هوش مصنوعی (AI) در حال تحول صنایع در سراسر جهان است، بنابراین کارکنان در حوزه‌های مختلف باید مهارت‌های مرتبط با هوش مصنوعی را توسعه دهند. همان‌طور که سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD) اشاره می‌کند، گسترش هوش مصنوعی «نیاز به متخصصان تخصصی هوش مصنوعی و همچنین کارکنانی با درک عمومی‌تر از هوش مصنوعی را افزایش داده است».

به عبارت دیگر، حتی نقش‌های غیر فنی نیز به طور فزاینده‌ای از سواد پایه‌ای هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند – درک نحوه عملکرد ابزارهای هوش مصنوعی، داده‌هایی که استفاده می‌کنند و چگونگی تقویت وظایف انسانی توسط آن‌ها.

چارچوب صلاحیت هوش مصنوعی یونسکو نیز تأکید می‌کند که یادگیرندگان به «دانش و مهارت‌های پایه‌ای هوش مصنوعی» نیاز دارند تا بتوانند به طور مؤثر با هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. به طور خلاصه، موفقیت در عصر هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از دانش فنی و مهارت‌های انسانی مبتنی بر درک اخلاقی است.

حال بیایید بیشتر درباره مهارت‌های مورد نیاز برای کار با هوش مصنوعی در ادامه بیاموزیم!

مهارت‌های فنی اصلی

• زبان‌های برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های کلیدی مانند پایتون، R یا جاوا برای توسعه هوش مصنوعی ضروری است. این زبان‌ها دارای کتابخانه‌های گسترده هوش مصنوعی (مانند TensorFlow، PyTorch) هستند و به طور گسترده برای ساخت و آموزش مدل‌ها استفاده می‌شوند.

• یادگیری ماشین و چارچوب‌های هوش مصنوعی: درک مفاهیم یادگیری ماشین – از جمله یادگیری نظارت‌شده/نظارت‌نشده، شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق – ضروری است. متخصصان باید بدانند چگونه مدل‌ها را بسازند و آموزش دهند (حتی مدل‌های پیشرفته مانند مدل‌های زبانی بزرگ یا هوش مصنوعی مولد) و از چارچوب‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی آن‌ها استفاده کنند.

• مدیریت داده و ابزارهای داده‌های بزرگ: سیستم‌های هوش مصنوعی به داده‌های بزرگ وابسته‌اند. مهارت‌هایی در زمینه جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها حیاتی است. تجربه کار با پلتفرم‌های داده‌های بزرگ (مانند Hadoop، Apache Spark) و ابزارهای پایگاه داده/پرس‌وجو (SQL، NoSQL) به اطمینان از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های دقیق و با کیفیت بالا کمک می‌کند.

• رایانش ابری و زیرساخت‌ها: آشنایی با خدمات ابری (AWS، Azure، Google Cloud) و چارچوب‌های پردازش موازی/GPU به طور فزاینده‌ای مورد نیاز است. استقرار هوش مصنوعی اغلب شامل استفاده از پلتفرم‌های یادگیری ماشین مبتنی بر ابر یا فناوری‌های کانتینری (Docker/Kubernetes) برای مقیاس‌بندی مدل‌ها در محیط تولید است.

این مهارت‌های فنی تضمین می‌کنند که فرد می‌تواند مدل‌های هوش مصنوعی را به طور مؤثر کدنویسی، آموزش و استقرار دهد.

برای مثال، تحلیل دانشگاه جانز هاپکینز نشان می‌دهد که «تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی یک مهارت اساسی برای توسعه هوش مصنوعی است» و مدیریت داده‌های بزرگ (از طریق ابزارهایی مانند Hadoop یا Spark) کلید ساخت مدل‌های دقیق هوش مصنوعی است.

مهارت‌های ریاضی و تحلیلی

• آمار و احتمال: درک آمار برای طراحی و ارزیابی مدل‌ها حیاتی است (مثلاً دانستن نحوه اندازه‌گیری خطا یا اطمینان). این مهارت به تفسیر خروجی‌های هوش مصنوعی و کمّی‌سازی عدم قطعیت کمک می‌کند.
  
  برای نمونه، توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی از معیارهای آماری (مانند میانگین مربعات خطا) برای ارزیابی عملکرد مدل و استدلال احتمالاتی (روش‌های بیزی، مدل‌های مارکوف پنهان) برای مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند.

• جبر خطی: بسیاری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (به ویژه یادگیری عمیق) بر جبر خطی (بردارها، ماتریس‌ها، تنسورها) تکیه دارند. برای مثال، مفاهیمی مانند ضرب ماتریس و بردارهای ویژه پایه‌های کاهش ابعاد (SVD) و عملیات شبکه‌های عصبی هستند.
  
  درک قوی جبر خطی به متخصصان اجازه می‌دهد جریان داده‌ها در مدل هوش مصنوعی را بفهمند و بهینه کنند.

