هر روزی که می‌گذرد به آن آینده‌ای که با هوش مصنوعی شکل می‌گیرد؛ نزدیک‌تر می‌شویم. تصور کنید تا شش سال دیگر، هوش مصنوعی بتواند تقریبا 20 تریلیون دلار به ثروت جهانی اضافه کند! گزارش‌های رسمی نشان می‌دهد تا سال 2030، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند تا 19.9 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کند و موجب افزایش 3.5 درصدی تولید ناخالص داخلی (GDP) جهان شود. این‌ها فقط چند عدد و رقم نیست؛ بلکه نشان‌دهنده انقلابی است که به طور آهسته در دنیای کسب‌وکار در جریان است.اکنون شرکت‌ها دارند یاد می‌گیرند که چگونه با کمک هوش مصنوعی هوشمندانه‌تر تصمیم بگیرند و سریع‌تر پیش بروند. اما پشت این انقلاب، کسانی هستند که این معجزه را ممکن می‌سازند؛ مهندسان هوش مصنوعی. بیایید با هم بررسی کنیم که مهندسی هوش مصنوعی چیست و این متخصصان دنیای آینده دقیقا چه کارهایی انجام می‌دهند؟

مهندس هوش مصنوعی چیست؟

مهندسی هوش مصنوعی AI Engineering شاخه‌ای است که در آن مهندسان از تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای توسعه برنامه‌ها و سیستم‌هایی استفاده می‌کنند که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا علاوه بر کاهش هزینه‌ها، بهره‌وری‌ را افزایش دهند، تصمیم‌های تجاری بهتری بگیرند و در نهایت سودآوری بیشتری را تجربه کنند.

شرکت‌های مختلف برای اجرا، نگهداری و پیشرفت سیستم‌های هوش مصنوعی به مهندسان هوش مصنوعی نیاز دارند. مهندسی هوش مصنوعی در جهان شغل پرتقاضا و جذابی به نظر می‌رسد و حوزه‌ای چند رشته‌ای است که زمینه‌های تحصیلی مختلف مانند اصول مهندسی سیستم‌ها، داده و علوم کامپیوتر را در برمی‌گیرد. مهندس هوش مصنوعی کسی است که بر توسعه ابزارها، سیستم‌ها و فرایندهایی تمرکز دارد که باعث می‌شود به کارگیری هوش مصنوعی در دنیای واقعی ممکن شود. 

بیشتر بخوانید: مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

در واقع هر برنامه‌ای که در آن ماشین‌ها بتوانند عملکرد انسانی مانند حل مسئله و یادگیری را شبیه‌سازی کند؛ نوعی هوش مصنوعی محسوب می‌شود و کسی که به توسعه این ماشین‌ها کمک می‌کند مهندس هوش مصنوعی است. او کسی است که الگوریتم‌ها را با استفاده از داده‌ها آموزش می‌دهد تا یاد بگیرند و عملکرد خود را بهبود دهند.

مهندس هوش مصنوعی چه وظایفی بر عهده دارد؟

حالا بیایید ببینیم چه وظایفی بر عهده مهندس هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence Engineering است و مهندسان هوش مصنوعی در شرکت‌ها معمولا چه کارهایی را انجام می‌دهند؟ 

این وظایف معمولا شامل طراحی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، مدیریت داده‌ها، پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی و همکاری با تیم‌های مختلف است. این مسئولیت‌ها نشان می‌دهد که مهندسان هوش مصنوعی چه نقش مهمی در توسعه محصولات نوآورانه و هوشمند دارند.

توسعه و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی

مهندسان هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و داده‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین را توسعه می‌دهند که بتوانند مثل انسان فکر کنند یا تصمیم بگیرند. مثلا آن‌ها مدل‌هایی را طراحی می‌کنند که بتوانند بر اساس سلیقه شخصی شما فیلم پیشنهاد بدهند، قیمت آینده را پیش‌بینی کنند یا متن‌ها را درک کنند. پس باید مطمئن شوند که این مدل‌ها قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و قادر به یادگیری مداوم هستند.

برای توسعه‌ی این مدل‌ها، مهندسان معمولا با داده‌های بزرگ (Big Data) کار می‌کنند؛ داده‌هایی که از منابعی مانند دستگاه‌های مجهز به اینترنت اشیا (IoT)، شبکه‌های اجتماعی یا سامانه‌های سازمانی جمع‌آوری می‌شوند. سپس با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی (Clustering) یا گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) این داده‌ها را تحلیل کرده و مدل‌های دقیق‌تری ایجاد می‌کنند. علاوه بر این، در برخی پروژه‌ها از مدل‌های یادگیری عمیق مانند ترنسفورمرها (Transformers) برای پردازش زبان طبیعی یا مدل‌های ترکیبی برای طبقه‌بندی و پیش‌بینی استفاده می‌شود.

جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها

یکی از وظایف مهم مهندسان هوش مصنوعی مدیریت جریان داده‌هاست که این کار شامل تضمین کیفیت داده‌ها و استفاده از روش‌‎هایی مثل پاک‌سازی داده‌ها، تبدیل و یکپارچه‌سازی آن‌ها از منابع مختلف است. مهندسان هوش مصنوعی باید با دانشمندان داده و متخصصان حوزه‌های مختلف همکاری کنند تا اولا جریان داده‌ها بهینه و دردسترس باشد و ثانیا نیازها را بهتر درک کرده و راهکارهای مناسبی برای حوزه‌های مختلف مانند پیش‌بینی مالی، تشخیص‌های پزشکی، پردازش زبان طبیعی و خودروهای خودران ارائه دهند. البته می‌توان گفت یکی از چالش‌های مهندسی هوش مصنوعی در ایران عدم دسترسی به داده‌های با کیفیت و کاربردی است.

همکاری با تیم‌های چند تخصصی

موفقیت در پروژه‌های مهندسی هوش مصنوعی تا حد زیادی به کار تیمی موثر بستگی دارد. بنابراین مهندسان هوش مصنوعی باید بتوانند با توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، دانشمندان داده و مدیران کسب‌وکار همکاری کنند تا راهکارهایی را بسازند که هم از نظر فنی قابل اجرا باشد و هم بتواند نیازهای کاربران را برطرف کنند. در این همکاری است که دیدگاه‌های گوناگون به اشتراک گذاشته می‌شود و در نتیجه راهکارهایی قوی و کارآمدتری ارائه می‌شود که می‌تواند عملکرد تجاری سازمان‌ها را بهبود بخشد.

نظارت و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی

کار مهندسان هوش مصنوعی با پیاده‌‌سازی و توسعه سیستم‌ها تمام نمی‌شود؛ بعد از پیاده‌سازی، مهندسان باید عملکرد سیستم را به‌صورت مداوم پایش کنند و مواردی مانند زمان پاسخ، استفاده از منابع و تعادل بار کاری را بررسی کنند و در صورت نیاز، سیستم را به‌روزرسانی کنند تا کارایی آن حفظ شود. همچنین مهندسان هوش مصنوعی باید با تیم‌های مختلف نیز همکاری کنند تا مطمئن شوند که سیستم‌های هوش مصنوعی در دنیای دیجیتال و در حال تغییر، قابل توسعه و سازگار با نیازهای جدید باقی می‌مانند.

 یک مهندس هوش مصنوعی باید چه توانایی‌هایی داشته باشد؟

اگر می‌خواهید مسیر شغلی موفقی در زمینه مهندسی هوش مصنوعی داشته باشید؛ باید مهارت‌های مختلفی مانند برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و تحلیل داده را یاد بگیرید. کارفرماها در حوزه‌های مختلف، از سلامت و خرده‌فروشی تا مالی و تولید به دنبال افرادی هستند که مهارت‌های مختلفی در حوزه Artificial Intelligence Engineering داشته باشند. پس چه بخواهید از هوش مصنوعی برای سرگرمی استفاده کنید و چه شغل‌تان به آن نیاز داشته باشد، یادگیری این شش مهارت کلیدی می‌تواند کمک بسیاری به پیشرفت شما کند:

بیشتر بخوانید: مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

برنامه‌نویسی

مثل بسیاری از شغل‌هایی که در حوزه فناوری و اطلاعات است، داشتن مهارت قوی در برنامه‌نویسی برای کار در حوزه مهندسی هوش مصنوعی ضروری است. در همین راستا، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مخصوص AI مانند C++، Python و R برای توسعه برنامه‌ها و الگوریتم‌های AI لازم است. علاوه بر این، زبان‌هایی مانند Java برای رفع خطا و خودکارسازی کارها کاربردی‌اند و زبان Julia نیز برای تحلیل داده و یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پردازش زبان طبیعی

