AI 迈入职场，人类该如何保持竞争力？

AI（人工智能）这个术语最早是在 1956 年由约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出的。当时，人们对 AI 的定义是： 能够模拟人类思维过程的机器。

然而，最初的 AI 系统往往是基于人类专家知识的规则系统，这些规则由程序员手动编写。这种系统受限于人类专家的知识和能力，并且在处理复杂、不确定或模糊的任务时表现不佳。

在 20 世纪 80 年代末和 90 年代初，出现了一种新的 AI 方法，即机器学习（Machine Learning），它可以让 AI 系统从数据中自动学习模式和规律。其中最重要的是神经网络（Neural Networks），它是一种模仿人脑结构和功能的算法。 这种方法需要大量的数据和计算资源，而这些资源在当时是不可用的。因此，直到近年来，这种方法才得以广泛应用。

近年来，随着深度学习（Deep Learning）的兴起，AI 技术的发展取得了更快的速度。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以处理更大、更复杂的数据集，从而实现更高的准确性和更广泛的应用。深度学习已经被应用于语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了很大的成功。

此外，还有一些新兴技术，如强化学习（Reinforcement Learning）和迁移学习（Transfer Learning），也在不断发展。强化学习是一种基于奖励信号的学习方法，它可以使 AI 系统自主学习最优策略。迁移学习是一种将已学习的知识迁移到新任务中的方法，可以使 AI 系统更快地学习新任务。

总的来说，随着计算机性能和数据集的不断增长，AI 技术取得了飞速发展。从最初的基于规则的系统，到机器学习和深度学习，再到强化学习和迁移学习，人们对 AI 的理解和应用也在不断演变和改进。

值得一提的是，虽然行业里的专业人士对 AI 的理解不断加深，但普罗大众对 AI 的了解还是缓慢推进的，自从上世界 90 年代起，就有非常多的影视作品开始将 AI 作为故事发生的背景，并且尝试在其中讨论相关的伦理知识。

这些都是我在想到 AI 时，脑海中第一反应出现的影视作品（好像混进去了什么奇怪的东西）

随着这段时间 ChatGPT 与相关模型的火热流行，我相信已经有越来越多的朋友尝试研究如何在自己的工作中引入 AI。

行业中这样的言论更是屡见不鲜，大到有投资人在产业大会上表态「ChatGPT 对创业公司不友好，可能会影响创业公司的融资」，小到吃饭时听朋友谈起「自己用了一整个周末研究 MidJourney 进行二次元创作」， 我相信只有当各行各业开始尝试建立与 AI 的融合时，我们才能找到但我感觉，这种心态可能有点过于局限， 每当身边出现一款可能的革命性技术时，大多数人可能都会把他当做是对现有产品或技术的替代品，但其实我们忽略了新技术很难与已有技术完全相似（理想中完美的智能汽车可能并不是仅仅替代了驾驶员，而是为智慧城市带来了全面落地的可能性）。