英特尔执行官解决了AI人才短缺和人工智能教育

关于人工智能工程师庞大且不断增长的短缺的报道，迫使一些公司支付数百万美元的工资：

赖斯说：“你在文章中看到的是相对真实的。” “人工智能的一个有趣的事情是它不再仅仅是在这个领域发挥作用的技术公司，你拥有金融业，医疗，零售，移动，制造业 - 他们都开始招募AI工程师，无论他们是谁正在开发技术或应用技术。正因为如此，全球需求不断增加，这推动了这些工程师的价值。“

“2016年深度学习的最先进技术在2018年被称为'遗产'” -

加迪辛格

但是，插话的辛格，记住AI不是一种技能，一种工作描述。“这是一套多样化的技能。你有硬件架构师，你有设计师，软件开发人员，数据科学家和研究人员。“

鉴于人工智能中最热门的领域是深度学习，包含所有与神经网络相关的技术， Singer继续说道， “具备了解如何开发这些新技术，这些拓扑或如何以最有效的方式实现它们的专业知识的人他说，软件和硬件显然具有很高的价值。“

Singer说，推动价值的另一个原因是，这个领域的前沿比我见过的任何技术都要快。2016年深度学习的艺术水平在2018年被称为“遗产”。因此，那些有能力不断学习并领先于这个快速发展的深度学习前沿的人显然是非常有价值的。“

通过培养更多人工智能工程师来填补管道的努力：

“这有几个问题，”赖斯说。“全球学术机构在强调这一技能领域方面已经开始做得很好。但是由于快速的创新周期，很多研究实际上是在工业中进行的，所以行业实际上是从学术界招聘了很多教授。这是一个令人困惑的问题：工业界正在努力以更快的速度吸引越来越多的人离开学术界。“

在更光明的一面，辛格说他看到学生人数和提供的课程数量增加。

他指出，帮助这一切是很酷的因素。“考虑数据科学，”辛格说。“过去，数据科学被认为是沉闷的，某些统计领域。但今天，数据科学真的很酷。这吸引了众多学者涌入工业界。“

“因此，”他表示，“即使需求强劲，它也会在学术界和更大的人口中转化为拉动，最终会增加供给。”

保留公司的AI工程师：

“我们在数据科学中看到，人们每21个月就会换工作，” 莱斯说。 “有更高的营业额不是因为人们想在工作之间徘徊，而是因为他们正在努力解决的问题是如此多样化。他们从一个地方到另一个地方去研究新的和有趣的问题。“他说，结果是公司很难找到保留它们的方法。赖斯说：“当一个人进入一个组织时，你必须更加积极地构建一个人的任期。”

工程师们想要感受到“他们正在解决的问题不仅仅是坐在小隔间里，还会

破坏

能够帮助更大社会的代码[东西”

- -Chris Rice

这听起来很简单，但它很强大，辛格说：“让它成为一种有趣且不断增长的体验。因此，对于许多顶尖人才来说，最重要的因素不是谈论套餐等，而是他们是否觉得自己正在做一些处于技术前沿的事情?他们是否觉得他们学习了，所以他们年复一年地成长?他们觉得他们所做的工作很重要吗?“

赖斯补充说，今天的顶级工程师想要做的不仅仅是坐在一个小隔间里，打破代码行。相反，“他们希望从事有助于更大社会的事情。”

关于多元化劳动力在防止算法偏差方面的重要性：

“你训练机器学习的方式对它看待世界的方式有影响，”辛格说。“通过基于实例的监督学习，所使用的一组示例会影响其分析方式。处理[防止偏见]的最佳方法是拥有多元化的团队。当团队具有多样性，并从多个角度审视问题时，它所创造的解决方案将具有全面的视野。“

从长远来看，他设想的解决方案是培养未来的复杂人工智能系统偏差是什么，如何发现它，以及如何避免它。“对于今天的技术而言，这不是可以做到的事情，但从长远来看，我看到这种能力在不断发展，”辛格说。

为什么今天的孩子应该考虑以人工智能为目标：

“人工智能具有高度影响力和多学科的优势，”辛格说。这意味着它可以支持各种各样的兴趣：“你是想在互动的人性方面做得更多，还是更多的统计数据，或者更多地去编程或工程; 每个[对应] AI的一个分支。例如，对于那些真正想要在健康相关领域工作的人 - 例如老年人 - 那些人在AI中有元素。而且因为它是如此多样化，它允许你用任何特殊的东西连接到它，你。“

根据赖斯的底线：将来很难有一个不涉及人工智能的职业。“我有一个非常年幼的孩子，”他说，“所以我在这一点上的假设是，她所拥有的任何职业都会产生人工智能。”