اگر تا حالا از Siri اپل یا Google Assistant استفاده کرده‌ باشید، در واقع داشتید از پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کردید. پردازش زبان طبیعی یا همان NLP یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان انسان را درک و تفسیر کنند. حوزه پردازش زبان طبیعی بسیار گسترده است و از یادگیری مفاهیم پایه تا ساخت الگوریتم‌های NLP را شامل می‌شود و کاربردهای گسترده‌ای مانند درک معنی و مفهوم متن تا تحلیل حجم زیادی از داده‌های زبانی را در بر می‌گیرد.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین مهارت‌های مهندسی هوش مصنوعی است. مهندسانی که این مهارت را دارند به ماشین‌ها یاد می‌دهد از داده‌ها الگو بگیرند. درک چگونگی کارکرد یادگیری ماشین و توانایی ساخت و اجرای مدل‌های آن می‌تواند مسیر شغلی شما را به طور چشمگیری رشد دهد. در همین راستا آشنایی با فریم ‌ورک‌هایی مانند PyTorch و شناخت تفاوت بین یادگیری نظارت‌شده (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised) بسیار مفید به نظر می‌رسد.

الگوریتم‌ها

الگوریتم‌ها به عنوان پایه کار پروژه‌های مهندسی هوش مصنوعی شناخته می‌شوند و در کارهایی مانند دسته‌بندی، خوشه‌بندی و ترجمه کاربرد دارند. این الگوریتم‌ها هستند که باعث می‌شوند ابزارهای هوشمند بتوانند یاد بگیرند، رشد کنند و هوشمندتر شوند. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)  با الهام از ساختار مغز انسان طراحی شده‌اند و یادگیری ماشین نیز بر اساس همین الگوریتم‌ها انجام می‌شود تا سیستم بتواند از داده‌ها یاد بگیرد.

تحلیل داده

تحلیل داده حوزه‌ای در حال رشد است که تنها به جمع‌آوری داده‌ها محدود نمی‌شود، بلکه شامل تبدیل داده‌ها به اطلاعات مفید برای تصمیم‌گیری‌های بهتر است. در بسیاری از مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی، مانند مهندسی هوش مصنوعی، کار با داده بخش اصلی فعالیت محسوب می‌شود؛ بنابراین لازم است با مفاهیمی مانند پاک‌سازی داده، تبدیل داده‌ها و کار با پایگاه‌های داده‌ای مانند SQL  آشنا باشید.

ریاضی و آمار

کاملا واضح است که ریاضی و آمار پایه همه مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی را شکل می‌دهد. این مهارت‌ها به ماشین کمک می‌کنند که بتواند فکر کند، یاد بگیرد و تصمیم بگیرد. پس اگر می‌خواهید در حوزه هوش مصنوعی کار کنید، قطعا باید با موضوعاتی مانند آمار، جبر خطی، احتمال و حساب دیفرانسیل و انتگرال آشنا باشید.

هوش مصنوعی در آینده چگونه می‌تواند توسعه وب و فضای کار را تغییر دهد؟

امروزه بسیاری از برنامه‌نویس‌ها از AI برای نوشتن خودکار کد، تولید مستندات، رفع خطاها و تحقیق پروژه‌ها استفاده می‌کنند. حدود 80 درصد از توسعه‌دهنده‌ها اعتقاد دارند که استفاده از هوش مصنوعی باعث افزایش بهره‌وری آن‌ها می‌شود و می‌توان گفت که هوش مصنوعی در آینده به طور چشمگیری نحوه توسعه وب و فضای کاری را متحول می‌کند.

در بخش توسعه وب، هوش مصنوعی می‌تواند کارهایی مانند نوشتن کد، طراحی رابط کاربری، تست نرم‌افزار و رفع خطا را به‌صورت خودکار انجام دهد. به عنوان مثال ابزارهایی مانند GitHub Copilot به برنامه‌نویس‌ها  کمک می‌کند تا کار کدنویسی را سریع‌تر انجام دهند و تمرکزشان را روی بخش‌ها خلاقانه پروژه بگذارند. همچنین سایت‌سازهای هوشمندی مانند Wix، Adobe و Squarespace اجازه می‌دهند بدون نیاز به کدنویسی، در مدت کوتاهی بتوانید سایت خودتان را بسازید.

با وجود هوش مصنوعی، طراحی سایت‌ها و اپ‌ها هوشمندتر می‌شود؛ مثلا AI می‌تواند با تحلیل رفتار کاربران، ظاهر و محتوای صفحه را بر اساس سلیقه هر فرد تغییر دهد. اما اگر بخواهیم از آثار هوش مصنوعی در فضای کاری حرف بزنیم، باید بگوییم که AI باعث می‌شود کارهای تکراری حذف شود و تمرکز کارمندان روی کارهای خلاقانه بیشتر شود. همچنین شاید هوش مصنوعی باعث از بین رفتن یکسری از مشاغل سنتی شود؛ اما باعث می‌شود شغل‌های جدیدی در حوزه داده، یادگیری ماشین و طراحی سیستم‌های هوشمند به وجود آید.

