Компютърните технологии се развиват главоломно през последните години. Следващото предизвикателство пред тях е да доближат човешката мисъл до изкуствения интелект, заличавайки разликите помежду им. Над тази нелека задача се трудят една нова порода инженери, познати като AI специалисти (от англ. Artificial Intelligence – изкуствен интелект). Те работят с изключително сложни системи, които не просто събират и обработват информация, но са способни да взимат автономни решения и да предприемат определен набор от действия въз основа на събраните данни. Един от многото примери за такива програми са софтуерите за гласово разпознаване, каквито почти всички смартфони и все повече уреди за ежедневна употреба вече имат. Но това е само върхът на айсберга. Коли без шофьори, мислещи кухненски уреди, колеги роботи, безкасови магазини... Няма нужда да си ги представяте, те вече са реалност – самоуправляващите се автомобили на Google и Tesla са в процес на тестване от няколко години, а само преди седмици Джеф Безос представи първия офлайн магазин на Amazon, в който няма да има опашки и ще се плаща директно чрез мобилния телефон. Определено възможностите пред развитието на изкуствения интелект са много, откритията – непрекъснати, а изискванията пред бъдещите специалисти – огромни. Оттук идва и най-голямата трудност пред желаещите да специализират в тази област, а именно да бъдат нонстоп в крак с промените и новостите и дори да ги изпреварват. От тях задължително се очаква да притежават базисни познания по математика, логика, статистика, софтуерно инженерство, физика, роботика, както и по психология и когнитивна наука. Не по-малко внушителен е и броят на сферите, в които могат да прилагат тези си умения - медицина, право, геология, счетоводство, военно дело, потребителски стоки, производство и много др. Компаниите обикновено изискват минимален опит от 2-3 години за тази позиция. Затова експертите препоръчват да навлезете в професията от ниво младши софтуерен разработчик, C++ програмист или някаква друга инженерна роля, като например инженер-физик, за да се изкачите нагоре по стълбицата.

Повече за професията разказва
Владимир Цветков, съосновател на технологичните компании hacker.works и ai.works

Владимир Цветков е съосновател, президент и главен оперативен директор на технологичната компания hacker.works. Също така е сред съоснователите и на компаниите ai.works, Obecto и SEC Live. Работил е като софтуерен разработчик в Gugga и разработчик на видеоигри в Gameloft Bulgaria. Завършил е бакалавърска степен по компютърни науки от Софийския университет "Св. Климент Охридски".

Моята работа
В момента съм съосновател, президент и главен оперативен директор на технологичната компания hacker.works. Също така съм съосновател и CEO по заместване на компанията ai.works, където създаваме поръчкови решения, в които се прилага изкуствен интелект, машинно обучение и наука за данните. Една от ролите ми в компанията е на AI специалист.

Вярвам, че AI секторът е изключително перспективен. От Оксфордския университет предвиждат, че в следващите 25 години 47% от работните места ще изчезнат и ще бъдат подменени от изкуствен интелект. От консултантската компания MacKinsey очакват приходите от тази нова индустрия да достигнат 50 трлн. долара в рамките на същия период, като към 2025 г. пазарът на изкуствен интелект и роботика се оценява да достигне 152.7 млрд. долара.

От друга страна, това е изключително бързо развиваща се област от знания. Постоянно изникват нови техники, алгоритми, подходи Постоянно се публикуват научни доклади. Кипи дейност, която със сигурност може да поддържа интереса на един такъв специалист за много години, без изгледи да му доскучае.

Моето образование
Завършил съм бакалавърска степен по "Комютърни науки" в Софийския университет "Св. Климент Охридски" (СУ). Също така съм недипломиран магистър по софтуерно инженерство, отново в СУ.

Моят път дотук
Имам чувството, че всичко, което съм правил през живота си, някак си ме е подготвяло да се занимавам с тази професия. И аз не знам как да го нарека - добавяне и изграждане на цялото това дигитално измерение към нашата реалност.

Кариерата ми започна преди 12 години като програмист на игри за мобилни телефони, а по-късно - разработка на богати на интерактивност уеб приложения, после сървърни решения, многослойни архитектури, ръководене на екипи, водене на проекти, концептуализиране на дигитални продукти и решения, консултантски услуги, обучаване на персонал, водене на университетски курсове по програмиране, внедряване на процеси, технологични стекове, практики и техники, вицепрезидент на инженерните екипи (VP Engineering) и накрая поех бизнеса като CEO. Вече близо 10 години работя за компаниите, които съм съосновал.

Може да се каже, че съм преминал през всички роли по пътя на създаването на един дигитален продукт. И може да се каже, че съм се занимавал с всички аспекти и дейности, свързани с операциите на един софтуерен бизнес. Изкуственият интелект винаги е бил на радарa ни като нещо, с което да обогатим това, което предлагаме като услуга. Така основахме ai.works, където започнах да се занимавам и с изкуствен интелект и аспектите на този много нов бизнес и пазар.

Моите задачи и отговорности
Когато говорим за специалисти по изкуствен интелект, всъщност не говорим за една роля, а за няколко. Най-общо в индустрията се разделяме на изследователи (researchers) и инженери. Изследователите търсят и създават нови модели, които теоретично могат да решат някакъв проблем или категория от проблеми, докато инженерите прилагат тези модели в решаването на практични задачи.

Към двете роли, за които споменах, има допълнителна специализация – дълбинно машинно обучение (deep learning), наука за данните (data science), оптимизиране, обработка на картина и звук, роботика, обработка на естествен език (natural language processing), чат ботове (chat bots) и т.н.

