人工智能不僅是對(duì)認(rèn)知工作的自動(dòng)化，也是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程。毫不夸張地說(shuō)，開(kāi)發(fā)基于AI的解決方案似乎很有前景，但事實(shí)真的如此嗎？

以下為譯文：

“如果你想持續(xù)多年獲得七位數(shù)的年薪，在過(guò)去只有四個(gè)職業(yè)選擇：CEO，銀行家，明星或職業(yè)運(yùn)動(dòng)員。但現(xiàn)在第五種選擇出現(xiàn)了——人工智能專(zhuān)家?！薄?/p>

想象一個(gè)裝滿(mǎn)球的玻璃杯。玻璃杯代表計(jì)算機(jī)科學(xué)，而球代表各個(gè)不同的領(lǐng)域：后端，前端，嵌入式等等。其中有一個(gè)球是人工智能，它的特殊之處在于，它里面還包含了其他小球：機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理，以及其他各種東西。這些人工智能里面包含的小球每一個(gè)單獨(dú)拿出來(lái)看都很強(qiáng)大，都是改變所有領(lǐng)域的機(jī)會(huì)之所在。

人工智能不僅是對(duì)認(rèn)知工作的自動(dòng)化，也是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程。毫不夸張地說(shuō)，開(kāi)發(fā)基于AI的解決方案似乎很有前景，但事實(shí)真的如此嗎？我決定把我自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)分享給大家，帶大家看看人工智能工作流程的幕后是什么樣的，以及對(duì)AI專(zhuān)家作進(jìn)一步的了解。

事不宜遲，我們就開(kāi)門(mén)見(jiàn)山吧！

AI工程師的關(guān)鍵職責(zé)是什么？

對(duì)大眾來(lái)說(shuō)，人工智能似乎只存在于科幻作品的邊緣地帶，但實(shí)際上，它已經(jīng)與我們的生活融為了一體。AI現(xiàn)在能執(zhí)行某些涉及智能的任務(wù)，而在以前這些只能由人類(lèi)完成。而且，在許多功能方面AI甚至比人類(lèi)表現(xiàn)更好。AI的主要任務(wù)是總結(jié)并得出一個(gè)合理的結(jié)論，而現(xiàn)在的前沿AI技術(shù)似乎在這方面做得很好了。

人工智能的一項(xiàng)顯著應(yīng)用就是移動(dòng)應(yīng)用程序的語(yǔ)音識(shí)別功能。例如， Android手機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)或Google Now能夠記錄用戶(hù)的位置，并提供熱門(mén)景點(diǎn)之間的最佳交通路線(xiàn)，提醒用戶(hù)有關(guān)事件，通知用戶(hù)路況等等。

互聯(lián)網(wǎng)上的上下文廣告（contextual advertising）也是通過(guò)人工智能的程序布局的。這種廣告能夠根據(jù)用戶(hù)之前訪問(wèn)過(guò)哪些站點(diǎn)，對(duì)哪些廣告做出了積極反應(yīng)以及在社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人介紹向用戶(hù)推送特定的廣告。即使是文本編輯器中的常規(guī)拼寫(xiě)檢查，也得益于人工智能系統(tǒng)。

通常來(lái)說(shuō)，IT世界有五個(gè)工作領(lǐng)域：信息的收集，傳輸，存儲(chǔ)，處理和表示。人工智能解決的是其中的兩個(gè)領(lǐng)域中的問(wèn)題：信息的處理和存儲(chǔ)。AI訪問(wèn)的信息庫(kù)存儲(chǔ)在AI本身中，就像我們生活中發(fā)生的事會(huì)存儲(chǔ)在我們的記憶中一樣。人工智能根據(jù)這些已有的信息處理接收的新信息，并在此基礎(chǔ)上得出合理的結(jié)論。

好吧，人工智能是偉大而有前景的技術(shù)。但是從事AI工作的都是哪些人呢？運(yùn)營(yíng)一個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目又需要他們做什么呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)， AI專(zhuān)家首先要以正確的格式描述和呈現(xiàn)基本信息。他們通常將信息按特定系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)化，即形成主題區(qū)域的概念模型。然后，為了確保人工智能的進(jìn)一步工作，他們需要教會(huì)機(jī)器如何學(xué)習(xí)或者如何做機(jī)器學(xué)習(xí)例程（rouTIne）。

機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？

從某種意義上講，機(jī)器學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中的自我學(xué)習(xí)。得益于機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能不僅可以解決開(kāi)發(fā)人員使用特定算法布置的具體任務(wù)，而且可以解決條件稍有不同的類(lèi)似的任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI下的一個(gè)廣泛的子分區(qū)，使用了數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)，數(shù)值優(yōu)化方法，概率論，離散分析以及從數(shù)據(jù)中提取信息等方法。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何工作？

訓(xùn)練方案很簡(jiǎn)單：有一組特定的對(duì)象（情況，situaTIons）和一組特定的答案（響應(yīng)，反應(yīng)），構(gòu)成一組正確的“情況-響應(yīng)”對(duì)。情況和響應(yīng)之間存在關(guān)系，但最初在數(shù)學(xué)層面尚不可知。正確的“情況-響應(yīng)”對(duì)的集合就作為訓(xùn)練樣本?；诖藰颖?，找到一種能將特定情況和特定響應(yīng)聯(lián)系起來(lái)的算法就成為必要的了。

