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2018/5/14 10:58:57

[原创]当机器人的老师、教练,这样的工作你有兴趣吗?

人工智能的突破关键在机器人系统是否能发展自己的深度学习,让机器人系统“学习如何学习”的这个过程,是高度需要人工协助、训练、陪跑的,因此就诞生了一种新的职能角色---人工智能培训师(也有些公司命名为机器人助手、教练)。人工智能培训师不是培训人们如何具备与人工智能领域有关的知识与技术,他们的工作重心就是在帮助系统发展学习的能力,以期有朝一日人工智能系统能实现更高精准度、高效率的自动化执行能力或决策机制。

 

为机器人工作,是人工智能培训师存在的目的,听起来有些令人紧张,然而这类工作很可能会成为常态。人工智能培训师目前的工作内容包括收集训练数据,以协助专业的程序设计师开发自动学习的算法;在一些已经商用的人工智能应用上,作为人工智能的后备军,当系统遇到不能处理的问题时,由人工智能培训师上阵来补充其不足;另外一种则是不断找出人工智能的错误,让程序设计师予以优化。

 目前已经有企业设立了这样的职能岗,像是Facebook、Clara Labs、Interactions等企业。例如Facebook在2015年曾经有一款代号“M”的数字助手项目,该助手可提供预定会议室、订购外卖、购物咨询、通过FB的Messenger发送提醒等服务,但它只是一个仅开放给极少部分用户的测试版,在今年元月项目已中止。FB这个项目的人工智能培训师负责收集数据、改进算法,确保“M”可以正常、稳定的自动化工作。Facebook当时的发言人Ari Entin对媒体New Scientist表示:“我们创造了一种新工作”。

 

负责“M”数字助手项目的人工智能培训师,在Facebook总部工作,他们在后台审阅人工智能生成的每一个答案,并且决定这些回复是否可以通过,或者是否需要修改。当人类对人工智能的部分答案进行修改时,人工智能会“观看并且学习”,经过这样的多次交互,数据会累积到人工智能实例库中,这些数据将会帮助“M”学习如何变得更加自动化,或如何变得越来越准确。

 那么人工智能是否会在自己深度学习到一定程度后,就不再需要人工智能培训师了呢?这个疑虑应该是有兴趣从事这类工作的人,对于这种工作是否稳定、持久的关注点。FB负责M项目的Alex Lebrun的回答应该很具代表性:“我们总是需要老师,我们学得越多,就有更多的部分需要学习,学习是永无止境的”。

 



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