內容來自 deeplearning.ai的 How to Build Your Career in AI 《如何建立你的 AI 職業生涯》。
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如今，很多人擁有閱讀和書寫的能力——已被視為理所當然。有一天，我希望，懂得如何寫程式語言，特別是為 AI 寫程式語言，也能成為這麼普遍的能力。
幾百年前，社會並不認為語言識字是一項必要技能。當時只有少數人學會閱讀和書寫，其他人則依賴他們進行閱讀和書寫。識字的普及經歷了數個世紀的演變，如今我們的社會因此更加富裕。文字促進了深層次的人與人之間的交流，而程式語言——則是人與機器之間最深層的溝通方式。隨著機器在日常生活中的角色愈加重要，這種溝通能力變得更加不可或缺。
傳統的軟體工程——也就是撰寫明確指示電腦執行特定步驟的程式——一直是實現程式語言識字的主要途徑。許多入門程式課程會舉例說明，如何開發一款遊戲或建立一個網站。然而，AI、機器學習和數據科學引入了一種全新的範式，讓電腦可以從數據中提取知識。這項技術提供了更好的學習程式語言的途徑。
每個星期天，我常常會到附近的披薩店買一片披薩。站在櫃檯後的老闆未必需要學習如何開發一款遊戲，或撰寫網站程式。除非是出於個人成長或學習新技能的樂趣。但 AI 和數據科學，對於這位披薩店老闆卻有很大的潛在價值。
舉例來說，一個簡單的線性回歸模型，可以幫助他更精準地預測需求，從而優化店內的人力安排和供應鏈管理。他甚至可以更精準地預測夏威夷披薩（這可是我的最愛！）的銷量，進而提前準備更多夏威夷披薩，減少顧客的等待時間。
凡是能產生數據的情境，幾乎都可以找到 AI 和數據科學的應用。因此，各行各業比起傳統軟體工程，更能從客製化 AI 應用和數據驅動的洞察中獲得價值。這讓 AI 程式語言的識字能力，比傳統編寫程式更加重要，能幫助無數人利用數據讓生活更加豐富。
我希望，構建基礎 AI 應用的潛力，比起開發傳統軟體更能激勵人們學習寫程式語言。如果社會能像擁抱讀寫能力一樣，接受這種新的識字形式，我們都將從中受益。
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