Карьера в области искусственного интеллекта: как прорваться в область ИИ, по мнению экспертов

Майк Томас — бывший старший писатель Built In, освещающий тенденции в области технологий и индустрии программного обеспечения. До прихода в Built In Томас в течение 14 лет работал репортером в газете Chicago Sun-Times. Он выпускник Университета Джона Кэрролла.

Изображение: Шаттерсток

Обновления Reporter во встроенном
ОБНОВЛЕНО
Джессика Пауэрс | 23 ноября 2022 г.

Искусственный интеллект занимает центральное место в технологической отрасли, и он постоянно становится все умнее. Движущая сила компьютерного зрения, анализа речи и обработки естественного языка, искусственный интеллект влияет на промышленность и общество во многих отношениях — и будет продолжать оказывать влияние в будущем. Поэтому неудивительно, что в области ИИ полно возможностей для карьерного роста — их так много, что сейчас перед сектором стоит уникальная проблема: слишком много рабочих мест и слишком мало квалифицированных кандидатов. С другой стороны, это означает, что он предлагает практически гарантированную (и хорошо оплачиваемую) работу для тех, у кого есть товар.

Является ли искусственный интеллект хорошей карьерой?

Область искусственного интеллекта имеет огромные карьерные перспективы: Бюро статистики труда прогнозирует к 2030 году увеличение числа рабочих мест для специалистов по данным и математических наук, которые имеют решающее значение для ИИ, на 31,4 процента. ИИ также включает интригующие подобласти, такие как компьютерное зрение. , и он включает в себя машинное обучение, которое учит машины совершенствовать и улучшать навыки самостоятельно. Ожидается, что рабочие места в сфере машинного обучения будут расти в течение следующих нескольких лет, поскольку инженеры по машинному обучению являются второй наиболее востребованной профессией в этой области. ИИ также предлагает возможность работать в самых разных областях и с технологиями, меняющими жизнь. ИИ помогает медицинским работникам находить и диагностировать заболевания. Транспорт использует ИИ в таких технологиях, как самоуправляемые транспортные средства, предприятия используют ИИ для обработки и анализа показателей производительности, а производители используют ИИ для сборки оборудования. Работа в области ИИ, как правило, хорошо оплачивается, плюс карьера в области ИИ ориентирована на будущее, поскольку она является компонентом многих передовых, дальновидных достижений. Так как же попасть в ИИ и как выглядит карьера искусственного интеллекта? Мы попросили некоторых из ведущих экспертов в этой области поделиться своими мыслями о своем путешествии, чтобы помочь сориентироваться. Мы поговорили с Сатьей Маллик, основателем Big Vision LLC и временным генеральным директором OpenCV.org; Яна Эггерс, генеральный директор Nara Logistics; и Джоанна Брайсон, бывший адъюнкт-профессор компьютерных наук в Университете Бата в Англии, а ныне профессор этики и технологий в Школе Херти в Берлине, Германия. Их ответы были отредактированы и сжаты. Связанное Чтение Что не может делать ИИ?

Как вы попали в область ИИ?

Сатья Маллик
_{Основатель Big Vision LLC/Временный генеральный директор OpenCV.org} Я наткнулся на компьютерное зрение (ветвь ИИ), будучи студентом Индийского технологического института в Харагпуре, где-то в 1999–2000 годах.Я видел, как один из моих старшекурсников делал проект по робототехнике, где он использовал камеры, чтобы помочь роботам «видеть». Я нашел эту идею настолько увлекательной, что после окончания бакалавриата решил подать заявку на получение докторской степени в области компьютерного зрения и машинного обучения. Яна Эггерс
_{генеральный директор, Нара Логикс} Я исследовал проводимость пластмасс в Лос-Аламосской национальной лаборатории в начале 90-х, и нейронные сети и генетические алгоритмы были инструментами, которые я использовал в некоторых своих работах. Когда я ушел из исследований и занялся бизнесом, я попал в стартап, разрабатывающий экспертные системы для логистики. После этого я обратился к одной из оригинальных поисковых систем Lycos. В общем, поскольку я всегда был в передовых технологиях, какая-то форма ИИ обычно была подходящим инструментом для работы, над которой я работал. Джоанна Брайсон
_{Профессор этики и технологий
Школа Херти, Берлин, Германия} Моя первая степень была по неклинической психологии в Чикагском университете. А еще я хорошо разбирался в программировании, поэтому работал там в отделе компьютерных наук. Меня интересовал ИИ, но первый раз кто-то преподавал ему через год после моего выпуска. Но они все равно позволили мне заниматься этим. Итак, я провел пять лет в Чикаго, выплачивая свой долг за студенческие годы. Я решил, что никогда не хочу быть профессиональным программистом, поэтому вернулся в аспирантуру по искусственному интеллекту. Я хотел поступить в Массачусетский технологический институт, но выбрал Эдинбург, потому что хотел поехать за границу, но не говорил ни на одном языке. В тот момент мне повезло, потому что это было единственное место в 1991 году, где мне дали степень магистра в области искусственного интеллекта.

Типы карьеры в ИИ

Каков объем работы в области ИИ?

Маллик: Я работаю в области компьютерного зрения, вероятно, самой важной области ИИ. В компьютерном зрении наша цель — заставить машины понимать мир с помощью анализа изображений и видео. Я руковожу консалтинговой компанией по компьютерному зрению и машинному обучению под названием Big Vision LLC и популярным блогом LearnOpenCV.com.В моей консалтинговой компании мы занимаемся различными проблемами компьютерного зрения, начиная от обнаружения паразитов в фекалиях лошадей и заканчивая идентификацией моделей модных сумок высокого класса на изображениях, загруженных пользователями. Наш самый крупный проект связан с распознаванием символов и обнаружением мошенничества в документах, удостоверяющих личность. Кроме того, мы работали над приложениями для обеспечения безопасности, включая обнаружение вторжений, приложениями для ведения боевых действий в городских условиях, спортивной аналитикой и биомедицинскими устройствами. Эггерс: Nara Logics предоставляет платформу искусственного интеллекта для крупных предприятий и федерального правительства, ориентированную на поддержку принятия решений. Большая часть глубокого обучения сосредоточена на восприятии — распознавании изображений, понимании языка — мы сосредотачиваемся на решениях следующего этапа, исходя из того, что воспринято. Наша платформа помогает объединить потоки восприятия зрения, языка, датчиков и т. д. для принятия более эффективных решений, от того, что показывать клиенту (персонализация), до того, как расставить приоритеты операций (поддержка принятия решений). Брайсон: В своей докторской диссертации я сосредоточился на том, что называется системным ИИ, и в основном о том, как упростить создание ИИ. Есть много людей, которые сосредотачиваются на одном волшебном алгоритме, который превзойдет другие алгоритмы, но я заметил, что у нас уже есть много возможностей, и что настоящая проблема заключалась в том, чтобы собрать их вместе — инженерная сторона. Так вот на чем я сосредоточился. И теперь это стало действительно большим делом. Системная инженерия на самом деле является дисциплиной, которая делает вещи безопасными, восходя задолго до появления ИИ. Я также все еще пытаюсь понять человеческое сотрудничество и эволюцию познания — когда мы его используем, а когда нет — поэтому я много внимания уделяю пониманию различных [способов], которыми люди сотрудничают и помогают друг другу. , а когда нет. Затем, конечно, есть этика ИИ. Я провожу все свое время, занимаясь политикой, поэтому просто разговариваю с людьми и пытаюсь соединить точки.