AI mütəxəssisi ən yaxşı AI mühəndislərinin işimizi necə dəyişdiyini göstərir

Rishon Blumberg tərəfindən, 10x idarəetmə həmtəsisçisi

İş dünyası sürətlə dəyişir və istedadlı AI mühəndisi tapmaq şirkətinizə əhəmiyyətli rəqabət üstünlükləri qazandıra bilər. Sahibkarlar öz işlərinin istiqamətini müəyyənləşdirmək üçün öz instinktlərinə və intuisiyalarına çoxdan etibar etsələr də, AI mühəndisləri şirkətlərə uzun müddətdir davam edən bəzi inanclarını nəzərdən keçirməyə və ya rədd etməyə kömək edirlər.

AI mühəndisi bir şirkətə qoşulmaq və işimizi dəyişdirmək qabiliyyətinə malikdir. Və müəssisə rəhbərləri əvvəllər heç olmamış kimi qərar vermək üçün məlumatlardan istifadə edirlər. İcraçılar hələ də intuisiyalarına etibar edə bilərlər, lakin AI inanclarımızı yoxlamağa və ya rədd etməyə kömək edir.

Özüm də dünyanın ən yaxşı AI mühəndisləri ilə işləyən bir texnoloji sahibkar olaraq AI mühəndisinin bir şirkətə göstərə biləcəyi transformasiya gücünü gördüm. AI mühəndisi və 12 yaşında başlayan uşaq atası Zack Dvey-Aharon-dan, müəssisələrin yeni məlumatlara əsaslanan dövrdə Aİ-ni necə istifadə edəcəyi ilə bağlı müsahibə ala bildim.

Rishon (qalınca): Zack, mənimlə danışmağa vaxt ayırdığınız üçün təşəkkür edirəm. Şəxsən işlədiyiniz ən sevimli AI tətbiqi nədir?

Zack: Bir AI mühəndisi olaraq, səhiyyə şirkətlərinə müalicələrinin ən yaxşı işlədiyini anlamaq üçün məlumatları təhlil etməyə kömək etdim. Kiber təhlükəsizlik şirkətlərinə təhlükəsizlik səbəbi ilə anormal şəbəkə davranışlarını təyin etməyə kömək etdim, enerji şirkətlərinə okean qazma potensialını daha yaxşı anlamağa kömək etdim, kommersiya şirkətləri qiymətlərini və təkliflərini optimallaşdırdılar. Siyahı, mən tərk etdiyim şəxslərin poçtundan gedir! Müştərilərimin hamısı mənim üçün özəldir və etdiyim hər layihə üzərində işləməkdən zövq alıram.

Diplomatik cavab! Sizcə AI gələcəkdə necə pul qazanacaq?

AI-nin mövcud xidmətlərin və məhsulların çoxunu necə inkişaf etdirə biləcəyini və mütləq yenisini yaratmadığını göstərən sadə bir nümunədən istifadə edirəm. AI mühəndisi soyuducunun tərkibini idarə edən və temperaturu yeməkinizə uyğunlaşdıran bir soyuducu hazırlaya bilər. Bu AI mühəndisini işə götürən şirkət, yarışmadan daha çox ədəd sataraq pul qazanacaqdır. Bu yalnız bir nümunədir. Əsasən, həqiqətən AI-nin zəkasından istifadə edən şirkətlər rəqabətdən daha yaxşı olmaqla pul qazana bilərlər.

Bunu bir saniyə üçün beysbol və Moneyball və Oakland Atletikanın məşhur nümunəsi ilə müqayisə edək. Oakland, 2002-ci ildən bəri hər hansı bir komandadan əvvəl dəyərsiz əsas və kiçik liqa oyunçularını təhlil etmək və tapmaq üçün geniş statistikadan istifadə etmişdir. Əksər komandalarda oyunçu reytinqi verərkən oğlan skautlarının instinktlərinə əsaslanaraq, Oakland oyunçuları qiymətləndirmək üçün obyektiv statistika və alqoritmlərdən istifadə etdi. Bu, Oklendə - 44 milyon dollarlıq əmək haqqı qanun layihəsi ilə - New York Yankees kimi komandalarla - 125 milyon dollarlıq əmək haqqı qanunu ilə yarışmağa imkan verdi. Məlumatları istifadə edərək, bir oyunçunun sahəyə dəqiq təsirini qiymətləndirə bilərik. Bir oyunçu bir əyri topu vurub 130 km / saat sürətlə hasarın üstündəki meydançaya çarpaz hərəkət edir? Beysbol statistika ilə dəyişdirildiyi kimi, iş dünyası da AI tərəfindən dəyişdirilir. Rəqabətli bir üstünlük verən hər hansı bir üsul (Moneyball kimi) ödəyir.

Bir Yankees azarkeşi olaraq, beysbol bənzətməsini yüksək qiymətləndirirəm. AI keçmişdəki digər texnologiyalardan nə ilə fərqlənir?

Məlumatların təhlili AI mühəndislərinə daha səmərəli işləməyə, dəyişikliklərə uyğunlaşmağa, lazımsız iş proseslərini ləğv etməyə və insan fəaliyyəti də daxil olmaqla bahalı alternativləri əvəz etməyə imkan verir.

AI tamamilə məlumatlara söykənir, buna görə alqoritmlər intuisiyanı (yuxarıda qeyd etdiyimiz kimi) və ya məlumat analizini istifadə etməkdənsə, proseslərimizi inkişaf etdirə biləcəyimizi anlamağa kömək edir. Heç vaxt belə olmayıb.

Məlumatlar həqiqi bir qızıl mədənidir və səma necə istifadə edilə biləcəyinin həddi. Bir və ya daha çox AI mühəndisini işə götürməklə şirkətlər iş proseslərini daha yaxşı başa düşmək, inkişaf etdirmək, optimallaşdırmaq və optimallaşdırmaq və alt xəttini kəskin şəkildə dəyişdirə biləcək yeni anlayışlar əldə etmək üçün saysız imkanlara malikdirlər.

Məlumat elmi, AI və maşın öyrənmələri arasındakı fərqlər nələrdir?

Məlumat elmi məlumatların təhlili üçün ən ümumi termindir. Məlumat alqoritmlər və ya öyrənmə mexanizmləri olmadan əl ilə təhlil edilə bilər ki, bu da müəyyən hallarda onun ümumiyyətlə AI olmadığını göstərir.

Süni intellekt (AI) məlumatları öyrənmək və ona daha yaxşı reaksiya vermək üçün bütün kompüterli / alqoritmik metodları əhatə edir.

Maşın öyrənməsi (ML) AI-nin alt alt bölgəsidir. Maşın öyrənməsində daha çox məlumat olduqda daha asan görünən öz-özünə öyrənmə mexanizmləri mövcuddur.

Beləliklə, maşın öyrənməsi ilə AI arasındakı fərq, AI'nin məlumatları öyrənməyən sərt kodlu formulları ehtiva etməsidir, maşın öyrənmə mühəndisləri isə həmişə öz-özünə öyrənmə mexanizmlərini inkişaf etdirir.

Gələcəkdə AI landşaftında hansı şirkətin üstünlük təşkil edəcəyini düşünürsünüz? Məsələn, ABŞ-da internet axtarışlarının 68% -i Google-da aparılır. AI-dən bir Google olacaqmı?

Bir şirkətin sənayeni inhisara alacağını söyləmək çətindir. AI'nin və xüsusilə də maşın öyrənməsinin bir neçə ildən sonra hər yerdə və hər kəs tərəfindən inteqrasiya olunmasını gözləyirəm. Google və onun axtarış motoru hər yerdə olduğu kimi, AI və maşın öyrənməsi də hər yerdə olacaqdır. AI mühəndisi istənilən şirkətdə çox gəlirli bir vəzifədir.

AI ilə qarşılaşmaq istəyən şirkətlər üçün ən böyük çətinliklər nələrdir?

Bir nömrəli problem bir şirkətə kömək etmək və ya qoşulmaq üçün kifayət qədər güclü olan AI mühəndisini tapmaqdır. AI-ni şahmat oyunları ilə müqayisə etsək, dünyada demək olar ki, bir milyard şahmatçı var, ancaq min qrossmeyster var. Çoxları özlərini təcrübəli mühəndis kimi təqdim etsələr də, maşın öyrənməsində həqiqətən güclü və müxtəlif layihə təcrübəsi olan bir neçə onlarla AI mühəndis və ya komanda ola bilər. İstedad bu qədər nadir olduğu üçün bu anda böyük bir AI həllini inkişaf etdirmək çətindir.

AI ilə əlaqəli ən böyük anlaşılmazlıqlar hansılardır?

Filmlərdə tez-tez dillərini və davranışlarını gözlənilməz vəziyyətlərə uyğunlaşdıra bilən insanlar kimi "ağıllı" maşınlara rast gəlirik. Bu, çoxdan insanlar üçün bir fantaziya olmuşdur, xüsusən 1950-ci illərdə Alan Turing tərəfindən bir problem olaraq göstərildiyi üçün. Həqiqət budur ki, bu cür texnologiyalar hələ də əlçatmazdır. Buna görə ən böyük anlaşılmazlıq olduğunu söyləyərdim. AI mühəndisləri bizi ora aparmaq üçün çox çalışırlar, amma o qədər də yaxın deyilik.

Bu gün istifadə olunan AI texnologiyasının ən sevdiyiniz tətbiqi nədir?

AI mühəndisi olaraq, favorit seçmək çətindir. İnqilabın özünü heyrətləndirici görürəm. Sığorta şirkətləri müştərilərini daha yaxşı başa düşür, media şirkətləri sənətçilərini daha yaxşı qiymətləndirir, aviaşirkətlər oturacaq qiymətlərini daha yaxşı optimallaşdırır, siyahı davam edir.

Sizin üçün qaçılmaz hiss edən AI tətbiqinin yeganə nümunəsi nədir, amma bu gün tanıdığınız heç kim həqiqətən üzərində işləmir?

Düşünürəm ki, bu şəxs haqqında və bir çox fərqli mənbələrdən mətnlər çıxaran və ağıllı, inteqrasiya olunmuş təhlil və hesabat toplayan AI şəxsi müştərilər, şirkətlər və xüsusi xidmət orqanları üçün faydalı olardı. Potensial bir müştəri haqqında məlumat tapmaq istədiyinizi düşünün və A nöqtəsindən B nöqtəsinə və müvafiq məlumatları tapmaq üçün bütün mümkün yerlərə getməlisiniz. AI, yüzlərlə faydalı məlumat mənbəyindən fərqli olaraq faydalı məlumat toplamaq və sizə faydalı hesabat verməklə bu prosesi çox asanlaşdıra bilər.

AI istedadını tapmağa çalışan bir şirkətə nə məsləhət verərdiniz?

Bu sahədə rəqiblər və ya digər şirkətlər tərəfindən müqavilə bağlanmış AI mühəndislərini yoxlamaq vacibdir. Şirkətim 40-dan çox AI layihəsini müştərilərə çatdırdı və hər sahədə oxşar problemlərə sahib AI mühəndisi kimi təcrübəm kritik bir amil olduğunu sübut etdi.

AI mühəndislərini və inkişaf qabiliyyətini istifadə edən şirkətlər iki vacib parametrləri başa düşməlidirlər:

  1. Mühəndis nə qədər güclü və təcrübəli?
  2. İşlərinizi şirkətə, İT komandasına və şirkətin ümumi "məlumat DNA" sına inteqrasiya etmək nə qədər asandır?

Bugünkü iqtisadiyyatda, hətta təcrübəsiz məlumat alimləri və AI mühəndisləri çox bahalı oldular, buna görə bir komanda yaratmaq əksər şirkətlər üçün az real görünür.

Həqiqətən 12 yaşınızda təhsil almağa başlamısınız?

Mən həqiqətən bunu etdim. Uşaq olduğum müddətdə hər zaman yeni çətinliklər və yeni təlim metodları axtarırdım. Valideynlərimi bir universitetdə oxumağa inandırdım və sinifdə ayaqlaşa biləndə daha çox məktəbə getdim. Orta məktəbi bitirməmişdən əvvəl universitet diplomumu ala bildim.

Bu məqaləni sevirsinizsə, bir blockchain inkişaf etdiricisinin texnologiyanın gələcəyini necə görməsini oxuya bilərsiniz

Rishon Blumberg, texniki istedad üçün tanınmış bir agentlik və 10x Management şirkətinin yaradıcısıdır. Harvard Business Review-da dərc olunan və tez-tez Bloomberg Televiziyasında və CNBC-də görülən iş sahəsinin gələcəyində düşüncəli bir liderdir. Rishon 1994-cü ildə Wharton Biznes Məktəbini biznesin idarəedilməsi ixtisası üzrə bitirib.

İlk olaraq 27 aprel 2018-ci ildə www.10xmanagement.com saytında yayımlandı.