人工知能エンジニア：神話と現実
公開: 2018-05-08人工知能は、関連性のある分野で急速な成長を遂げています。スマート冷蔵庫から自動運転車まで、すべてが高度な人工知能アルゴリズムの結果です。 誰が責任を負いますか？ 人工知能エンジニア。
人工知能は機械学習と同じであると考えられていますが、実際には後者は前者のサブセットです。 AIは、さまざまなアプリケーションを備えた幅広い分野ですが、作業が最も難しい分野の1つでもあります。人工知能は、機械にほぼすべての側面で人間を模倣する能力を与えることを目的としています。これは、思ったよりもはるかに困難です。 マシンは本質的にダムデバイスであり、多くのデータ、計算能力、および学習するための努力を必要とします。 
最も成功しているAIの専門家は、多くの場合、共通の特徴を共有し、キャリアの中で開花することを可能にするマシンを愛しています。 AIを使用するには、非常に分析的で論理的な思考プロセスと、最も困難な問題を最も費用効果が高く効率的に解決する能力が必要です。 人工知能エンジニアは、企業が競争力を維持できるようにする最先端のプログラムにつながる技術革新について明確な先見性を持っていることが期待されています。
人工知能：引き継ぐか、むしろ引き継がれる
さらに、AIスペシャリストは、システムとプログラムの設計、開発、保守、監視、および修復に必要な技術スキルを身に付ける必要もあります。 最後に、AIの専門家は、技術的でないバックグラウンドの人でも理解できる方法で高度な技術情報を翻訳することに熟練している必要があります。 最も洞察に満ちた結果を生み出すには、組織の他のメンバーと協力して作業する必要があります。
さて、人工知能エンジニアの職務について同じページにいるので、AIの専門家が持っていなければならないいくつかの重要なスキルを見てみましょう。
コンピュータサイエンスと数学の基礎は、ほとんどの人工知能プログラムのバックボーンを形成します。 エントリーレベルのポジションには少なくとも学士号が必要ですが、監督、リーダーシップ、または管理職を伴うポジションには修士号または博士号が必要になることがよくあります。
意欲的なAIエンジニアは、次のことに慣れている必要があります。
- 確率、統計、代数、微積分など、さまざまなレベルの数学。
- ニューラルネットを含むベイジアンネットワーキングまたはグラフィカルモデリング。
- 物理学、工学、およびロボット工学。
- コンピュータサイエンス、プログラミング言語、およびコーディング。
- 認知科学理論。
人工知能の分野は継続的に成長しており、これらのAI開発者/エンジニアが一貫して取り組んでいるさまざまな新しいテクノロジーを生み出しています。 それらが何であるかを見てみましょう：
目次
自然言語処理とテキスト分析
NLPは、テキスト分析を使用およびサポートします。 NLPは、統計的手法を通じて、構造、感情、意図、および意味に関して自然言語で言われる文を理解するのに役立ちます。 NLPは、不正の検出とセキュリティ、さまざまな自動アシスタント（Siriなど）、および非構造化データのマイニングアプリケーションで幅広く使用されています。
自然言語理解の初心者向けガイド
仮想エージェント
単純なチャットボットから人間とシームレスに対話できる高度なシステムまで、これらすべてがAIと人工知能のエンジニアによって可能になりました。 組織が顧客サービスとサポートのためのチャットボットの重要性を認識するにつれて、これらのチャットボットと仮想エージェントの使用は増加しています。
AIに最適化されたハードウェア
AIと関連技術が成長するにつれて、ハードウェアはより柔軟になる必要があります。 そして、それはどういう意味ですか？
AI指向の計算ジョブを効率的に実行するために特別に設計および開発されたグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）およびアプライアンス。 それらはディープラーニングアプリケーションに大きな影響を与えています。 このようなGPUを開発しているベンダーには、Cray、Google、IBM、Intel、Nvidiaなどがあります。
バイオメトリクス
バイオメトリクスは、人体の物理的側面の識別、測定、および分析を扱います。 ボディランゲージに触れたり、見たり、話したり、認識したりすることに関連する相互作用を処理する、人間と機械の間のはるかに自然な相互作用を可能にします。
