导读：
以摩根大通为例。它是美国最大的银行，也是在多个不同领域使用技术和AI算法的领先金融机构之一。该银行最近聘请卡内基梅隆大学机器学习系前主任马努埃拉·韦洛索（Manuela Veloso）担任其第一位AI研究主管。摩根大通的2018年技术预算超过100亿美元，AI将占到其中的很大一部分。
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原文翻译：
如果你碰巧在学习机器学习、数据科学、商业智能或者与AI相关其他领域的知识，那你是幸运的。虽然自动化在慢慢蚕食人类的工作岗位，但对AI人才的需求却在加速增长。招聘信息搜索平台Indeed的数据显示，与AI相关的招聘职位在过去三年里翻了一倍。
“要说职场的未来，人工智能（AI）和自动化将以某种方式，影响到就业的几乎方方面面。”求职网站Glassdoor的首席经济学家安德鲁·张伯伦（Andrew Chamberlain）说，“这些技术被用于流行的服务，比如美国银行的客服聊天机器人，Facebook的图片搜索，亚马逊为服装购物者提供的自动化建议。”
越来越多的行业和领域等待着被机器学习和深度学习颠覆与强化。如果你有志于利用你的AI知识开发颠覆性的技术，以下是几个值得探索的领域。
1.自动驾驶汽车——大众
在可预见的未来，AI算法将取代汽车里的人类司机。这项技术仍有挑战要克服，每隔一段时间，我们就会看到涉及自动驾驶汽车测试项目的车祸和事故。但在未来几年，该行业将消除这些缺陷，向市场推出自动驾驶汽车。他们正在寻找有才华的AI专家，帮助改进他们的自动驾驶汽车技术。
自动驾驶领域不仅引起了大型和新兴科技公司的兴趣，也受到了传统汽车制造商的关注，其中包括德国汽车巨头大众，它最近加大了对AI的投入力度。该公司拥有自己的AI实验室，在那里，大众的专家研究各种各样的项目，包括加强自动驾驶汽车观察周围环境和作出反应的能力。
2017年，大众与图形芯片制造商英伟达合作，发展其AI项目。2018年初，大众与自动驾驶汽车创业公司Aurora合作，加快自动驾驶汽车的开发。
2.银行业——摩根大通
在拥有大批高质量数据的情况下，AI算法能够有最佳表现。没有几个行业拥有和金融业一样多的历史和结构化数据。AI可以通过多种方式，帮助金融机构在向客户提供服务方面变得更有效率，比如检测和防止欺诈、算法交易和向客户提供银行服务。有很多金融科技创业公司从事于特定的AI解决方案，除此之外，我们还看到几家大型金融机构和银行逐渐向技术倾斜，收购创业公司和招募AI人才，开发自己的解决方案，以便在瞬息万变的市场上保持竞争优势。
以摩根大通为例。它是美国最大的银行，也是在多个不同领域使用技术和AI算法的领先金融机构之一。该银行最近聘请卡内基梅隆大学机器学习系前主任马努埃拉·韦洛索（Manuela Veloso）担任其第一位AI研究主管。摩根大通的2018年技术预算超过100亿美元，AI将占到其中的很大一部分。“展望今后五到十年，技术创新的步伐只会加快，人工智能、机器人技术、机器学习、分布式账本和大数据将塑造我们的未来。”摩根大通联席总裁兼联席首席运营官丹尼尔·平托（Daniel Pinto）说。
摩根大通已经向客户推出了几项由AI驱动的服务，包括使用AI算法帮助投资者作出更明智的投资和交易决定。
3.医疗——飞利浦
从让更多的人享受医疗服务，到更快、更准地诊断和治疗疾病，医疗机构开展各种项目，把AI应用于医疗保健。在飞利浦这家历史悠久的科技公司和领先的医疗技术跨国企业，你可以从事于AI解决方案，重塑整个医疗版图，包括帮助医疗提供商达成更好的疗效，以及帮助消费者管理自己的健康状况和采取更健康的生活方式。
飞利浦的重心是结合AI和其他技术，理解和适应不断变化的医疗需求，这被称为“适应性智能”。该公司的愿景不是用AI取代医疗人员，而是强化他们的能力，实现24/7全天候医疗，不管何时何地。
飞利浦首席创新与战略官耶伦·塔斯（Jeroen Tas）说：“通过流式数据为医生提供支持，解析数据，提供有效的可视化，从正常中发现异常，提供早期预警——在这些方面，我们能利用AI，帮助医生在正确的时候作出正确的决定。”
