IT行业与人工智能的共同点与区别是什么_

人工智能拥有给人类社会带来巨大改变的潜力已成为共识。今年6月初，国家出台《互联网+人工智能三年行动方案》，提出九大工程，人工智能上升为国家战略。北京IT培训认为作为技术变革的中坚力量，百度正全力实施人工智能战略，加速技术在各行业落地，造福社会。

以汽车行业为例，王劲首提并诠释了“软件定义汽车(SDV)”的概念，他认为，未来汽车的价值将主要由以人工智能为核心的软件技术决定。而在人工智能发展过程中，优秀算法、海量数据和超强计算三位一体，这意味着百度实施人工智能战略，必将对数据中心的计算、存储、运营成本控制诸多能力提出巨大挑战。

据百度系统部高级总监刘超介绍，在过去十年间，百度的服务器集群规模增长了近50倍，在国内形成了华北、华东、华南三大集群，并初步形成全球布局的网络架构，在基础硬件、系统软件、高性能计算、制冷供电等方面，百度技术创新引领着数据中心行业的发展趋势。

如百度主导的整机柜项目“天蝎计划”，这个中国首个开源硬件项目已推出2个版本的技术规范和6项行业标准，整个行业累积部署超过30万个节点;在运营效率上，2023年百度自建数据中心的PUE达到122，位居国内第一，达到全球领先水准。

会上，刘超还发布了百度最新的自主研发成果——X-ManGPUBox，这是全球首个单机支持16块并支持最大扩展到64块GPU的服务器，将为机器学习提供强大计算能力。

刘超指出，应对海量数据存储和处理、支持千亿样本、万亿参数级别的超强计算能力、高效网络设施、数据中心布局XDN化将是未来百度数据中心的发力方向，以助力人工智能技术发展，满足各类应用需求，。

百度人工智能战略实施还需要“云+端”的支持，百度开放云总经理刘炀介绍了百度开放云以及云上的大数据与人工智能。刘炀表示，目前，在大数据和人工智能技术基础上，百度正在利用人工智能实现各种丰富应用。

百度开放云作为承载数十款用户量过亿产品和超百万企业客户的高性能计算平台，是百度将核心资源对外开放，致力于打造的智能云计算服务平台，对外提供满足各行业多层次需求的全系列云产品。以百度开放云为基石，社会各界可以充分利用百度的云计算、大数据、人工智能技术能力，实现价值共赢，获得商业成功。

音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。

人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。

Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题如何调整特定的算法以提高结果的准确性而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用数据有多脏机器学习算法的建议质量如何如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”

因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。

SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”

人工智能人才的四大核心类型

Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：

•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。

•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。

•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。

•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。

Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。

他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”

多元化人工智能团队的价值

多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。

Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”

McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。

考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。

1领域专家

人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。

McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”

Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。

他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：

•哪些见解最有价值

•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础

•得出的见解是否具有意义

以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。

2数据科学家

Janeai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。

Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”

3数据工程师

Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”

4产品设计师

Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。

他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”

5 人工智能伦理学家和 社会 学家

人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。

McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”

6律师

McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”

由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。

Janeai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”

Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。

7 高管和策略师

Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”

8 IT主管

不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务”

Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。

9人力资源领导者

Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”

此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。

10营销和销售领导者

正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。

Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。

11运营专家

在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：

•哪些可以实现自动化和改进

•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型

•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例

虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。

McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”

IT行业是信息技术产业，运用信息手段和技术，收集、整理、储存、传回递信息答情报，提供信息服务，并提供相应的信息手段、信息技术等服务的产业。信息技术产业包含：从事信息的生产、流通和销售信息以及利用信息提供服务的产业部门。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能依托信息产业，信息产业推动人工智能在各行业的应用。各行业在信息技术的基础上，增加人工智能的要求。

人工智能架构师

职位描述：

1从事人工智能投资领域前沿算法的研发，探索人工智能在投资中的创新应用；

2从事基于金融大数据的基本面、市场面、消息面的数据建模研究；

3从具体的场景和问题出发，研发算法系统，产出解决方案；

4支持公司相关产品深度学习相关研究，将人工智能应用于金融投资，智能投顾等业务中。

任职要求：

1国内外知名院校硕士（含）以上学历，自然语言处理、机器学习相关专业，具有人工智能，机器学习方面较为深厚的理论研究背景。3年以上相关工作或研究经验；

2熟悉常用的自然语言处理、机器学习算法，能独立从事大数据和人工智能方面的研究工作

3对数据的预处理，分类，预测等方面有实践经验。

4熟练使用R，Python，C/C++,

Java,

Scala

等编程语言中至少一种。

5良好的逻辑思维能力，善于解决和分析问题，能够从海量数据中发现有价值的规律；

6工作勤奋，有团队精神，能承担一定的工作压力。

人工智能架构师应该属于IT类，偏向性程序员！

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