تفاوت متخصص هوش مصنوعی با مهندس یادگیری ماشین چیست؟

اگر تا چند سال پیش از هوش مصنوعی سخن می‌گفتیم، اغلب افراد آن را در قالب یک مفهوم آینده‌نگرانه، نزدیک به خیال‌پردازی‌های علمی می‌دیدند. امروز هوش مصنوعی از مرحله ایده‌های آزمایشگاهی عبور کرده و تبدیل به یکی از عمیق‌ترین و تأثیرگذارترین فناوری‌ها شده است. این فناوری در صنعت نرم‌افزار، پزشکی، اقتصاد، آموزش و امنیت وارد شده است. در این فضا دو مفهوم بیشتر از دیگر تخصص‌ها به چشم می‌آید؛ متخصص هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین. در نگاه اول این دو نقش ممکن است کمی شبیه به هم به نظر برسند. هر دو مدل با داده‌ها و الگوریتم‌ها سروکار دارند. با این حال وقتی بیشتر با این مسیر شغلی آشنا شویم، تفاوت‌های آن‌ها را در می‌یابیم. این مقاله برای زمانی نوشته شده است که فردی می‌خواهد مسیر حرفه‌ای خود را انتخاب کند، یا سازمانی نیاز دارد برای استخدام این دو متخصص تصمیم بگیرد. در ادامه تفاوت‌های این دو نقش در کسب‌وکار و حتی شباهت‌های آن‌ها را بررسی می‌کنیم. با ما همراه باشید.

معرفی متخصص هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین

متخصص هوش مصنعی فردی است که به حوزه هوش مصنوعی از زاویه‌ای مفهومی و پژوهش‌محور نگاه می‌کند. این متخصص به دنبال درک رفتارهای هوشمندانه، مدل‌سازی تصمیم‌گیری، طراحی الگوریتم‌های جدید و ترکیب فناوری‌ها است. متخصص هوش مصنوعی اگر بر روی پردازش زبان طبیعی کار می‌کند، شاید به این فکر می‌کند که چطور می‌توان یک مدل را از سطح تحلیل سطحی متن به سطح درک معنای آن رساند.

این گروه از متخصصان به پژوهش‌های روز دنیا علاقه دارند، مقالات علمی را دنبال می‌کنند، پژوهش تولید می‌کنند و در بسیاری از مواقع توانایی تحلیل نظری رفتار مدل‌های هوش مصنوعی را دارند. آن‌ها باید بیشتر به این فکر کنند که چه چیزی ممکن است؟

در مقابل نگاه عملیاتی متعلق به مهندسان یادگیری ماشین است. این نوع متخصص بر روی پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، ارزیابی عملی مدل‌ها و انتقال آن‌ها به محیط تولید تمرکز دارد. زمانی که یک مدل در آزمایشگاه کار می‌کند، اما در دنیای واقعی کاهش سرعت یا افت عملکرد پیدا می‌کند، مهندس ML باید راه‌حل را پیدا کند. در واقع مهندس یادگیری ماشین به این سوال پاسخ می‌دهد که «چگونه مطمئن شویم سیستم در شرایط واقعی رفتاری قابل‌پیش‌بینی دارد؟»

مهارت‌های لازم برای متخصص AI

متخصص هوش مصنوعی باید بتواند فراتر از اجرای مدل‌ها و الگوریتم‌های موجود حرکت کند. به همین دلیل او نیاز به مجموعه‌ای از مهارت‌های ترکیبی از دانش نظری، پژوهش و تحلیل مسئله دارد. این مهارت‌ها نه فقط برای حل مسائل فنی، بلکه برای طراحی سیستم‌هایی با تفکر هوشمند و البته کاربردی اهمیت دارند.

• ریاضیات

اولین و مهم‌ترین رکن در مهارت‌های موردنیاز متخصص AI، ریاضیات است. بدون تسلط بر جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و آمار پیشرفته و مباحث بهینه‌سازی عددی امکان طراحی الگوریتم‌های جدید یا تجلیل رفتار مدل‌ها وجود ندارد.

• یادگیری ماشین

متخصص AI باید یادگیری ماشین و زیرشاخه‌های آن را به صورت عمیقی درک کند؛ از شبکه‌های عصبی عمیق گرفته تا یادگیری تقویتی، مدل‌های احتمالاتی و شبکه‌های گراف.

• برنامه‌نویسی

مهارت‌های برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی هم اهمیت بالایی برای متخصص هوش مصنوعی دارند. این مهارت باید در سطحی باشد که الگوریتم‌ها از صفر تا صد پیاده‌سازی کند و مورد آزمایش و بازتولید قرار دهد. متخصص باید بتواند نتایج پژوهشی را باید تولید کرده و آزمایش‌های مقایسه‌ای علمی را طراحی کند.

