聚光灯
机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发工程师、人工智能软件工程师、深度学习工程师、人工智能系统工程师、认知计算工程师、机器人流程自动化工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、人工智能研究工程师
机器具备类人智能的概念已存在近150年。正如你所料,这个想法最初出现在虚构作品中(1872年小说《厄尔温》)。然而,人工智能(AI)早已成为现实。 现代机器智能的探索及其极限的突破,要归功于二战著名密码破译专家艾伦·图灵的远见卓识。
人工智能专家正引领着这场计算机科学革命,致力于让计算机以类人方式思考并与人类互动。 如今,我们的设备借助人工智能实现语音识别,并以虚拟助手的形式与我们交流。人工智能能识别我们的面容、声音和指纹,它能预测需求并提供建议,过滤网络搜索结果,扫描邮件识别垃圾信息,进行语言翻译,甚至操控机械设备。我们大多数人每天都在与这项神奇的技术互动,却鲜少思考其背后的原理,有时甚至浑然不觉。
当然,人工智能及其迅猛发展也引发了切实的担忧。事实上,人工智能专家如今正面临着人工智能伦理的现实难题。当前研究的一个潜在伦理困境是:当我们打造出比其创造者更快速、更智能的技术时,如何防范"人工智能偏见"?开发超越人类智能的人工智能可能导致的可怕后果,正是对智能系统控制权的丧失……以及随之而来的恶果!
- 致力于开发前沿的、改变世界的技术
- 让数百万人工智能用户(通过设备等)的日常生活更轻松
- 助力企业提升竞争力
- 在人工智能与物联网之间建立新的连接
- 增强医疗实践,可能挽救生命并改善健康状况
- 构建无人驾驶车辆运营的人工智能解决方案
工作时间表
人工智能专家从事全职工作,通常在室内办公,但部分工作涉及户外活动。当程序或系统出现故障时,雇主可能会联系工作人员协助恢复正常运行。
典型职责
- 人工智能专家的工作领域广泛,因此具体职责取决于雇主以及雇佣该员工的具体岗位。
- 一些专家致力于开发垃圾邮件拦截器和抄袭检测工具。
- 其他人可能会开发诸如谷歌翻译之类的语言翻译服务。
- 其他与角色相关的典型职责还包括:
- 认知仿真建模
- 创建应用型人工智能程序,基于面部特征识别、语音识别、指纹识别、步态检测、心跳监测及其他因素来识别和追踪人员。
- 构建程序以收集和解读数据及信息,发现规律,运用结果确定问题解决方案并作出决策。
- 开发软件以协助医疗专业人员诊断患者
- 增强建议型聊天机器人
- 用于发现未探明自然资源的前沿技术
- 编写程序以控制(自动驾驶)无人车辆,用于多种用途
额外职责
- 突破极限,打造更智能的人工智能系统,使其能够推理、学习,甚至自我编程并编程其他人工智能系统。
- 改进模拟人类发声模式的程序
- 开展人工智能研究以协助法律和金融领域
- 与外部客户和利益相关者合作
- 及时了解最新动态;参加专业组织的活动和会议
软技能
- 注重细节
- 协作
- 创造力
- 耐心
- 目标导向
- 高度组织化
- 探究的、好奇的
- 解决问题的能力
- 以流程为导向
- 出色的沟通能力
- 能够用更简单的语言解释复杂问题
技术技能
- 精通多种计算机编程语言
- 系统分析
- 自然语言处理
- 神经网络
- 扎实的数学能力,包括微积分、线性代数和统计学
- 计算机科学背景
- 对认知科学有深入的了解
- 熟悉人类学、哲学和心理学
- 公司/私营企业
- 政府/军事机构
- 医疗保健行业
- 高等教育机构
- 研究与开发中心
- 科学组织
- 汽车与交通运输业
在人类将社会控制权移交给人工智能之前,我们必须确保它能按我们的意愿运作。前文已提及若干与人工智能伦理相关的担忧,但人工智能专家还需承担更多责任。他们肩负着开发类人思维程序的使命,然而现实是人工智能在许多功能上远超人类的运算速度,且行为有时难以预测。
当人工智能犯错时(或人类认为是错误、但对人工智能而言合乎逻辑的行为),会发生什么?《2001太空漫游》或许最生动地展现了这一困境:飞船的机载人工智能认定,完成预设任务的唯一途径就是消灭试图中止任务的人类。
所幸人工智能专家早已破解此类困境。这些场景看似科幻,但相关假设性问题正被严肃对待。倘若邪恶人工智能真要统治地球消灭全人类,人工智能专家必将首当其冲(当然,他们背锅的时间不会太长)!
