人工智能技術(shù)誕生至今已經(jīng)有幾十年了。但直到大約十年前,它的潛力才真正引起人們重視。自那以后,仿佛開啟了突然倍速,全世界對人工智能工程師的需求呈指數(shù)增長。
科技人才持續(xù)短缺且毫無改善跡象,這為同樣供不應(yīng)求的軟件工程師提供了一個轉(zhuǎn)型機會,還能順帶填補人才缺口。然而,學(xué)習(xí)人工智能、機器學(xué)習(xí)(ML)和自然語言處理并非是在公園里閑庭信步,你絕對需要花費很大的心血努力。
為解釋清楚從軟件工程到人工智能工程的轉(zhuǎn)變,筆者采訪了Ipsoft的認知實現(xiàn)工程師Sasho Andrijeski和Codementor開發(fā)者Jayen Ashar。
轉(zhuǎn)型背后的動力
人們選擇轉(zhuǎn)型的原因往往很復(fù)雜。也許源于童年時的心之所向,亦或只是他們職業(yè)生涯中順其自然的下一步。不論是何種原因促成了職業(yè)轉(zhuǎn)型,你都需要考慮幾個因素。
對Andrijeski來說,人工智能的種子早在孩提時代就已種下?!皬奈矣浭缕穑磉吘统涑庵鞣N人工智能的元素。父親喜歡收集科幻小說,我從小便耳濡目染。在大多數(shù)故事中,都有一個先進的人工智能系統(tǒng),還有很多關(guān)于奇點和意識的有待商榷的概念。當(dāng)然,這些科幻電影和游戲在當(dāng)時風(fēng)靡人群,如今也回歸復(fù)古?!?/p>
對Ashar來說,這是他擅長的領(lǐng)域。“我一直對自動化和機器人很感興趣,所以人工智能和我的軟件工程背景十分契合?!?/p>
人工智能需迅速掌握新知識
即使具有軟件工程相關(guān)知識,學(xué)習(xí)人工智能依然不容易,需要你在短時間內(nèi)掌握大量新知識。事實上,Ashar的人工智能碩士學(xué)位是在離開了職場后,去參加全日制學(xué)習(xí)才成功獲得的。
Ashar表示:“我辭去工作,全身心投入學(xué)習(xí),獲得了人工智能專業(yè)的碩士學(xué)位。在攻讀人工智能學(xué)位時,我聯(lián)系了一位老師,和他一起完成了一個暑期項目。從那之后,我加入了學(xué)校的機器人足球隊,這讓我真正地獲得了人工智能實踐經(jīng)驗。”
而對Andrijeski來說,這種短期學(xué)習(xí)大量知識的緊迫感雖然難以承受,但也令人收獲頗豐。
“現(xiàn)在回想起來,我覺得曾學(xué)過的知識都在一步一個腳印為今天的學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。盡管如此,在我加入IPsoft后,我還是得飛速吸收大量新知識,這個學(xué)習(xí)過程相當(dāng)緊促。前六個月的工作十分吃力,但也收獲良多,給我?guī)砹藵M足感和成就感。我做第一個項目時,一起工作的同事給了我很大幫助,讓我的知識水平很快大幅提升?!?/p>
他還提到:“我不能說我有意采取了什么措施,但我一直覺得自己與人工智能冥冥中有聯(lián)系。當(dāng)然,我的簡歷對所有IT職業(yè)來說可能都很典型。技術(shù)和科學(xué)傳播專業(yè)畢業(yè),學(xué)習(xí)期間在網(wǎng)吧工作過,有自己的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟營銷業(yè)務(wù),做過系統(tǒng)工程師和IT顧問?!?/p>
“很早之前,我就在為Commodore 64和IRC機器人編寫小型的基本程序,或者幫朋友完成他們的碩士或博士項目。這些經(jīng)歷讓我在得到IPsoft提供的機會時,已經(jīng)掌握了大部分必要的技能,我爭取到了機會,這就是我對想在人工智能領(lǐng)域得到機會的人的建議?!?/p>
即使成功轉(zhuǎn)型,學(xué)習(xí)也永無止境。Ashar表示:“距離我轉(zhuǎn)行已經(jīng)過去很久了,但這個領(lǐng)域發(fā)展得很快。為了與時俱進,我迅速掌握了PyTorch、Fast.ai和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”