Това, с което аз се занимавам, е трета новопоявяваща се роля. В Google я наричат мениджър на данни (data manager). На мен това наименование не ми допада, защото предизвиква асоциации с управление на изработката и доставката на проекти. Всъщност ролята включва задачи като фасилитиране на срещите с клиентите, при които изграждаме задълбочено разбиране за техния бизнес, създаването на простички модели, които се доближават до динамиката на бизнес моделите на клиента, изследването и търсенето на решения, базирани на изкуствен интелект, с които тези бизнес модели да отключат пълния си потенциал.

Друг аспект от работата ми е свързан с превеждането на данните, анализите и резултатите от работата на моделите, така че всеки да може да разбере как и защо дадено нещо работи или защо би работило и всъщност какви прозрения се крият, заровени във всичките тези данни. В някаква степен е разказване на история чрез интерпретация на данни и откритията върху тези данни.



Тъй като тази индустрия е много млада, ролята ми все още не се среща често, но в същото време е изключително важна, защото областта на изкуствения интелект е твърде технична и комплексна, а решенията, които строим, са скъпи. За бизнес хората, на които продаваме, е важно да разбират каква стойност ще им добави подобно решение и как точно ще работи, за да преценят дали правят правилната инвестиция.

Нужните умения и опит
За моята роля е задължително да познаваш науката за данни (data science), да имаш добра представа как се решават категории от проблеми като класификация и категоризация, правене на предвиждания, системи за препоръки, клъстериране и профилиране. Важно е и да притежаваш способност за боравене с данни, изчистване и подготовка на данни, разчитане на данни, ползване на инструменти като RapidMiner или дори електронни таблици.

Трябва да познаваш различни модели за машинно обучение и задължително да си компетентен софтуерен инженер. Предишният ми опит с Business Model Canvas (инструмент за разработване на нови или документиране на съществуващи бизнес модели - бел. ред.) и фасилитирането на семинари с клиенти също много ми помага.

В ai.works имаме и хора, които са се занимавали с научни изследвания и са прилагали научен подход. Това често е изключително важно за нашата професия, особено при разчитане на резултати и откриване на фалшиви позитиви (ако говорим за алгоритъм, който прави диагностика за заболяване, фалшив позитив е да се диагностицира някого като болен, когато той е здрав, или дори по-лошото - фалшив негатив, т.е. да се диагностицира болен като здрав и неговото лечение да не почне - бел. ред.) и т.н. Необходими са и базови знания по линейна алгебра и анализ, както задължително и статистика.

Моите предизвикателства
Основно предизвикателство е привеждането на данните в добър вид, изчистването им, нормализирането им. Свеждането им до характеристики, с които могат да работят различните модели, които ползваме.

Може би 80% от времето ни отива в масажирането на данни, т.е. трансформирането им в други данни, нормализириране, изчистване от шум и т.н., като оригиналните сурови данни си остават непокътнати.
А понякога е чисто предизвикателство въобще да убедим клиент да ни предостави достъп до данните си. Трябва да поддържаме високи стандарти на информационна сигурност, да се грижим за личните и често много чувствителни данни на клиентите ни. Прилагаме различни техники за анонимизиране.

Моето удовлетворение
Чувствам се част от това, което наричат четвърта индустриална революция. Това, което правим, е наистина епично за мен. И ще промени света така, както го е направила появата на електричеството. Отварят се нови хоризонти пред човешкия ум и качествен скок в това как работим и живеем.

Заплатата
Отправна точка към момента са заплатите на софтуерните инженери. Добавената стойност, която създаваме, често е в пъти по-висока от създаването на дигитални продукти и пазарът постепенно узрява за това. Очаквам заплатите на AI специалистите да задминат заплатите на софтуерните инженери с близо 50% през следващите 5 години.

Моите източници на информация
Основно стигам до добрите източници чрез мрежата си - екипът ми и всички други AI специалисти, които познавам. Тъй като областта се движи много бързо, която и книга да се издаде, тя ще е назад от това, което е иновативно в момента, поне с 2-3 години. Затова личните контакти, участието в общности като месечния Machine Learning Meetup, организирането и посещаването на събития като Sofia AI са много важни.

Моите планове за развитие
Виждам огромен потенциал в методите на дълбинното машинно обучение или дълбоките невронни мрежи. Това е един от фокусите на ai.works и партньорът ми Георги Стоянов там е на много високо равнище. Амбициран съм да го догоня.

Съвет към бъдещите специалисти
Не се обезкуражавайте от това, че изкуственият интелект изглежда като много сложна материя, доскоро достъпна само за докторанти, учени и математически гении. Обемът книги, статии и курсове също изглеждат плашещо, но сега е правилният и точен момент да се захванете с тази професия, ако ви се струва интересно. Според мен всички фактори са налице, така че ако сте добри софтуерни инженери, много скоро ще бъдете и успешни AI специалисти.

Търсени умения - базови познания по линейна алгебра и анализ, статистика - познаване на Python, R, SciKit, TensorFlow и др. - аналитично мислене и талант за решаване на проблеми - познания по наука за данни - програмиране и разработване на софтуер - умения за работа, изчистване, подготовка и разчитане на данни - правене на предвиждания, системи за препоръки, клъстериране и профилиране - познаване на различни модели за машинно обучение, инструменти като RapidMiner и електронни таблици - умения за работа в екип - комуникационни и презентационни умения

*Статията е част от специалното издание на "Кариери" - "Моята кариера 2017: Непознатите IT & инженерни професии".