作者 | Andrew Zola
譯者 | 劉志勇
策劃 | 李冬梅
眾所周知，近年來，隨著人工智能的興起，人工智能工程師變成搶手的人才。大家都對各種人工智能的崗位好奇憧憬，本文介紹了如何從一名軟件工程師如何轉(zhuǎn)型為人工智能工程師。
本文最初發(fā)表在 DZone，經(jīng)原作者 Andrew Zola 授權(quán)，InfoQ 中文站翻譯并分享。
人工智能技術(shù)已經(jīng)存在幾十年。然而，直到大約十年前，人們才真正意識到它的潛力。從那時起，全球?qū)θ斯ぶ悄芄こ處煹男枨蟪手笖?shù)級增長。
由于持續(xù)的技術(shù)人才短缺沒有改善的跡象，這為 軟件工程師（他們也是高需求者）提供了轉(zhuǎn)型和填補人才缺口的機會。然而，學(xué)習(xí)人工智能、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理并不是一蹴而就的事情。
為了讓讀者對從軟件工程師轉(zhuǎn)型到人工智能工程師的過程有所了解，我聯(lián)系了 Ipsoft 的認(rèn)知實現(xiàn)工程師 Sasho Andrijeski 和 Codementor 開發(fā)人員 Jayen Ashar。
轉(zhuǎn)型背后的啟示
人們進行轉(zhuǎn)型有許多不同的原因；對一些人來說，是源于童年的激情。而對其他人來說，卻可能是他們職業(yè)生涯中自然而然的下一步。不管是什么驅(qū)使你對職業(yè)生涯做出改變，有幾個因素需要加以考慮。
對于 Andrijeski 來說，人工智能的種子是從他的孩提時代就開始種植的。“從我記事起，周圍就充斥著各種 AI 元素。我爸爸的科幻小說集給我?guī)砹撕艽蟮挠绊?。在大多?shù)故事中，都有一些先進的人工智能系統(tǒng)，會做一些不平凡的事情，還有很多關(guān)于奇點和意識的問題。當(dāng)然，有些科幻電影和游戲，在當(dāng)時非常流行，但現(xiàn)在卻被視為復(fù)古。”
對 Ashar 來說，這是“與生俱來”的。“我一直對自動化和機器人感興趣，所以，人工智能與我的軟件工程背景非常契合。”
工智能伴隨著陡峭的學(xué)習(xí)曲線人
即使你是軟件工程背景出身，學(xué)習(xí)曲線也是相當(dāng)陡峭的。事實上，Ashar 的人工智能碩士學(xué)位是離開職場參加全日制學(xué)習(xí)才獲得的。
他表示：“我離開了職場，參加全日制學(xué)習(xí)，獲得了人工智能專業(yè)的碩士學(xué)位。當(dāng)我攻讀人工智能專業(yè)后，我聯(lián)系了我的一位老師，和他一起進行了暑期項目。之后，我加入了學(xué)校的機器人足球隊，這真的給了我人工智能方面的實踐經(jīng)驗。”
對于 Andrijeski 來說，陡峭的學(xué)習(xí)曲線既讓人難以承受，又讓人收獲頗豐。“當(dāng)我回首往事，感覺過去所學(xué)到的所有東西都在為我今天的知識做貢獻，而且每一點都很重要。不過，當(dāng)我加入 IPsoft 的時候，我還是要很快地吸收很多新的信息。事實上，這是一條相當(dāng)陡峭的學(xué)習(xí)曲線。前六個月的工作讓我感到非常吃力，但同時也很有收獲，讓我有一種滿足感和成就感。在我的第一個項目中，有兩位同事幫助我在一夜之間切實提高了我的知識水平。”
他補充道：“我不能說我是有意采取了什么步驟，但我一直覺得自己跟人工智能有某種聯(lián)系。當(dāng)然，我的履歷對于任何 IT 職業(yè)來說，可能都是比較典型的。我學(xué)的是科技傳播專業(yè)，學(xué)習(xí)期間在網(wǎng)吧工作過，有自己的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)盟營銷業(yè)務(wù)，當(dāng)過系統(tǒng)工程師和 IT 顧問。從一開始，我就一直在為 Commodore64，IRC 機器人編寫小型的 BASIC 程序，或者幫助朋友完成他們的碩士 / 博士項目。有了這些經(jīng)歷，當(dāng) IPsoft 的機會出現(xiàn)時，我已經(jīng)擁有了大部分必要的技能——我就這樣爭取到了機會，這是我只能給任何想在人工智能領(lǐng)域抓住機會的人的東西。”
