想在AI前沿技術領域工作？7家公司能讓你夢想成真

導讀：
以摩根大通為例。它是美國最大的銀行，也是在多個不同領域使用技術和AI演算法的領先金融機構之一。該銀行最近聘請卡內基梅隆大學機器學習系前主任馬努埃拉·韋洛索（Manuela Veloso）擔任其第一位AI研究主管。摩根大通的2018年技術預算超過100億美元，AI將佔到其中的很大一部分。
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原文翻譯：
如果你碰巧在學習機器學習、資料科學、商業智慧或者與AI相關其他領域的知識，那你是幸運的。雖然自動化在慢慢蠶食人類的工作崗位，但對AI人才的需求卻在加速增長。招聘資訊搜尋平臺Indeed的資料顯示，與AI相關的招聘職位在過去三年裡翻了一倍。

“要說職場的未來，人工智慧（AI）和自動化將以某種方式，影響到就業的幾乎方方面面。”求職網站Glassdoor的首席經濟學家安德魯·張伯倫（Andrew Chamberlain）說，“這些技術被用於流行的服務，比如美國銀行的客服聊天機器人，Facebook的圖片搜尋，亞馬遜為服裝購物者提供的自動化建議。”
越來越多的行業和領域等待著被機器學習和深度學習顛覆與強化。如果你有志於利用你的AI知識開發顛覆性的技術，以下是幾個值得探索的領域。

1.自動駕駛汽車——大眾

在可預見的未來，AI演算法將取代汽車裡的人類司機。這項技術仍有挑戰要克服，每隔一段時間，我們就會看到涉及自動駕駛汽車測試專案的車禍和事故。但在未來幾年，該行業將消除這些缺陷，向市場推出自動駕駛汽車。他們正在尋找有才華的AI專家，幫助改進他們的自動駕駛汽車技術。
自動駕駛領域不僅引起了大型和新興科技公司的興趣，也受到了傳統汽車製造商的關注，其中包括德國汽車巨頭大眾，它最近加大了對AI的投入力度。該公司擁有自己的AI實驗室，在那裡，大眾的專家研究各種各樣的專案，包括加強自動駕駛汽車觀察周圍環境和作出反應的能力。

2017年，大眾與圖形晶片製造商英偉達合作，發展其AI專案。2018年初，大眾與自動駕駛汽車創業公司Aurora合作，加快自動駕駛汽車的開發。

2.銀行業——摩根大通

在擁有大批高質量資料的情況下，AI演算法能夠有最佳表現。沒有幾個行業擁有和金融業一樣多的歷史和結構化資料。AI可以通過多種方式，幫助金融機構在向客戶提供服務方面變得更有效率，比如檢測和防止欺詐、演算法交易和向客戶提供銀行服務。有很多金融科技創業公司從事於特定的AI解決方案，除此之外，我們還看到幾家大型金融機構和銀行逐漸向技術傾斜，收購創業公司和招募AI人才，開發自己的解決方案，以便在瞬息萬變的市場上保持競爭優勢。

以摩根大通為例。它是美國最大的銀行，也是在多個不同領域使用技術和AI演算法的領先金融機構之一。該銀行最近聘請卡內基梅隆大學機器學習系前主任馬努埃拉·韋洛索（Manuela Veloso）擔任其第一位AI研究主管。摩根大通的2018年技術預算超過100億美元，AI將佔到其中的很大一部分。“展望今後五到十年，技術創新的步伐只會加快，人工智慧、機器人技術、機器學習、分散式賬本和大資料將塑造我們的未來。”摩根大通聯席總裁兼聯席營運長丹尼爾·平託（Daniel Pinto）說。

摩根大通已經向客戶推出了幾項由AI驅動的服務，包括使用AI演算法幫助投資者作出更明智的投資和交易決定。

3.醫療——飛利浦

從讓更多的人享受醫療服務，到更快、更準地診斷和治療疾病，醫療機構開展各種專案，把AI應用於醫療保健。在飛利浦這家歷史悠久的科技公司和領先的醫療技術跨國企業，你可以從事於AI解決方案，重塑整個醫療版圖，包括幫助醫療提供商達成更好的療效，以及幫助消費者管理自己的健康狀況和採取更健康的生活方式。

飛利浦的重心是結合AI和其他技術，理解和適應不斷變化的醫療需求，這被稱為“適應性智慧”。該公司的願景不是用AI取代醫療人員，而是強化他們的能力，實現24/7全天候醫療，不管何時何地。

飛利浦首席創新與戰略官耶倫·塔斯（Jeroen Tas）說：“通過流式資料為醫生提供支援，解析資料，提供有效的視覺化，從正常中發現異常，提供早期預警——在這些方面，我們能利用AI，幫助醫生在正確的時候作出正確的決定。”

