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上礼拜写过一篇文章「别拿程序员不当土鳖（哦，是土豪）」，里面有句话：
在我看来，从现在到2030年，程序员都是这个星球上最好的职业之一。之后呢？也许是人工智能的天下吧。
有读者问，2030年后程序员还能有活干吗？我觉得有，不过得是特别优秀的程序员。
1997年 IBM 的深蓝计算机战胜了世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫。
2011年 IBM 的沃森计算机在著名益智节目 Jeopardy! 战胜了此前从未有过败绩的人类选手。
2016年是人工智能历史上一个里程碑的年份，是一个时代的结束，也是另一时代的开始。Google 的计算机 AlphaGO 与围棋世界冠军李世石进行了荡气回肠的番棋决战，在这场宿命般的对决中，李世石赢取了无比艰难的一盘，也是唯一一盘胜局，人类最顶尖的围棋棋手以 1：4 败北，AlphaGo 震惊了世界。现阶段等级分排名第一的柯洁在微博上浩叹：棋道尽头谁为峰，一见狗狗都成空。
我是个围棋爱好者，从小喜欢下围棋，直到下不过比我小五岁的孩子，我才发现自己的智商不足以驾驭这种深奥的智力游戏，最终变成一个棋迷，最终把同时代的顶级棋手看到全部退役，才算停止了对围棋的关注。围棋的算路之深远，足以触底人类智慧的极限。小时候看棋书，复杂局部的计算，常常让我有一种被时间拖入黑洞的感觉，深邃，不可触达，无力感随之而来。所以，在阿尔法狗与李世石激战的前夕，我咨询了几个围棋高手，没有一个人看好狗狗。在这样一个算路领域，曾经被认为是人类智慧的巅峰，如今被具备深度学习能力的「狗狗」轻易击碎。
做为一个计算机领域的从业者，我一直相信，计算机迟早有一天会达到并超过人类的智商和能力，但总觉得那是一件很遥远的事。著名的发明家和预言家 Ray Kurzweil 预言：到了2029年，计算机至少会变得跟人一样聪明 —— 掐指一算，还有12年。当然，我觉得这个预言有点扯淡，为什么是29年，不是28年也不是30年呢？你看我就预言了2030年之前程序员是个好职业。30年，一个整数，表示了大概的年份，之后会怎么样，我没说。
非常谨慎的一个人！
如今，机器学习和人工智能的概念已经传播的到处都是，以至于你无法忽略它。再过几年，也许退休的程序员晚上去跳广场舞的时候，都在和大妈们讨论深度学习的事情。既然如此，为什么不去更早的理解和重视这个概念呢？
以我浅薄的观点，短期内计算机很难达到人类的认知水平，下棋赢了我们没什么，有本事给我上个菜啊。对于计算机来说，棋类总归是相对简单的 AI 问题，可以有算法，有规则，可以有浩如烟海的数据，可以深度学习。什么才是最难的呢？认知和理解。你去餐厅吃饭，服务员给你倒水上菜，看起来是个极为简单的行为，如果改成机器来做呢？机器首先需要去识别菜和餐具，然后把菜放到餐具上，再放到餐桌正确的位置上，这个难度是难以想象的大。机器需要知道菜和餐具的材质，颜色，形状和位置，了解拓扑结构，什么样的菜放到什么盘子上，正面和反面，凹和凸，固体和液体等等，这一切都完成了精准的识别，才能完成上菜这个人类几乎不费脑子就能做的工作。
按照狭义和广义来区分，下棋就属于狭义人工智能。侠义人工智能指在一个相对窄的、强逻辑性的领域内完成推理、分析和决策任务，类似的还有自动驾驶，智能推荐，搜索引擎，图形图像和语音识别等等。这方面的人工智能已经在持续改变我们的生活。广义人工智能呢？我觉得是认知能力和理解能力可以与人类相媲美甚至优于人类的计算机。一旦强人工智能出现，整个社会和分工会发生巨大的变化，那个时候，能否成为一个合格的程序员，或者是否存在程序员这个职业，都是一个疑问。也许，只剩黑客帝国里的「Oracle」和「Architect」也未可知。
程序员如何在未来的十几年内保持自己的竞争力呢？当然是去学习和理解人工智能了。
人工智能（AI）指人工制造出来的系统所表现出来的智能，领域覆盖极广。我们常说的机器学习是人工智能的一个分支，是实现 AI 的一个途径。大数据时代的深度学习（deep learning）又是机器学习的一个分支，是实现机器学习的一个途径。
最早深度学习是不受待见的。从理论上来说，学习模型的参数越多，容量越大，意味着它能够完成的学习任务越复杂。但是一般情况下，复杂模型的训练效率低，容易陷入过拟合（overfitting），因此早期人们很少采用。随着云计算和大数据技术的出现，机器的计算能力有了大幅度的提升，可以有效提升训练效率，训练数据的大幅度增加可以降低拟合风险，于是，深度学习开始得到计算机科技人员的青睐。而神经网络又是典型的深度学习模型……
总之很复杂，你懂的。我试探着问过一些在这个领域的神童和专家，研究下机器学习怎么样。神童们冲我微微一笑，说，不要奢谈研究，在这个领域取得一点创新都是极其困难的，做出点成果，也不一定有用，用好现有的成果就够了。
我觉得这个建议价值千金。
当然，听我得瑟是学不会深度学习的，下面是推广时间，有这样一门课，你要不要看看……
深度学习，是人工智能、无人驾驶、机器翻译、人脸识别所有这些「黑科技」背后的核心技术。掌握深度学习的工程师，将成为未来5年内 CTO 们争相抢夺的人才。
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