و در کل می‌توان گفت هوش مصنوعی آینده‌ای را رقم می‌زند که در آن توسعه وب سریع‌تر، کارآمدتر و هوشمندتر می‌شود و محیط کار نیز انسانی‌تر و خلاقانه‌تر می‌شود و همکاری انسان و ماشین مانند برنامه‌نویس و ابزار هوش مصنوعی به یک الگوی رایج در محیط‌های کاری تبدیل می‌شود.

بازار کار مهندسی هوش مصنوعی در ایران؛ فرصت‌ها و واقعیت‌ها

مهندسی هوش مصنوعی در جهان به ویژه در شرکت‌های بزرگی مانند گوگل، مایکروسافت و آمازون بسیار پر تقاضاست و در صنایع مختلفی از سلامت و حمل‌ونقل گرفته تا کشاورزی نفوذ کرده است. این فناوری باعث افزایش چشمگیر بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و ایجاد خدمات نوآورانه شده است. همچنین رقابت شدیدی میان کشورهایی مانند چین و ایالات متحده برای تسلط بر این حوزه در جریان است. تا جایی که این کشورها از طریق سرمایه‌گذاری گسترده در پژوهش و زیرساخت‌های تجاری، در تلاش‌اند تا جایگاه رهبری خود را حفظ کنند. 

اکنون سوال اینجاست که وضعیت بازار کار مهندسی هوش مصنوعی در ایران چگونه است؟

مهندسی هوش مصنوعی در ایران طی سال‌های اخیر رشد قابل توجهی داشته و به یکی از پویاترین و پرطرفدارترین حوزه‌های شغلی کشور تبدیل شده است. اگر قصد تحصیل در این رشته را دارید، در ادامه همراه ما باشید تا برخی از دانشگاه‌های کشور را به شما معرفی کنیم.

دانشگاه صنعتی شریف با گروه‌های پژوهشی خود در دانشکده‌های مهندسی کامپیوتر و برق، در زمینه‌هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و تحلیل داده فعالیت می‌کند. دانشگاه تهران نیز بر موضوعاتی همچون شبکه‌های عصبی، سیستم‌های هوشمند و هوش اجتماعی تمرکز دارد. دانشگاه صنعتی امیرکبیر با ارائه دروس تخصصی و پروژه‌های پژوهشی، بستری مناسب برای پیشرفت دانشجویان در حوزه‌های مرتبط با AI فراهم کرده است. همچنین دانشگاه علم و صنعت ایران به عنوان یکی از قطب‌های تحقیقاتی کشور، در مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری، پژوهش‌هایی در زمینه رباتیک، سیستم‌های فازی و داده‌کاوی انجام می‌دهد. علاوه بر این‌ها، دانشگاه‌هایی مانند فردوسی مشهد، صنعتی اصفهان و تبریز نیز دوره‌های مرتبط با هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

اما درباره بازار کار مهندسی هوش مصنوعی در ایران باید گفت که هم‌اکنون یک فضای پویا و در حال رشد از استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی شکل گرفته است. این شرکت‌های نوپا با وجود چالش‌های موجود، با خلاقیت و پشتکار توانسته‌اند از فناوری‌های پیشرفته برای حل مسائل واقعی استفاده کنند و بازارهای داخلی و منطقه‌ای را هدف قرار دهند.

چالش‌های پیش روی مهندسی هوش مصنوعی در ایران

با وجود رشد امیدوارکننده، مهندسی هوش مصنوعی در ایران با چالش‌های جدی روبه‌روست که نمی‌توان آن‌ها را نادیده گرفت. کمبود نیروی متخصص و ماهر، محدودیت زیرساختی و تحریم‌ها  و محدودیت دسترسی به منابع پردازشی پیشرفته و پلتفرم‌های ابری جهانی مانند AWS و Google Cloud و متاسفانه فرار مغزها از جمله چالش‌های مهندسی هوش مصنوعی در ایران است.

با این حال، این چالش‌ها انگیزه‌ای برای نوآوری داخلی، توسعه پلتفرم‌های بومی و حرکت به سمت خودکفایی فناورانه ایجاد کرده‌اند. بسیاری از متخصصان و شرکت‌های ایرانی در تلاش‌اند تا با خلاقیت و استفاده بهینه از منابع موجود، راه‌حل‌های بومی و کاربردی را توسعه دهند.