图1:人工智能进入劳动力市场。(图片来源:©Can Stock Photo/yacobchuk)
两个多世纪以来，机器取代人类工人的前景一直是人们关注的问题:卢德分子在19世纪初摧毁了棉纺厂的机器，以抗议他们认为制造商的不公平做法。
虽然技术确实消除了一些工作类别，但历史上它也打开了其他的工作类别。汽车的发展对蹄铁匠，马车制造商和粪便清除专家，但也为汽车机械师、轮胎制造商和更多的人创造了职业。
但人工智能(AI)现在正威胁着取代作家、律师、医生，甚至(令人惊讶的)工程师等知识型工作者。没错，我们已经有足够多的律师了，但我们的职业呢?工程师职业的前景是否很快就能与工程师相匹敌竖石纪念碑送货员？
在桌游等领域，人工智能系统在过去几十年里一直在击败人类。国际象棋注定失败:IBM的计算机深蓝1997年击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。深蓝使用定制硬件以更快地执行搜索算法;最近，重点转向了运行在低成本标准硬件上的软件解决方案。2009年，一个在手机上运行的程序甚至达到了特级大师的水平。
围棋是一种古老的中国游戏，在围棋中，胜利取决于棋盘上的地盘，它被认为是一种更为严峻的考验，因为用蛮力方法——构造一棵包含所有可能走法序列的搜索树——是行不通的:围棋的搜索空间是一个“googol”(10)One hundred.)是国际象棋的两倍。
最后，这并不重要:在2016年AlphaGo来自DeepMind(现在已经是谷歌的一部分)的消息击败了欧洲冠军;一年后，它以三比零的比分击败了世界上最好的选手柯洁。
这些发展对工程专业意味着什么?
工程师们已经在日常工作中使用了许多计算机工具:WEBENCH，例如，包括帮助工程师生成、优化和模拟多个应用领域的设计的软件:有源滤波器、放大器、电池充电器、LED控制、电源、传感器等。模拟设备提供类似的工具，以帮助设计人员使用数据转换器和射频电路等。
事实证明，将人工智能应用于工程任务是困难的。设计一个电路需要应用物理定律，在存在已定义的约束条件下，如成本、时间、功耗和尺寸。在此之后，成功取决于由过去经验提供的一系列判断:在人工智能中，这意味着在一个大数据集上训练系统。
然而，几乎所有的人类知识都是非结构化的，并且以自然语言的形式存在:工程示例包括数据表、应用程序注释、图像等等。
研究人员正在努力让人工智能系统能够访问非结构化数据。例如，IBM的沃森可以分析自然语言文档并回答自然语言问题。亚马逊、苹果、微软、谷歌和许多初创公司也在解决这个问题。
结果，计算机正在执行以前由熟练人类完成的其他领域的任务:例如，许多领域日常运动的报告来自美联社(AP)的数据都是电脑生成的。在法律领域，LegalMation使用沃森提供一套回应发现请求的草稿;该公司声称，这些材料与律师助理或初级助理制作的材料类似。
工程师们也开始受益于一些人工智能驱动的工具。富士通包括人工智能模块作为柔性技术计算平台(FTCP)的一部分，他们的集成开发平台，它将为各种设计任务，特别是印刷电路板布局提供帮助。
图2:富士通的FTCP将包含AI功能，以协助PCB设计师。(图片来源:富士通)
到目前为止，人工智能的进步正被用来解放人类律师、医生、记者和工程师，让他们能够执行更高价值的任务。这些领域的从业者并不过分担心最近的文章在《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)上发表的一篇关于人工智能入侵放射学的文章得出结论，即使人工智能能够比人类更好地完成某项任务，比如图像分析，也不会让放射学家被淘汰。相反，它将给放射科医生更多的时间进行其他关键活动，比如咨询其他医生的治疗策略。
长期来看，随着人工智能系统变得更加强大，一些乌云开始出现。
把游戏。起初，在人工智能程序中植入来自数百万人类游戏的数据被认为是获胜的组合。现在，人类部分正在逐步被淘汰，取而代之的是从基本原理开始的机器学习:允许程序使用深度学习(deep learning)做出自己的判断。深度学习是一种模拟人类大脑内部过程的神经网络技术。系统只被赋予游戏规则，并通过与自己对抗来学习。通过这种方法，AlphaZero和AlphaGoZero迅速超越了传统训练的对手:AlphaGoZero只用了40天。
与国际象棋相比，工程设计有更多的规则和约束，但将它们公式化并收敛于最优解决方案似乎主要是处理能力的问题。
许多分析人士预计，摩尔定律将在2025年左右结束。对于标准架构来说，处理能力的同比提升可能没有那么显著，但制造商们正在开发新的ai友好型芯片:英伟达的芯片DGX-2，例如，它针对深度学习进行了优化，可以达到2,000 TFLOPS(每秒万亿浮点运算)。随着这种处理能力的普及，越来越多的工程任务将由人工智能系统完成。
顺便说一句，英国广播公司(BBC)有一个网站，根据牛津大学(Oxford University)和德勤(Deloitte)的研究，可以帮助你评估未来20年你的工作被自动化的风险。
在自动化面前，要求员工发展创造性和原创想法的角色具有显著的优势。对社交能力和谈判技巧要求较高的职业，比如管理职位，被机器攻击的风险也要低得多。如果你是见识短浅的老板现在看来你的工作相当稳定。
下表显示了一些工程职能的概算。技术人员,当心!
工作 |
自动化可能性(%) |
职级(366个职位中) |
电子工程师 |
13 |
274 |
电气工程师 |
10 |
280 |
电子/电气技术员 |
83 |
79 |
质量专业 |
7 |
298 |
程序员/软件开发 |
8 |
284 |
最安全的事业?酒店或酒吧的经理或老板- 0.4%的自动化风险，以防你不知道401(k)退休后该怎么办奇点的到来。
了下:工业自动化
