然供不应求,所以你还没观察到AI对于人工的替代。
举个典型的例子:
物流快递业是公认的劳动密集型行业,目前快递员也仍然是非常紧缺的岗位,各大快递公司都在哭招人难。但是这就代表了人工智能对这个行业没有贡献吗?
最早的物流业脱胎于邮政。我爷爷就是邮政的老员工。据他所说,早期邮政都是由邮政分拣员手工分拣,最熟练的员工(业务标兵那种)大概一小时可以分拣信件2000件左右。2000件/小时是什么概念呢,也就是说每个邮件从拿起、人工阅读地址、按地区归类,一整个步骤必须在2秒钟以内完成。而且,这个效率必须持续一整天,期间分拣员是完全没有功夫去喝水、上厕所,吃饭也只能在15分钟内解决。这还是特指信件的分拣,如果是现在我们常见的物流包裹,那速度绝对远低于这个数值。
如今,中国邮政的自动分拣系统可以轻松做到8000件/小时(含包裹),而且自动分拣系统可以一天24小时运作,不[_a***_]休息,效率是计算机辅助人工(计算机***的半自动化系统,比如喷码/扫码系统等)的6倍以上。那么对于原始的纯手工分拣,人工智能又带来了多少的提升呢?
我们来看一下大家相对熟悉的快递:2010年双11成交额仅0.52亿元,包裹数1000万件。而2018年双11,仅淘宝平台的成交额就达到2135亿元,共发送包裹58.6亿件,是2010年的586倍。这期间,全国快递的从业人员从2010年的53万人,上升到203万人,人数上升仅4倍。简单的计算可以得知,通过智能网络与计算机设备的大规模部署,让我国的物流系统的效率提升了120倍以上。
由于大规模的智能化设备投入,物流快递行业原来可能要新增1000万名快递员(估计数),但实际只增加了150万名快递员,这少招聘850万人(估计数),就是人工智能对于人员的替代。简单的说,在物流行业人工智能设备替代了至少850万个潜在工作岗位。
现实中的招工难,实际上代表着不那么缺人了,经济学中反直觉的例子比比皆是,这需要非常仔细的观察和缜密的逻辑思考。
祝你也有能拥有看穿表象,直指本源的能力。
UI设计行业真的很缺人么?前景如何?
前景肯定是好的,5G的应用普及推进物联网发展,未来人机交互、用户体验要求越来越高,因此UI大有用武之地,不同的是要跨终端,多模态交互场景。
UI领域已经一片红海了,2008年腾讯UI团队建立,陆续大公司也开始有UI岗位。如今10年,培训机构培训了大批的UI,目前市场上不缺初级UI人才,缺的是能利用设计达到商业变现,或提升业务转化的商业思维型高级设计人才,既要懂视觉又要懂交互、用户研究、产品,还要懂些运营,懂得运营才能懂得商业变现。加上互联网公司变化快,受政策影响较大,有很多不确定因素,很多企业活不过3年,像互联网金融,一条政策下来,今年很多公司倒闭了。现在一个初级UI换工作也要找3至4个月,人才太多了。
学习能力强,敢于面对互联网的变化带来的丰富性,能接受35岁就受年龄限制甚至失业的小伙伴可以接受挑战。就算当到设计总监也会面临40岁以上换工作也很困难,高不成低不就的困境。以上是从事UI10多年的设计总监给的建议,希望对您有帮助。
你肯定是对UI设计的市场“饱和”这事儿有误解~
所谓的“饱和”是指培训机构的填鸭速成产品饱和了,并不是设计师饱和了
你如果学PS,学AI,学DW,学3D……然后做东西靠参考靠抄袭,那饱和了,早就饱和了
你如果学的是设计基础,设计思路,设计方法,推动你的界面与交互设计……这种的如果不好找工作,那这一行真的不用再做了
作为一个初级ui……其实吧,你学一堆软件操作也叫初级,你学一堆设计思路方法也叫初级,那得看你是哪个初级~?第二种初级可比前一种初级起步工资高出去50%-100%,千万别当学思路方法那种是中级或者高级,那可是实打实的正经UI。反倒是学一大堆软件的,标准上来讲那都不叫UI,叫美工?或者叫软件操作员也可以,反正不是UI,更不是UI的初级形态
学对了路比什么都重要……