• ترجمه مسائل پیچیده به زبان کسب‌وکار

در کنار مهارت‌های فنی، مهارت‌های نرمی مانند ترجمه مسائل پیچیده به زبان کسب‌وکار هم اهمیت دارد. همکاری با تیم‌های چندرشته‌ای و مدیریت پروژه‌های تحقیقاتی از ویژگی‌هایی هستند که متخصص AI را از صرفا یک محقق فنی متمایز می‌کنند.

• گواهینامه‌ها

گواهینامه‌های دوره تکمیلی Deep Learning Specialization از Andrew Ng، Fast.ai و TensorFlow Developer Certificate می‌تواند مسر یادگیری را برای متخصص AI سریع‌تر کند.

توانایی‌های مهندس یادگیری ماشین

مهندسان یادگیری ماشین بیشتر در زمینه عملیاتی کردن مدل‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای محیط واقعی فعالیت می‌کند. به همین دلیل این متخصص باید ترکیبی از مهارت‌های آماری، مهندسی نرم‌افزار و مدیریت داده را داشته باشد. او باید درک دقیقی از الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین مانند رگرسیون، درخت تصمیم، SVM و شبکه‌ها عصبی داشته باشد.

توانایی‌های مهندس ML شامل مهندسی داده و پاک‌سازی داده‌ها نیز هست؛ طراحی pipelineهای ETL، مدیریت داده‌های بزرگ، handling داده‌های نامتوازن و مهندسی ویژگی برای آموزش مدل‌ها، از جمله مسئولیت‌های اصلی یک مهندس یادگیری ماشین است. مهارت در پیاده‌سازی و ارزیابی مدل به همراه hyperparameter tuning و regularization برای اطمینان از عملکرد صحیح مدل‌ها در شرایط متنوع هم از دیگر مهارت‌های ضروری برای این متخصص است.

یکی از تفاوت‌های کلیدی مهندس ML با متخصص AI، تمرکز بر MLOps و استقرار مدل‌ها است. مهندس ML باید مدل‌ها را در محیط تولید کانتینریزه کرده، orchestration را مدیریت و pipelineهای اتوماسیون آموزش و بازآموزی ایجاد کند؛ عملکرد مدل‌ها را هم تحت نظارت دائم داشته باشد. مهندس ML نیاز است مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار، بهینه‌سازی inference، مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع پردازشی را هم داشته باشد تا سیستم در محیط واقعی قابل‌اعتماد و کارآمد باشد.

گواهینامه‌ها و دوره‌های تکمیلی مثل AWS Certified ML Specialty، Google Professional ML Engineer و دوره‌های MLOps می‌توانند مسیر یادگیری و ورود به بازار کار این متخصص را آسان‌تر کنند؛ با این حال مهارت واقعی زمانی حاصل می‌شود که مهندس بتواند مدل‌ها را به تولید برساند و در چرخه عمر واقعی نگهداری کند.

نقش‌هایی که متخصص هوش مصنوعی در کسب‌وکار می‌تواند پیاده کند

متخصص هوش مصنوعی در سازمان‌ها اغلب نقش‌هایی استراتژیک و پژوهش‌محور دارد. او می‌تواند راهکارهای هوش محور را ارائه داده و چندین زیرحوزه AI را در یک سیستم ترکیب کند. متخصص AI به عنوان کارشناس نوآوری و پژوهش کاربردی، نتایج پژوهش‌های علمی را به راه‌حل‌های عملی تبدیل می‌کند. در حوزه اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی نیز فعالیت متخصص AI اهمیت دارد. این متخصص باید چارچوب‌های ارزیابی ریسک و شفافیت مدل‌ها را طراحی کرده و سیاست‌های داخلی سازمان را شکل دهد.

در بسیاری از شرکت‌ها، متخصص AI به عنوان مشاور استراتژیک هم عمل می‌کند و نقشه راه هوش مصنوعی را برای سازمان ترسیم می‌کند. او باید اولویت‌های سرمایه‌گذاری را تعیین کرده و معیارهای موفقیت را هم تعریف کند. اگر تیم تحقیق ‌و توسعه در ساختار کسب‌وکار وجود داشته باشد، متخصص هوش مصنوعی می‌تواند مدیر تیم پژوهش باشد، گروه‌های چندرشته‌ای را هدایت کرده تا نوآوری‌های کاربردی را تولید کنند.

