LinkedIn成立人工智能學(xué)院，以解決人工智能人才短缺問題

LinkedIn正在努力為其內(nèi)部所有工程師提供人工智能的基礎(chǔ)培訓(xùn)?？磥?，該公司為了使其運營的社交網(wǎng)絡(luò)智能化，已經(jīng)邁出了新技術(shù)戰(zhàn)略的第一步。

(LinkedIn的人工智能部門負責(zé)人Deepak Agarwal)

今天的VB峰會上，LinkedIn的人工智能部門負責(zé)人Deepak Agarwal談到，“如今各大公司都對人工智能技術(shù)提出了更多需求，大家都想在設(shè)計產(chǎn)品時加入人工智能?，F(xiàn)實卻很打臉，市場上并沒有那么多掌握人工智能技術(shù)的人才。那么問題來了，我們該如何擴大所需的勞動力規(guī)模?這一問題讓我輾轉(zhuǎn)反側(cè)，夜不能寐。”

LinkedIn想到了一個辦法，它為自家工程師成立了人工智能學(xué)院。學(xué)院將提供人工智能實踐領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，工程師們通過學(xué)習(xí)，掌握了基礎(chǔ)知識，就可以在產(chǎn)品設(shè)計中運用人工智能模型。

LinkedIn對人工智能技術(shù)有著極度的渴望，因為該公司的業(yè)務(wù)是建立在推薦的基礎(chǔ)上。作為一家專業(yè)的社交網(wǎng)絡(luò)公司，LinkedIn需要為客戶推薦潛在的聯(lián)系、工作、內(nèi)容、營銷機會以及提供各種各樣的互動活動。

Agarwal說：“對LinkedIn的每一位成員來說，AI就像氧氣一樣，沒有它人人都會累得喘不過氣來。比如說，僅僅為了呈現(xiàn)scale這一簡單的概念，我們每天就要處理線上線下總計超過2PB的數(shù)據(jù)。”

人工智能學(xué)院設(shè)計的初衷并不是讓工程師去搞機器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)性研究。它設(shè)計的初衷是為了讓工程師像使用QuickSort(一種對數(shù)據(jù)進行排序的算法)那樣來運用人工智能。所以說，工程師不必懂得系統(tǒng)底層的工作原理，只需要知道正確的操作方法就可以了。Agarwal表示，這就是LinkedIn成立人工智能學(xué)院的根本目的。

到目前為止，已有6名工程師完成了人工智能學(xué)院的課程，他們已經(jīng)能利用機器學(xué)習(xí)模型運行LinkedIn的后臺工作了?？磥砣斯ぶ悄軐W(xué)院確實給公司帶來了新的生機，但這只是冰山一角。LinkedIn期待的是人工智能給公司業(yè)務(wù)帶來徹底改變，Agarwal現(xiàn)在把人工智能學(xué)院評級為“C +”。

Agarwal的觀點與同天早些時候Gil Arditi( Lyft打車軟件公司機器學(xué)習(xí)平臺產(chǎn)品經(jīng)理)所說的不謀而合，Lyft也通過加緊對工程師在人工智能方面的培訓(xùn)提升產(chǎn)品設(shè)計。在Arditi看來，Lyft公司面臨的最緊迫的問題就是缺乏合格的人工智能人才。

縱觀當(dāng)下的智能領(lǐng)域，創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)仍然需要經(jīng)驗豐富的工程師，他們對解決數(shù)據(jù)、調(diào)整優(yōu)化系統(tǒng)都有著豐富的經(jīng)驗和感知力?，F(xiàn)實卻是，經(jīng)驗豐富又能操作熟練的專業(yè)的人工智能工程師不可多得，雇傭成本也極其高。像LinkedIn這樣，通過在公司內(nèi)部建立AI學(xué)習(xí)機制，來滿足對人工智能開發(fā)能力的需求的確是個好方法。