هوش مصنوعی (AI) امروز جامعه را به گونه‌ای تعریف می‌کند که ما هرگز پیش‌بینی نمی‌کردیم. هوش مصنوعی این امکان را برای ما فراهم می کند که قفل گوشی های هوشمند خود را با چهره خود باز کنیم ، از دستیاران مجازی خود سؤال بپرسیم و پاسخ های صوتی دریافت کنیم، و ایمیل های ناخواسته خود را بدون نیاز به آدرس دادن به آنها در یک پوشه هرزنامه فیلتر کنیم.

این نوع کارکردها آنقدر در زندگی روزمره ما رایج شده اند که اغلب به راحتی می توان فراموش کرد که فقط یک دهه پیش تعداد کمی از آنها وجود داشتند.

با این حال، تأثیر یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به آسان‌تر کردن زندگی افراد محدود نمی‌شود. برنامه های هوش مصنوعی در تمام صنایع از طریق ساده‌سازی فرآیندهای تجاری، بهبود تجارب مصرف‌کننده و انجام وظایفی که قبلاً هرگز امکان‌پذیر نبوده‌اند، تاثیرگذار بوده اند.

انتظار می رود این تأثیر هوش مصنوعی در سراسر صنایع تنها با ادامه پیشرفت فناوری و کشف امکانات هیجان انگیز این تخصص در زمینه خود توسط دانشمندان رایانه افزایش یابد. در زیر، ما در مورد اینکه هوش مصنوعی چیست، چه مشاغلی در حال حاضر این صنعت را تعریف می‌کنند و چگونه می‌توانید خود را برای موفقیت در بخش هوش مصنوعی آماده کنید توضیح می دهیم.

هوش مصنوعی چیست؟

اصطلاح «هوش مصنوعی» بسته به صنعت خاصی که در آن استفاده می‌شود، مفاهیم بسیاری دارد. با این حال، بتانی ادموندز، می‌گوید: «وقتی مردم «هوش مصنوعی» می‌گویند، در واقع منظورشان یادگیری ماشینی است. «اگرچه هوش مصنوعی یک اصطلاح بزرگ است که روش‌های آماری زیادی را در بر می‌گیرد، اما از نظر تاریخی، معنای واقعی آن این است که یک رایانه مانند یک انسان عمل می‌کند.»

توانایی یک کامپیوتر برای تکرار رفتارهای شبیه انسان، هسته اصلی تمام عملکردهای هوش مصنوعی است. نرم افزار یادگیری ماشینی به رایانه ها اجازه می دهد تا از طریق دریافت داده ها، رفتار انسان را بیاموزند. سپس این سیستم ها تحت فرآیندهای پیشرفته ای قرار می گیرند تا آن داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای درون آن را شناسایی کنند و از آن یافته ها برای به کارگیری دانش کشف شده و تکرار رفتار استفاده کنند.

ادموندز تشخیص می دهد که اگرچه فناوری پیشرفته در این فرآیند مهم است ولی کلید عملیات در واقع داده ها هستند. در واقع، افزایش حیرت‌انگیز در مقدار داده‌های جمع‌آوری‌شده در دهه گذشته تأثیر قابل‌توجهی بر پیشرفت صنعت هوش مصنوعی امروزی داشته است.

او می‌گوید: «آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد این است که این فناوری در نهایت به آنچه مردم برای مدت طولانی [درباره هوش مصنوعی] پیش‌بینی می‌کردند، رسیده است. ما مقدار مناسب داده و ماشین‌های پیشرفته‌ای داریم که می‌توانند آن داده‌ها را پردازش کنند. به همین دلیل است که در حال حاضر، [AI] در بسیاری از بخش‌ها اعمال می‌شود.»

با وجود فرصت‌های هیجان‌انگیزی که این پیشرفت‌ها آشکار می‌کنند، برخی از افراد هنوز در مورد استفاده از هوش مصنوعی تردید دارند. ادموندز معتقد است که این تا حد زیادی به دلیل عدم درک دقیق نحوه عملکرد این فرآیندها و ترس ناشی از آن است.