對於這一目標的實現，飛利浦處於非常有利的地位，因為該公司擁有為消費者、病人、醫生和醫療機構開發軟硬體解決方案的悠久歷史。飛利浦還在醫療保健領域裡擁有多年的AI研發經驗。飛利浦已經推出了幾個可行的、不同層面的AI解決方案，包括研究、診斷和治療、家庭護理、人口健康管理。

例如，飛利浦的HealthSuite Insights平臺能幫助資料科學家建立和訪問高質量的健康資料來源，為診斷和治療等不同用途建立分析模型。CareSage是另一個AI解決方案，提供預測分析服務。它綜合不同的健康資料來源進行預測分析，從而幫助減少不必要的住院和急救。

IntelliSpace Console從重症監護病房的聯網醫療裝置收集實時資訊，並結合從醫院資訊系統和健康記錄獲取的資料，幫助醫生預測病人的健康狀況，作出及時和有效的治療決定。

4.計算機視覺——松下

隨著機器人和AI演算法跟現實世界的互動越來越多，它們必須更好地理解周圍的環境。計算機視覺是AI的一個子集，幫助計算機分析影像和視訊的內容，區分不同的物體。計算機視覺是AI技術的重要組成部分，比如自動駕駛汽車、監控攝像頭、社交媒體、醫療、銀行和其他方面的AI技術。參與研發計算機視覺有一個好處，那就是你可以從事於不同領域的各種有趣專案。

日本電器製造商松下是積極參與研發計算機視覺技術的公司之一，與研究中心和大學合作開發深度學習技術。松下正在開展幾個特殊用途的計算機視覺專案，比如讓自動駕駛汽車更好地探測行人，通過高度細緻的影像分析對水壩進行自動檢查等。

5.網路安全——Palo Alto Networks

隨著企業繼續每天產生越來越多的資料，安全和IT團隊發現越來越難以保護網路、防止資料洩露。據估計，企業平均每天必須處理2萬多起安全事件。AI和機器學習可以幫助安全團隊以極快的速度檢查資料，發現需要由人類分析師開展進一步調查的預警行為。

這是一個快速發展的領域，很多公司利用AI來強化他們的安全系統，以滿足市場日益增長的需求。Palo Alto Networks就是這樣的一家公司。這家企業安全公司位於矽谷，在過去的一年裡將AI整合到其網路威脅探測和預防軟體中。
今年早些時候，Palo Alto Networks推出了行為分析器Magnifier，利用機器學習演算法來檢查網路流量，發現隱祕的資料竊取活動。該公司還從事於其他很多專案，四處物色AI人才。

6.情緒識別——Affectiva

近幾年，由於自然語言處理（NLP）技術的進步，我們全都習慣了通過語音和會話介面來完成任務。無數人使用Siri、Alexa、Cortana、GoogleAssistant和其他AI助手來尋找問題的答案，設定鬧鐘，播放音樂，閱讀郵件，購物，開啟燈和空調，或者給門上鎖和開鎖。

AI聊天機器人和數字化助手的下一步是理解意圖和情境，使它們能夠進行更有意義的對話，完成更復雜的任務。這是很多大型科技企業和AI創業公司關注的焦點，他們全都在尋找合適的人才，幫助他們推動這方面的研發。Affectiva就是這樣的一家公司。該公司從麻省理工媒體實驗室分離出來，專注於打造能理解和響應人類情緒的AI。

2017年，Affectiva推出了一個AI平臺，可以通過感知和分析面部表情來識別情緒。這項技術已經被用於幾個垂直行業。該公司現在的目標是擴大其AI研發團隊，將情緒識別技術從面部延伸到語音。

7.培訓——Deeplearning.ai

如果說這個世界需要一樣東西，那就是更多的AI專家。在不久的將來，很多工作將依賴於精通多個AI相關領域之人的技能和知識。

有幾家公司招募AI專家開展教育專案，其中包括Deeplearning.ai。該公司由吳恩達建立，他曾是Google Brain的聯合創始人，百度的首席科學家。吳恩達還是教授AI知識的老手，曾經和別人共同建立線上培訓平臺Coursera，推出了著名的機器學習入門課程。

吳恩達的新公司Deeplearning.ai將專注於教授深度學習課程。目前，深度學習是最受歡迎的AI領域。因此，如果你追求的不是金錢，而是分享你的知識，那麼設計課程、把機器學習和深度學習傳授給更多的人，這可能是最富有成效的AI技能運用方式之一。

原文釋出時間為：2018-07-27
本文作者：車品覺
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