6 профессий для тех, кто хочет работать с искусственным интеллектом

Быстрый рост направления привёл к высокому спросу на квалифицированных сотрудников. По прогнозам, к 2030 году России понадобится до 70 тысяч работников в области ИИ. Расскажем о некоторых профессиях, которым можно выучиться.

1. Разработчик систем компьютерного зрения

Компьютерное зрение — это технология в области искусственного интеллекта, которая позволяет устройствам обрабатывать и анализировать графические данные (фото и видео). Его используют, к примеру, в беспилотных автомобилях, чтобы система смогла заранее «увидеть» препятствия и распознать дорожные знаки и сигналы светофора. А ещё на производстве. Скажем, можно находить бракованные детали на ленте на основе данных видеокамеры.

Разработчик систем компьютерного зрения создаёт модели глубокого обучения, которые и наделяют компьютер способностью «видеть». Для этого разработчику нужно хорошо знать математику, алгоритмы машинного обучения и структуры данных, языки программирования — чаще Python и С++. Начать работать в этой сфере можно, получив диплом в области прикладной математики и информатики.

2. Специалист по обработке естественного языка

Этот сотрудник учит ИИ общаться с человеком. Специалист помогает системе понимать устную или письменную речь, распознавать эмоции, учитывать контекст разговора. Такие сотрудники могут работать с языковыми моделями нейросетей, чтобы программа лучше обрабатывала запрос человека, даже если он написан с ошибками.

Эта профессия — одно из ответвлений науки о данных на стыке программирования и лингвистики. Специалист обрабатывает огромные массивы текстов, находит в них закономерности, а затем создаёт языковые модели. Они, к примеру, могут распределить заявки клиентов, проанализировав их содержание, или подобрать подходящий ответ.

Обработке естественного языка учат на специальности «Прикладная математика и информатика». Зайти в эту область можно и с гуманитарной стороны. Для этого присмотритесь к направлениям «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере» и «Фундаментальная и компьютерная лингвистика». Но чтобы уверенно чувствовать себя в профессии, подтянуть математику всё равно придётся.

3. Инженер-робототехник

Робототехника и искусственный интеллект — это разные сферы, которые могут пересекаться. Алгоритмы ИИ позволяют устройствам выполнять более сложные задачи — к примеру, следить за состоянием пациентов в больнице, контролировать качество товара или разрабатывать оптимальный дизайн продукта с учётом возможностей производства. При создании устройств используют разные технологии из области ИИ: от компьютерного зрения до глубокого обучения. Поэтому и инженер должен обладать широким набором знаний.

Конкретный комплект навыков зависит от сферы работы. Допустим, изготовить медицинского наноробота без понимания химии и биологии не получится. Но начать обучение можно с базовой технической специальности вроде «Машиностроения», «Управления в технических системах», «Информатики и вычислительной техники» или «Автоматизации технологических процессов и производств». Есть в России и профильное направление «Механотроника и робототехника».

4. Инженер машинного обучения

В быту можно услышать фразу: «Нейросеть учится на открытых данных из интернета». Но делает она это не самостоятельно, а под контролем специалиста. Инженер машинного обучения помогает программам распознавать и обрабатывать информацию, находить взаимосвязи и принимать решения. Грубо говоря, чтобы нейросеть смогла нарисовать картину в стиле ван Гога, она должна изучить все работы ван Гога. Для этого нужно не просто загрузить изображения в систему, а перевести их на понятный для программы язык.

Для успеха в профессии инженеру машинного обучения нужно хорошо знать математический анализ, теорию вероятностей, линейную алгебру и статистику, а также разбираться в компьютерных науках. Получить эти знания можно в любых технических вузах на направлениях по математике и информатике.

5. Специалист по этике ИИ

Развитие и использование искусственного интеллекта в различных сферах жизни порождает много вопросов. Они связаны не столько с архитектурой ИИ, сколько с его влиянием на отдельного человека и общество в целом. В России ещё в 2021 году крупнейшие корпорации, научные и образовательные учреждения договорились, что новые технологии нельзя использовать во вред человеку, и подписали национальный кодекс этики в сфере ИИ.

Развитие ИИ требует оценки на всех этапах работы: от продумывания идеи до наблюдения за готовой системой. Консультировать по таким вопросам должны специалисты с новым набором знаний и умений. Им необходимо хорошо разбираться в вопросах права и этики, например теории морали и прикладной ИИ-этики. Вместе с тем такой специалист должен понимать, как технически устроен и работает искусственный интеллект.

6. Data Scientist

Развитие технологий привело к взрывному росту объёмов данных в мире. Они полезны для многих компаний, но часто находятся в неструктурированном виде: в текстах, таблицах, аудио- и видеозаписях. Вручную обработать такую информацию невозможно. Выделить главное и сделать выводы помогает дата-сайентист. Предположим, в городе нужно организовать новую схему движения транспорта. Дата-сайентист может проанализировать поведение пешеходов и автомобилистов, а также спрогнозировать, как оно изменится под влиянием разных обстоятельств: при появлении новых домов, росте населения. Эти выводы позволят организовать движение так, чтобы было удобно всем.

Ещё один пример результата труда дата-сайентистов — рекомендательные алгоритмы на стриминговых сервисах. Нужны такие специалисты и в медицине, и в промышленности. В работе дата-сайентисты используют методы машинного обучения — это одно из направлений в области ИИ. Для входа в профессию нужны знания математики, программирования, баз данных.