AI專(zhuān)家的必要專(zhuān)業(yè)知識(shí)都有哪些？

現(xiàn)在讓我們回到AI工程師的話(huà)題。他們平時(shí)都做什么？他們的關(guān)鍵角色和技能是什么？如上所述，AI專(zhuān)家全面參與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的整個(gè)過(guò)程。因此，總的來(lái)說(shuō)，在處理完所有數(shù)據(jù)之后，AI專(zhuān)家需要著手對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建，對(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化等等。

如果說(shuō)得更明確一點(diǎn)，那就是對(duì)該職業(yè)的確切描述并不存在。一切都取決于使用信息技能的特定領(lǐng)域。但是，有些事情是所有AI工程師都會(huì)去做的，比如：

? 設(shè)計(jì)，著手對(duì)信息的分析

? 擅長(zhǎng)一些特定開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，例如網(wǎng)絡(luò)，操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)或應(yīng)用程序

? 幫助維護(hù)組織的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)

? 在軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，安裝，測(cè)試和維護(hù)中起到關(guān)鍵作用

? 成為一種專(zhuān)門(mén)的程序員，可以與Web開(kāi)發(fā)人員和軟件工程師合作，來(lái)把Java或其他編程語(yǔ)言集成到業(yè)務(wù)應(yīng)用程序，軟件和網(wǎng)站中

? 研究軟件應(yīng)用程序領(lǐng)域，準(zhǔn)備軟件要求和規(guī)格說(shuō)明文件

為了能做到這些，AI專(zhuān)家應(yīng)具備以下技能：

? 代碼能力強(qiáng)并且會(huì)好幾種編程語(yǔ)言

? 熟知所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法

? 能夠使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，使用SQL語(yǔ)言來(lái)編譯查詢(xún)

? 會(huì)使用R或Python（NumPy / SciPy）編程語(yǔ)言，或SPSS / SAS或Matlab應(yīng)用程序來(lái)分析數(shù)據(jù)和建模

? 會(huì)使用Matplotlib等工具將數(shù)據(jù)可視化

此外，AI專(zhuān)家經(jīng)常從事與醫(yī)學(xué)，農(nóng)業(yè)以及其他與科技行業(yè)風(fēng)馬牛不相及的領(lǐng)域相關(guān)的項(xiàng)目。為了能成功應(yīng)對(duì)此類(lèi)項(xiàng)目，AI工程師還應(yīng)該花一些時(shí)間研究一下這些陌生領(lǐng)域，才能更高效地完成工作。

AI可以使你成為百萬(wàn)富翁嗎？

企業(yè)向AI開(kāi)發(fā)人員支付的薪水比付給其他專(zhuān)業(yè)人員的高得多，這并不算什么秘密。在技術(shù)競(jìng)賽的背景下，企業(yè)之間的人才競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈，尤其是考慮到AI人才供少于求這一事實(shí)。頂尖的行業(yè)專(zhuān)業(yè)人士年薪數(shù)百萬(wàn)美元。

但是，如果要說(shuō)最大數(shù)額，那么AI專(zhuān)家的最高薪水還是在中國(guó)。在中國(guó)，一位高級(jí)AI研究科學(xué)家的年薪為56.7到62.4萬(wàn)美元，而其他國(guó)家的ML專(zhuān)家在同一時(shí)期的年薪為31.5到41.0萬(wàn)美元。在中國(guó)，大概有30萬(wàn)名人工智能從業(yè)人員。但這還不夠——企業(yè)可能需要一百萬(wàn)或者更多AI專(zhuān)家！

美國(guó)的招聘市場(chǎng)如何？好吧，也有大量空缺。Glassdoor是美國(guó)的一個(gè)匿名查看職位空缺和簡(jiǎn)歷的網(wǎng)站，在“人工智能”板塊中有32，000多個(gè)職位，有的薪水達(dá)到六位數(shù)。

在美國(guó)，機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家的薪水為每年14.4萬(wàn)美元。相比之下，美國(guó)勞動(dòng)力市場(chǎng)的平均工資僅為2.9萬(wàn)。感受出來(lái)差距了嗎？

在澳大利亞，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的平均工資為每年11.3632萬(wàn)澳元。

日本呢？AI工程師的年薪從600萬(wàn)到5000萬(wàn)日元不等，約合6到50萬(wàn)美元。

印度的AI和ML從業(yè)者薪水如何？根據(jù)Glassdoor的數(shù)據(jù)，印度機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的平均薪水為?8，201，201（約合1.1萬(wàn)美元），范圍為?3，64，000-?15，28，000（約合0.5到2.1萬(wàn)美元）。

歐洲呢？機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的平均工資為52，576歐元（約5.8萬(wàn)美元）。

結(jié)論

那么，AI工程師到底是干什么的呢？乍一看，這項(xiàng)工作看似很簡(jiǎn)單，單調(diào)，并且只需要懂算法開(kāi)發(fā)，機(jī)器就會(huì)按照算法來(lái)做事情了。但這是一個(gè)錯(cuò)誤的說(shuō)法，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家做的遠(yuǎn)不止這些，而且往往需要進(jìn)行方法上的創(chuàng)新。

他們不僅創(chuàng)建具體的指令，而且能使人工智能自我學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)。所以這一領(lǐng)域的專(zhuān)家能獲得天價(jià)的薪水也不足為奇了。畢竟，這個(gè)職業(yè)決定著我們的未來(lái)。你同意我的看法嗎？你有什么想要補(bǔ)充的嗎？