人工智能（AI）本质上是数据驱动的，而统计学是一门从数据中发现规律的学科，对人工智能发展起着至关重要的作用。可以简单地理解为，人工智能就是一个统计学上的应用，我们现在的人工智能所做的决策都是经过大量数据分析所得到的“经验”而得到的。
在感知技术中，AI 在语音识别和图像识别上分别取得 95% 和 99% 的准确率，无论是统计语言模型还是深度网络模型，也主要依赖概率论，贝叶斯理论和最优化理论等数学统计方法作为基础工具。强人工智能阶段的本质就是基于数据的学习和推理，而统计学就是推进其前行的“轮子“。统计学不仅是解决算法和模型问题的基础，统计思维对整个人机协作数据获取、算法研发以及结果分析都有着巨大影响。
尽管人工智能离不开统计学，但统计学并不是人工智能的全部，我们常举的例子，如果你想造一个会拉小提琴的机器人，除了需要统计学家、人工智能专家外，你还需要机械工程专家、音乐家、行为学家等各类人才，协同合作才能成事。在当今的世界，跨界和融合才是王道，而统计学便是其中粘接的 "胶水”。
据美国劳工统计局（the Bureau of Labor Statistics）预测，2019-2029，对统计学家（Statisticians）的需求将会上涨35%，即在未来十年内还需要14800名统计学家。在雅虎新闻《20个急剧增长的就业岗位》排名中，统计学家位列第五（数据科学家紧随其后，位列11）。由于企业不断扩大的来源收集越来越多的数据，而为了分析和解释这些数据，企业和组织将需要雇佣更多在这些分析方面受过专门培训的人员（统计学家）。过去人们利用信息差赚取超额利润，未来的超额利润将会由超级数据分析——统计学创造。
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