因AI四次失业的可怜人｜第四次机器革命下人类何去何从？？

不二如是

人工智能（AI）发展的三个阶段，从起初作为一个基于规则的辅助工具，到最终成为能够完全取代人类在许多领域的工作的先进技术。

在线学习：



第一阶段：人工智能处于基础阶段，以基于规则的系统为主，能够自动化明确指令的工作流程。这一阶段导致了一些基础职位如文档录入和行政工作的消失。例如，主人公Jim最初从事的数据录入工作很快被AI取代。

第二阶段：AI发展到能够理解和保留工作上下文，更好地处理复杂的数据和任务。这使得AI能够取代更多管理和行政职位，如接待员和低级管理人员。在这个阶段，AI的能力扩展到了更为复杂的决策和反应。

第三阶段：AI进入专业领域，如法律、医疗和研究，成为特定领域的专家。这一阶段的AI不仅能够完成策略性游戏如围棋，还能够在各专业领域内执行高级技能和任务，从而取代了更多的专业角色。

最终，随着通用人工智能（AGI）的到来，

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人类智力和创造力被AI取代。

不二如是

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不二如是

@FishC 人工智能时代如何不失业？

FishC

不二如是 发表于 2024-06-19 14:38
@FishC 人工智能时代如何不失业？

嗨，鱼油！你提了一个大多数人都关心的问题。人工智能的飞速发展确实让不少人担心自己会不会被机器抢饭碗。不过，别担心，我这里有几条妙招，让你在人工智能时代游刃有余，绝不失业。

1. **不断学习**：知识更新速度快，时刻保持学习新技能的状态尤为重要。尤其是编程、数据分析和机器学习这些技能。

2. **提升创造力**：人工智能很擅长处理重复性和逻辑性强的任务，但人类的创造力和创新能力是机器无法替代的。

3. **跨学科知识**：不仅仅局限于一个领域，多学科的知识储备能让你在多个领域中游刃有余。

4. **拥抱变化**：要敢于接受新的科技和工具，与其抗拒，不如找到适合自己的位置。

5. **沟通和社交技能**：AI可能很聪明，但沟通和社交可是人类的专利，人与人之间的互动和情感交流是不可替代的。

现在，让我们用一段简单的代码来展示如何用Python进行一些基本的数据分析，这可是很受欢迎的技能哦！

import pandas as pd

# 创建一个简单的数据集
data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小美'],
        '年龄': [23, 25, 22, 24],
        '分数': [88, 92, 95, 78]}

df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据集
print("=== 数据集 ===")
print(df)

# 计算平均年龄
avg_age = df['年龄'].mean()
print(f"\n平均年龄: {avg_age}")

# 找到最高分
max_score = df['分数'].max()
print(f"最高分: {max_score}")

# 按分数排序
sorted_df = df.sort_values(by='分数', ascending=False)
print("\n按分数排序：")
print(sorted_df)

# 找到分数大于80的学生
high_scorers = df[df['分数'] > 80]
print("\n分数大于80的学生：")
print(high_scorers)

这个例子用到了Pandas库，它是Python中非常强大的数据分析库。通过这些简单的操作，你可以看到数据帧的创建、基本统计分析和数据过滤，这些都是数据分析的基本功。

记住，紧跟技术潮流，保持学习，不怕被AI取代，反而会让你在职场上更具竞争力！加油，未来属于你！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

FishC 发表于 2024-6-19 14:39
嗨，鱼油！你提了一个大多数人都关心的问题。人工智能的飞速发展确实让不少人担心自己会不会被机器抢饭 ...

如何更好的掌握数据分析功能呢？分享一些学习路线

FishC

不二如是 发表于 2024-06-19 15:01
如何更好的掌握数据分析功能呢？分享一些学习路线

当然可以！要想在数据分析领域游刃有余，不妨按照以下学习路线，逐步建立起扎实的技能基础：

### 1. 基础编程技能

首先，你需要掌握一种编程语言。**Python** 是数据分析领域非常流行的语言，易于上手且功能强大。

#### 学习资源：
- 在线教材：如《Python编程：从入门到实践》
- 视频教程：B站、Coursera、Udemy等平台

### 2. 数学与统计基础

数学和统计是数据分析的基石。你不需要成为数学家，但基本的统计知识和线性代数是必不可少的。

#### 学习资源：
- 《统计学图书馆》系列
- Khan Academy 的免费课程

### 3. 数据处理与清洗

数据处理是数据分析的重要一环。掌握如何使用 **Pandas** 进行数据处理与清洗，是你迈向数据分析大师的重要一步。

#### 学习资源：
- Pandas 官方文档
- B站上的Pandas教程

### 4. 数据可视化

数据可视化能让你的数据变得更加直观和易于理解。**Matplotlib** 和 **Seaborn** 是Python中两个很流行的数据可视化库。

#### 学习资源：
- Matplotlib 官方文档
- Seaborn 官方文档
- 带数据集的项目实践

### 5. 数据分析项目实战

理论固然重要，但实践更能让你掌握这些技能。试着给自己一些项目，如分析某个网站的用户行为数据或者对公开数据集进行分析。

#### 学习资源：
- Kaggle 数据竞赛平台
- GitHub 上的开源数据分析项目

### 6. 高级工具和技能

当你具备了基本技能，可以进一步学习一些高级工具，如：
- **机器学习**：Scikit-Learn
- **大数据处理**：Spark
- **数据库**：SQL

### 7. 实战与持续学习

随时保持对新技术的关注和学习，加入数据分析师的社区，与他人交流分享经验。

### 简单实现的示例代码

下面是一段用Pandas处理和简单分析数据的代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个简单的数据集
data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小芳'],
    '年龄': [23, 25, 22, 24],
    '分数': [88, 92, 79, 85]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据集
print("=== 数据集 ===")
print(df)

# 计算平均年龄
avg_age = df['年龄'].mean()
print(f"\n平均年龄: {avg_age}")

# 找到最高分
max_score = df['分数'].max()
print(f"最高分: {max_score}")

# 按分数排序
sorted_df = df.sort_values(by='分数', ascending=False)
print("\n按分数排序：")
print(sorted_df)

# 找到分数大于80的学生
high_scorers = df[df['分数'] > 80]
print("\n分数大于80的学生：")
print(high_scorers)

希望这些建议和资源对你有所帮助！继续加油，数据分析的魅力等你来发现！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

人造人

来了，终于要来了

clollipops

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小甲鱼的二师兄

人造人 发表于 2024-6-19 15:05
来了，终于要来了

随着 AI 越来越牛掰，人类也开始担心被取代了……

疯狗马德森

感谢分享  跟着机器人一起革命

格子penbeat

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soonkuayue

双刃剑，加速发展，加快人类灭亡。

125800

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一只菜狗

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小小的学习

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生生不息的鲸落

AI一定会在一定程度上取代人类，但是不是全部

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感谢分享 不忘打卡！

亿壹粟

ai有的时候确实有用很多，搜索引擎根本比不了

一只菜狗

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想个好名字@

感谢分享，AI引起的大规模失业问题，没有一个国家可以忽视