人工智能計(jì)劃的成功可能取決于藝術(shù)和哲學(xué)，也取決于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。這是因?yàn)槠髽I(yè)有效部署人工智能需要建立一個全面的團(tuán)隊(duì)，其中包括來自各種背景和技能集的人員，以及非技術(shù)角色。
Ness數(shù)字工程公司首席技術(shù)官M(fèi)osheKranc說，“任何人工智能計(jì)劃都需要IT專家和行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业慕Y(jié)合。IT專家了解機(jī)器學(xué)習(xí)工具包：哪些算法系列最有可能解決特定問題?如何調(diào)整特定的算法以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性?而行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜規(guī)硖囟I(lǐng)域的知識：哪些數(shù)據(jù)源可用?數(shù)據(jù)有多臟?機(jī)器學(xué)習(xí)算法的建議質(zhì)量如何?如果沒有行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业妮斎耄琁T專家可能無法回答這些問題。”
因此得出的結(jié)論是：人工智能的成功確實(shí)依賴于團(tuán)隊(duì)，而不是任何個人或角色。
SAS公司執(zhí)行副總裁兼首席信息官Keith Collins說，“當(dāng)建立一支有效的人工智能團(tuán)隊(duì)時，我們需要尋求行業(yè)專家或超級團(tuán)隊(duì)，而團(tuán)隊(duì)合作才會贏得勝利。多元化的學(xué)科是人工智能成功的關(guān)鍵。”
人工智能人才的四大核心類型
Collins認(rèn)為人工智能團(tuán)隊(duì)需要四個核心類型的人員：
•了解業(yè)務(wù)流程對于建立真實(shí)場景和有價(jià)值的結(jié)果至關(guān)重要的人員。
•了解機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)、預(yù)測和優(yōu)化等分析技術(shù)并且正確使用的人員。
•了解數(shù)據(jù)來自哪里，質(zhì)量如何，如何維護(hù)安全和信任的人員。
•了解如何通過結(jié)果來實(shí)施分析的人工智能架構(gòu)師。
Collins指出，與其他IT領(lǐng)導(dǎo)者和人工智能專家一樣，這些核心學(xué)科或角色可以從各種背景中汲取靈感。他以音樂、化學(xué)、物理等學(xué)科為例。
他說：“這些學(xué)科鼓勵人們從復(fù)雜的交互系統(tǒng)中理解科學(xué)的過程和思維。他們通常擅長建立良好實(shí)驗(yàn)所需的批判性思維技能和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的成果。”
多元化人工智能團(tuán)隊(duì)的價(jià)值
多元化團(tuán)隊(duì)的價(jià)值范圍廣泛：例如，它可以幫助企業(yè)更好地應(yīng)對人工智能偏見。解決業(yè)務(wù)問題(包括最大和最棘手的問題)也很重要，這可能是企業(yè)首先制定人工智能戰(zhàn)略的原因之一。
Very公司高級數(shù)據(jù)科學(xué)家和物聯(lián)網(wǎng)實(shí)踐主管Jeff McGehee說，“人們普遍認(rèn)為，多樣化的意見對于解決所有復(fù)雜的問題至關(guān)重要。多樣性與生活體驗(yàn)有關(guān)，專業(yè)背景是大多數(shù)人生活體驗(yàn)的重要組成部分，它可以為人工智能項(xiàng)目增加維度，并為尋找創(chuàng)新解決方案提供新的視角。”
McGehee還指出，建立人工智能或其他不同的團(tuán)隊(duì)需要企業(yè)的積極努力，并作為招聘和雇傭?qū)嵺`的一部分。企業(yè)會發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)多樣性可能不是一個可行的團(tuán)隊(duì)建設(shè)策略。
考慮到這一點(diǎn)，需要了解對于人工智能團(tuán)隊(duì)具有價(jià)值的一系列專家和角色，其中包括非技術(shù)角色。
1.領(lǐng)域?qū)＜?/div>
人們可以將這些角色和人員視為主題專家。無論使用哪個術(shù)語，都需要了解他們對企業(yè)的人工智能計(jì)劃的重要性。
McGehee說，“開發(fā)人工智能系統(tǒng)需要深入了解系統(tǒng)運(yùn)行的領(lǐng)域。開發(fā)人工智能系統(tǒng)的專家很少會成為系統(tǒng)實(shí)際領(lǐng)域的專家。行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜铱梢蕴峁╆P(guān)鍵見解，使人工智能系統(tǒng)發(fā)揮最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，這些專家可以解決其所在領(lǐng)域針對企業(yè)和戰(zhàn)略的問題。
他表示，行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜翌愋腿Q于要解決的問題。無論所需的洞察力是在創(chuàng)收和運(yùn)營效率還是在供應(yīng)鏈管理方面，行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜叶夹枰卮疬@些問題：
•哪些見解最有價(jià)值?