说真的,当前最热门的趋势之一就是人工智能伦理问题。专家们正深入研究常被提及的奇点现象,以确保我们能谨慎应对这一重大挑战。对于不了解该概念的人来说,奇点是指人工智能发展到人类无法控制其行为、也无法预测其下一步行动的假想未来事件。 换言之,《终结者》系列电影通过虚构的"天网"系统——这个与武器系统联网的军事防御人工智能——展现了这一主题。当它获得"自我意识"后,便掌控了核导弹等机器,成为不可阻挡的对手,由此引发了奇点事件。
除防范反乌托邦未来外,人工智能产业的其他发展趋势还包括:强化网络安全以防止人类入侵AI系统、人工智能芯片的诞生、人工智能与物联网的深度融合、自动化机器学习以及云计算领域的人工智能应用。
这或许不言而喻,但人工智能专家们小时候多半都是科幻迷。科幻作品让几代人见识了计算机程序看似无穷无尽的可能性。 尽管多数人工智能尚未植入机器人载体(至少目前如此),但其发展已达到许多作家多年前预言的境界——2001年由俄罗斯圣彼得堡三位程序员开发的聊天机器人尤金·古斯曼,被公认为通过了著名的图灵测试,这意味着该人工智能能欺骗与之交流的人类。
但人工智能爱好者除了拥有充满创意的梦想家头脑,还必须具备出色的硬技术能力。 该领域从业者通常求学刻苦,善于研究,能规范撰写论文,注重细节。他们往往逻辑严谨、客观冷静、注重结果且独立自主。正如许多年轻时的IT从业者,人工智能专家常乐于长时间独自在室内工作,专注于手头任务,或沉浸在代码构筑的世界中。
- 初级人工智能专家至少应拥有学士学位,通常需主修计算机科学或相关专业(甚至可为认知科学等跨学科学位)。
- 许多工作者要么在开始工作前完成研究生学位,要么在该行业就业期间完成学位。
- 高级学位专业可包括人类学、哲学、心理学或心理语言学。
- 人工智能是一个广阔的领域,但典型的课程内容可能包括:
- 代数、算法、微积分、逻辑、概率与统计
- 贝叶斯网络
- 认知科学理论
- 计算机编程语言/编码
- 工程
- 图形建模(神经网络)
- 物理学
- 机器人技术
- 自然语言处理
- 系统分析
- 若能找到人工智能专项课程,这无疑是最佳选择。否则,可寻找开设上述领域课程的项目。
- 费用始终是需要考虑的因素。雇主会关注你文凭上的大学名称,但最终决定你能否获得工作的,是你自身的资质。
- 寻找那些公布学生保留率数据的项目,或尝试查找该项目和/或教师的学员评价。
- 师生比例是多少?人工智能是门复杂的学科,因此当你需要帮助或有疑问时,你需要教师给予充分的关注。
- 资金和研究设施是至关重要的考量因素。人工智能领域的工作需要大量的实践!
- 顶尖学府通常能获得最多的外部资金,但必须确保这些资金用于促进学生学习。
- 阅读教师简介!通常少数几位教师将主导你的AI学习体验,因此不要只关注学校本身,更要关注具体的人。
- 说到人,校园里有哪些人工智能社团和学生组织?它们活跃吗?有没有获得过国家级认可的成就?
- 若申请攻读IT学位,请确认该项目是否获得ABET认证。
- 若条件允许,可考虑在线课程,但请记住:对于许多课程而言,面授学习能显著提升学习体验。有时混合式课程正是理想的选择!
《超值大学》评选的美国40所最佳人工智能院校榜单,其本科项目院校阵容强大。同时不妨参考《美国新闻与世界报道》评选的最佳计算机科学院校及最佳人工智能项目。如前所述,并非所有人工智能专家都拥有人工智能或计算机科学学位,但这些榜单能为你提供绝佳的起点!
