大量房屋的描述及其价格，尝试预测你自己家房子的售价。

无监督学习人类和大多数其他动物学习，是在其生命的前几个小时、几天、几个月和几年，以没有人监督的方式学习：我们通过观察和得知我们行动的结果了解世界如何运作。没有人告诉我们所看到的每一个对象的名称和功能。我们学会非常基本的概念，比如世界是三维的，物体不会自行消失，没有支撑的物体会往下落。当前我们还不知道如何在机器身上实现这一点，至少无法达到人类和其他动物的水平。缺乏用于无监督或预测学习的AI技术，是限制当前AI发展的原因之一。

这都是AI是经常使用的方法，但是对于任何计算设备而言，都有很多从根本上无法解决的问题。这就是为什么即使我们修建出了拥有超越人类智慧的机器，这些机器仍然能力有限。这些机器可能在下国际象棋时打败我们，但却不知道在淋雨时躲进屋里。

未来的工作

随着AI、机器学习和智能机器人变得越来越普遍，在这些机器人将在制造、培训、销售、维修和车队管理方面担任新的岗位。人工智能和机器人将能够实现今天难以想象的新服务。但很显然，医疗保健和交通运输将是AI第一批颠覆的行业。

年轻人只要调整职业目标，就能够享受AI提供的大量的机会。那么，我们如何为尚不存在的工作做好准备呢？

如果你是学生：

数学和物理是学习人工智能、机器学习、数据科学以及许多未来工作的基本方法的地方。选修所有你能够选修的数学课程，包括Calc I，Calc II，Calc III，线性代数，概率论和统计学。计算机科学也是必不可少的，你需要学习如何编程。工程学、经济学和神经科学也会有所帮助。你也可以考虑一些与哲学相关的领域，例如认识论——这门学习研究什么是知识、什么是科学理论，什么是学习。

选修这些课程的目标不是简单记忆。作为学生，你必须学会如何将数据转化为知识。这包括基本的统计学，还包括如何收集和分析数据，注意可能出现的偏差，并小心因为这些偏差在处理数据时出现的误差。

请教你学校的教授，他或她可以帮助你，使你的想法变得更加具体。如果他们的时间有限，你也可以请教高年级的博士生或博士后。

读博士。不用管学校的“排名”，在那些从事你感兴趣的研究中，找一位信誉良好的教授，或选择一位写了你喜欢或敬佩的论文的人。申请这些教授所在的学校的一些博士课程，并在申请信中提到你愿意与这些教授合作，但同时也愿意与其他人合作。

参与研究你感兴趣的与AI相关的问题。开始阅读关于这个问题的文献，并尝试用不同于以前的思路去解决它。在你毕业之前，尝试写一篇研究论文，或者发布一个开源代码。

申请侧重产业为的实习机会，获得关于AI在实践中的工作经验。

如果你已经就业，但想要转向从事与AI有关的工作：

在网上有大量关于深度学习的资料，包括讲座、在线教材、教程和机器学习相关课程。你可以报名Udacity或Coursera课程，阅读Yoshua Bengio、Geoff Hinton和我合著的Nature论文，还有刚刚出版的《深度学习》这本书，作者是Goodfellow，Bengio and Courville，以及我最近在巴黎法兰西学院的讲座（有英语版本）。

当然，你也可以考虑重新回到学习，那么就参考我上面说的内容。

展望未来

越来越多的人类智力活动将与智能机器一起进行。我们的智慧是我们成为人的根本，AI则是这种属性的延伸。

在通往打造真正智能机器的道路上，我们正在发现新的理论、新的原则、新的方法和新的算法，这些都将产生应用，并将改善我们今天、明天乃至明年的日常生活。许多这些技术很快被用于Facebook的产品和服务，比如图像识别、自然语言理解等等。

当谈到Facebook AI的时候，我们有一个长期目标：了解智能并构建智能的机器。这不仅仅是一个技术挑战，这是一个科学问题。什么是智能，我们如何在机器中再现它？最终，这将是全人类的问题。这些问题的答案将帮助我们不仅建立智能机器，还能更深入了解神秘的人类思想和大脑的工作方式。可能的话，这些答案也将帮助我们更好地了解人类何以为人。