Cariera în inteligența artificială: A Look Into the Career Path of AI Professionals

Inteligența artificială este esențială pentru revoluția tehnologică în curs de desfășurare și devine din ce în ce mai inteligentă. Forța motrice din spatele viziunii computerizate, a analizei vorbirii și a procesării limbajului natural, IA are un impact asupra industriei și societății în numeroase moduri – și va continua să o facă și în viitor.

Nu este o surpriză, deci, că domeniul IA abundă în oportunități de carieră – atât de multe, de fapt, încât sectorul se confruntă acum cu o provocare unică: există prea multe locuri de muncă și prea puțini candidați calificați. Partea bună a lucrurilor este că acest lucru înseamnă că oferă locuri de muncă practic garantate (și bine plătite) pentru cei care au calitățile necesare.

Atunci, cum se intră în domeniul inteligenței artificiale și cum arată un traseu de carieră în domeniul inteligenței artificiale? I-am rugat pe unii dintre cei mai buni experți din domeniu să ne împărtășească informații din călătoria lor pentru a ne ghida în acest sens. Printre aceștia se numără Satya Mallick, fondator al Big Vision LLC și CEO interimar al OpenCV.org; Jana Eggers, CEO al Nara Logistics; și Joanna Bryson, profesor asociat de informatică la Universitatea Bath din Anglia.

Cum ați ajuns în domeniul IA?

Satya Mallick
Fondator, Big Vision LLC/Director general interimar, OpenCV.org

Am dat peste viziunea computerizată (o ramură a IA) ca student la Institutul Indian de Tehnologie din Kharagpur (India) în jurul anilor 1999-2000. L-am văzut pe unul dintre seniorii mei făcând un proiect de robotică în care folosea camere pentru a ajuta roboții să „vadă”. Ideea mi s-a părut atât de fascinantă încât am decis să mă înscriu la programe de doctorat în domeniul vederii computerizate și al învățării automate după terminarea studiilor universitare.

Jana Eggers
CEO, Nara Logics

La începutul anilor ’90, la Laboratorul Național Los Alamos, făceam cercetări despre conductivitatea materialelor plastice, iar rețelele neuronale și algoritmii genetici erau instrumente pe care le foloseam pentru o parte din munca mea. Când am renunțat la cercetare și am intrat în afaceri, am aterizat la un start-up care făcea sisteme expert pentru logistică. După aceea, m-am dus la unul dintre motoarele de căutare originale, Lycos. Deci, practic, pentru că am lucrat mereu în domeniul tehnologiei de ultimă oră, o anumită formă de inteligență artificială era, de obicei, instrumentul potrivit pentru munca pe care o făceam.

Joanna Bryson
Profesor asociat, Dept. de informatică
Universitatea din Bath (Marea Britanie)

Prima mea diplomă a fost în psihologie non-clinică la Universitatea din Chicago. Și eram, de asemenea, bun la programare, așa că am lucrat în departamentul de informatică de acolo. Eram interesat de inteligența artificială, dar prima dată când cineva a predat-o a fost la un an după ce am absolvit. Dar oricum m-au lăsat să dau meditații. Așa că mi-am petrecut cinci ani în Chicago, plătindu-mi datoriile de la facultate. Și a fost chiar în perioada în care am văzut cum se descentraliza informatica. PC-urile începeau să devină un lucru și ne dădeam seama că nu fiecare calculator trebuie să știe totul. Iar eu mă hotărâsem că nu voiam să fiu niciodată programator profesionist, așa că m-am întors la școala postuniversitară pentru inteligență artificială. Am vrut să merg la MIT, dar am ales Edinburgh pentru că voiam să merg în străinătate, dar nu știam să vorbesc nicio limbă. Am fost norocoasă în acel moment, pentru că era singurul loc care, în 1991, mi-ar fi oferit o diplomă de master în inteligență artificială. De acolo, am aflat despre Rod Brooks și despre inteligența artificială bazată pe comportament – ideea că, în loc să încerci să înțelegi totul, ai subpărți specializate ale unui robot care înțeleg diferite probleme. Apoi, câțiva dintre noi am decis să încercăm să intrăm la MIT și să lucrăm cu Brooks.

Care este sfera de cuprindere a activității dumneavoastră în domeniul IA?

Mallick: Lucrez în domeniul vederii computerizate, probabil cel mai important subdomeniu al IA. În domeniul vederii computerizate, scopul nostru este de a face mașinile să dea sens lumii prin analiza imaginilor și a videoclipurilor. Conduc o companie de consultanță în domeniul vederii computerizate și al învățării automate numită Big Vision LLC și un blog popular numit LearnOpenCV.com.