•收集的有關(guān)行業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是否可以作為見解的基礎(chǔ)?
•得出的見解是否具有意義?
以下將介紹一些特定的行業(yè)領(lǐng)域示例，但首先了解一下人工智能團(tuán)隊(duì)中的其他一些關(guān)鍵角色。
2.數(shù)據(jù)科學(xué)家
Jane.ai公司人工智能研發(fā)主管Dave Costenaro表示，這是人工智能團(tuán)隊(duì)在新建項(xiàng)目上工作的三個關(guān)鍵需求中的第一個。其示例項(xiàng)目包括聊天代理、計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)或預(yù)測引擎。
Costenaro說，“數(shù)據(jù)科學(xué)家有著各種背景，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、工程學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、音樂等，通常都具有強(qiáng)烈的好奇心，這迫使他們深入系統(tǒng)中尋找和使用模式，例如他們可以為人工智能項(xiàng)目提供什么，確定它能做什么，并訓(xùn)練它做到這一點(diǎn)。”
3.數(shù)據(jù)工程師
Costenaro說，“程序員從數(shù)據(jù)科學(xué)家那里獲得想法、模型、算法，并通過規(guī)范化代碼、使其在服務(wù)器上運(yùn)行以及成功地與適當(dāng)?shù)挠脩簟⒃O(shè)備、API等進(jìn)行對話，并將它們變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。”
4.產(chǎn)品設(shè)計(jì)師
Costenaro表示，三項(xiàng)關(guān)鍵需求的最終結(jié)果也說明了人工智能團(tuán)隊(duì)的非技術(shù)專業(yè)知識的價(jià)值。
他說：“產(chǎn)品設(shè)計(jì)師也來自各種背景，例如藝術(shù)、設(shè)計(jì)、工程、管理、心理學(xué)、哲學(xué)。他們?yōu)樗韬陀杏玫臇|西制定了路線圖。”
5. 人工智能倫理學(xué)家和社會學(xué)家
人工智能倫理學(xué)家和社會學(xué)家可能在某些部門(特別是醫(yī)療保健或政府部門)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，但在廣泛的使用案例中似乎可能會變得越來越重要。
McGehee說，“人工智能系統(tǒng)的一個重要組成部分是了解它如何影響人們，以及代表性不足的群體是否受到公平對待。如果一個系統(tǒng)具有前所未有的準(zhǔn)確性，但沒有產(chǎn)生預(yù)期的社會影響，它注定會失敗。”
6.律師
McGehee表示，在這個新興領(lǐng)域也看到了對法律專業(yè)知識的單獨(dú)而相關(guān)的需求。McGehee說，“GDPR法規(guī)為制定圍繞算法決策的法規(guī)樹立了先例。隨著世界各國對人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用越來越了解，預(yù)計(jì)將出臺更多的法律。精通這一領(lǐng)域的律師可能是一種寶貴的財(cái)富。”
由于行業(yè)領(lǐng)域?qū)＜胰绱酥匾鏚ranc和McGehee所闡述的那樣，有必要研究一些行業(yè)領(lǐng)域的具體例子，其中包括技術(shù)和非技術(shù)領(lǐng)域。這些領(lǐng)域應(yīng)該是人工智能團(tuán)隊(duì)建設(shè)的一部分，具體取決于企業(yè)的特定目標(biāo)和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增強(qiáng)現(xiàn)有商業(yè)用例的一個使能層，因此過去支持過這個用例的團(tuán)隊(duì)成員仍然是具有價(jià)值的，出于同樣的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五個可能具有價(jià)值的人工智能貢獻(xiàn)者的角色示例，并解釋了如何在人工智能環(huán)境中調(diào)整和增強(qiáng)現(xiàn)有角色。