- 高中生应在大学前尽可能多地学习知识,为未来的艰苦学习打下坚实基础。
- 修读高等数学、编程及其他相关课程,对于为大学新生学年做好准备至关重要。
- 通过参加短期在线课程(或更长的认证项目)抢占先机,例如edX、Coursera、Udemy、Pluralsight等平台提供的课程。你还可以完成在线编程课程或训练营。
- 在大学期间,请明智地选择选修课。选修那些能推动你人工智能职业发展的课程。
- 参与学校项目,如果没有项目,那就自己发起一个!
- 与你的大学项目组沟通,探讨如何协助其研究中心开展工作。
- 寻找实习机会或其他能获得工作和研究经验的途径
- 与同行合作分享知识,并可能找到能够指导你的学生
- 观看教程视频,阅读书籍和在线内容,并参与讨论
- 查看Lionbridge精选的18个顶级AI与机器学习子版块获取建议
- 获得这份工作的最佳途径是具备完全的资格,并在申请材料中充分展示你的学术背景和工作经历。
- 参加TripleByte测验,通过筛选测试后,他们将为你对接雇主。
- 只申请与你高度匹配的职位。仔细阅读职位描述,确保你能满足所有要求。
- 您可以在Indeed、ZipRecruiter、Glassdoor等多个招聘门户网站上找到职位空缺信息。
- 向你所在大学的院系或职业发展中心咨询他们能提供哪些帮助。
- 若你尚未参加过实习,何不尝试一下?这能为你打开职场大门,助你积累工作经验。即便最终未能获得正式录用,这也算是个开始!
- 告诉你的朋友和老师,并在领英上广而告之。如今,多数工作机会都来自人脉网络(此外,请确保你拥有强大的社交网络!)
- 阅读招聘人员常看的文章,获取行业洞见。TOPBOTS有篇关于招聘人工智能和机器学习专家的优质文章。
- 参加大学主办的行业招聘会及其他活动。积极提问、建立联系、分发简历!
- 说到简历,务必确保你的简历没有错误且文笔流畅。不妨参考一些AI简历模板获取灵感。
- 阅读Springboard的人工智能面试准备问题
- 展现你的实力,让雇主看到你的价值。用你对行业的热忱和对组织的奉献,在早期就给他们留下深刻印象,并持续保持这种影响力。
- 让自己成为无价的领域专家,具备解决问题的能力!
- 永不止步。人工智能领域日新月异,全球突破性进展层出不穷。请持续关注国际人工智能动态,参加专业课程,并完成研究生学位。
- 无论在职还是"离岗",都要保持专业素养。在当今网络世界,任何可疑行为都可能反噬自身,因此务必保持数字足迹的洁净。
- 向老板证明你同样能胜任领导岗位。展现领导潜质,在团队项目中主动承担领导职责。
- 工作中常有紧迫任务需要完成,因此请务必按时交付成果,但切勿偷工减料。质量至关重要,细微的错误可能引发连锁反应,造成严重后果。
- 人工智能专家不仅致力于解决问题,更要突破边界。换言之,他们的工作内容之一就是提出亟待攻克的新课题(亦即挑战!)。在头脑风暴时,请大胆抛出"如果……会怎样?"这类假设性问题。
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从事人工智能专家的工作看似令人振奋,但现实往往不如理想那般激动人心。这个职业领域与其他行业截然不同,从业者们在许多方面都是边干边创造。他们探索着未知领域,甚至常常不清楚自己究竟在寻找什么!正因如此,许多学生选择考虑其他职业方向,例如:
- 计算机科学教师
- 计算机系统分析师
- 计算机系统工程师/架构师
- 遥感科学家与技术人员
- 软件开发人员,系统软件
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年薪预期
新入职员工起薪约为14.2万美元。年薪中位数为17.2万美元。经验丰富的员工年薪可达21万美元左右。
年薪预期
新员工起薪约为11.5万美元。年薪中位数为15.6万美元。经验丰富的员工年薪可达17万美元左右。
年薪预期
新员工起薪约为17.2万美元。年薪中位数为20.5万美元。经验丰富的员工年薪可达22万美元左右。
年薪预期
新员工起薪约为10.8万美元。年薪中位数为14.6万美元。经验丰富的员工年薪可达18万美元左右。
年薪预期
新员工起薪约为11.2万美元。年薪中位数为14.9万美元。经验丰富的员工年薪可达17.3万美元左右。
年薪预期
新员工起薪约为10.3万美元。年薪中位数为13.8万美元。经验丰富的员工年薪可达17.3万美元左右。