AI时代的学习之道
AI时代，程式化，重复杂，靠记忆和练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；而那些最能体现人的综合素质的技能，如面对复杂情况的综合分析，决策，审美，情感等；这将是人工智时代最有价值，最值得培养，学习的技能。
事实上，AI只是种算法，如有利用好AI为行业解决问题才是关键。显然单单掌握一种算法，离真正落地解决问题还有很远。你必须对行业有足够的理解，足够渗透，还要把问题拆得足够细。我们这个时代需要三种类型的人才。
第一类：AI科学家
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AI科学家，顾名思义AI科学家就是最懂算法的人，
第二类：行业专家
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他们是真正懂这个行业的人，可以把行业的所有问题全部描述清楚。但行业专家的问题是，他们会自我设限。
比如，商场这个问题上，行业专家认为首先应改把商场定位成为“高端”或“低端”然后开始根据定位去选择品牌。
但AI却不是这么思考问题的，不管你定不定位，怎么帮你赚到更多的钱才是它考虑的。毕竟商业的本质的如果利用现有的资源提高效率产生最大的回报，而非品牌是否高端。
或许行业专家们应该多了解下Eusk的“第一原理性”，如何突破行业限制，多问问行业的本质是什么？
第三类：AI应用人才
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事实上每个行业专家都有自己固定的思维范式，有时这种思维范式会阻碍AI化，这时我们就需要一个懂AI应用人才，让他们协调各方面的利益冲突，并洞察到你需要的商业根本需求。
虽然现在AI门槛正在急速降低，但现在AI人才还是非常稀缺的。根据领英的统计，中国大量AI人才只有两三年的经验，十年以上经验的AI人才十分稀少，而且集中在美国。AI还要有和实际数据打交道的经验。
正是因为AI的快速发展把AI科学家们推到了时代的浪尖，而实际上，AI科学家最擅长的是解决学术问题。因此让一个解决学术问题的人去解决这个时代最前沿的应用问题，这本身就是种错配。
应用方面就让应用方面的人才去解决吧。他们要了解算法同时了解行业的问题。
首先他要是个优秀的产品经理，他了解行业，能把握问题的关键所在，并能给出相应的解决方案。当然他最好懂点技术，懂点AI的知识，能知道AI的思维逻辑，成为一个半吊子的TF Boy（Tensorflow boy）。
所谓TF Boy就是现在google发布的一款机器学习开源框架—TensorFlow将机器学习的门槛降至非常低，如果大家有兴趣了解学习可以看下这个网站。
最后，他还需要是半个行业专家。
从这三方面出发经常使用AI+的思考模型思考问题，或许你就有可能成为在AI时代的公司最需要的那个人。
