（刘雪峰）前段时间参加计算机学院研究生招生面试，翻开学生的简历，发现其中很多同学是从非计算机专业转过来学人工智能的。
他们的学习成绩都很突出，而且得过很多奖。
面试结束后，一位老师半开玩笑、半感慨地说，我们这几年是托了人工智能的福，计算机学院的生源质量一年比一年高。
正是由于人工智能相关的工作非常好找，因此，很多非计算机专业的同学也捧起人工智能的书，开始学Python，学习各种神经网络的编程。
网上有个段子（真实性未经确认）：
●摩根大通要求，如果投资经理不会Python，就下岗。
●某银行要求，从2018年9月起，所有的金融科技人员和投研人员都必须三个月内学会Python。
我们似乎已经进入一个全民学习人工智能的时代？
既然人工智能这么火，我们是不是都应该去学人工智能的算法和编程呢？
我的观点很清晰：
不是。
至于为什么，我想从两个角度来回答这个问题。
第一个角度是针对非人工智能、非计算机行业的人来说的。
这些人更应该做的，不是学习人工智能的算法和编程，而是要懂得如何利用好人工智能。
第二个角度是对计算机相关行业的同学来说。
他们要做的，不仅仅是要学会编程，而是要找到自己的核心竞争力。
本文我们阐述第一个角度。
加州淘金热
1848年1月，加州一个叫詹姆士的人在例行巡视河道时，意外地捡到了一个拇指指甲大小的金黄明亮的东西。
再抬头一看，俺的个亲娘喔，这些黄色物体竟遍布整个河床。
很快，黄色物体被证实为黄金。
消息不腔而走，周围的居民立马蜂拥而来。
到当年夏天，已有4000人成了职业挖金人。
这时的挖金人还非常容易赚钱，每天平均赚32美元（那时普通人一天收入还不到5美元）。
不过，在黄金的驱动下，事态很快就失去控制，仅仅在1849年初，加州就增加了近10万的外来淘金者。
很快，地表黄金被开釆殆尽，然后，人们就算在冰冷刺骨的河水中挖1000铲，也没法获得一粒金子。
再想采金，只能去地势更为险峻的落基山脉附近，或是借助大型机械向更深的地下挖掘。
这些工具简易的淘金者常常入不敷出，大多数最后落得个比挖金前还要贫穷和悲惨的下场。
不盲从的智慧
在淘金浪潮中，还有一些人，不是盲目追随淘金队伍，而是利用了淘金热带来的机会。
几十万淘金者是一个巨大的消费市场，他们喝水和吃饭的需求是固定的。有些人靠卖水和卖烤肉发财了。
他们当中最有名的，当属牛仔裤的发明者李维·施特劳斯。
1853年，他看见许多淘金工人的裤子容易磨损，就试着把积压的帆布做了一批低腰、直筒、臀围紧小的裤子，卖给旧金山的淘金工人。
穿着“李维斯牛仔裤”的淘金者
这种裤子，就是我们现在穿的牛仔裤的雏形。
这位犹太青年商人创造的牛仔裤王国，一直兴盛到了现在，即著名的牛仔裤品牌“李维斯”。
顺便说一句，加州淘金热时，一个叫弗莱德里希的青年也跑到西部，独辟溪径，开酒楼。
不同于苍蝇小馆，弗莱德里希的酒店走高端路线。
其中最有名的一家叫“北极圈”，因豪华的内设以及‘特殊服务”，在当地小有名气。
该酒店甚至做到了给每个客房配一杆天平，以方便淘金者直接用金子结账。
精不精明，方不方便？
最后，不少淘金者破产，弗莱德里希却赚得盆满钵满。
这位弗莱德里希，全名叫弗莱德里希·川普（Friedrich Drumpf）。
没错，就是现任美国总统川普同学的亲爷爷。
意不意外，惊不惊喜？
类似的例子还有比特币挖矿热，除了最开始的一批人发财外，后面很多人，都因比特币价格的狂泻而亏得一塌糊涂。
因此，我们可以得出两条经验：
•当一个能赚钱的机会产生时，往往只有先来者才能赚钱，后面一拥而上的人，往往是赔钱的。•因此，如果不是先来者的话，一个更稳妥的方式是，盯住这个机会所衍生的机会。
非专业人员应如何看待人工智能
有人说，按照上面的观点，既然第一批淘金者能挣到钱，那为什么不做第一批人呢？
因为，这个很难！
想要占据先发位置，往往需要在一个领域熬很长时间，还需要有极其敏锐的嗅觉，也需要很大的运气，这是很难重复的，可遇不可求。
这些突然爆发的新兴技术，往往是专业人员多年深耕的结果。
现在人工智能非常火爆，机器学习的技术门槛越来越低，从业人员自然也越来越多。
因此，对于一个非计算机专业、从头开始学习人工智能算法和编程的人而言，除非你的机遇和学习环境极好，否则，就和闻风而来的几批淘金者一样，顶多成为一个低级程序员。
非计算机专业的人应该做什么
但是，我们可以充分利用人工智能带来的机会。
例如，
一个学自动控制的同学，可以试着把人工智能的一些新的算法，应用在诸如机器人控制中。
一个学物流的同学，可以试着应用人工智能的知识来优化物流的配置。
一个学医学影像的同学，可以试着将人工智能和医学影像技术结合起来。
这些专业领域，需要结合人工智能的技术，进行增删、改变和优化，而这，就是这些领域的专业人才人的先发优势。
立足于自己的兴趣和本行，然后利用人工智能来帮助本行的发展，解决本行业的问题，是各行各业的人才面对人工智能浪潮的积极态度，而不是被人工智能技术本身所左右。
每个人都应该学神经网络的编程吗？如何正确利用人工智能的热潮http://t.zijieimg.com/2GQNPf/
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