Специалист по ИИ

Инновационные технологии прочно вошли в нашу жизнь: Алиса стала незаменимой помощницей, когда необходимо построить маршрут без пробок, выключить забытый свет в другой комнате или запрограммировать пылесос, сделать подборку любимой музыки или прочитать любимую новостную ленту. Как по волшебству появляется реклама нужного продукта, голосовой помощник избавляет нас от рекламы и лишних звонков.

Врачи используют современные технологии для выявления болезней на ранних стадиях, в образовании появилась возможность облегчить монотонную и трудоемкую работу учителей при проверке домашних заданий. В банках мы уже можем получить кредит за несколько минут без участия менеджера. Портал госуслуги подберет для нас необходимые услуги, наиболее удобные платежные системы, может пройти идентификацию на смежных платформах. В госсекторе интеллектуальные системы о промышленном производстве, загрузке оборудования и производственной логистики позволяют перевести господдержку в проактивный формат.

Все эти технологии были разработаны с участием экспертов – специалистов по искусственному интеллекту (ИИ).

Специалист в области искусственного интеллекта (Artificial intelligence) занимается разработкой цифровых экспертных систем с помощью определенного набора данных и алгоритмов. Он разрабатывает ПО для распознавания устной речи и рукописного текста и программы виртуальной реальности, а затем применяет их в разных научных и технических сферах, в компьютерных играх, системах кибербезопасности и др.

С помощью инновационных технологий разработчики создают сложные программы, которые анализируют большие объемы разрозненной информации в разнообразных форматах (текст, изображения, аудио, видео), выявляют закономерности и связи в массивах данных, делают выводы и принимают решения, затем применяют полученные результаты, исключая ошибки при последующих операциях. Такие операции имитируют мышление и по своей сложности напоминают человеческий мозг. Специалисты по ИИ с помощью языков программирования разрабатывают программу, которая не только повторяет мыслительные процессы, но и учитывает прошлый опыт – обучает и действует по определенным алгоритмам.

 

Что такое искусственный интеллект?

На сегодняшний день сформированы десятки различных определений искусственного интеллекта. Каждый автор может закладывать свое понимание этого термина. В разработке терминологии следует опираться, в первую очередь, на уже утвержденные экспертным сообществом понятия. Стандарты важны для создания верных путей внедрения искусственного интеллекта в розничных направлениях экономики, социальной сферы и бизнеса.

Ведется огромная работа по утверждению регуляторов в области искусственного интеллектам как в российской науке, так и на международном уровне. Стандарты, определяющие основополагающие принципы и определения ИИ находятся в разработке по линии технического комитета Росстандарта, Международного комитета по стандартам и Международного электротехнического комитета.

Сначала разработанные нормы утверждаются на уровне международного комитета, а далее обсуждаются на уровне страны. Это обуславливается наличием некоторых юридических и технических отличий.

Отсутствие регуляторов делает невозможным применение систем искусственного интеллекта в наиболее важных задачах, так как цена ошибки может быть очень высокой. Именно разработка регуляторов направлена на формирование единых принципов оценки соответствия систем ИИ установленным требованиям, выполнение которых обеспечивает гарантии качества прикладных систем.

В  ГОСТе Р 59277-2020 даны четкие определения Системы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект (artificial intelligence): Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.

 Примечание – Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных, анализу и синтезу решений.

 

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение считается одним из классов методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач.

ГОСТ Р 59895-2021 дает следующие определение машинному обучению:

Машинное обучение (machine learning): Процесс автоматического обучения и совершенствования поведения системы искусственного интеллекта на основе обработки массива обучающих данных без явного программирования.

 

Как видно из определения, в основе машинного обучения лежат три основные составляющие: данные, признаки и алгоритмы.

Машинное обучение способно решить несколько задач:

• Восстановление регрессии (прогнозирования) – построение модели, способной предсказывать численную величину на основе набора признаков объекта.
• Классификация – определение категории объекта на основе его признаков.
• Кластеризация – распределение объектов.

Машинное обучение особенно востребовано в тех сферах, где необходимо выполнять колоссальные объемы вычислений: банковская сфера, бизнес-планирование, маркетинговая аналитика, статистические и демографические исследования, мероприятия по информационной безопасности.

