При поиске в Google по ключевому слову «наука о данных» вы можете найти повторяющиеся ключевые слова, такие как «самая сексуальная работа 20-го века». Я нахожу это интересным, особенно когда роль специалиста по данным менее известна, чем инженеры данных. Более того, большинство опытных специалистов, прошедших масштабное машинное обучение, не работают на крупных предприятиях. Они работают в научных кругах, например, профессором колледжа, что оставляет рынок полным асимметричной информации; в отличие от развитых рынков, информация не текла. Многие люди на самом деле узнают, что любой поставщик ИТ может сделать чат-бота, но кто из них сможет выполнить эту работу?

Ложь №1

«Мы можем делать все, от искусственного интеллекта до базовой статистики, даже машинного обучения, и очень хороши в этом!»

Это как если бы кто-то сказал вам, что он может быть врачом и дантистом. Вы в это не верите? И когда мы должны начать верить в него как в гениального человека, у которого внутри два доктора. На практике этому парню можно доверять только в том случае, если он может предъявить две медицинские степени и две лицензии на врачебную практику. То же самое с наукой о данных, это громкое слово. Думайте о Google как о ярком примере ведущей компании в области машинного обучения. Google даже не может правильно перевести язык с английского на тайский. Даже Google нанимает более 100 инженеров по машинному обучению / специалистов по данным / докторов наук. стипендии - сто. Продукт Google отстой. Я не хочу сказать, что бесплатный перевод API от Google — отстой, но испуганные ресурсы ученых, времени и финансов заставляют их сосредоточиться на нескольких вещах одновременно. Google нужно сосредоточиться на основном мозге машинного обучения. Еще один похожий пример Google — OpenAI, принадлежащий Илону Маску. OpenAI создает ИИ для обучения и игры в DOTA 2 против профессиональных игроков, и он побеждал людей во многих одиночных битвах. Однако еще не доказано, что ИИ может побеждать в командной игре. Я надеюсь, что два примера помогут вам составить более полное представление о развитии ИИ в современном мире. ИИ был разработан людьми и все чаще становится важным шагом в промышленной революции. Однако нам потребуется много времени, чтобы обучить один ИИ за раз. Он не будет создавать десять ИИ, наняв двух студентов колледжа.

Продолжение… в следующей главе