искусственный интеллект
РОЛЕВАЯ МОДЕЛЬ: ИССЛЕДОВАТЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Сделать фантастику реальностью

Пока китайцы уже в школах изучают искусственный интеллект, мы с вами балуемся с Siri и Алисой. Разбираемся, зачем нужно знать про ИИ, где с ним работать и сколько денег при этом можно получить.
Материал подготовили
О ЧЕМ ЭТО ВООБЩЕ?

Кажется, на тему того, что ИИ станет умнее человека, а его введение - закат нашей цивилизации, сняли уже кучу фильмов и исписали сотни страниц. Остались и те, кто с пеной у рта доказывает грядущее забвение человечества и необходимость ограничения роли машин.

Меж тем, если в 19 веке уметь читать и писать было почетно, то сегодня отсутствие этих навыков обескуражит многих. Констатируем: человечество стало умней и продолжает свой победоносный марш развитого интеллекта. Новый горизонт - ИИ, мыслящая машина из рассказов фантастов.
ЗАЧЕМ ЭТО НУЖНО?

Уже сейчас есть разделение ИИ. На сильный, который мог бы думать, как человек, только без погрешностей, в 1000 раз быстрей и мощней. И слабый - специализированный интеллект, который решает одну проблему после того, как человек загрузил в него всю нужную информацию.

Слабый ИИ используется в множестве направлений. Наша жизнь становится веселее, безопаснее и лучше. ИИ освобождает для нас много времени на творчество и раздумья, выполняя рутинные задачи.

Благодаря искусственному интеллекту Carlsberg выводит новые сорта пива гораздо быстрее, сокращая процесс подбора новых ингредиентов за счет машины. Моментальная проверка здоровья, выписка штрафов, создание текстов и картин - ИИ уже способен на многое.

Можно даже смотреть фильм, сюжет которого будет выстраиваться в зависимости от настроения зрителей ("The Moment"). Эксперименты в музыке, корректирование фото и освобождение человека от мелких мыслей на тему "что приготовить, убрать и найти".

Но пока мы с вами решаем, что именно нужно делать машине, выстраиваем задачу и все исходные, следующий уровень - создание сильного ИИ.
КТО ЭТО ДЕЛАЕТ?

У станка создания ИИ - программисты и Data Scientist'ы. Маленькие компании, которые скорее хотят позволить себе пользоваться ИИ для повышения производительности, нанимают только их.

Но в больших корпорациях, где существуют отделы по разработке искусственного интеллекта, должны трудиться когнитивисты, чтобы исследовать человеческое мышление и понимать, какие программы заложены в нас на биологическом уровне.

А еще: социологи, антропологи, психологи, философы, но и это не предел. Применение ИИ требует включения любых специальностей, потому что на данный момент ИИ задействован почти везде, но мало кто об этом знает.
КАКИЕ ЗАДАЧИ?
Мы не будем вас пугать, как Стивен Хокинг и Илон Маск, тем, что сильный ИИ превзойдет человека и уничтожит нас как отсталый вид. Проблема, которая сейчас реально есть в этой сфере, - безопасность.

Прежде чем запустить тот или иной продукт на основе Искусственного Интеллекта, нужно сделать его защищенным от кибератак и угроз хакеров, потому что даже самая безобидная собака-робот в руках террористов сможет убить своего хозяина.

Еще один вопрос - безработица. Если и не сверхразумный ИИ, то самые обычные программируемые роботы скоро заменят наш труд. Уже сейчас есть как минимум пять профессий, где роль человека сходит на нет: менеджер по подбору персонала, сотрудник банка, бухгалтер, менеджер по продажам, официант.

Но все требует времени и вложений, поэтому не стоит сразу хвататься голову, а лучше изучить своего конкурента.
СКОЛЬКО ДЕНЕГ?

Знающие люди на вес золота. В Кремниевой долине сотрудников завлекают зарплатами. Начинающий специалист без опыта работы может прийти на 150-500 тысяч долларов в год (от 10 до 35 млн. рублей в год). Помимо денег им гарантируют повышение квалификации, то есть внедрение дополнительного обучения в ходе работы.