• حساب دیفرانسیل و بهینه‌سازی: حساب دیفرانسیل (مشتقات، گرادیان‌ها) برای آموزش مدل‌ها از طریق روش‌هایی مانند نزول گرادیان اساسی است. بهینه‌سازی پارامترهای مدل (کمینه‌سازی توابع زیان) نیازمند درک تأثیر تغییرات کوچک بر نتایج است – مفهومی از حساب دیفرانسیل.
  
  بنابراین، حساب چندمتغیره و نظریه بهینه‌سازی بخشی از مهارت‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند.

• تفکر تحلیلی: فراتر از ریاضیات رسمی، تفکر تحلیلی قوی در فرموله کردن مسائل و عیب‌یابی مدل‌ها کمک می‌کند. توانایی شکستن مسئله، به‌کارگیری استدلال کمی و اصلاح تدریجی مدل‌ها برای کار با هوش مصنوعی حیاتی است.

این مهارت‌های تحلیلی در کنار هم ستون فقرات توسعه هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند.

همان‌طور که دانشگاه جانز هاپکینز اشاره می‌کند، حوزه‌هایی مانند آمار، احتمال، جبر خطی و حساب دیفرانسیل «پایه» مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.

مهارت‌های نرم و ویژگی‌های انسانی

تخصص فنی به تنهایی کافی نیست. کار با هوش مصنوعی همچنین نیازمند مهارت‌های انسانی قوی است که هوش مصنوعی قادر به تقلید آن‌ها نیست.
مهارت‌های نرم کلیدی عبارتند از:

• خلاقیت و تفکر انتقادی: نوآوری با هوش مصنوعی اغلب به معنای ابداع الگوریتم‌های جدید یا کاربرد هوش مصنوعی در مسائل منحصر به فرد است. چارچوب هوش مصنوعی یونسکو به صراحت خواستار «حل مسئله، خلاقیت و تفکر طراحی» است.
  
  همچنین، تحقیقات اتحادیه اروپا تأکید می‌کند که مهارت‌های انسانی مانند خلاقیت و حل مسئله پیچیده به طور فزاینده‌ای در کنار هوش مصنوعی مورد توجه قرار خواهند گرفت.

• ارتباطات و کار تیمی: پروژه‌های هوش مصنوعی معمولاً شامل تیم‌های چندرشته‌ای (دانشمندان داده، کارشناسان حوزه، مدیران) هستند. توانایی توضیح مفاهیم هوش مصنوعی به زبان ساده، نوشتن مستندات واضح و همکاری مؤثر بسیار مهم است.
  
  یافته‌های اتحادیه اروپا ارتباطات و همکاری را به عنوان مهارت‌های نرم حیاتی که مکمل توانایی‌های فنی هستند، برجسته می‌کند.

• انطباق‌پذیری و یادگیری مادام‌العمر: هوش مصنوعی حوزه‌ای با تغییرات سریع است. کارفرمایان و کارشناسان بر اهمیت انطباق‌پذیری، انعطاف‌پذیری و کنجکاوی به عنوان مهارت‌های برتر در عصر هوش مصنوعی تأکید دارند. مجمع جهانی اقتصاد می‌گوید مهارت‌هایی مانند کنجکاوی و ذهنیت رشد اهمیت فزاینده‌ای دارند.
  
  OECD نیز یادگیری مداوم را کلید موفقیت می‌داند، زیرا محیط کار به سرعت در حال تحول است. کارکنانی که می‌توانند سریع ابزارهای جدید را بیاموزند و به فناوری‌های نوظهور روی بیاورند، موفق خواهند بود.

• همدلی و هوش هیجانی: درک نیازهای کاربران، پیامدهای اخلاقی و دینامیک تیم نیازمند همدلی است. تحلیل‌گران اتحادیه اروپا همدلی و هوش هیجانی را از جمله مهارت‌های نرم می‌دانند که «ادامه خواهد داشت» در محیط‌های کاری تقویت‌شده با هوش مصنوعی.
  
  این مهارت‌ها در طراحی هوش مصنوعی که واقعاً به مردم خدمت می‌کند و در رهبری تیم‌ها در مواجهه با تغییرات کمک می‌کنند.

خلاصه اینکه، مهارت‌های انسانی مانند خلاقیت، تفکر انتقادی، ارتباطات و انطباق‌پذیری مکمل‌های ضروری دانش فنی در کار با هوش مصنوعی هستند.

اخلاق و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی

قدرت هوش مصنوعی ملاحظات اخلاقی و قانونی را به همراه دارد، بنابراین درک آن‌ها یک «مهارت» مهم برای کار با هوش مصنوعی است:

• آگاهی اخلاقی: کارکنان باید از تعصبات احتمالی هوش مصنوعی و تأثیرات اجتماعی آن آگاه باشند. یونسکو به صراحت اخلاق هوش مصنوعی را یک صلاحیت اصلی می‌داند (استفاده مسئولانه، عدالت و ایمنی).
  
