函数指针方法实现简单状态机

机器学习和人工智能行业如今正在快速发展，并为各行业组织带来了巨大的变革空间，并将带来重大变化。根据调研机构Gartner公司的调查，在所有接受调查的公司中，约有37%的组织在其业务中使用某种类型的机器学习技术，并且预计到2022年，80%的现代技术将基于机器学习和人工智能技术。

机器学习和人工智能技术近年来有了一些进步和发展。到目前为止，一些组织已经能够应用这些技术来实现业务目标。

随着对这些技术的需求和兴趣的激增，在这一领域出现各种新的模式。简单地说，如果具有技术能力或在某种程度上与创新有关，那么将会看到机器学习的下一步发展。

1. 超自动化的机器学习

超自动化是由Gartner公司指出的IT行业面临的一个主要趋势，组织有可能使其内部几乎所有可以实现自动化的东西(例如遗留业务流程)都实现自动化。冠状病毒疫情推动了这一概念的采用，该概念也被称为“数字过程自动化”或“智能过程自动化”。

机器学习和人工智能是超自动化的关键部分和重要推动力(以及诸如流程自动化工具之类的各种创新)。为了提高效率，超级自动化活动不能依赖于静态打包的软件。自动化的业务流程必须能够适应不断变化的条件并应对突发情况。

2. 业务预测与分析

近年来，时间序列分析已经成为主流，并成为今年的热门模式。通过采用这种策略，行业专家可以在一段时间内收集和筛选数据，然后对这些数据进行检查并用于做出明智的决策。利用不同的数据集进行训练时，机器学习可以给出准确性高达95%的猜想。

在2021年及以后的时间里，可以预期组织应该融合递归神经网络来进行更加准确的预测。例如，可以融合机器学习解决方案以发现隐藏的模式和准确的预测。保险公司发现潜在的欺诈就是一个很好的例证。这可能对他们带来成本高昂的代价。
 

人工智能人才缺口会持续扩大吗?

当前，世界上许多国家对于人工智能的重视程度达到了前所未有的高度，尤其是诸如德国、美国等工业发展水平本身就比较高的国家。我国同样对人工智能领域也十分重视，产业结构不断升级，助推丰富的科研资源向人工智能领域集中。这样的重视不止来自官方，也来自比如京东数科等科技企业和大型互联网企业，全国围绕人工智能领域进行布局的速度日趋加快。

可以预见的是，人工智能前景广阔，相关行业人才的缺口和需求量将会进一步增大，尤其是一专多能的复合型人才会更加吃香。未来，人工智能领域或有可能成为就业的"压舱石"。

无论是国家层面，还是企业、科研院校，进一步合力加强对人工智能相关行业的人才的培养，真正实现产学研高度结合，形成一个人才培养、输送的良性循环，就一定能够解决人工智能领域"用工荒"问题，释放行业发展潜力，让人工智能技术更好地服务人类。

对于有志于从事人工智能工作的个人来说，不仅要学习人工智能相关技能，而且也要不断解锁制造业等行业技能，做一名"人工智能+"的融合式人才，这样必定能吸引各大互联网、科技企业争相抛来橄榄枝，也能稳稳端上金饭碗。

（编辑：怀化站长网）

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