 

Что такое нейронные сети?

Нейросети – одно из направлений машинного обучения, цель которого – смоделировать аналитические механизмы, осуществляемые человеческим мозгом. Задачи, которые решает типичная нейросеть – классификация, предсказание и распознавание.

В некоторой степени нейросети напоминают человеческий мозг: они распознают изображение, классифицируют и на основе заложенных алгоритмов могут сделать предсказание. Для этого компьютеру необходимо обучиться и обработать огромное количество информации.

Чтобы построить нейросеть нужно изучить структуру различных сетей, понимать алгоритмы распространения ошибок, принципы обучения и подбор огромного количества параметров для нейронных сетей. Изображения и видео обрабатывают с помощью методов компьютерного зрения, а текст — с помощью методов NLP, обработки естественного языка.

 

Основные задачи специалистов по искусственному интеллекту

Специалист в области искусственного интеллекта (Artificial intelligence) в своей работе использует методы машинного обучения и построения нейронных сетей. Он создает программы, способные распознавать и интерпретировать различные типы данных (например, речь или образы).

Существует огромное количество направлений, где востребованы специалисты по ИИ:

• распознавание речи, образов или рукописного ввода;
• компьютерные игры;
• виртуальная реальность;
• информационная безопасность;
• образование и инженерия знаний;
• медицина и разработка искусственных иммунных систем.

Конкретные обязанности специалиста в области искусственного интеллекта зависят от того, в какой области он работает: информационные технологии, госструктура, образование, производство, медицина, маркетинг и пр.

К основные задачам специалиста по ИИ можно отнести:

• Анализ и обработка больших данных (Big Data);
• Написание программного кода;
• Подготовка прототипа, проектирование архитектуры на основе ИИ;
• Разработка алгоритмов машинного перевода, компьютерного зрения, обработки сигналов и естественного языка;
• Оценка качества и тестирование модели ИИ, контроль за ее работой, поиск и устранение ошибок;
• Проведение исследований в той сфере, для которой создается нейронная сеть;
• Бинарная классификация и оценка качества моделей;
• Проведение исследований в области Data Science;
• Создание аналитических, рекомендательных и прогнозных систем, чат-ботов и интеллектуальных приложений.
• Аналитика роботизированных процессов.

Перечисленные задачи решают разные специалисты: Data Scientist, разработчик искусственного интеллекта, специалист по машинному обучению, специалист по нейронным сетям.

Data Scientist (исследователь/аналитик больших данных) анализирует определенный объем данных, строит на основе данных модели, разрабатывает бизнес-решения, на основе которых можно решить проблему в определенной сфере.

Разработчик искусственного интеллекта разрабатывает цифровые экспертные системы, находит и устраняет дефекты при тестировании, оперативно отсеивает неверные решения для более эффективного функционирования интеллектуальной системы.

Специалист по машинному обучению (ML-специалист) строит модели, которые способны обучаться самостоятельно на различных наборах данных, выявляет сложные закономерности в массивах данных для более точного прогноза результата модели данных, помогает автоматизировать процессы принятия решений для трудных задач на практике. Компетенции такого специалиста довольно высокие: он способен встроить разработанную модель в существующий продукт или создать новый продукт.

Специалист по нейронным сетям создает системы, способные распознавать лица, отслеживать траекторию движения на видео, синтезировать голос извлекать суть из текста, проводить необходимые расчеты и делать определенные прогнозы. Специалист отслеживает ошибки системы, исправляет их, помогая ей обучаться.

Задачи у специалистов в области искусственного интеллекта очень похожие, различия можно увидеть лишь в используемых технология и подходах.

 

Знания и навыки, необходимые специалисту по искусственному интеллекту

Чтобы стать специалистом в области искусственного интеллекта, необходимо на углубленном уровне владеть знаниями в следующих областях:

• Алгебра и дискретная математика (разбор сложных технических концепций, которые лежат в основе машинных алгоритмов);
• Статистика и высшая математика (анализ данных, теория вероятностей, разработка алгоритмов);
• Техники и методы анализа больших данных (машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и текстов, методы анализа неструктурированных данных, визуализация данных, объединение данных);
• Системы управления базами данных (SQL, PostgreSQL, MySql);
• Языки программирования: Python, Java, C++/С#, PHP;
• Популярные библиотики (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matpotlib) и специфические фреймворки (Apache Spark, TensorFlow, PyTorch);
• Инструменты для разработки и обучения нейросетей (Keras, Tensolflow, PyTorch);
• Алгоритмы построения рекомендательных систем;
• Методы и алгоритмы машинного (ML) и глубокого обучения (DL), технологии компьютерного зрения или обработки естественного языка (NLP);
• Программы для визуализации данных (Tableau, Power BI).

