Czy niedobór talentów AI mógłby zostać złagodzony, gdyby giganci technologiczni nauczyli się dzielić?

Kategoria: Bez kategorii Opublikowany 10 listopada

Możemy się wkrótce dowiedzieć. Przewodowy raporty że Facebook wkrótce rozpocznie program, w ramach którego wyśle ​​niektórych swoich ekspertów od uczenia maszynowego do firm telekomunikacyjnych, które zmagają się z rekrutacją personelu AI. Firmy wykorzystają ten talent do zbadania, w jaki sposób sztuczna inteligencja może ulepszyć ich sieci — czy to poprzez optymalizację pozycjonowania wież komórkowych, przewidywanie, kiedy i gdzie mogą wystąpić przerwy w dostawie prądu, czy też automatyzację codziennej pracy.

Warto zauważyć, że nie jest to akt wielkiej hojności. W interesie Facebooka jest, aby operatorzy telekomunikacyjni ulepszali swoje usługi, ponieważ oznacza to, że ludzie mają lepsze połączenia, dzięki którym mogą bezmyślnie przewijać kanał informacyjny.

Ale pomysł może w pewnym stopniu złagodzić duży problem w branży technologicznej. Chociaż nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja może usprawnić wszystkie rodzaje działalności, a niedawny raport McKinsey ostrzegał że niedobór talentów do uczenia maszynowego wpłynie negatywnie na to, jak szybko można faktycznie zrealizować te usprawnienia. Sytuację pogarsza fakt, że giganci technologiczni, tacy jak Facebook i Google, w zaciekły sposób pochłonęli wiedzę akademicką i przemysłową.

Istnieją inne ruchy mające na celu naprawienie problemu. Na przykład startup o nazwie Coursera ma na celu przeszkolenie milionów ludzi w umiejętnościach niezbędnych do rozwijania sztucznej inteligencji . Tymczasem naciski na automatyzację samego rozwoju systemów uczenia maszynowego mogą pozwolić osobom niebędącym ekspertami na tworzenie sztucznej inteligencji.

Jednak te podejścia wymagają czasu, aby dojrzeć. Tymczasem pomysł jak najefektywniejszego wykorzystania istniejących talentów ma sens. Na tegorocznej konferencji EmTech MIT w Cambridge w stanie Massachusetts ekspert ds. AI Andrew Ng zasugerował, że firmy nie powinny skupiać się na personelu AI, ale zamiast tego powinny budować zunifikowane zespoły uczenia maszynowego, które łączą zasoby w celu szybszego i bardziej inteligentnego rozwiązywania problemów.

Oczywiście istnieją monopolistyczne problemy z koncentracją wiedzy o sztucznej inteligencji w firmach takich jak Facebook i Google. Być może jednak, wykorzystując rady Ng do granic możliwości, można sobie wyobrazić sytuację, w której giganci technologiczni wypożyczają zespoły do ​​rozwiązywania problemów w różnych branżach. W żadnym wypadku nie jest to idealne rozwiązanie, ale może zapewnić niektórym firmom zastrzyk wiedzy na temat sztucznej inteligencji, o którą tak bardzo pragną.

Ciekawe więc będzie, czy eksperyment telekomunikacyjny Facebooka działa i czy w przyszłości podejmie podobne zobowiązania wobec innych sektorów.