即使你完成了轉(zhuǎn)型，學(xué)習(xí)也不會就此停止。Ashar 說，“我的轉(zhuǎn)型是很久以前的事兒了，而且這個領(lǐng)域發(fā)展很快。為了能夠做到與時俱進，我學(xué)習(xí)了 PyTorch、Fast.ai 和 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”
對 Andrijeski 來說，“在這里，我最想提到的就是概念。多學(xué)習(xí)關(guān)于意識、認(rèn)知、人類互動、自然語言是關(guān)鍵。 當(dāng)然，算法、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)也是路線圖的一部分。在快節(jié)奏的環(huán)境中工作，作為早期采用者，你必須處理各種技術(shù)，而不應(yīng)該將自己限定在特定的技術(shù)上。有的會留在這里，有的會漸行漸遠，隨著時間的流逝，我們甚至不會記得它們。在編程語言中，值得一提的是 Python/Groovy/JavaScript/Java，因為我的工作范圍需要這些語言。”
他補充說，“對我來說，最好的方法就是 邊做邊學(xué)。如果可能的話，網(wǎng)上的資料和社區(qū)也很重要。幸運的是，有了電腦、網(wǎng)絡(luò)和一點空閑時間，我就有機會去嘗試很多東西。有一些正在研究類似挑戰(zhàn)的朋友也能幫上大忙。不斷地交流，分享想法和經(jīng)驗，能讓知識持久不衰，有機增長。”
Ashar 對此表示贊同，他說：“我一開始學(xué)習(xí)的是大學(xué)課程和在線課程，但我發(fā)現(xiàn)，如果有一個問題需要解決，然后自學(xué)如何解決這個問題才是最好的方法。”
人工智能新工程師面臨的挑戰(zhàn)
人工智能工程師面臨的挑戰(zhàn)是相對于項目和個人而言的。如果你是一名自由職業(yè)者，事情可能很快就會得非常繁瑣。
Ashar 稱，“最大的挑戰(zhàn)是作為一名自由職業(yè)者尋找人工智能項目。 人工智能仍然被認(rèn)為是研究領(lǐng)域，大多數(shù)在這個領(lǐng)域招聘的人都在尋找全職的、現(xiàn)場的、長期的員工，這對我來說實在不太合適。”
但 Ashar 堅持了下來，沒過多久，他就被雇傭去做第一個與人工智能相關(guān)的自由職業(yè)項目。“我與當(dāng)?shù)氐慕煌ü芾聿块T簽訂了一份合同，對交通流量進行分析，并建立模型以找到相關(guān)性。我們的想法是為了自動報告阻礙交通流量的車輛。”
而 Andrijeski 的經(jīng)歷有點不同。“令人驚訝的是，最大的挑戰(zhàn)并不是來自于人工智能。在為客戶項目工作時，我注意到許多機構(gòu)和公司只是還沒有為非常先進的技術(shù)做好準(zhǔn)備。他們更喜歡循序漸進，通常處于數(shù)字化 / 轉(zhuǎn)型過程中的某個階段。要找到那些愿意盡最大努力創(chuàng)造一個真正偉大的 人工智能解決方案 的有獻身精神的人，真的是一個挑戰(zhàn)。很多人還在期待人工智能能做到神奇的開箱即用。”
而最大的挑戰(zhàn)，可能就是成為這一領(lǐng)域的專家所需要的時間。“由于我的路線圖上并沒有具體的內(nèi)容，所以我無法真正確定下來。然而，當(dāng)我回答過去，并將今天的點點滴滴聯(lián)系起來時，感覺這就像是一生的旅程，我的旅程。”Andrijeski 說。
據(jù) Ashar 說，“這花了我大約十年的時間，但那是因為我想保持自由職業(yè)者的身份，我對自己的工作已經(jīng)很滿意了。”
給考慮向AI轉(zhuǎn)型的軟件工程師的建議
“我認(rèn)為人工智能就是人類的未來。如果你不參與，那么就意味著你至少落后了一步。”Andrijeski 分享道。
Ashar 建議稱：“我的建議對于任何想轉(zhuǎn)專業(yè)的人來說都是通用的。試著在工作的同時做兼職，這樣，萬一不成功的話，也不會丟掉原先的工作，而且你還可以試試水，看看這份工作是否適合你。”
作者簡介：
Andrew Zola，Artmotion 自由職業(yè)技術(shù)記者兼內(nèi)容經(jīng)理。專業(yè)領(lǐng)域包括新興技術(shù)、人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全。
原文鏈接：
https://dzone.com/articles/making-the-transition-from-software-engineer-to-ar