من دوست دارم [معرفی هوش مصنوعی] را با رایانش ابری یکی بدانم . در حالی که مردم لزوماً نمی دانند Google Drive چگونه کار می کند، آنها مفهوم را درک می کنند و سریعتر در قرار دادن اطلاعات خود در فضای ذخیره سازی ابری شرکت می کنند. اما هوش مصنوعی اینطور نیست. مردم آمار پشت آن را درک نمی کنند، بنابراین همه چیز بسیار جادویی به نظر می رسد.

با این حال، کسانی که درک پیچیده ای از علم کامپیوتر و آمار دارند، می دانند که تأثیر بالقوه این عملکرد بی پایان است. ادموندز می‌گوید: «هوش مصنوعی امروز کارهای شگفت‌انگیزی انجام می‌دهد و به پیشرفت‌هایی در صنایعی می انجامد که قبلاً قابل تصور نبود».

5 شغل برتر در هوش مصنوعی 

همانطور که کاربردهای احتمالی هوش مصنوعی همچنان در حال افزایش است، پتانسیل شغلی مثبت برای افرادی که مهارت های لازم برای پیشرفت در این صنعت را دارند، افزایش می یابد.

با این حال، ادموندز توضیح می دهد، افرادی که ترکیب لازم از مهارت ها را دارند اغلب به سختی به دست می آیند. او می‌گوید: «بازار کار در [هوش مصنوعی] واقعاً بزرگ است، اما بسیاری از افراد برای آن آموزش ندیده‌اند، و در نتیجه چشم‌انداز شغلی بالاتر از حد متوسط ​​برای کسانی که مهارت‌های لازم برای کار در این زمینه را دارند، ایجاد می‌کند.

برای کشف برخی از این زمینه های شغلی برتر که صنعت را تعریف می کنند، ادامه مطلب را بخوانید.

1. تحقیقات هوش مصنوعی

اگرچه بسیاری از این مشاغل برتر کاربرد یا عملکرد فناوری هوش مصنوعی را بررسی می کنند، تحقیقات علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی بیشتر در مورد کشف راه هایی برای پیشرفت خود فناوری است. ادموندز می‌گوید: “همیشه کسی وجود خواهد داشت که ماشین سریع‌تری را توسعه دهد. “همیشه یک نفر وجود خواهد داشت که در حال پیشرفت است و آن [فرد] یک دانشمند کامپیوتر خواهد بود.”

مسئولیت ها: مسئولیت های یک محقق علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی بسته به تخصص یا نقش خاص آنها در زمینه تحقیقاتی بسیار متفاوت است. برخی ممکن است مسئول پیشبرد سیستم های داده مرتبط با هوش مصنوعی باشند. برخی ممکن است بر توسعه نرم افزار جدیدی نظارت کنند که می تواند پتانسیل جدیدی را در این زمینه کشف کند. برخی هنوز ممکن است مسئول نظارت بر اخلاقیات و مسئولیت پذیری ناشی از ایجاد چنین ابزارهایی باشند. با این حال، صرف نظر از تخصص آنها، افراد در این نقش ها تلاش خواهند کرد تا امکانات این فناوری ها را کشف کنند و سپس به اجرای تغییرات در ابزارهای موجود برای دستیابی به آن پتانسیل کمک کنند.

چشم انداز شغلی: از آنجایی که این افراد در مرکز پیشرفت در هوش مصنوعی قرار دارند، چشم انداز شغلی آنها بسیار مثبت است.

2. مهندسی نرم افزار

حوزه هوش مصنوعی همچنین به نقش‌های سنتی علوم رایانه مانند مهندسان نرم‌افزار برای توسعه برنامه‌هایی که ابزارهای هوش مصنوعی بر اساس آنها کار می‌کنند، متکی است.

مسئولیت ها: مهندسان نرم افزار بخشی از فرآیند طراحی و توسعه کلی برنامه ها یا سیستم های دیجیتال هستند. در حوزه هوش مصنوعی، افراد در این نقش‌ها مسئول توسعه عملکرد فنی محصولات هستند که از یادگیری ماشین برای انجام وظایف مختلف استفاده می‌کنند.

چشم انداز شغلی: اداره آمار کار نرخ رشد 22 درصدی را تا سال 2029 برای توسعه دهندگان نرم افزار پیش بینی می کند که شامل اضافه شدن 316000 شغل می شود.