امروزه حتی از متخصصین هوش مصنوعی برای بازسازی خانه و آپارتمان نیز کمک گرفته می‌شود. متخصصین AI با تکیه بر استفاده از ابزارهای طراحی سه بعدی هوش مصنوعی، به شما در داشتن یک دید کامل و دقیق از خروجی نهایی طرح کمک می‌کنند.

فرصت‌های شغلی مهندس یادگیری ماشین

مهندس یادگیری ماشین در سمت‌های عملیاتی و اجرایی مشغول می‌شود. تمرکز اصلی او بر آن است که مدل‌ها در محیط واقعی به شکل پایدار و قابل استفاده اجرا شوند. این متخصص می‌تواند به عنوان مهندس تولید مدل مسئول استقرار مدل‌ها، بهینه‌سازی Pipelineهای داده و اطمینان از عملکرد صحیح مدل رد شرایط واقعی باشد.

نقش دیگر مهندس MLOps است که چرخه زندگی مدل‌ها را خودکار می‌کند؛ این نقش اتوماسیون آموزش، نسخه‌بندی، استقرار و پایش عملکرد مدل‌ها در محیط تولید را در بر می‌گیرد. مهندس ML همچنین در قالب مهندس داده برای ML هم می‌تواند داده‌های آموزشی باکیفیتی را تلید کرده و Feature Storeها را مدیریت کند.

در پروژه‌های تخصصی او ممکن است نقش NLP را داشته باشد. در این نقش باید روی مدل‌های خاص حوزه مانند OCR، چت‌بات‌های تولیدی یا سیستم‌های توصیه‌گر کار کند. نقش مهندس پلتفرم ML را هم در سازمان‌های بزرگ، مهندس ML بر عهده می‌گیرد. او پلتفرم‌هایی می‌سازد تا تیم‌ها بتوانند مدل‌ها را آموزش داده، تست و مستقر کنند؛ APIها و SDKهایی را طراحی می‌کند تا مصرف مدل‌ها را ساده‌تر کند. شما می‌توانید آگهی‌های شغلی مرتبط با موقعیت‌های متخصص هوش مصنوعی را در انواع پلتفرم کاریابی مشاهده کنید.

تفاوت‌های متخصص هوش مصنوعی و مهندس یادگیری ماشین

اگر بخواهیم تفاوت این دو تخصص را شفاف‌تر بیان کنیم، باید چهار بعد اصلی را مورد بررسی قرار دهیم:

• مهارت‌ها

متخصص AI به دانش نظری و توانایی پژوهش در الگوریتم‌های نوین، تحلیل مدل‌ها و طراحی راهکارهای ترکیبی نیاز دارد. مهندس یادگیری ماشین بیشتر باید بر مهارت‌های مهندسی، اجرای عملی، استقرار مدل و مدیریت چرخه تسلط داشته باشد.

• ابزارها و فناوری‌ها

متخصص AI با ابزارهای تحقیقاتی و آزمایشگاهی کار می‌کند. در این محیط‌ها امکان طراحی و بازتولید الگوریتم‌های نو فراهم است. مهندس ML با ابزارهای تولید و پلتفرم‌ها کار می‌کند. این ابزارها، سیستم‌هایی مانند Docker، Kubernetes، MLflow، Airflow و سیستم‌های پایش مدل.

• اهداف

متخصص هوش مصنوعی بیشتر بر حل مسائل پیچیده مانند شبیه‌سازی هوش مصنوعی به هوش انسانی تمرکز دارد. این در حالی است که مهندس ML خروجی‌هایی پایدار و مقیاس‌پذیر را برای کسب‌وکار ارائه می‌کند.

• حوزه کاری

متخصص AI به عنوان مشاور استراتژیک یا در تیم‌های پژوهشی فعالیت دارد. مهندس ML در تیم‌های محصول، پلتفرم یا توسعه مدل‌های عملیاتی به کار مشغول می‌شود. او اغلب وظیفه انتقال مدل‌ها به دنیای واقعی را بر عهده می‌گیرد.

سخن نهایی

متخصص AI در توسعه الگوریتم‌ها، شبیه‌سازی هوش مصنوعی به هوش انسانی و طراحی سیستم‌های ترکیبی تمرکز دارد. مهندس یادگیری ماشین این ایده‌ها را به محصول قابل استفاده در محیط واقعی تبدیل می‌کند. در نهایت کار هر دو متخصص، مکمل یکدیگر است. فردی که قصد دارد مسیر حرفه‌ای خود را از میان این دو تخصص انتخاب کند، باید پایه ریاضی و برنامه‌نویسی قوی داشته و با توجه به علاقه در حوزه پژوهش یا اجرا یکی از این دو مسیر را دنبال کند.