0 просмотров

Будущее ИИ: карьера в машинном обучении

Если вы подумываете о карьере в области машинного обучения или искусственного интеллекта, некоторые из должностей, на которые вы можете обратить внимание, включают в себя специалиста по данным, инженера по искусственному интеллекту, инженера по большим данным, ученого-робототехника, инженера по машинному обучению и специалиста по компьютерным и информационным исследованиям.

Доктор Мари Морганелли
30 марта 2021 г.

Роботы идут. Если мы чему-то и научились во время пандемии COVID-19, так это тому, что, когда людей отправляют домой, машины продолжают работать.

Это не означает, что роботы захватят мир. Однако это означает, что наш технический ландшафт меняется.

Человеческая история имеет длинный и благоприятный послужной список технологических достижений, особенно когда речь идет об идеях, которые в то время кажутся смехотворными (кто-нибудь, братья Райт?). Печатный станок, сборочная линия и персональный компьютер — все это помогло цивилизации продвинуться вперед семимильными шагами за последние несколько столетий.

Представьте, что вы одним из первых заменили очки контактными линзами, надев их прямо на глаза. Генри Форд заменил лошадей автомобилями в качестве нашего основного средства передвижения. Процесс пастеризации изменил то, как мы едим. Примеры, подобные этим, бесконечны, потому что на протяжении всей истории человечества были инновации и изменения.

Статья в тему:  Как задать вопрос научному искусственному интеллекту

Даже совсем недавно, в 1980-х годах, в домах людей не было интернета. Самого средства, с помощью которого вы читаете эту статью, не существовало. Онлайн-школы не существовало, по крайней мере, в том виде, в каком мы сейчас проводим онлайн-курсы в колледже.

И хотя у каждого технологического прогресса могут быть свои недоброжелатели, трудно спорить с преимуществами технологии в целом. В конце концов, масштабное мышление привело нас на Луну и подарило нам телевидение, трехмерную печать и массу невероятных достижений в современной медицине.

Итак, вам интересно, что будет дальше? Будущее технологий напрямую связано с машинным обучением и искусственным интеллектом, известным как ИИ.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект является частью области науки о данных. Люди, работающие в области науки о данных, умеют разрабатывать математические алгоритмы для ответа на сложные вопросы. Когда, например, такая компания, как Netflix, хочет предсказать, какие фильмы покупатель может захотеть посмотреть в следующий раз, специалист по данным создаст алгоритм, основанный на истории просмотров этого клиента. Затем они будут использовать этот алгоритм, чтобы предложить список предложений.

Машинное обучение — это отрасль науки о данных, которая включает в себя использование «программ обработки данных, которые могут адаптироваться на основе опыта». Бен Таскер, координатор технических программ по науке о данных и анализу данных в Университете Южного Нью-Гэмпшира. «Возьмите, к примеру, предсказатель погоды. Чем больше информации о погоде, тем лучше прогноз того, что будет дальше».

Статья в тему:  Кто разработчик искусственного интеллекта

Хотя машинное обучение полезно, важно отметить, что в его функциях не задействован искусственный интеллект. Машинное обучение включает в себя только механические математические или механические процессы.

Затем искусственный интеллект еще больше продвигает науку о данных и машинное обучение.

В то время как машинное обучение может делать прогнозы, искусственный интеллект может вносить коррективы в свои вычисления. Другими словами, «ИИ может настроить программу для умного выполнения задач», — сказал Таскер. Например, полностью автономный самоуправляемый автомобиль является примером того, что будет использовать полный искусственный интеллект.

В наши дни идея такого беспилотного автомобиля уже не научная фантастика. По словам Таскера, по мере того, как области науки и техники продолжают развиваться, искусственный интеллект становится «намного менее искусственным и намного более интеллектуальным».

Каковы карьеры в области машинного обучения и искусственного интеллекта?

Поскольку в области науки о данных в целом и ИИ в частности много нового, есть много возможностей «сделать свою собственную нишу, особенно сейчас, когда многие компании начали инвестировать в идею искусственного интеллекта», — сказал Таскер.Это создает множество карьерных возможностей для тех, кто преуспевает в прокладывании собственного пути. Будущее ИИ велико.