3. پردازش زبان طبیعی

امروزه بسیاری از محبوب ترین برنامه های کاربردی هوش مصنوعی برای مصرف کنندگان حول محور زبان می چرخند. از چت بات ها گرفته تا دستیارهای مجازی تا پیام‌رسان پیش‌بینی‌کننده در گوشی‌های هوشمند، ابزارهای هوش مصنوعی برای تکرار گفتار انسان در قالب‌های مختلف استفاده شده‌اند. برای انجام موثر این کار، توسعه‌دهندگان از دانش پردازشگرهای زبان طبیعی استفاده می‌کنند. افرادی که هم مهارت‌های زبانی و هم فن‌آوری لازم برای کمک به ایجاد این ابزارها را دارند. ادموندز می گوید: پردازش زبان طبیعی استفاده از یادگیری ماشینی در زبان است. “این یک میدان واقعا بزرگ است.”

مسئولیت ها: از آنجایی که پردازش زبان طبیعی کاربردهای زیادی دارد، مسئولیت های متخصصان در این زمینه متفاوت خواهد بود. با این حال، به طور کلی، افراد در این نقش ها از درک پیچیده خود از زبان و فناوری برای توسعه سیستم هایی استفاده می کنند که از طریق آن رایانه ها می توانند با موفقیت با انسان ها ارتباط برقرار کنند.

چشم انداز شغلی: امروزه در این نقش ها کمبود واقعی افراد وجود دارد. مجموعه‌ای از محصولات وجود دارد که در آنها سعی می‌کنیم از طریق زبان با یک ماشین تعامل کنیم، اما پردازش زبان واقعاً سخت است. به همین دلیل، افرادی که دارای مجموعه مهارت های مناسب هستند، می توانند انتظار حقوق و چشم انداز شغلی بالاتر از متوسط ​​را برای آینده قابل پیش بینی داشته باشند.

4. UX

نقش‌های تجربه کاربر (UX) شامل کار با محصولات از جمله محصولاتی است که هوش مصنوعی را در خود جای داده‌اند تا اطمینان حاصل شود که مصرف‌کنندگان عملکرد آنها را درک می‌کنند و می‌توانند به راحتی از آنها استفاده کنند. اگرچه ادموندز تأکید می‌کند که این نقش‌ها خارج از بخش هوش مصنوعی وجود دارند، اما امروزه افزایش استفاده از هوش مصنوعی در فناوری منجر به نیاز روزافزون به متخصصان UX شده است که در این زمینه خاص آموزش دیده‌اند.

مسئولیت ها: به طور کلی، متخصصان UX مسئول درک نحوه استفاده انسان از تجهیزات هستند، بنابراین چگونه دانشمندان کامپیوتر می توانند این درک را برای تولید نرم افزارهای پیشرفته تر به کار ببرند. از نظر هوش مصنوعی، مسئولیت‌های یک متخصص UX ممکن است شامل درک نحوه تعامل انسان‌ها با این ابزارها به منظور توسعه عملکردی باشد که بهتر با نیازهای آن انسان‌ها مطابقت داشته باشد.

آیا می‌دانستید: یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های تاثیر تجربه کاربری بر فناوری که امروزه می‌شناسیم اپل است. اختراع سیستم عامل مک در مقایسه با ویندوز از نیاز به محصولی نشات گرفت که کاربرپسندتر باشد و برای کار کردن به درک فنی پیشرفته ای نیاز نداشته باشد. اپل نیز به همین منوال به توسعه آیفون پرداخت. ادموندز می‌گوید: “آیفون تماماً در مورد UX بود. این یک [کارشناس UX] بود که می‌دانست چگونه مردم [با تلفن‌هایشان] تعامل دارند، از جمله اینکه چه چیزی بصری است و چه چیزی نیست. سپس آنها بهترین تلفن ممکن را متناسب با این نیازها طراحی کردند.”

چشم انداز شغلی: چشم انداز شغلی برای طراحان UX کاملاً مثبت است. انتظار می رود رشد شغل در این صنعت تا سال 2022 به میزان 22.1 درصد افزایش یابد و به طور موثر فرصت ها را برای کسانی که آموزش و تجربه مناسب دارند افزایش دهد.

