Упрощенные названия должностей искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — одно из явлений, оказывающих наибольшее влияние на нашу жизнь и экономику в современную технологическую эпоху. Однако можно было наблюдать интересное явление; Поскольку он относительно новый, существует своего рода путаница в отношении навыков искусственного интеллекта, работы и ожиданий. Когда внезапно высокий спрос на ИИ столкнулся с реальностью нехватки талантов, туман непонимания разбросал неправильные названия LinkedIn и многочисленные разочарования в проектах.

На примере я поделюсь простым способом, который может помочь как соискателям талантов, так и поставщикам ИИ лучше донести свою роль и управлять своими ожиданиями.

Машинное обучение как услуга: водитель автомобиля

Начнем с фактического наблюдения. Технически нам не нужно искать статистику, чтобы с высокой степенью уверенности утверждать, что водителей больше, чем людей, которые строят или ремонтируют автомобили. Это естественно.

Машины полезные. Для тех, кто в этом нуждается, это делает их жизнь проще и эффективнее. Таким образом, чтобы водить машину, в основном вам нужно некоторое обучение и водительские права. Чтобы воспользоваться его услугами, вы идете к местному автодилеру и, в зависимости от вашего бюджета, можете приобрести автомобиль. Давайте посмотрим на ситуацию с точки зрения ИИ. Машинное обучение как услуга, которую предоставляют Google, Amazon или Microsoft (автодилер), очень полезна. Нам это нужно просто потому, что не все люди способны построить машину. Более того, не все из них заинтересованы в том, чтобы понять, как работает автомобильный двигатель, или имеют достаточно терпения, чтобы построить его у себя во дворе.

В профессиональных джунглях ИИ было бы неуместно говорить: «Да, я занимаюсь ИИ» только потому, что вы умеете водить машину. Вы даже можете быть таксистом (интегратор сервисов ИИ), но опять же, это не означает автоматически, что у вас есть нужные навыки, которые позволят вам собрать автомобиль или спроектировать его. Многие люди не умеют водить машину, поэтому такси и водители Uber очень нужны на наших улицах.

Разработчик ИИ: автомеханик

Автомобиль, которым вы управляете, собран несколькими людьми и множеством роботизированных рук. Когда он ломается, самая очевидная реакция – вызвать эвакуатор, который отвезет вашу машину к механику. Механик (разработчик ИИ) — это тот, кто знает, как работает ваша машина и почему она не работает. Чтобы быть там, он получил правильное теоретическое представление о двигателях и обладает необходимыми знаниями, которые позволяют ему классифицировать различные части вашего автомобиля.Механик или разработчик ИИ понимает, как каждая часть взаимодействует с другой. Ваш механик владеет некоторыми инструментами (гаечный ключ, автомобильный подъемник, диагностический компьютер…). Он / она должен научиться, чтобы сделать его / ее жизнь легкой. В мире искусственного интеллекта эти инструменты широко известны как фреймворки, такие как Torch, Tensorflow или Caffe.

Ваш механик может сделать потрясающую работу с вашей машиной. Он / она может собрать, разобрать ваш автомобиль или даже настроить его характеристики. Но представьте, если я попрошу его изобрести новый вид турбодвигателя. Как вы думаете, он/она согласится? Я так не думаю. Если он/она согласится, я отдаляюсь. Если вам нужен кто-то, кто разработает модель ИИ, которая решит вашу неиспользованную проблему (их много), вам нужен ИИ-ученый.

Ученый ИИ: дизайнер автомобилей

Сколько марок автомобилей существует? Не так много, как механист, я думаю. Автомобильный дизайнер — это человек, который рисует вашу машину, расширяет возможности ее двигателя и думает о вашем будущем, связанном с использованием вашего автомобиля. За большим листом бумаги и экраном компьютера его работа состоит в том, чтобы читать, понимать, моделировать, пробовать, тестировать, наблюдать и определять конкретный подход, который улучшит ваш уровень техники. Как простому водителю или пассажиру, я не думаю, что вам действительно нужно знать, кто он/она. У вас, как правило, нет прямого отношения к нему/ней, и вам даже нужно освоить все детали каждой линии, которую он/она рисует.

Действительно, конструктор автомобилей знает и то, как работает механик. Он/она обладает необходимыми навыками, позволяющими ему/ей использовать различные фреймворки машинного обучения для тестирования и наблюдения за работой. Редко когда другие люди выполняют и тестируют ваши модели во время каждого испытания. Это будет долго и дорого.

Действительно, конструктор автомобилей должен хорошо понимать существующие модели и их ограничения. Он/она нуждается в глубоком понимании области. Вы, наверное, поняли, что Автомобильный дизайнер редко бывает одной уникальной личностью.Я сомневаюсь, что человек, который улучшил расход топлива в вашей машине, работал над круиз-контролем. Почти невозможно найти автомобильного дизайнера, который глубоко разбирается в каждом крошечном аспекте автомобиля. Таким образом, автомобильный дизайнер — это больше специализированная работа. Они хорошо понимают общие механизмы, но владеют одним или двумя направлениями приложений (компьютерное зрение, обработка естественного языка…).

Почему ученые в области ИИ по-прежнему так востребованы?

В реальности искусственного интеллекта ученые и исследователи ИИ по-прежнему пользуются большим спросом по двум основным причинам:

• Зрелость рынка: технология искусственного интеллекта является мощной и преобразующей. Однако он свежий. Требуется гораздо больше времени, чтобы установить стандарты и автоматические службы, отвечающие потребностям каждой отрасли. Рынок полон неиспользованных вариантов использования, которые могут оправдать прямое участие ученого в области ИИ.
• Природа ИИ: алгоритм обучения обязан своим интеллектом данным, которые он наблюдает. На самом деле ваши данные имеют другую структуру, чем мои. Помимо редких случаев, когда у нас почти одинаковая структура данных, семантика и использование, в большинстве случаев в моей организации нет готовой модели обучения, готовой к работе. Мы обнаруживаем больше подходов, которые могли бы заполнить этот пробел (например, трансфертное обучение), но его эффективность по-прежнему не является автоматической или гарантированной.

Владеть автомобилем недостаточно

Владеть автомобилем недостаточно. Вероятно, вам нужна дорожная инфраструктура, правила дорожного движения, парковка и т. д. В экосистеме ИИ есть множество важных ролей, не «занимающихся ИИ». Во-первых, вашей машине нужна правильная улица (как в Монреале :)). То же самое для вашей модели обучения; для выполнения требуется минимум надлежащих данных. Эти данные становятся практически доступными благодаря ценному вкладу дорожных работ, которых мы называем рабочей силой данных (разработчик данных, специалист по данным, разработчик ETL, администратор базы данных…).

Итак, специалист по данным, инженеры по данным, бэкенд-разработчики, дизайнер пользовательского опыта… все они редко бывают вариантами. Они критически важны для успеха вашего проекта искусственного интеллекта.