“为机器注入智慧力量”

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与客户诉求进行比较，不断优化算法，成为人工智能工程技术人员

—向机械注入智力(经济聚焦新职业见新诉求③)

资料来源:中国网络新闻中心制图:张丹峰

日前，人社部等部门向社会公布了“区块链工程技术人员”、“网络营销师”等9个新职业。 这是我国自《中华人民共和国职业分类大典(年版)》公布以来的第三个新职业。

随着我国经济转型的推进，人工智能、物联网、区块链等新兴技术在多行业得到运用，与之相关的新兴职业应运而生，人工智能工程技术人员就是其中之一。 客户用手机简单的一键操作，背后聚集了人工智能工程技术人员的许多复杂劳动。 他们每天在与机器的对话中，都会使用更准确的模型，让机器更人性化，让工作和生活更智慧。

——编者

轻薄的笔记本电脑、高清晰度的大屏幕显示器、整齐的纸张摞、自由放置的钢笔……上午8点，伍大勇早早来到办公室，简洁整齐的台式机跃入眼帘。

“看，这就是我们日常工作的‘标准’，大部分时间都在和机器打交道。 ”。 往保温杯里倒茶，伍大勇打开电脑，说:“我们的工作是，用一句话总结，就是用算法操纵机器学习。 ”。 讲话期间，挂在伍大勇脖子上的工牌前后摇晃，上面印着科大讯飞人工智能高级工程师。

设计模型，与机械的对话

“老板拖欠工人工资不说诚信，可以要求赔偿吗？ ”。

“根据劳动争议调解仲裁法的规定，用人单位违反国家规定，拖欠或者足额支付劳动报酬，劳动者可以向劳动行政部门投诉，劳动行政部门应当依法解决。 ”

你怎么和机器实现这样的对话？ 日前，伍大勇接到企业最新任务，企业参与法律智能答疑小程序“民法知道”的开发，任务要求:打开微信小程序，语音输入感兴趣的法律问题，后台自动答疑机器人迅速应对法律条文，咨询咨询。

客户可以用手机简单地一键操作。 背后有人工智能工程师许多复杂的工序。 接受任务后，伍大勇掏出几张纸放在眼前，构思模型，挥笔而过。

一个多小时后，白纸上已经画了画。 “为了让机器能够听话，首先必须将问答任务转换成机器能够解决的算法，以便与机器进行对话。 ”。

在伍大勇的图纸中，任务明确地分为三种算法:拷贝是为了表示算法，把问题变成机器能够理解的语言。 分类算法，用于处理哪些行业的法律可以适用顾客提问的分类算法；用于处理具体法条对应问题的复制算法。

上午10点多，伍大勇整理了一些乱七八糟的文件头，看了整理的思路，觉得“基础”做好了。 如果不能顺利转换成机械算法，后续的程序就很难实现必要的功能。 ”。

站了一会儿，伍大勇继续坐在事件旁边。 基本的想法是，他打开企业网上的业务平台，联系数据资源部的同事获得准备好的数据。 “模型设计后，必须在网络上大量收集网民的各种真实法律问题，逐条列出已有答案对应的法律法条，给机器“喂食”，根据算法学习解读一一对应所包含的关系。 下午将是“重头戏”。 ”。

优化算法，提高精度

下午1点半左右，在楼下吃完午饭，伍大勇急忙回到办公室，将上午写在纸上的算法模型敲进了电脑的一行代码。

“这一步是关键”伍大勇坐下后，紧张地快速敲代码，告诉记者:“这个功能很好用，必须敲几百行，但今天下午可能弄不到。”

在“啪嗒啪嗒”的敲击键盘的声音中，播放了3个多小时。 伍大勇举手一看，下午近5点，转过电脑屏幕，任务完成了一半以上。 他指着程序中细小的字符串介绍说:“开头的代码定义了问答中涉及的各种问题变量，接着调用各种算法，使机器能够一步步学习问答的逻辑关系。”