對于Andrijeski來說,“在這里,最值得注意就是概念。多學(xué)習(xí)關(guān)于意識、認知、人類互動和自然語言的內(nèi)容很關(guān)鍵。當(dāng)然,算法、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)也是職業(yè)轉(zhuǎn)型途中的一部分?!?/p>
“在快節(jié)奏環(huán)境中工作,作為早期嘗試者,你必須處理各種技術(shù),不應(yīng)該將自己局限于特定技術(shù)中。有些人得以留下,有些人漸行漸遠,隨著時間流逝,我們甚至?xí)u漸遺忘他們。在編程語言中,值得一提的是python、groovy、javascript、java,我的工作范疇內(nèi)需要這些語言?!?/p>
他補充道:“對我來說,在有可能的前提下,比較好的方法是邊做邊學(xué)。線上資料和社交也不容忽視。幸運的是,有了電腦、網(wǎng)絡(luò)及空閑時間,我就有機會嘗試很多東西。結(jié)交志同道合的朋友也大有益處,不停交流、分享想法經(jīng)驗,能讓知識得以延續(xù),并獲得發(fā)展?!?/p>
Ashar對此表示贊同:“一開始,我去學(xué)了大學(xué)課程和網(wǎng)絡(luò)課程,但我發(fā)現(xiàn),當(dāng)遇到問題時,自學(xué)是比較好的解決方法?!?/p>
新人工智能工程師面臨的挑戰(zhàn)
人工智能工程師所面臨的挑戰(zhàn)是與項目和個人相對應(yīng)的。如果你是一名自由職業(yè)者,事情會很麻煩。
Ashar表示:“最為自由職業(yè)者去應(yīng)聘人工智能項目是很大的挑戰(zhàn)。人工智能仍被視為一個研究領(lǐng)域,這個領(lǐng)域招聘的大多是全職坐班的正式員工,而這并不適合我?!?/p>
但Ashar堅持了下來,不久之后,他被雇傭從事其第一份與人工智能相關(guān)的自由職業(yè)項目。他說:“我與當(dāng)?shù)氐缆饭芾聿块T簽訂了一份合同,通過分析車流量和牽引情況來找出兩者之間的關(guān)聯(lián),該項目的目的是為了自動報告阻礙交通的車輛?!?/p>
Andrijeski的經(jīng)歷不太一樣,他表示:“令我吃驚的是,比較大的挑戰(zhàn)并非來自人工智能。在處理客戶項目時,我注意到許多機構(gòu)和公司還沒有準(zhǔn)備好適應(yīng)極先進技術(shù)。他們更愿意循序漸進,常常還停留在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的中途。真正的挑戰(zhàn)是找到一個愿意竭盡全力、奉獻自己以創(chuàng)造出真正宏偉的人工智能解決方案的人,不少人仍在期待人工智能做到開箱即用?!?/p>
成為這一領(lǐng)域的專家需要漫長時間。Andrijeski表示:“我的職業(yè)規(guī)劃中沒有明確這一點,所以我無法確定。然而,當(dāng)我回到過去,把今天的點點滴滴串起來時,這感覺就像是我一生的旅程?!?/p>
Ashar說:“這花了我大約十年的時間,不過那是因為我想繼續(xù)做自由職業(yè)者,我自己的工作已經(jīng)很滿意了。”
給考慮向人工智能轉(zhuǎn)型的軟件工程師的建議
Andrijeski表示:“我認為人工智能是人類的未來。若不參與其中,就意味著你至少落后了一步?!?/p>
Ashar建議道:“我的建議對任何想轉(zhuǎn)專業(yè)的人來說都適用。試著在工作的同時做做兼職,這樣萬一不成功,你也已經(jīng)邁出了成功的第一步,而且還可以讓你先試試水,看看是否合適?!?/p>
沒錯,成為AI工程師不容易,但只要勇敢開始,你就離成功更近了。
責(zé)編AJX
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