人工智能有什么工作?人工智能最早有谁提出?

人工智能之父有四个人，他们分别是艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯基、西摩尔·帕普特。

具体贡献：

1、艾伦·麦席森·图灵。图灵奠定了人工智能的逻辑，并且提出了图灵测试，计算机在5分钟之内回答的问题中，超过百分之三十被认为是人类做出的解答，让人工智能初步得到人们的认可。

2、约翰.麦卡锡。将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。

3、马文·明斯基。发明了能够模拟人类活动的机器人，也是最早的能够模拟人类的机器人。

4、西摩尔·帕普特。将儿童和人工智能以非常有趣的方式结合在了一起，从这里开始，科技与教育开始融合，对后来的教育影响非常大。

艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。

1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。

1954年6月7日，图灵吃下含有氰化物的苹果中毒身亡，享年41岁。2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下，英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。

图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。

1.AI架构师
AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。
信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。因此，合格的人工智能架构师将受到高度追捧，并且预期年薪很容易超过10万美元。
2.机器学习工程师
受到采用AI和ML的企业的高度追捧，机器学习工程师的平均年薪为114,856美元，其中优秀的工程师年薪高达20万美元。
每个智能企业都需要软件工程师来开发代码，并匹配一个数据科学家来收集、分析并从数据滚动的海洋中获取需要的内容。重要的是这两者协同工作以产生最佳的AI应用程序，但实际上，这两个角色很难相互理解。机器学习工程师需要成为这两个看起来疏远的两部分中间的桥梁。
3.数据科学家
数据是新的货币，数据科学家是其新的财务主管。这些人员收集、分析并理解极其庞大和复杂的数据集，从而为企业制定战略规划提供可操作的见解。
数据科学家的需求非常大，今天绝对每个企业都需要一位数据科学家。难怪数据科学家的平均年薪为120,931美元，而高级管理人员的收入远不止于此。如果您希望从程序员或软件开发人员的角色升级，那么，成为数据科学家是下一个重要的步骤。
4.商业智能(BI)开发人员
开发强大的人工智能应用程序在很大程度上取决于分析复杂数据和绘制图片，以显示业务发展方向。如果广告系列产生积极的结果或需要工作，商业智能就会显示出来。成为一名优秀的BI分析师需要非常敏锐的技术和分析技能，以及在建模、设计和维护复杂的基于云的数据平台方面的优势。
5.AI伦理学家
在现代数字领域中发现相关性的另一项非常重要的工作是AI伦理学家。人工智能渗透日常生活的规模之大，以及收集和交换的敏感信息之多，迫切需要划定一些伦理界限。AI伦理学家将是高薪人士，具有高级学位和成功记录的研究科学家和人工智能专业人员有望成为AI世界道德规范的守护者。

人工智能是现在比较前沿的专业，学习人工智能能从事的工作主要有以下几种：

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

1.人工智能，可以从事以下的工作。

2.计算机视觉岗位这也是人工智能领域非常火热的就业方向之一。

拍照的时候，相机可以自动地将人脸的画面进行识别和检测;P图的时候，可以针对人脸进行相应的美化处理(眼睛变大、涂腮红)等等。

当冷冰冰的机器能够感知到具体的影像，并且对此进行识别时，人工智能相当于为机器安上了一双眼睛，这种“神奇”的技术手段在岗位需求中自然会占有先机。

2.数据服务，大数据时代，人们在网络上获取信息变得更加丰富多元。但是因为数据量过大，人们搜索的结果可能不够准确。有人工智能进行干预，大数据的推算会更加符合搜索者的心意，搜索的结果也会更加准确。

数据服务还包括数据商为网络提供更加海量的数据支持，也为先进的人工智能算法提供了搭建模型的基础。

数据服务的就业前景十分广阔，也是人工智能毕业生比较青睐的就业方向之一。

3.智能教育，线上教育蓬勃发展，人们学习的方式变得更加多元。除了线下具体的实物教育之外，智能教育将教育的方式推向了一个新的高度。

智能教育通过在教育方式上加入人工智能的手段让人们获得知识的方式更加便捷。

4.学生在网络搜题的时候变得更加简单，甚至还可以获得相关知识点的推送。而且人工智还能帮助老师批改作业，不仅确保了准确率，同时也极大地降低了老师的工作量。

6.随着人工智能的逐步发展，智能教育将会变得更加先进，比如说为每个学生制定有针对性的学习方案，更加能够实现真正意义上的因材施教。

7.机器学习，机器学习是一种较为复杂的就业方向，其目的是让机器在大量的数据训练后学习如何更好地完成任务。这也是人工智能中最复杂、最核心的内容。

8.机器学习所要求的技术人才水平更高。目前，全世界的人工智能水平仍然处于弱智能阶段，想要帮助机器建立人脑的神经网络确实存在一定的难度。

学人工智能以后从事算法工程师，算法工程师是一个比较高端的职位。算法工程师的主要研究方向是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师通信基带算法工程师信号算法工程师。

图像识别工程师，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。

现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。

人工智能发展前景

人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。

当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

学人工智能以后从事：科研机构（机器人研究所等）、软硬件开发人员、高校讲师等。在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

人工智能专业就业前景

人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

图灵

阿兰·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912.6.23—1954.6.7），英国数学家、逻辑学家，被称为人工智能之父。 1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。

阿兰·麦席森·图灵，1912年生于英国伦敦，1954年死于英国的曼彻斯特，他是计算机逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准“图灵测试”，如果有机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人，现在人们为了纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为“图灵奖”。上中学时，他在科学方面的才能就已经显示出来，这种才能仅仅限于非文科的学科上，他的导师希望这位聪明的孩子也能够在历史和文学上有所成就，但是都没有太大的建树。少年图灵感兴趣的是数学等学科。在加拿大他开始了他的职业数学生涯，在大学期间这位学生似乎对前人现成的理论并不感兴趣，什么东西都要自己来一次。大学毕业后，他前往美国普林斯顿大学也正是在那里，他制造出了以后称之为图灵机的东西。图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可以读入一系列的零和一，这些数字代表了解决某一问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题。这种观念在当时是具有革命性意义的，因为即使在50年代的时候，大部分的计算机还只能解决某一特定问题，不是通用的，而图灵机从理论上却是通用机。在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简单的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样的思想确实是很了不起的。他相信有一个算法可以解决大部分问题，而困难的部分则是如何确定最简单的指令集，怎么样的指令集才是最少的，而且又能顶用，还有一个难点是如何将复杂问题分解为这些指令的问题。

1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。1950年10月，图灵又发表了另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。

这个人不是别人，正是上世纪50年代，图灵测试的命名者，计算机科学之父先驱阿兰·图灵。

在1950年的一篇论文《计算机器与智能》中，图灵写道：“如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。”尽管这个原始的图灵测试方法在之后的几十年中被不断完善，但是它启蒙式地开启了人工智能的研究领域。

他的这篇论文详细定义并解释了人工智能及其研究目的，发展方向，并驳斥了此前科学界及社会上普遍存在的反对观点，讲解通俗易懂，细致入微，有理有据，被称为人工智能科学的开山之作，直到现在仍有极重要的意义，几乎所有的人工智能教材都向读者强力推荐此文。