“今天完成的部分还不是人工智能工程师所有，我的个人工作也只是人工智能复杂行业的一部分”伍大勇说，在编写完模型构建的代码后，引入之前准备的数据，在机房的大服务器上进行模型培训。 在这期间，往往是漫长的等待，有时训练的过程好几天。

但是，最初等待的结果往往是不可取的。 “‘我被别人打了。 我该怎么办？ ’反馈的回答可能是不太相关的法律条文。 “要真正做到模式化，满足客户，不断优化模式，反复培训机器，才能提供准确的法律。 伍大勇表示，优化才是人工智能工程师工作的本质，也是夜以继日的职业目标。

模型精度越高，越能表现出这个职业的技术含量。 在这里，伍大勇感受到了语速，说:“机器的精度不可能达到100%。 我每天优化算法，让机器通过人性，有时提高一点，需要好几个月，但十分兴奋。 ”。

学习新知识，学习“最强大脑”

成为一个好的人工智能工程师不容易。 机器训练一边验证电脑等基础设施的计算能力，一边考验着工程师自身的头脑。

“为了更准确地回答人工智能程序，需要大量学习和积累新的算法模型，以更好地训练人工智能。 ”伍大勇认为，这一行最突出的优点是更新迭代非常快，五六年前的一点做法在今天有点过时，要求劳动者不断学习，更新知识体系。

夕阳西下，伍大勇走到办公室墙角，在立在墙上的书架上摆放了一系列算法和编程相关的工具书。 “这些只是基础，需要参加各种人工智能学术会议和论坛，翻阅领域内最先进的研究论文，了解学术界和业界提出的新算法模型。 ”

大学毕业进入中国科学院计算技术研究所从事自然语言解决研究，3年前转入科大讯飞北京研究院成为人工智能工程师，在领域浸染中，伍大勇现为人工智能行业专家之中。

“成为人工智能工程师需要数学计算能力、对人工智能技术的理解能力、系统科学和软件工程的专业背景知识。 ”。 除此之外，伍大勇处于每天学习2~3个小时，吸收新知识，充实自己的过程中。

下午6点左右，格子间站的工作人员纷纷散去，伍大勇关上电脑，看了手机明天的日程。 上午9点，部门有电视在线会议，继续讨论法律法条检索和自动推荐方面可能的优化方向。 他说，在疫情防控期间，远程办公、视频会议成为首要业务方法，越来越多的远程在线审判系统的运用促使了人工智能工程师调整了研究工作。

在不远的办公室玻璃墙上，可以清晰地看到以下新产品的设计流程图。 从研究、开发到测试、部署，形成以人工智能工程师为中心的生产线。

“在科幻电影中，人工智能可以与人类自由交流。 那是人工智能的未来，也是我们努力的方向。 ”伍大勇表示，虽然那样的场景还很遥远，但在人工智能这一新兴产业中，有更多的人才参与。 在一个具体的任务中，在一次优化训练中，未来值得期待。

■记者手记

新的职业辅助新增功能[/s2/]

人工智能是什么？ 多年来，伍大勇提出了自己的答案——不仅仅是前沿技术，更是趋势，人工智能工程技术人员是实现这一趋势的重要动力。

目前，从生产线上的工业机器人到高速公路上的智能导航，从语音转换翻译机到人脸识别相机，以人们对智能生活的诉求为驱动力，更多的人工智能应用落地。

可见，在相关应用层出不穷的背景下，人工智能工程技术人员这一新兴职业群体趋于稳定。 此外，从数字化到智能化的产业升级路径也越来越清晰。

未来，如何激发新职业群体的活力，帮助以前流传下来的产业新的生命力？

另一方面，在“量”上下功夫。 要加强系统培养人工智能工程技术人员的力度，增加市场供应量，逐步缩小旺盛的产业诉求和稀缺的人才资源之间的差距。

另一方面，致力于“质量”。 越是先进，越是考验“头脑”，就越要着眼于技术进步，加强多层次的学术探讨和业务合作，共同推动人工智能技术向纵深快速发展。