  این بدان معناست که بتوان به طور انتقادی خروجی‌های هوش مصنوعی را برای تعصب یا آسیب ناخواسته ارزیابی کرد و بهترین شیوه‌ها (مانند طراحی شفافیت در الگوریتم‌ها) را دنبال نمود.

• دانش مقرراتی: آشنایی با حفاظت داده‌ها (مانند GDPR)، مقررات حریم خصوصی و استانداردهای صنعتی تضمین استفاده قانونی از هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای انتظار دارند کارکنان چارچوب‌های حاکمیتی مرتبط با هوش مصنوعی را درک کنند.

• سواد ابزارهای هوش مصنوعی مولد: استفاده مؤثر و ایمن از ابزارهای جدید هوش مصنوعی (مانند دستیارهای هوش مصنوعی مولد یا ابزارهای تولید محتوا) یک مهارت عملی است. یونسکو تأکید می‌کند که سواد هوش مصنوعی شامل دانستن «چگونگی استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی مولد» (برای نوشتن یا وظایف تجاری) است.
  
  این شامل توانایی دادن فرمان‌های صحیح به مدل‌ها، بررسی پیشنهادات هوش مصنوعی و اجتناب از مشکلاتی مانند اطلاعات نادرست می‌شود.

• امنیت و مدیریت داده‌ها: گزارش اتحادیه اروپا همچنین اشاره می‌کند که مهارت‌های فنی مانند امنیت داده‌ها همراه با مهارت‌های هوش مصنوعی لازم است. حفاظت از داده‌های حساس، ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی و پیروی از بهترین شیوه‌های امنیت سایبری به طور فزاینده‌ای بخشی از مهارت‌های هوش مصنوعی است.

با توسعه قضاوت اخلاقی و عادات استفاده مسئولانه – نه فقط تسلط فنی – کارکنان می‌توانند به اطمینان از استفاده مثبت و کاهش ریسک‌های هوش مصنوعی کمک کنند.

یادگیری مادام‌العمر و انطباق‌پذیری

یک «مهارت» کلیدی نهایی توانایی یادگیری مستمر است. فناوری‌های هوش مصنوعی به سرعت پیشرفت می‌کنند و آنچه امروز پیشرفته است ممکن است فردا منسوخ شود.

پژوهشگران و مؤسسات بر یادگیری مادام‌العمر تأکید دارند:

OECD و اتحادیه اروپا تأکید می‌کنند که آموزش باید به سمت یادگیری مستمر و انعطاف‌پذیر حرکت کند، زیرا آموزش‌های گذشته به سرعت قدیمی می‌شوند.

همچنین، مجمع جهانی اقتصاد می‌گوید «کنجکاوی و یادگیری مادام‌العمر» از مهم‌ترین مهارت‌ها برای مشاغل آینده هستند.

به طور عملی، این به معنای پیش‌قدم بودن در ارتقای مهارت‌ها – شرکت در دوره‌ها، کارگاه‌ها یا مطالعه خودآموز روش‌های جدید هوش مصنوعی است.

همچنین به معنای داشتن ذهنیتی باز نسبت به تغییر است. کارکنانی که فعال باقی می‌مانند (مثلاً با آزمایش ابزارهای جدید هوش مصنوعی در نقش خود) بهتر انطباق می‌یابند.

به طور خلاصه، مسیر شغلی آماده برای هوش مصنوعی نیازمند چابکی یادگیری مستمر و تمایل به به‌روزرسانی مهارت‌ها با پیشرفت حوزه است.

ساختن یک پروفایل آماده برای هوش مصنوعی

در پایان، موفقیت در محیط کاری غنی از هوش مصنوعی مستلزم ترکیب مهارت‌های متنوع است. متخصصان همچنان به صلاحیت‌های اصلی هوش مصنوعی (برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین، تحلیل داده) نیاز دارند، در حالی که همه کارکنان از سواد عمومی هوش مصنوعی (درک پایه‌ای ابزارها و مفاهیم هوش مصنوعی) بهره‌مند می‌شوند.

همچنین مهارت‌های انسانی – خلاقیت، ارتباطات، همدلی – و نگرش اخلاقی اهمیت زیادی دارند.
مطالعات جهانی نشان می‌دهند که ترکیبی از توانمندی‌های فنی، تحلیلی و بین‌فردی ضروری است.

با توسعه مهارت‌های کدنویسی و ریاضی همراه با حل مسئله، انطباق‌پذیری و آگاهی مسئولانه، متخصصان در حوزه‌های مختلف می‌توانند خود را برای موفقیت در کنار هوش مصنوعی آماده کنند.

>>> بیشتر بیاموزید:

مزایای هوش مصنوعی برای افراد و کسب‌وکارها

فرصت‌های شغلی در هوش مصنوعی