AI人才供不应求 业界人士都在思考如何培养

产学研合作能培养更多的AI人才,但是企业想要的人才又不能只有技术上的优势。

2017年大量的AI创业公司如雨后春笋般涌现,全球越来越多地科技公司将AI置于企业的发展战略之中。在人才市场中,AI的火热则体现为各大科技公司对AI人才的争夺战。

2017年7月,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中明确指出,人工智能尖端人才远远不能满足要求,要求加强人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面专业技术人才培养。这是“人工智能”首次被正式写入政府工作报告。同一个月,LinkedIn发布的《全球AI领域人才报告》显示,当前对AI基础层研究人才的需求最为旺盛,尤其是算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面,相对于技术层与应用层呈现出更为显著的人才缺口。另外,报告也指出,中国的AI人才大多依靠海外引进,缺乏本土AI人才。

根据大数据招聘服务平台e成发布《BAT人工智能领域人才发展报告》,2013年-2015年,BAT三家公司的AI人才增幅比例均高于企业总体员工增幅;其中,数据分析、数据挖掘、语音识别、自然语言处理岗位是三家公司的必争人才。不仅在科技公司,在金融领域,AI人才也存在着极大的缺口。据彭博社报道,瑞士最大的银行瑞银集团将扩大其在AI领域的招聘,瑞银创新主管 Veronica Lange表示:“我们目前正在为人工智能领域招聘更多人才,包括数据科学家、架构师和商业分析师。

面对如此紧迫的AI人才需求,如何挖掘和培养AI人才,成为亟待解决的问题。

在TechCrunch国际创新峰会2017(上海站)主论坛中,leap.ai联合创始人兼首席技术官周云凯、蚂蚁金服人工智能商业决策总监盛子夏,就如何挖掘和陪养AI人才进行了对话,他们主要讨论了AI人才的校内培养、AI人才应具备的能力以及AI人才与企业实际应用匹配重要性等问题。

蚂蚁金服人工智能商业决策总监盛子夏。 图片来源:动点科技

"我强烈推荐学术界和工业界进行密切合作",对于如何帮助学生进入AI领域,盛子夏说。他认为,业界和学界合作,是未来培养AI人才的趋势。他指出,由业界分享案例,来帮助学界发现基础科学潜在的发展方向,了解科学在现实生活中的应用,有助于AI人才的培养和发展。同时他也认为,将AI和不同学科、现实生活结合,能够提高AI的效率和技术体验。

"从过去五到十年发展中可以看到,AI在实际应用角度的发展,远远比学术的角度发展得更快",周云凯说。他认为,学校对于业界的了解以及AI基础设施建设有限,而业界拥有大量数据,在AI学习和将AI运用于现实方面更加高效。

部分学生在意识到 AI 被广泛应用后,会主动去学习相关的知识。但是周云凯指出,学生的项目要实际投入使用还有很长的过程。此外,对于如何提高AI的深度识别能力,周云凯认为这是目前应当挖掘的问题。

从企业的角度出发,他们认为技术的优势不是唯一标准 ,AI 人才可以是拥有多个细分领域的技术人才,在对技术有核心认识的同时,也要具备一定的领导力。盛子夏表示,技术对于学生而言非常简单,但从企业角度而言,更需要具有商业领袖潜力的管理团队,这样才能做好产品,成为 AI 方面的领袖。

周云凯表示,目前很难找到合适的AI人才。一方面,应聘者难以符合公司气质,另一方面,应聘者不了解企业文化。他认为,应聘者在了解个人技术能力的同时,也需要了解公司的技术背景,通过判断两者的匹配度来寻找合适的公司。

对于国内的AI技术水平,百度资本管理合伙人武文洁在论坛中发表看法,她认为美国AI原生基础技术比国内公司走得深远,而在多层次应用方面,比如人脸识别,中国公司比美国做得好。同时她指出,AI对现实经济的影响可分为三个阶段,第一阶段是嵌入到现有行业当中,第二阶段是创造新的场景,比如无人零售,第三阶段是完全的智能化,将会出现新的核心技术。"AI是需要人们深刻思考,积极拥抱的技术",武文洁说。

来源:界面新闻

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