По прогнозам Бюро статистики труда США (BLS), количество карьеры в области компьютерной информации и ученых-исследователей вырастет на 15% до 2029 года. Это намного быстрее, чем в среднем по стране для карьерного роста. Средняя заработная плата составляет 122 840 долларов в год, сообщает BLS.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект был музой этой художественной выставки

Некоторые другие лучшие варианты карьеры для машинного обучения и искусственного интеллекта включают:

  • Специалист по данным: в этой роли можно использовать данные, компьютерное моделирование и статистику для решения проблем. Базовые знания в области компьютерных наук и хорошие навыки программирования позволят этому человеку помочь предприятиям любого размера принимать обоснованные бизнес-решения на основе данных.
  • Инженер ИИ: В этой роли можно участвовать в различных аспектах проектирования, разработки и создания моделей искусственного интеллекта с использованием алгоритмов машинного обучения. Эта роль требует сильной способности к инновациям в дополнение к превосходным математическим навыкам.
  • Инженер по большим данным: Совпадая с ролью специалиста по данным, человек в этой роли анализирует объем данных компании, известный как «большие данные», а затем использует анализ для извлечения полезной информации в поддержку компании и ее бизнес-модели.
  • Ученый-робототехник: человек в этой роли может проектировать машины и механические модели для выполнения задач, которые люди могли бы выполнять, но не хотят или не могут. Эта роль сочетает в себе электронику, механику, математику и инженерное дело и охватывает многие отрасли, включая протезирование и автомобилестроение.
  • Инженер по машинному обучению: эта роль может подойти, если вас интересует карьера в области машинного обучения. Человек в этой роли может разрабатывать программное обеспечение, которое автоматизирует прогностические модели. Чтобы преуспеть в этой роли, необходимы сильные математические и аналитические навыки, поскольку создание алгоритмов является ключевой функцией работы. Необходимы исключительные навыки управления данными.
  • Специалисты по компьютерным и информационным исследованиям: человек в этой роли может использовать данные для разработки новых технологических решений для бизнеса, а также искать и разрабатывать инновационные способы использования существующих технологий. На этой должности можно работать с робототехникой и программированием, а также с алгоритмами и облачными вычислениями.
Статья в тему:  Как переработка предотвращает глобальное потепление

А как насчет этих роботов?

Итак, заменят ли роботы людей в будущем? Для некоторых работ или задач, вполне возможно. Для всех заданий или задач? Скорее всего, не.

Конечно, «роботы уже на рабочем месте», — сказал Таскер. «Они не умны, но выполняют основные задачи». Производители автомобилей используют роботов на сборочных линиях уже много лет.

Независимо от того, активно использует компания искусственный интеллект или нет, «он намеренно или непреднамеренно затронет все отрасли», — сказал Таскер. «Я действительно думаю, что в некоторых отраслях будет, так сказать, «более высокий барьер входа», например, в медицине», — сказал он. Пациенты по-прежнему предпочитают человеческое прикосновение для таких вещей, как получение диагноза или результатов анализов.

Поскольку искусственные технологии продолжают развиваться, «людям нужно будет вести этические дебаты о том, что роботы могут и чего не могут делать, но да, мы увидим больше роботов», — сказал Таскер.

И по мере роста использования роботов, без сомнения, «этика будет играть гораздо большую роль по мере роста ИИ, — сказал Таскер, — или, по крайней мере, должна».

Является ли ИИ хорошей карьерой?

Карьера в области машинного обучения и искусственного интеллекта все еще определяется, что создает широкие возможности для инноваций и создания собственной карьеры. Если вам нравятся математика, компьютерное программирование, программирование и технологии в целом, определенно стоит подумать о карьере в области науки о данных, машинного обучения или искусственного интеллекта.

Статья в тему:  Как самостоятельно изучить искусственный интеллект бесплатно

Наличие прочного фундамента в области математики и STEM может помочь вам подготовиться к карьере в области искусственного интеллекта. Знания психологии также будут особенно полезны.

Также важно: большой порог для изменений. «Наука о данных [и ИИ вместе с ней] меняется каждый год, — сказал Таскер, — поэтому люди, работающие в области науки о данных, должны будут меняться вместе с ней.Вы всегда будете изучать новые технологии, алгоритмы и языки программирования».

Какие ключевые навыки необходимы для карьеры в сфере ИИ?

Чем больше математики, программирования и опыта работы с облачными вычислениями у вас есть, тем лучше.

И по мере того, как все больше и больше внедряются технологии искусственного интеллекта, «мы начнем наблюдать этические дебаты о том, что ИИ должен и чего не должен делать», — сказал Таскер. Это делает курсы по этике критически важными, потому что «по мере роста области ИИ необходимо будет применять больше этических соображений».

Имейте в виду, что, хотя степень бакалавра является отличной основой для построения карьеры в области искусственного интеллекта, ученая степень, вероятно, необходима для достижения самых высоких уровней в этой области.