ディープラーニングプラットフォーム
ディープラーニングプラットフォームは、さまざまな抽象化レイヤーを備えた高度なニューラルネットワークと連携することで、人工知能と機械学習をまったく新しいレベルに引き上げます。 このテクノロジーは、データを処理し、意思決定に役立つパターンを作成することで、人間の脳を模倣します。
機械学習の5つの画期的なアプリケーション
それでは、いくつかの神話や誤解について説明しましょう。あなたもこれらのいくつかを念頭に置いていると確信しています。 一緒にバストしましょう！
神話＃1： AIは人間とまったく同じように考え、人間ができるすべての問題を解決できます。
AIにはまだ一般的な知性のようなものはなく、おそらく私たちもそれを必要としないでしょう。 どちらかといえば、今日のAIは、チンパンジーに食べ物を自分で理解させることではなく、キツネザルに食べ物を与える方法を教えることに重点を置いています。 ほとんどのAI機能は、自然言語処理（NLP）、画像認識、検索エンジン、ゲーム、予測、または自動運転車の特定の機能など、特定の目的のために開発されています。 これは多くの場合、一般的なインテリジェンスよりも高いビジネス価値をもたらします。 ジェネラリストよりもスペシャリストが常に優先されます。
神話＃2： AIは、機械学習やディープラーニングと同じものです。
AIは、ML、ディープラーニング、さらには認知処理と誤解されることがよくあります。 ただし、実際には、MLはAIの一部であり、データのフィードによって定期的にマシンがトレーニングされます。 先に述べたように、AIはそれよりも広く、私たちが言及したテクノロジーのスーパーセットを形成します。
2018年の企業向け自然言語処理の5つのアプリケーション
神話＃3：人工知能エンジニアは、システムを一度開発するだけで、それ以降はそれ自体で学習を続けます。
だけなら！ AIのサブセットである機械学習でさえ、実装が非常に難しいままです。 もちろん、より簡単で困難な課題もありますが、一般に、これらのアルゴリズムをビジネスニーズに適合させることは、それ自体がタスクです。 多くの場合、アルゴリズムは理解しやすいですが、課題は、問題に適切なアルゴリズムを選択し、正しい方法でアルゴリズムにデータを提示することです。 これには、問題の包括的な知識と、アルゴリズムとモデルの機能と制約の完全な理解が必要です。 さらに複雑なのは、機械が人工知能を取得するために適切な量のトレーニングを必要とするという事実です。
このトレーニングには、可能な限り純粋な形式の正確なデータが必要です。 さらに、トレーニングに使用されるデータは非常に動的であり、適切なタイミングで使用されないと古くなります。 そのため、人工知能エンジニアは、システムで反復を繰り返してから、そのような動的データとシームレスに連携するようにする必要もあります。
神話＃4： AIアルゴリズムは魔法のようにインテリジェントシステムを作成できます。 供給されるデータの品質はAIとは無関係です。
AIは「ロードアンドゴー」ではありません。 非常に広範なデータや未処理のデータがある場合、AIはあまり役に立ちません。 このようなデータはどのシステムでも消化できず、誤った結果になることがよくあります。 AIエンジニアは、あらゆるものを取り込むのではなく、データを慎重にキュレートし、可能な限り最高の品質であることを確認する必要があります。 アルゴリズムはプログラムに他なりません。プログラムは、処理するデータを必要とします。 データが優れているほど、結果も優れています。
神話＃5： AIは非常に新しい分野です。
ジョン・マッカーシーは1956年に「人工知能」という用語を作り出し、その後50年以上にわたってドメインを定義し続けました。 したがって、AIの概念はそれほど新しいものではありませんが、今日の世界でははるかに普及しています。
データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違い！
ああ！ これが、人工知能エンジニアを取り巻く神話です。 そのような神話をこれ以上聞いたことがあれば、私たちに知らせてください。私たちはあなたがそれを破るのを手伝います！ 他の怪しい伝説と一緒に戻ってきます。
世界のトップ大学からMLコースを学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。
