迎来下一个黄金十年

创建具有重大意义的项目时，我会记录所有在其他人身上学到的以及自己在工作中领悟到的东西。这对我来说是必须的，因为需要处理一个项目中的许多内容(争论、准备、问题、模型、微调等等)，这容易让人忘记一些事情。

任务列表能指导开发人员完成下一步，促使你检查每个任务是否已成功执行。有时候，我们很难找到出发点，任务表也可帮助开发人员从正确的来源中获取正确的信息(数据)，以便建立关系并揭示相关的见解。

 

对于学习软件工程专业的女生来说，如果未来不想从事程序员岗位，那么也有不少岗位可以选择，比如产品经理(助理)岗位，测试岗位、交互设计岗位、运营岗位等都是不错的选择，另外也可以关注一下新技术所带来的岗位，比如大数据分析岗位就比较适合女生来从事，相关岗位的岗位附加值还比较高。

软件研发是一个系统的过程，随着当前工业互联网的发展，未来软件研发过程对于人才的需求也会进一步多元化，这也为大学生提供了更大的就业选择空间。实际上，在工业互联网时代，软件工程、计算机科学与技术、大数据等专业的毕业生，也会大量走进传统企业发展，传统企业基于技术平台(云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等)来进行行业创新，也是一个比较明显的发展趋势。

最后，对于计算机相关专业的女生来说，如果未来想有更好的出路，同时还想有一个较长的职业生命周期，那么可以重点考虑一下读研，通过读研不仅能够提高自身的人才层次水平，同时也会为自己打开新的就业渠道，比如从事教育和科研领域的相关工作等等。

 

语音欺骗AI软件Cons首席执行官

伪造品正成为一个严重(且令人震惊)的问题。黑客发现了伪造声音，图片甚至视频的方法。在某些情况下，后果是灾难性的。

2019年3月，一家英国公司的首席执行官在德国母公司打了老板的电话。他被指示将相当于243000美元的款项转移给匈牙利供应商。该请求被标记为紧急请求，并要求首席执行官立即执行。该请求的唯一问题是，该行的另一端不是他的老板。这是一款基于AI的软件，用于模仿老板的声音。

当我们称其为AI失败时，现实是AI软件获胜。

我们可以清楚地看到，人工智能并非没有问题。就业务而言，人工智能的实施仍然面临一些挑战。它们包括：

• 处理能力有限。尽管AI和ML具有巨大的潜力，但它们利用了大量的处理能力。大多数计算根本没有那么先进。结果，很难在非常特定的环境之外充分利用这些技术。
• 知识有限。只有少数人真正足够了解AI，可以向市场进行解释。这使采用率无法达到应有的水平，并且正在减缓增长。
• 缺乏信任。人与计算机之间总是存在一定程度的不信任。尽管关系在过去几年中有所改善，但像本文中概述的那样的失败并没有太大帮助。
• 数据安全性。为了使AI应用程序正常工作，这些系统需要访问数百万个数据点。这为黑客创建了可能的弱点和漏洞，以使其成为目标并加以折衷。

尽管面临这些挑战，但AI的美丽在于其智能和光彩。不仅世界上许多最伟大的头脑都致力于改善和完善技术，而且将其与机器学习(ML)结合使用时，您将获得自我加油的增长周期，其中每一个问题和错误最终都为更大的发展铺平了道路。效率，准确性和机会。说到机会，以下是我看到的一些最重要的机会：

• 使大数据变得容易。企业对大数据的问题之一就是寻找方法来理解它。由于要整理的信息太多，因此很难发现如何解释和应用发现。人工智能可以简化这一过程，并导致更好，更有效的流程。
• 优越的分析。某些AI系统可用于监视，检测和分析各种设置中的更改。企业可以使用它来密切关注竞争对手并了解价格变化，公关活动，社会参与等内容。
• 更智能的搜索。互联网使世界运转。尤其是，搜索引擎可以确定趋势并控制信息流。诸如Google之类的搜索引擎公司正在使用AI和ML来改变行业，并为客户搜索提供更准确，及时的结果。

AI完美吗?如本文中的故事所示，这真是不可接受!但是它功能强大且不断改进吗?是的。因此，当我们展望未来的一，三年和五年时，请记住，人工智能是一项正在进行的工作。为了达到我们想要的目标，我们必须在过程中不断地解决一些摩擦。

（编辑：桂林站长网）

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