人工智能領域的迅速發展，相關人才不能滿足需求已經成為業界共識。有報道稱，因為人工智能工程師龐大的缺口，一些公司為了獲得人才不得不支付數百萬美元的薪水。如何滿足對人工智能工程師不斷增長的招聘和培訓的需求，英特爾人工智能事業部副總裁兼架構總經理Gadi Singer及英特爾人工智能人才招聘主管Chris Rice發表了他們的看法。

Rice說：“新聞報道中所呈現情況基本上是事實?！币粋€有趣的事是：人工智能不再僅僅在科技公司發揮作用，在金融、醫療、零售、移動、制造業等行業中都開始招募人工智能工程師，不僅是開發方面的人才，應用技術方面的人才也非常搶手。因此，全球范圍內對人工智能工程師需求不斷的增加，推動他們身價的增值。

“2016年深度學習的最先進技術在2018年被稱為'遺產'”

—Gadi Singer

雖然相關領域一片火熱，Singer也說：“要知道AI不是一種技能，而是一種對于工作的描述，這是一套多樣化的技能。為了實現目標，你得有硬件架構師，還有設計師，軟件開發人員，數據科學家和研究人員?！?/p>

鑒于人工智能中最熱門的領域是深度學習，包含所有與神經網絡相關的技術，Singer認為，最具價值一直是那些了解如何開發新技術以及可以靈活運用其專業知識的人才。

據Singer說，推動價值增長的另一個原因是，“這個領域的前沿知識的更新要比我見過的任何領域的都要快。2016年深度學習的最先進技術在2018年被稱為‘遺產’。因此，那些有能力不斷學習并且始終在這個快速發展時代中保持領先的人才顯然具有非常大的價值。”

通過培養更多人工智能工程師來填補缺口

“這有幾個問題，”Rice說。“全球學術機構在這一技能領域方面已經開始做得很好。但是由于快速的創新周期，很多研究實際上是在工業中進行的，所以行業實際上是從學術界招聘了很多教授。這是一個令人困惑的問題：工業界正在努力以更快的速度吸引越來越多的人離開學術界。”

“過去數據科學被認為是沉悶的......但今天，數據科學真的很酷”

—Gadi Singer

積極的方面是，Singer說他看到相關領域的課程與學生數量都在增長。

Singer說：“過去，數據科學及統計學的一些領域被認為是枯燥乏味的。但如今，數據科學真的很酷。這也吸引了眾多學者涌入工業界?！?/p>

Singer表示，“所以，即使目前人才需求很大，行業本身吸引力也會在學術界和更大的人口中轉化為驅動力，從而增加從業人員的數量?！?/p>

待在公司的AI工程師

Rice說，“在數據科學領域，人們平均每21個月就會換工作，有更高的跳槽率的原因不是因為人們只是想換工作，而是因為他們嘗試著解決多樣化的問題。他們從一個地方到另一個地方去研究新的和有趣的問題?！彼f，結果是公司很難找到留住他們的方法。Rice認為當一個人進入一個組織時，公司負責人必須更加積極地構建職位升遷路徑。

工程師們想要感受到“他們做的事不僅僅是坐在工位上敲代碼，而是做出可以對社會有更多影響的“家伙”

—Chris Rice

道理很樸素，但卻很真實，Singer說：“讓工作成為一種有趣的體驗。因此，對于許多頂尖人才來說，最重要的因素不是談論工資待遇，而是他們是否覺得自己正在做一些處于技術前沿的事情?他們是否覺得有所獲益?以及，他們所做的工作很重要嗎?”

今天的頂級工程師想要做的不僅僅是坐在一個小隔間里一行一行的打代碼。相反，他們希望做更多有助于社會進步的事情。

訓練機器學習的方式影響著“機器”看待世界的方式，通過基于樣本的監督學習，所使用的樣本會影響其分析方式。處理防止偏見的最佳方法是擁有多元化的團隊。當團隊具有多樣性，并從多個角度審視問題時，就會創造具有全面視野的解決方案。

從長遠來看，未來復雜人工智能系統的偏見是什么，如何發現它，以及如何避免它?！皩τ诮裉斓募夹g而言，這不是可以做到的，但從長遠來看，我看到這種能力在不斷發展，”Singer說。

關于，為什么今天的孩子應該考慮以人工智能為作為行業選擇，Singer說，“人工智能具有高度影響力和多學科的優勢”。這意味著它可以支持各種各樣的興趣：“無論你是想在互動的人性方面做得更多，還是更多的統計數據，或者更多地去編程;每個選擇都對應人工智能的一個分支。所以，將來很難有哪個職業不涉及人工智能?！?/p>