7. 高管和策略師
Costenaro說，“企業(yè)高管領(lǐng)導(dǎo)層將需要考慮哪些業(yè)務(wù)模式可以通過人工智能實(shí)現(xiàn)自動化和改進(jìn)，并權(quán)衡來自以下團(tuán)隊(duì)的新機(jī)會和風(fēng)險(xiǎn)，如數(shù)據(jù)隱私、人機(jī)交互等。”
8. IT主管
不要對非技術(shù)角色的價(jià)值感到困惑：如果沒有IT，企業(yè)的人工智能戰(zhàn)略就不會走得太遠(yuǎn)。 Costenaro指出，IT團(tuán)隊(duì)需要解決以下問題：“如果正在為模型培訓(xùn)積累和存儲大量數(shù)據(jù)，那么將如何確保數(shù)據(jù)的隱私性和安全性?此外，將如何存儲并從服務(wù)器到客戶的設(shè)備快速可靠地提供服務(wù)?”
Costenaro補(bǔ)充道，這也將推動對DevOps專業(yè)人士和擁有云原生技術(shù)(如容器和編排)專業(yè)知識人員需求的不斷增長。而IT部門有機(jī)會使用諸如聊天機(jī)器人之類的人工智能工具來簡化內(nèi)部服務(wù)。
9.人力資源領(lǐng)導(dǎo)者
Costenaro說，“與此類似，人力資源部也有很多機(jī)會通過使用像聊天機(jī)器人這樣的人工智能工具來為客戶提供服務(wù)，從而提高效率。”
此外，人力資源似乎很可能成為評估組織內(nèi)人工智能影響的一個重要參與者，這與McGehee將倫理學(xué)家和律師等角色包括在內(nèi)并沒有不同。
10.營銷和銷售領(lǐng)導(dǎo)者
正如Kranc指出的那樣，如果企業(yè)的人工智能計(jì)劃與創(chuàng)收相關(guān)，那么應(yīng)該考慮從銷售和營銷等領(lǐng)域添加領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。
Costenaro還指出，作為人工智能項(xiàng)目的一部分，銷售和營銷專業(yè)人員可能需要利用銷售自動化工具和機(jī)器人流程自動化(RPA)等技術(shù)來增強(qiáng)他們現(xiàn)有的技能和流程。
11.運(yùn)營專家
在整個IT部門內(nèi)，運(yùn)營和DevOps專業(yè)人員都有特定的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識來實(shí)施人工智能計(jì)劃。Costenaro列舉了以下問題作為需要在哪里運(yùn)用專業(yè)知識的例子：
•哪些可以實(shí)現(xiàn)自動化和改進(jìn)?
•如果使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將如何創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)收集流程以持續(xù)培訓(xùn)和改進(jìn)這些模型?
•可以從開源存儲庫中獲取現(xiàn)成的、預(yù)先訓(xùn)練好的模型和/或數(shù)據(jù)集，從而獲得巨大的先機(jī)嗎?第三方供應(yīng)商提供的API服務(wù)是否會考慮一些任務(wù)和用例?
雖然人工智能可以解決一些重大問題，但也一定會產(chǎn)生新的挑戰(zhàn)。這就是構(gòu)成多元化團(tuán)隊(duì)的根本原因。
McGehee說。“具有不同背景和個性的人員關(guān)注不同的項(xiàng)目細(xì)節(jié)和限制因素，這很有用，因?yàn)樗岣吡怂兄匾?xì)節(jié)的可能性，并提供了確定解決方案的整體方法。”
關(guān)鍵字：人工智能
京公網(wǎng)安備 11010502049343號