«Большинство вакансий в области искусственного интеллекта требуют наличия учёной степени, например, магистра наук или даже докторской степени, поэтому будьте готовы постоянно учиться», — сказал Таскер.

Перспективна ли карьера в области искусственного интеллекта?

Несмотря на то, что ни одна карьера не является действительно перспективной, учитывая постоянно меняющийся технологический ландшафт, есть несколько способов лучше всего подготовиться к переменам. Если вы закрепите за собой сильную научную, математическую и инженерную подготовку, а затем будете готовы к изменениям, вы сможете сделать долгую и успешную карьеру в области искусственного интеллекта.

Статья в тему:  Когда Всемирный день голода 2017

Конечно, иметь сильную академическую подготовку важно, но недостаточно хорошо разбираться в математике и программировании. Чтобы по-настоящему преуспеть в этой области карьеры, вам также нужна хорошая старомодная выдержка. По словам Таскера, «любознательность, настойчивость и скромность» являются ключевыми качествами для успешной и долгосрочной карьеры в науке о данных, особенно в области искусственного интеллекта. «Это черты, которым вы не обязательно можете научиться в классе, но они помогут добиться успеха в этой области в долгосрочной перспективе».

Как будет использоваться ИИ в будущем?

На самом деле мы уже какое-то время используем ИИ, и не только на фабриках и сборочных линиях или для проектирования футуристических автомобилей.

Вы когда-нибудь заполняли заявление о приеме на работу и включали в него ключевые слова, чтобы искусственный инструмент отбора вакансий не отфильтровывал вас от конкурентов? Это искусственный интеллект.

Некоторые программы искусственного интеллекта могут даже «сканировать, как составлено резюме, чтобы увидеть личностные качества соискателя», — сказал Таскер. «Другие программы используют распознавание лиц, которое сканирует ваши выражения лица во время собеседования, чтобы создать личные профили кандидатов».

Точно так же, если вы когда-либо пользовались веб-сайтом и появлялся «чат-бот», говорящий: «Чем я могу вам помочь сегодня?» это тоже искусственный интеллект. Если вы когда-нибудь думали, что разговариваете с настоящим живым человеком только для того, чтобы узнать, что разговариваете с «ботом», вы уже знаете, насколько реалистичны инструменты искусственного интеллекта в мире бизнеса и розничной торговли.

Статья в тему:  Что, если бы Россия применила ядерное оружие в Украине

Чат-боты и виртуальные помощники обычно используются, чтобы «отвечать на простые электронные письма, планировать встречи и даже делать заметки о встречах для пользователей», — сказал Таскер. Хотя иногда использование «бота» может вызывать разочарование, многие предприятия используют их, потому что они «могут выполнять повторяющиеся задачи, которые имеют некоторые известные результаты», например, в какой отдел должен быть направлен ваш запрос, когда вы обратитесь в службу поддержки компании.

Однако в настоящее время существуют ограничения. Хотя чат-боты могут выполнять удивительно большое количество задач, «например, они не могут управлять вашей Tesla», — сказал Таскер.

Что дальше для ИИ?

Учитывая высокую окупаемость инвестиций в использование чат-ботов и ботов для проведения интервью, использование искусственного интеллекта в коммерции вряд ли прекратится в ближайшее время. Во всяком случае, использование ИИ будет продолжать расти новыми и инновационными способами.

С более широким использованием искусственного интеллекта увеличивается количество разговоров о том, как его следует реализовать.Вот где фон в психологии может быть полезен для людей, работающих в этой области. «Психология важна, потому что она учит студентов тому, как работает человеческий мозг, а это сложно», — сказал Таскер. «Чтобы действительно научиться программировать ИИ, полезно было бы изучить, как работает мозг на каком-то базовом уровне».

То, что чат-бот может присутствовать на собрании сотрудника, означает ли это, что мы также должны сделать бота, который может проводить медицинские осмотры? Где линия? «А как насчет организации занятий в классе и обучения наших детей?» — спросил Таскер. «А как насчет полностью автономного вождения грузовика?»

Статья в тему:  Когда искусственный интеллект станет самодостаточным

Есть ли грань между тем, что нам нужно, и тем, что мы можем сделать? И во что нам обойдется сосредоточение на конечном результате в финансовом отношении, когда речь идет о нашей человечности?

Это большие вопросы, на которые нет простых ответов. Тем не менее, изучая науку о данных, математику и STEM, а также принимая изменения, присущие области машинного обучения и искусственного интеллекта, вы можете стать следующим Уилбуром или Орвиллом Райтом.

Мари Морганелли, доктор философии, внештатный автор контента и редактор.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector