人工智能领域最稀缺的是什么样的人才?

徐大白 提问于 8个月前

人工智能是时下最热门的话题,那么,到底人工智能领域最稀缺的是什么人才呢?怎么样才能在人工智能领域扎稳脚跟?

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人工智能架构师。

所有学到的东西,都能从零开始推,这叫元认知。元认知越底层的人,他在理解一件事情的时候所占用脑子里的内存越少。人工智能也是,它是一套工具,一个真正好的工程师,他手里所有的人工智能都是算法,比如现已知的,人工智能大类的算法可能有七八类,像支持向量机,神经网络、randomforest,adaboost等一大堆,他在看到一个模型后,能迅速判断哪个模型更适合。比如说为什么语义识别是用循环网络和LSTM来做识别?因为语义是一个线性的信息流,这个线性信息流里面要记住前面很远的信息,同时要忘掉很大一部分信息,再记住当前的信息,所以,用LSTM能非常完美的解决这个问题,但LSTM在图像识别上就不Work了、在量化金融中的优势也不明显。

这里,很多人会认为股票和语义都是一个时间序列函数,或者是前后序列函数。为什么LSTM训练这个很好用,训练股票就不行了呢?这个,就需要回到元认知。因为他们的数据结构完全不一样,你得理解什么模型处理什么实体结构。再比如,CNN适合处理大量数据、超大量的数据,且数据和数据之间有明确相关条件,所以,CNN适合处理图像,因为图像的像素之间具有相关性。而同样的一个情况,语义又不适合了。比如“我写程序”这四个字,每个字之间一对一的相关性并不是那么强,但他有一个整体相关性,他跟图像识别是不一样的。简单理解的话,语义是一维函数,图像是二维函数。

所以,这些都是很细节的东西。你只有在使用了大量的程序之后,跑着跑着,才能感知到,哦,原来这个应该用什么算法跑,那个不能用什么算法跑。因为人工智能属于黑暗森林,你只能慢慢去摸索,摸索哪个是最适合的。你不可能第一天就调试出来,搞清楚哪种场景,到底该用什么程序,这个程序应该有多少层的网络、结构、单元,每一层单元有什么样的参数,应该跟什么程序进行配合,是否需要两个程序进行嫁接,是否需要高级的比如对抗型的、或者辅助型、或者嫁接型等。你需要不断地锤炼和思考,才能出来这样的感觉,都是一点一点悟出来的。

回到最开始的问题,如果用一个特定的职位来定义,这个最稀缺的人才是人工智能架构师

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