5. تحلیلگر داده

با داده هایی که در قلب عملکردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قرار دارند، کسانی که برای مدیریت صحیح آن داده ها آموزش دیده اند، فرصت های زیادی برای موفقیت در صنعت دارند. اگرچه علم داده حوزه وسیعی است، ادموندز بر نقشی که تحلیلگران داده در این فرآیندهای هوش مصنوعی ایفا می کنند به عنوان یکی از مهم ترین آنها تأکید می کند .

مسئولیت‌ها: تحلیلگران داده باید درک کاملی از خود داده‌ها از جمله شیوه‌های مدیریت، تجزیه و تحلیل و ذخیره‌سازی آن‌ها و همچنین مهارت‌های لازم برای برقراری ارتباط مؤثر یافته‌ها از طریق تجسم داشته باشند. ادموندز می‌گوید: «فقط داشتن داده‌ها یک چیز است، اما اینکه بتوانیم واقعاً آن را به افراد دیگر گزارش دهیم، مهم است».

چشم انداز شغلی: تحلیلگران داده ها چشم انداز شغلی مثبتی دارند.

ایجاد شغل در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک زمینه پرسود با رشد شغلی بالاتر از حد متوسط ​​است، اما این صنعت همچنان رقابتی است. نقش‌ها در این رشته بسیار مهم هستند و هم به پیشینه فنی پیشرفته و هم به تجربه عملی گسترده نیاز دارند. کسانی که این تعادل نادر از مهارت‌ها و قرار گرفتن در دنیای واقعی را دارند، می‌توانند هر تعداد نقش در هوش مصنوعی داشته باشند و برای سال‌های آینده به شکل‌دهی چشم‌انداز این رشته دائماً در حال تکامل ادامه دهند.

مهارت های خود را تقویت کنید

متخصصان هوش مصنوعی مجموعه‌ای از مهارت‌های عملی و دانش نظری در ریاضیات و آمار را در کنار درک کاری از ابزارها و فرآیندهای خاص نقش به اشتراک می‌گذارند. برخی از دانشمندان رایانه متمرکز بر هوش مصنوعی نیز ممکن است به دنبال درک اخلاق و فلسفه باشند که به رایانه توانایی «فکر کردن» و نتیجه‌گیری را می‌دهد.

با این حال، ادموندز تأکید می‌کند که اگرچه کاملاً پیشرفته است، اما این توانایی‌های رایج به تنهایی همیشه فرد را برای یک حرفه موفق در هوش مصنوعی آماده نمی‌کند. در عوض، او توضیح می‌دهد که پیش‌زمینه‌های شخصی و مهارت‌های بین‌رشته‌ای منحصربه‌فردی است که هر دانشمند رایانه به آن‌ها اجازه می‌دهد تا پیشرفت کنند.

به عنوان مثال، در مراقبت‌های بهداشتی، یک متخصص هوش مصنوعی ایده‌آل می‌تواند درک درستی از داده‌ها و یادگیری ماشینی داشته باشد و همچنین از بدن انسان آگاهی داشته باشد. در این سناریو، پیشینه تخصص در هر دو زمینه به آنها اجازه می دهد تا نه تنها نتایج این ابزارهای هوش مصنوعی را تفسیر کنند، بلکه درک کنند که چگونه آنها در زمینه سلامتی گسترده تر قرار می گیرند.

ادموندز همچنین مشاهده کرده است در حالی که یک دانشمند کامپیوتر با پیشینه دوگانه برای انواع جدید کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع ایده آل است، در حال حاضر تعداد بسیار کمی وجود دارد. ادموندز به شوخی می گوید: «اگر سابقه دوگانه داشتید، می توانستید چک خود را بنویسید. “من می توانم به شما اطمینان دهم که در حال حاضر به دنبال شغل نخواهید بود.”

کسانی که در هوش مصنوعی هستند اغلب کارشناسان یادگیری ماشینی را می‌بینند که توانایی‌های علوم رایانه و آمار سطح بالایی دارند، اما بدون درک بیشتر در حوزه خاصی. ادموندز تشخیص می‌دهد که این قطعه گمشده مورد نیاز برای پیشرفت بیشتر هوش مصنوعی در بخش خاص است.