Специалист по искусственному интеллекту должен обладать аналитическим складом ума, вниманием к деталям и хорошо развитым логическим мышлением. Хорошее знание технического английского языка для программирования, чтения профессиональной литературы и общения с комьюнити-сообществом поможет постоянно развивать личностные и профессиональные компетенции.

 

Востребованность и развитие специалистов в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект прочно вошел в нашу жизнь, технологии развиваются стремительно, а вместе с этим увеличивается и спрос на специалистов по ИИ. На данный момент существует большой дефицит таких специалистов.

По данным рекрутингового сервиса HeadHunter, на одну вакансию в области искусственного интеллекта претендует не более двух специалистов. С января по март 2022 года аналитики обнаружили только 16 000 резюме ИИ-инженеров, тогда как только в марте по IT-специальностям выявили более 200 000 заявок.

Дефицит таких специалистов вызван тем, что ведущие вузы страны относительно недавно запустили обучающие программы по направлению искусственного интеллекта. Получить профессию специалиста по ИИ можно либо на факультетах «Интеллектуальные системы управления и обработки данных», «Цифровая экономика и большие данные», «Математические методы искусственного интеллекта» на очном отделении в вузах:

• Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана.
• Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова.
• Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения.
• Высшая школа экономики.
• Университет Иннополис.

Стоимость обучения довольно высокая: превышает 100 тысяч рублей за год. А двухлетняя магистратура по наукам о данных в «Высшей школе экономики» обойдется более чем в 1 млн. рублей.

Можно найти онлайн-курсы и освоить профессию дистанционно за 1,5 года. Подобные учебные программы содержат максимум полезной информации и практики: домашние задания после каждого урока, командная разработка, хакатоны, а главное, – участие в работе над реальным проектами. Стоимость подобных курсов стартует от 70 тысяч рублей и доходит до 200 тысяч рублей.

Самостоятельное обучение подходит тем, у кого уже есть технический бэкграунд. Сейчас много бесплатной литературы и даже курсов от ИТ-компаний. Такой формат обучения подходит людям с высоким уровнем самоорганизации. В профессиональных сообществах можно найти ментора, который будет сопровождать на начальных ступенях освоения профессии.

 

Заработная плата специалистов по искусственному интеллекту

Специалисты по ИИ работают в технологичных компаниях и внедряют инновационные продукты, поэтому заработные платы довольно высокие.

Junior (младший) – специалист с опытом работы в области ИИ около года. Он способен подготавливать данные, сформировать требования к сбору и построить несложную модель машинного обучения под контролем опытного специалиста.

Уровень заработной платы в Москве от 80 000 до 120 000 рублей.

Middle (средний) – специалист с опытом работы в области ИИ от 3 до 5 лет. Он способен перевести задачи бизнеса на язык математики, реализовать с нуля и оценить производительность модели машинного обучения, проанализировать и проверить данные — соответствуют ли они заданным критериям.

Уровень заработной платы в Москве от 130 000 до 180 000 рублей.

Senior (старший) – специалист с опытом реализации проектов в области data mining, data analysis, машинного обучения или математического моделирования, стаж работы от 5 до 7-ми лет. Такие специалисты способны возглавить проект, либо стать тим-лидом, кроме профессиональных навыков у них развиты лидерские и менеджерские качества.

Уровень заработной платы в Москве от 180 000 рублей.

В зависимости от масштаба и сложности проекта, заработный платы senior и тим-лидер могут зарабатывать до 500 000 рублей.

 

Заключение

Специалисты по искусственному интеллекту работают над очень сложными и интересными проектами. Решения, которые они создают меняют окружающий мир. Такие специалисты будут востребованы на рынке труда еще очень продолжительное время, а требования к их компетенциям будут расти с каждым годом.