По мере того, как компании обращаются к процветающей области, чтобы трансформировать свой бизнес, вот какие навыки изучают студенты университетских программ искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это зарождающаяся технология, призванная изменить роль таланта в современной экономике. От беспилотных автомобилей до интеллектуальных машин, таких как IBM Watson, искусственный интеллект, вероятно, вытеснит рабочие места и создаст новые.
Но с новой технологией приходят новые навыки, необходимые для ее использования, и так же, как такие компании, как Google, Uber и другие, наняли экспертов по искусственному интеллекту для разработки будущих продуктов и услуг, колледжи и университеты быстро предложили новые курсы по этому предмету.
Итак, каким навыкам учат курсы ИИ?
Во-первых, студенты изучают основы поиска. По словам Дэниела Таурица, адъюнкт-профессора и заведующего кафедрой бакалавриата и информационно-пропагандистской деятельности факультета компьютерных наук Университета науки и технологий Миссури в Ролле, в компьютерных науках поиск включает в себя поиск конкретного решения данной проблемы.
В своем курсе «Введение в искусственный интеллект», в котором приняли участие около 50 студентов, Тауриц охватывает следующие три основы поиска:
Неинформированный поиск: используется при создании последовательности действий, которая не учитывает какие-либо изменения в пути.
Эвристические функции. Они позволяют принимать решения без точной или полной информации.
Поиск состязательного или движущегося агента: используется, когда есть другие лица, принимающие решения, которые влияют друг на друга.
Петр Гмытрасевич, доцент кафедры компьютерных наук Иллинойского университета в Чикаго, преподает три курса: «Искусственный интеллект 1», «Искусственный интеллект 2» и «Прикладной искусственный интеллект».
Искусственный интеллект 1 охватывает подходы, основанные на логике, а Искусственный интеллект 2 демонстрирует численные и математически ориентированные подходы, основанные на теории вероятностей.
Прикладной искусственный интеллект, в котором обучается около 30 студентов, концентрируется как минимум на пяти прикладных технологиях искусственного интеллекта, которые сегодня наиболее распространены в технологической отрасли:
- Система на основе правил: логический подход.
- Вероятностная система: знания, использующие вероятности.
- Система нечеткой логики: логика, которая не является ни истинной, ни ложной.
- Система принятия решений: вычисляет лучшее решение проблемы.
- Система машинного обучения: нейронная сеть или дерево решений, которые можно изучить на основе данных.
Меняющееся поле
По словам Гмытрасевича, на протяжении его примерно 20-летней преподавательской карьеры курсы в колледже охватывали логику и методы поиска при обучении ИИ. Однако теперь существует гораздо больше количественных и математических подходов, поскольку вероятностные подходы определяют текущие приложения, которые доминируют в индустрии ИИ.
Тауриц сказал, что одной из новых важных областей навыков является этика, которая важна в ИИ, потому что люди программируют интеллектуальные машины, которые могут принимать потенциально изменяющие жизнь решения. В автономных автомобилях в случае аварии машине, возможно, придется принимать решения, которые оценивают жизни людей. Проблема троллейбуса — распространенный пример такого типа принятия решений: если на вас мчится троллейбус, и его тормоза отключены, несколько пассажиров в транспортном средстве могут погибнуть, но вы можете переключить путь, чтобы они оказались в безопасности. . Однако на тех путях, на которые вы переключили трамвай, есть человек, и его вот-вот задавит. Пассажиры будут в безопасности, но человек погибнет. Эта проблема может принимать другие формы, требующие принятия решений в других жизнях, что делает ее учебным пособием по возникающим философским и этическим проблемам.
В некоторых случаях технология ИИ проводит обучение по этому предмету. В курсе искусственного интеллекта, основанного на знаниях, в Технологическом институте Джорджии используется собственная Джилл Уотсон, которая помогает отвечать на повторяющиеся вопросы на онлайн-дискуссионном форуме курса. Аспиранты и Ашок Гоэл, профессор компьютерного колледжа Технологического института Джорджии, создали ИИ, частично используя технологии платформы IBM Watson, — пишет Центр новостей Технологического института Джорджии.
Другие навыки и квалификации, указанные в объявлениях о вакансиях для ролей, связанных с ИИ, включают:
- Сильная страсть к теоретическим и эмпирическим исследованиям для роли ученого-исследователя в Facebook
- Художественная и научно-популярная литература на должность ученого-когнитивиста/инженера в Raytheon
- Воздействие на исследования в области нейронных сетей, таких как увеличение памяти, обучение с подкреплением и репрезентативное обучение для Работы ИИ-компьютерщика в General Motors
- Прямой вклад в разработку и внедрение инновационных продуктов, которые были успешно доставлены и использованы потребителями для инженера по машинному обучению, занимающего активную интеллектуальную роль в Apple
- Инстинктивное знание того, как люди захотят использовать продукт, услугу или решение, которое решает реальную бизнес-задачу для эксперта по программному обеспечению прикладного машинного обучения в Allstate
- Опыт количественной оценки производительности алгоритмов, продемонстрированный в рецензируемых журналах или публикациях на конференциях, или в технических отчетах для должности исследователя автономного вождения в Ford Motor Co.