În cadrul companiei mele de consultanță, abordăm o varietate de probleme de computer vision, de la detectarea paraziților în fecalele de cal până la identificarea modelului de genți de modă de lux în imagini încărcate de utilizatori. Cel mai mare proiect al nostru a implicat OCR și detectarea fraudelor în documentele de identitate. În plus, am lucrat la aplicații de securitate care implică detectarea intruziunilor, aplicații de viziune pentru războiul urban, analiză sportivă și dispozitive biomedicale. Sunt, de asemenea, directorul general interimar al OpenCV.org, care întreține cea mai mare bibliotecă de viziune computerizată din lume (OpenCV). Tocmai am lansat o campanie Kickstarter pentru trei cursuri de inteligență artificială. Se descurcă foarte bine.

Eggers: Nara Logics oferă o platformă de inteligență artificială pentru marile întreprinderi și pentru guvernul federal care se concentrează pe suportul decizional. O mare parte din învățarea profundă se concentrează pe percepție – recunoașterea imaginilor, înțelegerea limbajului – noi ne concentrăm pe deciziile din etapa următoare pornind de la ceea ce este perceput. Platforma noastră ajută la reunirea fluxurilor de percepție ale viziunii, limbajului, senzorilor etc. pentru a sprijini decizii mai bune, de la ce să arătăm unui client (personalizare) la cum să prioritizăm operațiunile (suport decizional).

Bryson: Pentru doctorat, am vrut să fac psihologie, dar am ajuns la MIT. Așa că m-am axat pe ceva numit inteligență artificială sistemică, care se referă, în principiu, la modul în care se poate face mai ușor să construiești inteligență artificială. Există o mulțime de oameni care se concentrează pe un algoritm magic care îi va învinge pe ceilalți algoritmi, dar eu am observat că aveam deja o mulțime de capacități și că adevărata problemă era să le punem împreună – partea de inginerie. Așa că pe asta m-am concentrat. Iar acum a devenit o afacere foarte importantă. Ingineria sistemelor este, de fapt, o disciplină care face ca lucrurile să fie sigure, cu mult înainte de IA.

De asemenea, încă încerc să înțeleg cooperarea umană și evoluția cogniției – când o folosim și când nu o folosim – așa că mă concentrez foarte mult pe înțelegerea diferitelor situații în care oamenii cooperează și se ajută unii pe alții și când nu o fac. În prezent lucrăm la o lucrare despre motivul pentru care polarizarea politică este bine corelată cu inegalitatea bogăției. Cum interacționează ele împreună? Apoi, bineînțeles, există și etica inteligenței artificiale. Îmi petrec tot timpul alergând în jurul valorii de a face munca politică, așa că doar vorbesc cu oamenii și încerc să conectez punctele. Eu mă gândesc la asta ca la o simplă preluare a celor mai bune lucruri pe care le-am auzit și le pun pe toate la un loc, dar alți oameni o văd ca fiind foarte inovatoare.

Ce găsiți cel mai satisfăcător în munca dumneavoastră?

Mallick: Una dintre luminile din domeniul nostru, Dr. Andrew Ng, a comparat IA cu electricitatea. Aceasta transformă mai multe industrii și este extrem de satisfăcător să faci parte din această revoluție. Unele dintre aplicațiile pe care le-am construit înlătură corvoada din sarcinile obișnuite, altele ne mențin în siguranță, iar altele din domeniul medical îmbunătățesc sănătatea și chiar salvează vieți. În calitate de practician al acestei meserii, este profund satisfăcător să vezi că munca ta face o diferență.

O altă parte care oferă mult sens vieții mele este munca mea ca profesor de cursuri online. La OpenCV.org, avem misiunea de a pregăti forța de muncă globală în domeniul inteligenței artificiale. Acesta este un domeniu emergent și suntem pe deplin conștienți de faptul că IA va duce la pierderea multor locuri de muncă prin automatizare. Așadar, este responsabilitatea noastră să ajutăm oamenii să își îmbunătățească abilitățile și să îi învățăm ceea ce noi am învățat prin practicarea meseriei noastre.

Eggers: Să le permitem clienților noștri să își folosească datele pentru a vedea înainte față de a analiza înapoi.

Bryson: Este pur și simplu interesant din punct de vedere intrinsec, înțelegerea modului în care funcționează inteligența. Cred că aceasta este cea mai mare recompensă internă a mea, deși îmi place și să fiu de ajutor.

Ce aspecte ale muncii dumneavoastră sunt cele mai provocatoare?

Mallick: Provocările în inteligența artificială vin în multe forme diferite. În primul rând, avem provocări tehnice. Uneori nu avem suficiente date. Alteori, datele sunt disponibile, dar sunt extrem de zgomotoase sau nu sunt etichetate într-un mod care să poată fi utilizat cu ușurință. În câteva cazuri, oamenii subestimează foarte mult incertitudinea ireductibilă a unei probleme – prezicerea alegerilor este un astfel de domeniu problematic. În al doilea rând, avem provocări etice fără răspunsuri bune. De exemplu, ați folosi o inteligență artificială care ajută 99 la sută dintre oameni, dar care este puternic influențată împotriva unui procent? Eliminarea prejudecăților din datele dumneavoastră este extrem de dificilă.

