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音樂家、化學家、物理學家能為企業的人工智能團隊帶來什么啟發？將有很多。人們需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技術性的技能和角色，它們將推動人工智能的成功應用。

人工智能計劃的成功可能取決于藝術和哲學，也取決于數據科學和機器學習。這是因為企業有效部署人工智能需要建立一個全面的團隊，其中包括來自各種背景和技能集的人員，以及非技術角色。

Ness數字工程公司首席技術官MosheKranc說，“任何人工智能計劃都需要IT專家和行業領域專家的結合。IT專家了解機器學習工具包：哪些算法系列最有可能解決特定問題？如何調整特定的算法以提高結果的準確性？而行業領域專家帶來特定領域的知識：哪些數據源可用？數據有多臟？機器學習算法的建議質量如何？如果沒有行業領域專家的輸入，IT專家可能無法回答這些問題。”

因此得出的結論是：人工智能的成功確實依賴于團隊，而不是任何個人或角色。

SAS公司執行副總裁兼首席信息官Keith Collins說，“當建立一支有效的人工智能團隊時，我們需要尋求行業專家或超級團隊，而團隊合作才會贏得勝利。多元化的學科是人工智能成功的關鍵。”

人工智能人才的四大核心類型

Collins認為人工智能團隊需要四個核心類型的人員：

了解業務流程對于建立真實場景和有價值的結果至關重要的人員。

了解機器學習、統計、預測和優化等分析技術并且正確使用的人員。

了解數據來自哪里，質量如何，如何維護安全和信任的人員。

了解如何通過結果來實施分析的人工智能架構師。

Collins指出，與其他IT領導者和人工智能專家一樣，這些核心學科或角色可以從各種背景中汲取靈感。他以音樂、化學、物理等學科為例。

他說：“這些學科鼓勵人們從復雜的交互系統中理解科學的過程和思維。他們通常擅長建立良好實驗所需的批判性思維技能和應用機器學習的成果。”

多元化人工智能團隊的價值

多元化團隊的價值范圍廣泛：例如，它可以幫助企業更好地應對人工智能偏見。解決業務問題（包括最大和最棘手的問題）也很重要，這可能是企業首先制定人工智能戰略的原因之一。

Very公司高級數據科學家和物聯網實踐主管Jeff McGehee說，“人們普遍認為，多樣化的意見對于解決所有復雜的問題至關重要。多樣性與生活體驗有關，專業背景是大多數人生活體驗的重要組成部分，它可以為人工智能項目增加維度，并為尋找創新解決方案提供新的視角。”

McGehee還指出，建立人工智能或其他不同的團隊需要企業的積極努力，并作為招聘和雇傭實踐的一部分。企業會發現實現多樣性可能不是一個可行的團隊建設策略。

考慮到這一點，需要了解對于人工智能團隊具有價值的一系列專家和角色，其中包括非技術角色。

1．領域專家

人們可以將這些角色和人員視為主題專家。無論使用哪個術語，都需要了解他們對企業的人工智能計劃的重要性。

McGehee說，“開發人工智能系統需要深入了解系統運行的領域。開發人工智能系統的專家很少會成為系統實際領域的專家。行業領域專家可以提供關鍵見解，使人工智能系統發揮最佳性能。”

Ness公司Kranc指出，這些專家可以解決其所在領域針對企業和戰略的問題。

他表示，行業領域專家類型取決于要解決的問題。無論所需的洞察力是在創收和運營效率還是在供應鏈管理方面，行業領域專家都需要回答這些問題：

哪些見解最有價值？

收集的有關行業領域的數據是否可以作為見解的基礎？

得出的見解是否具有意義？

以下將介紹一些特定的行業領域示例，但首先了解一下人工智能團隊中的其他一些關鍵角色。

2．數據科學家

Jane．ai公司人工智能研發主管Dave Costenaro表示，這是人工智能團隊在新建項目上工作的三個關鍵需求中的第一個。其示例項目包括聊天代理、計算機視覺系統或預測引擎。

Costenaro說，“數據科學家有著各種背景，如統計學、工程學、計算機科學、心理學、哲學、音樂等，通常都具有強烈的好奇心，這迫使他們深入系統中尋找和使用模式，例如他們可以為人工智能項目提供什么，確定它能做什么，并訓練它做到這一點。”

3．數據工程師

Costenaro說，“程序員從數據科學家那里獲得想法、模型、算法，并通過規范化代碼、使其在服務器上運行以及成功地與適當的用戶、設備、API等進行對話，并將它們變為現實。”

4．產品設計師

Costenaro表示，三項關鍵需求的最終結果也說明了人工智能團隊的非技術專業知識的價值。

他說：“產品設計師也來自各種背景，例如藝術、設計、工程、管理、心理學、哲學。他們為所需和有用的東西制定了路線圖。”