对于这一目标的实现，飞利浦处于非常有利的地位，因为该公司拥有为消费者、病人、医生和医疗机构开发软硬件解决方案的悠久历史。飞利浦还在医疗保健领域里拥有多年的AI研发经验。飞利浦已经推出了几个可行的、不同层面的AI解决方案，包括研究、诊断和治疗、家庭护理、人口健康管理。
例如，飞利浦的HealthSuite Insights平台能帮助数据科学家创建和访问高质量的健康数据来源，为诊断和治疗等不同用途建立分析模型。CareSage是另一个AI解决方案，提供预测分析服务。它综合不同的健康数据来源进行预测分析，从而帮助减少不必要的住院和急救。
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4.计算机视觉——松下
随着机器人和AI算法跟现实世界的互动越来越多，它们必须更好地理解周围的环境。计算机视觉是AI的一个子集，帮助计算机分析图像和视频的内容，区分不同的物体。计算机视觉是AI技术的重要组成部分，比如自动驾驶汽车、监控摄像头、社交媒体、医疗、银行和其他方面的AI技术。参与研发计算机视觉有一个好处，那就是你可以从事于不同领域的各种有趣项目。
日本电器制造商松下是积极参与研发计算机视觉技术的公司之一，与研究中心和大学合作开发深度学习技术。松下正在开展几个特殊用途的计算机视觉项目，比如让自动驾驶汽车更好地探测行人，通过高度细致的图像分析对水坝进行自动检查等。
5.网络安全——Palo Alto Networks
随着企业继续每天产生越来越多的数据，安全和IT团队发现越来越难以保护网络、防止数据泄露。据估计，企业平均每天必须处理2万多起安全事件。AI和机器学习可以帮助安全团队以极快的速度检查数据，发现需要由人类分析师开展进一步调查的预警行为。
这是一个快速发展的领域，很多公司利用AI来强化他们的安全系统，以满足市场日益增长的需求。Palo Alto Networks就是这样的一家公司。这家企业安全公司位于硅谷，在过去的一年里将AI整合到其网络威胁探测和预防软件中。
今年早些时候，Palo Alto Networks推出了行为分析器Magnifier，利用机器学习算法来检查网络流量，发现隐秘的数据窃取活动。该公司还从事于其他很多项目，四处物色AI人才。
6.情绪识别——Affectiva
近几年，由于自然语言处理（NLP）技术的进步，我们全都习惯了通过语音和会话界面来完成任务。无数人使用Siri、Alexa、Cortana、GoogleAssistant和其他AI助手来寻找问题的答案，设置闹钟，播放音乐，阅读邮件，购物，打开灯和空调，或者给门上锁和开锁。
AI聊天机器人和数字化助手的下一步是理解意图和情境，使它们能够进行更有意义的对话，完成更复杂的任务。这是很多大型科技企业和AI创业公司关注的焦点，他们全都在寻找合适的人才，帮助他们推动这方面的研发。Affectiva就是这样的一家公司。该公司从麻省理工媒体实验室分离出来，专注于打造能理解和响应人类情绪的AI。
2017年，Affectiva推出了一个AI平台，可以通过感知和分析面部表情来识别情绪。这项技术已经被用于几个垂直行业。该公司现在的目标是扩大其AI研发团队，将情绪识别技术从面部延伸到语音。
7.培训——Deeplearning.ai
如果说这个世界需要一样东西，那就是更多的AI专家。在不久的将来，很多工作将依赖于精通多个AI相关领域之人的技能和知识。
有几家公司招募AI专家开展教育项目，其中包括Deeplearning.ai。该公司由吴恩达创建，他曾是Google Brain的联合创始人，百度的首席科学家。吴恩达还是教授AI知识的老手，曾经和别人共同创建在线培训平台Coursera，推出了著名的机器学习入门课程。
吴恩达的新公司Deeplearning.ai将专注于教授深度学习课程。目前，深度学习是最受欢迎的AI领域。因此，如果你追求的不是金钱，而是分享你的知识，那么设计课程、把机器学习和深度学习传授给更多的人，这可能是最富有成效的AI技能运用方式之一。
原文发布时间为：2018-07-27
本文作者：车品觉
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