機器人取代數據科學家嗎？

四點原因告訴你機器人不會取代數據科學家

現如今是一個數據驅動的時代，和過去相比，各大企業都競相收集越來越多的數據，決策也越來越多的依賴於對數據的處理和加工的過程。而那些負責管理這些有著寶貴意見的數據的人員就是數據科學家，這也推動了全球對數據科學家的需求。

然而，隨著機器學習和人工智慧在工作場所中發揮的作用越來越大，有人認為數據科學家已經過時，不久就會被人工智慧所取代，這也引發了社會上的廣泛討論。機器人正在提供一種全新的、簡單高效的方式去自動執行那些現在數據科學家所做的與數據相關的工作。但是，新的AI技術真的會全部取代數據科學家的角色嗎？

在大多數情況下，未來數據科學家是否真的會被人工智慧所取代，現在下定論還為時尚早。像AI和深度學習這樣的技術已經存在了很多年，但仍有很長的路要走。直到最近，IBM，Google和Facebook等公司克服了一些技術瓶頸並實現落地生產，人工智慧才真正開始獲益。儘管這些公司是人工智慧技術的先驅者，但其應用範圍仍然非常狹窄。

事實上，AI和機器學習仍然有很大的局限性。在大多數情況下，面部識別和送餐機器人等人工智慧技術並不能很好的完成任務的決策和執行。如今的人工智慧在企業組織上還有很多複雜的問題亟待解決 - 這就是需要數據科學家的地方。

數據科學家就是負責分析問題和解決數據驅動問題的一群人。更重要的是，他們能夠找到數據不可用的原因，或發現機器人尚未輸入哪些數據。

然而，隨著技術的進步，越來越多的人質疑機器人是否有可能在不久的將來取代數據科學家。儘管時間會告訴我們答案，但仍有很多人認為，人工智慧若想完全取代數據科學家，仍有很遠的路要走，仍有很多困難要克服。

企業管理仍需要人的判斷力參與

將原始數據轉換為易於理解的數據的過程稱為數據整理，迄今為止人工智慧尚無法自動完成數據整理的過程，該過程仍需要人為的判斷，從而才能將原始數據轉化為對企業組織管理有意義的執行，並充分考慮企業組織管理的複雜性。

儘管機器人可以預測企業管理的趨勢和方向，但是無法理解每個具體數據對整個企業管理和每個不同、不相關個體之間的操作關係處理的作用。

企業組織產生的數據量過於龐大，單靠人類自身是根本無法滿足大量數據處理的需求的，因此自動化是時代發展的必然趨勢。但是機器人只是用於自動化數據的解析和可視化處理等較低級步驟的處理，幫助人類整理有意義的數據用於決策和管理。

但是在大多數情況下，仍需要人類來解釋和分析數據。同時還需要人類來為機器人編程。

與編程角色相似的方法

隨著計算機編程語言的進步，低級程序員的數量確實有所減少。然而，正如Rudina Seseri指出的那樣，隨著世界對計算機語言的適應力逐漸增強，軟體開發人員的總數還是有所增加的。面對編程工作的激烈競爭，也促生了越來越多更加專業的程序員，編寫出更加高級的計算機語言。

人工智慧的發展已在數據科學領域逐漸興盛起來，機器人自動執行較低級別的任務，並為人類專家留下更複雜的任何和問題去解決。因此，自動化的發展與人類解決問題的結合實際上是合作而不是威脅。正如全球企業增長諮詢公司弗若斯特沙利文諮詢公司(Frost&Sullivan)副總裁Andrew Milroy所言：「預期轉型所需的人力不足將會減緩技術的發展和自動化進程。所以，新技術只會破壞工作的論據是危言聳聽，人工智慧等新技術的出現也將創造新的就業機會。

現在安全，但需要調節適應

機器人會自動收集和清理數據，但是，從這些數據中分析並作出決策仍需要時間。目前，市場對數據科學家的需求仍很大，人工智慧正在為能夠理解技術並將其變成有意義的專業人士創造一個新的工作類別，企業也越來越多地招募數據科學家。

人工智慧的發展不僅不會對數據科學家的工作構成威脅，反而有可能成為數據科學家的的得力小助手，幫助數據科學家分析和運行比以前更複雜的數據場景。

據預測，數據科學家的作用也將從當前工作涵蓋範圍廣、職責模糊不清的現狀發展成職業方向更加具體的角色。人工智慧在自動化方面的優勢將促使數據科學家將注意力集中放在更多創造性的工作上。

美國信息技術研究和諮詢的公司高德納(Gartner)預測，未來數據科學家將促成新的職業規範準則。未來人才市場更多的需要那些有分析能力的員工，對這類員工的需求也將會大幅上升。預計這種轉型將創造出一類新的數據科學家，從而彌合了商業智能與嚴格分析角色之間的諸多差距。

AI的進步只會增加對人才的需求

Glasswing Ventures公司的創始人兼管理合伙人Seseri表示：「事實是，人工智慧的進展創造了前所未有的人才需求，數據科學家的需求和供應之間的巨大差距也逐漸顯露，這預示未來人才的培養方向。」

ForresterResearch公司預測，到2025年，在人工智慧認知發展的新時代，將會創造與數據科學、機器人監管以及自動化監控等相關的890萬個新崗位。現在比以往任何時候都更需要高技術尖端人才。

儘管現如今數據科學家這一新興行業的興起，但截至目前，還是只有少數高校畢業生以及數據專業人才才有機會接觸和獲得先進人工智慧技術和機器人學習等技術的相關培訓。這為數據科學家們提供了更多的需求，他們可以理解並將他們正在做的工作與AI和機器學習相結合，我相信這一需求在未來將會持續存在。

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