Eggers: Demistificarea AI pentru clienți. Aceștia sunt atât intrigați, cât și frustrați de hype-ul și mistica din jurul AI. Obiectivul nostru este de a-i face pe clienții noștri să treacă rapid de la dovada conceptului la producție.

Bryson: Sunt lucruri ciudate, cum ar fi coordonarea. Pentru că totul este interesant și totul este o provocare și nu știi niciodată când vei avea o conversație care te va ajuta să faci o mare diferență.

Care sunt primii pași cei mai importanți pentru cei care vor să urmeze o carieră în domeniul IA?

Mallick: Pentru a avea o carieră tehnică în inteligența artificială, trebuie mai întâi să ai bune abilități de programare. Limbajul de programare Python a devenit alegerea implicită pentru cercetătorii și inginerii din domeniul IA. Deși, în funcție de domeniu, pot fi necesare cunoștințe de C++. Dacă sunteți deja un bun programator, următorul pas este să găsiți un curs online care să vă învețe elementele de bază și să vă îndrume treptat spre măiestrie. Există mai multe opțiuni bune, cum ar fi cursurile de la OpenCV.org, Coursera, Udacity și DeepLearning.ai.

Eggers: Înțelegerea faptului că tehnologia este cea mai ușoară parte a IA. Atât datele, cât și rezultatele sunt mai critice. Iar acestea sunt ambele conduse de organizație.

Bryson: Să faci studii postuniversitare, chiar dacă este vorba doar de un masterat, pentru a obține perspective dintr-o altă disciplină. Când eram studentă, pe măsură ce oamenii absolveau, era mai probabil ca ei să se îndrepte spre carierele pe care le aveau în joburile de vară decât în specializările lor. Așa că, atunci când cauți un loc de muncă, este foarte important să aduci cel puțin o parte din competențele necesare și să le oferi ceva. Dar căutați ceva care să vă ducă cel puțin o parte din drumul spre ceea ce vă doriți să faceți. Murdărește-te pe mâini făcând orice fel de muncă în programare sau analiză de date sau orice altceva. Dacă sunteți la o universitate, există un miliard de slujbe mici pe care le puteți obține doar pentru a avea ceva experiență. Asta ajută foarte mult.

Cât de valoroasă este educația post-secundară? Ce ziceți de diplomele de absolvire?

Mallick: Există două beneficii uriașe ale unei educații universitare. În primul rând, oferă o structură a procesului de învățare. Fără această structură existentă, este ușor să te pierzi în confuzie sau să îți pierzi motivația. În al doilea rând, finalizarea unei diplome universitare semnalează un nivel de competență pe piața muncii. Acestea fiind spuse, din ce în ce mai mulți oameni se interesează mai mult de portofoliul de muncă pe care l-ați făcut și mai puțin de CV-ul dumneavoastră. Atunci când un student își publică în mod regulat codul pe GitHub, vedem la prima mână ce învață și cât de bun este. Dacă o parte din munca lor este unică și creativă, personal nu mi-ar păsa de diploma lor universitară.

Eggers: În calitate de persoană care a renunțat la doctorat, perspectiva mea este că o diplomă de absolvire îți acordă respect – și există și alte modalități de a câștiga acest respect. Așadar, depinde cu adevărat de tine și de ceea ce prețuiești. Poți reuși în ambele feluri.

Bryson: Nu orice doctorat merită făcut. Mai ales în America în acest moment, există o mulțime de oameni care îți vor vinde o diplomă care nu te va ajuta neapărat. A obține o diplomă acum înseamnă, pe de o parte, să obții o educație și, pe de altă parte, să fii într-o cohortă de oameni care încearcă cu adevărat să înțeleagă lucrurile, așa cum am fost eu la Edinburgh și la MIT. Obișnuiau să spună că un masterat este cel mai bun lucru pe care trebuie să îl ai dacă vrei să intri în industrie, dar îți dorești un doctorat dacă vrei să lucrezi în laboratoare guvernamentale sau în laboratoare industriale de top – sau dacă vrei să fii tu însuți academician.

Sunt anumite diplome universitare mai bune decât altele?

Mallick: Absolut. O diplomă de la Stanford în inteligență artificială valorează mult mai mult decât multe alte universități, deoarece ai ocazia să lucrezi cu cercetători de top care se află în vârful cercetării în domeniul inteligenței artificiale. Alegerea specializării tale face, de asemenea, o mare diferență.

Eggers: AI are nevoie de toate gradele implicate. Cu toate acestea, înțelegerea tehnologiei de bază este crucială pentru a participa.

