40年前，誰要是能進入事業單位或者國有企業工作，這就會被很多人羨慕，因為這份工作被稱為“鐵飯碗”。
隨著時代的發展，我們會發現，我們已經很多年沒人再提“鐵飯碗”這個詞了。因為 科技 的進步必然帶來效率的提升，從而會有更多的人被機器取代。
劉強東曾表示，1949-1956年的時候，我國大約有壹半的產業工人來自紡織行業。這意味著僅僅壹個紡織工業就占了容納了我國壹半的就業。現如今，紡織工業的工人占比連1%也不到。這並不是說我國不需要紡織工業了，而是紡織技術提升了，幾乎全部實現了自動化。
我們可以想象，僅僅壹個產業自動化就使得很多工種被替代，更別說人工智能時代，它將導致越來越多的曾經看似不可能被替代的工作給替代掉。比如說：外賣、快遞、編輯、甚至是醫生等。
那麽問題來了，人工智能時代，哪些工作會相對比較難以代替呢？
要想知道它會替代哪些工作，不會替代哪些工作，那我們就需要搞清楚人工智能的工作原理。
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什麽是人工智能？
自從阿爾法狗接二連三地擊敗圍棋冠軍之後，人們便開始對人工智能產生天然的恐懼。因為人們曾經以為圍棋的下法有計算機都計算不出的方法，因此，機器肯定下不過人。
可是當阿爾法狗壹次又壹次的勝利之後，我們會發現人工智能要比大家想象的還要智能。
不管人工智能怎麽聰明，都要歸根於科學家賦予它的壹套精美的算法，這是算法的產物。
這套算法的基礎是什麽呢？是不是意味著設計這套算法的人就能戰勝圍棋冠軍呢？
並不是的，阿爾法狗的算法基礎主要來源於成千上萬次的實盤數據以及機器模擬的結果。換句話說，阿爾法狗擊敗圍棋冠軍主要依靠的是人類有跡可循的下棋規律得出來的壹個算法。
人工智能最給力的地方就是它的計算能力和邏輯分析能力，不過這僅限於有規律可循的事務。比如說：“距離我們幾公裏的地方有壹枚炸彈襲來，人工智能可以根絕對方的速度和拋物線軌跡準確地在壹個地方將其攔截”。
說白了，人工智能現在能做的依然是那些具有規律可循的工作，即使規律復雜壹點也沒有關系，這些人工智能都能搞定。比如說當前的壹些軟件已經可以根據網上的內容自己編寫新聞，這是因為科學家在軟件本身設計了很多模板以及詞匯組合規律。
此外，人工智能在電話銷售領域應用也非常廣泛，因為這些機器可以同時給多個人打電話，大大降低人工使用成本。軟件會將客戶說出的關鍵詞以及句子進行分析，以便用固定的話術來應對，這些都是有規律可循的工作。
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哪些工作人工智能無法取代？
如果我們仔細觀察，會發現身邊那些工資較低的工作大多數都是算法可以輕松計算出來的，換句話說，這些也是人工智能最容易取代的工作。
反觀那些收入很高的工作，基本上都是人工智能無法取代的工作。因為這些工作很多都是存在隨機性並且跟人的 情感 有關的事情。
我們就拿如日中天的特斯拉來舉例，任何壹個機器人都計算不出特斯拉的命運，更加無法代替馬斯克。
因為，特斯拉在最困難的時候距離破產只有不到壹個月的時間，如果在那壹個月內依然融不到資，特斯拉就會徹底破產。恰恰就在公司倒閉前夕，拿到了壹筆關鍵的融資，這才有了特斯拉如今的輝煌。
除了創業者之外，人工智能還有哪些工作無法代替呢？
基本邏輯壹定是沒有規律，跟人的 情感 變化有關的工作，這些都將是人主導的工作，那機器就很難代替。
我在此想通過拋磚引玉的方法引發大家的思考，主要為大家例舉出五份機器無法替代的工作。
（1）婚戀導師 。正所謂“女人心，海底針”，壹個普通的男生想要追上自己心愛的女生並不是壹件容易的事。首先，她不壹定對妳這款感興趣；其次，她可能有好幾個人在追她。這都是非常棘手的問題，人工智能根本無法解決，這就需要婚戀高手手把手的教學。
（2）基金經理 。這麽多年來，壹直有人希望通過壹款計算軟件就能從股市輕松賺到錢，可是人工智能始終不能打敗“股神”巴菲特，原因很簡單，股市是非常復雜的壹門學科，裏邊不僅僅包含著經濟學的基本原理，還包括了心理學、政治學、腦科學等多方面原因。
（3）設計師 。設計類的工作講究的是靈感，而靈感是沒有規律可言的。不管是服裝設計師還是建築設計師都是很難被人工智能取代的。
（4）知識產權領域（作家、小說家、音樂家） 。人工智能可以快速寫出壹篇新聞，但是寫不出壹個劇情跌宕起伏的小說。人工智能可以復制無數的IP，卻很難自創壹個新的具有流行趨勢的IP。同樣，人工智能可以復制任何的音樂，卻很難創造出壹首世界著名的音樂。
（5）銷售或者談判專家 。無論是銷售工作還是談判類的工作，講究的就是隨機應變，它的影響因素包括：在場的人數、天氣情況、溫度情況、公司經營情況等等。