В российских компаниях, если посмотреть HeadHunter, зарабатывают от 2,5 миллионов в год (190 тысяч в месяц). На такую разницу в зарплате, кроме очевидных факторов, влияет еще то, что сейчас самая высокооплачиваемая должность в сфере IT - специалист Big Data (200-250 тысяч), а не разработчики Искусственного Интеллекта. За границей ситуация обратная.

Аналитики предсказывают, что инвестиции в эту отрасль и спрос на нее будут расти. К 2027 году российскому IT будет не хватать аж целых 2 миллионов сотрудников. Уже сейчас хитрые американцы приглашают специалистов из Китая и России к себе, потому что их стоимость намного ниже.

За 10 лет работы над разными проектами в России потратили 23 млрд рублей, в то время как в США и Китае в 60 раз больше.
КАК ПОПАСТЬ В СФЕРУ?

В России достаточно много университетов, куда можно поступить в магистратуру по специальности: 65 магистерских программ готовят исследователей ИИ, с лабораториями для исследований и постоянным государственным финансированием.

Среди них: МГУ, ИТМО, МЭИ и Институт систем обработки изображений РАН. Самыми большими средствами располагает МФТИ, ИТМО и НИУ ВШЭ, большое количество проектов в Институте программных систем им. А.К. Айламязана РАН и Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники.

Среди самых престижных российских компаний: Яндекс, Mail.Ru Group, МегаФон, МТС, Билайн, Теле2, ABBYY и Сбербанк. Бояться подавать в такие большие компании свое резюме не стоит, потому что только 30% специалистов, работающих в сфере ИИ, учились в университете. Остальные обучались сами.

Бояться НЕ работать на большие компании тоже не надо, поскольку у них есть много ограничений, конкретные бизнес-модели, и им надо, чтобы усилия и инвестиции быстро себя оправдывали и приносили деньги. Маленькие фирмы дают меньше зарплату, но больше свободы для развития и экспериментов, что обеспечит прибыль в будущем.
ГИД

Узнать больше:

Пересмотреть классику Матрица, Бегущий по лезвию, Космическая одиссея, Я - робот, Искусственный разум

Почитать Гиперион, Хромая судьба, Двухсотлетний человек

Как стать исследователем ИИ на видео

Понять основы когнитивистики (Cognitive Science)

О том, кто такой когнитивист - в нашем материале


Разобраться:

В публикациях по теме

В лекциях

В конференциях


Втянуться:

Залезть в открытые библиотеки GitHub, Keras, TensorFlow, Pytorch

Выбрать курс на Coursera и пройти обучение (на английском)


Надежные курсы с гарантией трудоустройства в топовые компании на русском:


  1. Machine Learning от OTUS
  2. Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox
  3. Факультет искусственного интеллекта в GeekUniversity (это Mail.ru)

Мы собираем каждый гид вручную с мыслями об интересах тех людей, которые его прочитают. Да, мы выбираем самое полезное на наш взгляд, но не можем всего за один материал охватить огромный круг возможностей на эту тему. Но ты можешь. Прямо сейчас начни развиваться в том, к чему тебя тянет. Истории взлетов и падений, лайфхаки и новости других начинающих - на uptu.community. Еще больше актуальных возможностей - на uptu.work.
Не упусти полезное!
Интересные вакансии, статьи и личный опыт каждый день здесь:
ЗАЦЕПИЛА ТЕМА? ПОМОГИ РАЗОБРАТЬСЯ ТЕМ, КОМУ ЭТО ТОЖЕ ИНТЕРЕСНО.
ЗНАЕШЬ ЧТО-ТО ЕЩЕ ЦЕННОЕ ПО ТЕМЕ? ПОДЕЛИСЬ СВОИМ ОПЫТОМ В UPTU.COMMUNITY.

UP TO WORK
Лучшие вакансии в категориях:


ТАКЖЕ МОЖЕТ ЗАЦЕПИТЬ:
© 2021 UPTU.ONE
МЫ В СЕТЯХ