这个问题还是挺有意思的,我去年在一家培训机构了学一个星期,之后他们给我一个选择交两万块学三个月,后来我真的去了解一下这方面的行业,缺人这个是事实,但缺的不是新人,而是能上手的人。什么意思?你有能力做项目,你的想象力丰富,你的专业性强,你的抗压能力强(这个996是算很不错的了)我问了很多人,大多数都是做了半年这个样子就会跳槽或者转行,因为工资低,而且你不是唯一,现在UI真的更新人才太快了,你要技术过硬才能坚持下去,要不然还是不要去了
5G网络挺不错的,5G人才发展新思想***显示,到2030年5G将直接创造800多万的就业机会,学习5G就业前景广阔,就业的方向也非常广。毕业后学生可以在各大网络的分公司、子公司、产业园、互联网企业等从事5G通信运营、大数据标注员、大数据分析师、物联网工程师、物联网运维师、通信网络运营工程师、维护工程师、硬件产品测试工程师相关专业的处理、服务、应用和研究等工作。 =
从9亿网民中窥见学UI设计成热门趋势
中国互联网络信息中心4月28日发布第45次中国互联网络发展状况统计报告称,截至2020年3月,我国网民规模为9.04亿,其中,手机网民规模达8.***亿,我国网民使用手机上网的比例达99.3%,面对如此庞大的用户群体,对于竞争激烈的经营网站和应用的企业来说,只要抓住了这些用户,就抓住了市场。而用户体验就自然而然的成为产品设计的中心,因为所有人都明白,只要抓住了用户体验就能抓住市场!
而想打造完美的用户体验就离不开UI设计师,一时间全行业的目光都集中到UI设计师身上,UI设计师正成为行业炙手可热的急需人才。高薪高***的UI设计师自然吸引了无数年轻人的目光,然而想要设计出在风格泛滥成灾的众多产品中脱颖而出的产品却并非易事。目前行业中满足企业需求的能力过人的设计师少之又少。
如今,社会上各种UI培训机构和学校多如牛毛,对于渴望成为UI设计师的有志青年来说,在品牌杂多、实力参差不齐的机构和学校里选择正确的一个则是决定未来薪资和发展状况的重要选择。
零基础如何入门人工智能?
我是年初才开始学习人工智能的,这块有很多的知识需要学习,学习方式有两种:
1.书本学习
买2-4本关于人工智能的书籍,以其中的一本为主线,其他的书为参考进行学习,选择书的时候一定注意侧重点,0基础的学习一定要适合自己看懂的书,也就是看书的时候要能提高兴趣;等入门后,再看有难度的书;
2.网络学习
这种学习方式不论是网页还是视频都是比较直观,对问题的求解方面来说更加的精准;网页学习适合有一定基础的,而***学习适合各种层面的需求者;
如果网络***学习,可以在头条里搜索,或是去腾讯课堂,那里有很多的***教程,都是很实用的;
人工智能是一门新的学科,它是计算机学科的延伸,所以,如果仅是入门,了解一些我们日常的人工智能,比如语音识别、图像识别、导航定位等以及他们延伸出来的一些算法。
我觉得是可以的!只要您肯仔细的重零开始的认真的去学肯定能行的!不光是人工智能其他行业也是如此的!相比之下可能比那些有点基础又不专业的可能会学的更快。因为那些人有一部分是觉得自己很懂但是他也不专业,好多事都不会认真的听认真学。就好比有的学生一样,有的复读一年,考试还不如前一年,为什么呢!那就是他的那个骄傲的心在作祟!朋友们觉得我说的对的请给个赞!不过我只是发表我的个人意见,有不到的地方请见谅!我是“吃货喜欢我”如有不同意见的请在评论区相互交流!谢谢!
零基础也没关系,很多培训都是针对零基础学员的,可以看一下中公优就业,是具有20年的老品牌上市企业,师资在国内都是一流的,提供免费食宿、就业服务、就业指导、全程面授、项目实战等多方面服务,给予的保障也是最大的。
到此,以上就是小编对于人工智能技术服务缺人吗的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术服务缺人吗的3点解答对大家有用。
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