“你的工作什么时候会被人工智能（AI）取代？”这个被热议的话题近年来一再成为焦点，不过最近加州大学伯克利分校教授、美国三院院士Michael Jordan先生表示，人工智能和机器学习真正称得上“智慧”还言之尚早，“现今的我们并非处于一个人工智能的神奇大爆炸时代。我们可能还要再花上百年时间，才能把这座高楼建起来。”
在Jordan先生看来，我们需要的不是一个简单的算法，而是去创造一个市场。把用户和企业两端的需求结合起来，先让这个领域的交互、操作变得容易，再逐步地调整学习，人工智能才能变得真正智能。IT互联网这些年来的发展规律显示，需求侧的应用深化会反过来推动技术的发展，在人工智能领域也不例外。不过，所有需求都存在于各行各业的第一线，如何将这些需求与最前沿的人工智能技术相结合，正是微软亚洲研究院近一两年来思考的问题。
想多写写和简历有关的文章，这篇主要说的是如何写简历，为了缩小描述范围，强调的是技术简历，时间段是从准备写简历到投递简历之间。
大部分情况下，写简历是找工作的第一步，考虑到第二步就是面试，那么简历就是敲门砖，为了让企业认识到你的价值，必须把自己的真实水平描述出来，展现出你有能力应对这份工作。甚至要体现出自己是某方面的杰出人才，因为只有足够优秀的人，企业才能更看重你，因为你会为企业带来不一样的价值，对应的待遇也将更好。
近来一段时间，能明显感到，想入行 AI 的人越来越多，而且增幅越来越大。
为什么这么多人想入行 AI 呢？真的是对计算机科学研究或者扩展人类智能抱着无限的热忱吗？说白了，大多数人是为了高薪。
人们为了获得更高的回报而做出选择、努力工作，原本这是个非常正常的事情，但是关键在于：如何找对路径。
自动化测试的重要性显而易见，但自动化测试又无法解决所有问题，所以说完全依赖自动化是不可能的，但完全没有自动化是万万不能。在软件开发项目中，重度依赖人力进行持续回归是一件非常枯燥的重复工作。企业需要花费大量的时间和金钱来维持这样一支队伍以保证产品质量，而队伍中的同学在每天重复劳动的工作之下，也丝毫得不到成长，看不到方向。
尽管自动化测试不能解决所有问题，但是却拥有一个优势：“Once” Written, Run Anytime as Desired（一旦写好，即可随意重复执行）。所以，自动化测试通常都会跟持续集成系统（比如Jenkins）配合使用，就像“良辰美景”要配上“月光杯”才算的上是极致。这样我们可以避免在软件上线或交付的最后一刻，还深陷软件问题的泥潭中。当然，这也是敏捷开发的关键所在，把问题消灭在过程中，只需持续关注增量内容。另外，在持续集成中，可以根据自己的需求来确定自动化测试的触发频次和时间，比如“代码提交”、“定时触发”等。
最近同一部门另一个项目组的一位程序员被“主动离职”了，虽然我未曾与这个程序员共事过，但是听过一两次他的内部分享，感觉技术还是挺厉害的。后来与一个消息灵通的同事聊天，才知道真正的原因是老大觉得A难以沟通，搞得其他程序、QA都怨声载道。工作这些年，身边的好多同事来了又走了，主动或被动，这不禁让我思考什么样的程序员算得上合格的程序员。