Bryson: Avem studenți extraordinari care vin să facă masteratul nostru , și adesea cei care au ajuns să fie cei mai buni au fost cei care veneau de la o bază de psihologie. Așadar, psihologia este o diplomă excelentă. Matematica și fizica vă vor ajuta să intrați în învățarea automată, dar nu vă oferă neapărat întreaga perspectivă asupra a ceea ce se întâmplă. Să te gândești la dinamica schimbării este foarte important pentru a înțelege societatea. Sunt valoroasă pentru că, de fapt, construiesc inteligență artificială și înțeleg cum funcționează, dar înțeleg și cum funcționează societatea.

Ce resurse – scrise sau de altă natură – ar trebui să acceseze oamenii pentru a obține mai multe informații despre o carieră în inteligența artificială?

Mallick: Din păcate, răspunsurile bune sunt împrăștiate pe multe pagini diferite de pe internet. Există trei domenii mari de aplicare în IA: viziunea computerizată, analiza vorbirii și prelucrarea limbajului natural. Fiecare dintre ele necesită o cale de învățare diferită. Așadar, le-aș sugera oamenilor să caute pe Google acești termeni și să vadă ce îi interesează. Iată o listă cu câteva bloguri pe care oamenii le-ar putea găsi interesante (orientată spre viziunea computerizată, deoarece acesta este domeniul meu de expertiză): LearnOpenCV.com; TowardsDataScience.com; MachineLearningMastery.com; PyImageSearch.com.

Eggers: Acest lucru depinde de modul în care învățați și unde doriți să vă concentrați. Exemple: Esențial este să înveți cum să dezvolți produse tehnologice – cartea mea preferată în acest sens este Inspired a lui Marty Cagan. Recomand, de asemenea, conferința O’Reilly privind inteligența artificială, datorită materialelor care acoperă tehnologie, cercetare, afaceri, etică etc. Puteți obține acces la materialele conferinței prin intermediul platformei lor de învățare. Dacă doriți să fiți mai mult pe partea de R&D a AI, aveți resurse precum arxiv pentru a fi la curent cu cele mai recente cercetări.

Bryson: Dacă au întrebări specifice, de obicei îi îndrept spre anumite articole de blog sau lucrări. Este atât de ușor să faci cercetare acum că toată lumea are acces la Google Scholar. Chiar dacă vă loviți de un paywall, veți găsi probabil că cineva a pus PDF-ul online.

După ce cineva obține un loc de muncă în domeniul inteligenței artificiale, care sunt perspectivele de avansare la început și pe parcurs?

Mallick: IA este o rachetă care decolează. Chiar și locurile de muncă la nivel de începători sunt nespus de profitabile, fiind plătite de două ori sau mai mult în comparație cu locurile de muncă obișnuite de programare. Motivul este o cerere uriașă de talente în domeniul IA și insuficiența persoanelor cu expertiza potrivită. Pe termen lung, este posibil ca aceste niveluri de salarizare să nu fie sustenabile, dar persoanele care se vor urca pe această rachetă în următorii cinci ani sau cam așa ceva vor avea cariere uimitoare atât din punct de vedere financiar, cât și din punct de vedere al calității muncii.

Eggers: Nu văd IA ca fiind diferită de orice altă tehnologie de vârf. Aveți posibilitatea de a sări de la o companie la alta (ceea ce poate fi bun și rău), deoarece companiile caută mereu oameni cu experiență. Aveți provocarea că propria companie ar putea să avanseze mai încet decât vă doriți. Practic, există o linie foarte fină între „leading edge” și „bleeding edge”.

Cum se va schimba domeniul IA pe termen scurt și lung?

Mallick: Cu nivelul nostru actual de înțelegere a IA, putem rezolva multe probleme în mai multe industrii. Pe termen scurt, jocul pe termen scurt se bazează pe date. Organizațiile care dobândesc cele mai multe date vor avea întotdeauna un avantaj uriaș față de cele care nu o fac. Nu este nevoie de o echipă de cercetători de elită pentru a rezolva aceste probleme – avem nevoie doar de o cantitate mare de date de înaltă calitate și de ingineri buni. Pe termen lung, însă, avem nevoie de cercetători de elită pentru descoperiri tehnice. În prezent, cei mai de succes algoritmi de inteligență artificială nu învață singuri. Ei sunt învățați de oameni prin procesul minuțios de colectare și etichetare a datelor. Următoarea descoperire în domeniul inteligenței artificiale va avea loc atunci când mașinile vor învăța singure prin observarea lumii, așa cum fac oamenii în prezent.

Eggers: Companiile devin acum mai serioase în ceea ce privește AI care oferă rezultate față de „teste”. Schimbarea pe termen mai lung în domeniu va fi lărgirea deschiderii AI – o adâncime mai mare a câmpului în afaceri.

.