Akili bandia (AI) inabadilisha sekta mbalimbali duniani kote, hivyo wafanyakazi katika nyanja zote wanapaswa kukuza ujuzi unaohusiana na AI. Kama ilivyoelezwa na OECD, kuenea kwa AI “kunaleta haja kubwa ya wataalamu maalum wa AI pamoja na wafanyakazi wenye uelewa wa jumla wa AI”.

Kwa maneno mengine, hata nafasi zisizo za kiufundi zinapata faida kutokana na uelewa wa msingi wa AI – kuelewa jinsi zana za AI zinavyofanya kazi, data wanayotumia, na jinsi zinavyoweza kusaidia kazi za binadamu.

Mfumo wa UNESCO wa ujuzi wa AI pia unaangazia kuwa wanafunzi wanahitaji “maarifa na ujuzi wa msingi wa AI” ili kushiriki kwa ufanisi na AI. Kwa kifupi, mafanikio katika zama za AI yanahitaji mchanganyiko wa ujuzi wa kiufundi na ujuzi unaomlenga mwanadamu unaotokana na maadili.

Sasa tujifunze zaidi kuhusu ujuzi unaohitajika kufanya kazi na AI hapa chini!

Ujuzi wa Msingi wa Kiufundi

• Lugha za Kuprogramu: Uwezo wa lugha muhimu kama Python, R, au Java ni msingi wa maendeleo ya AI. Lugha hizi zina maktaba nyingi za AI (kama TensorFlow, PyTorch) na hutumika sana kujenga na kufundisha mifano.

• Uelewa wa Mashine Kujifunza na Mifumo ya AI: Kuelewa dhana za mashine kujifunza – ikiwa ni pamoja na kujifunza kwa usimamizi/wasimamizi, mitandao ya neva na kujifunza kwa kina – ni muhimu. Wataalamu wanapaswa kujua jinsi ya kujenga na kufundisha mifano (hata ile ya hali ya juu kama mifano mikubwa ya lugha au AI ya kizazi) na kutumia mifumo na zana za AI kutekeleza hayo.

• Usimamizi wa Data na Zana za Data Kubwa: Mifumo ya AI inategemea seti kubwa za data. Ujuzi wa kusanya, kusafisha, na kuandaa data ni muhimu sana. Uzoefu na majukwaa ya data kubwa (kama Hadoop, Apache Spark) na zana za hifadhidata/maswali (SQL, NoSQL) husaidia kuhakikisha mifano ya AI inafundishwa kwa data sahihi na yenye ubora.

• Kompyuta ya Wingu na Miundombinu: Uzoefu na huduma za wingu (AWS, Azure, Google Cloud) na mifumo ya usindikaji sambamba/GPU unahitajika zaidi. Kuweka AI kazini mara nyingi kunahusisha kutumia majukwaa ya mashine kujifunza yanayotegemea wingu au teknolojia za kontena (Docker/Kubernetes) kuongeza uwezo wa mifano.

Ujuzi huu wa kiufundi unahakikisha mtu anaweza kuandika msimbo, kufundisha, na kupeleka mifano ya AI kwa ufanisi.

Kwa mfano, uchambuzi wa Chuo Kikuu cha Johns Hopkins unaonyesha kuwa “uwezo wa lugha za programu ni ujuzi wa msingi kwa maendeleo ya AI,” na kwamba kushughulikia seti kubwa za data (kupitia zana kama Hadoop au Spark) ni muhimu kujenga mifano sahihi ya AI.

Ujuzi wa Hisabati na Uchambuzi

• Takwimu na Uwezekano: Kuelewa takwimu ni muhimu kwa kubuni na kutathmini mifano (kama kujua jinsi ya kupima makosa au kuamini matokeo). Hii inasaidia kutafsiri matokeo ya AI na kupima kutokuwa na uhakika.
  
  Kwa mfano, waendelezaji wa AI hutumia vipimo vya takwimu (kama makosa ya wastani wa mraba) kutathmini utendaji wa mfano na mantiki ya uwezekano (mbinu za Bayesian, mifano ya Markov iliyofichwa) kushughulikia kutokuwa na uhakika katika utabiri.

• Aljebra ya Mstari: Algoriti nyingi za AI (hasa kujifunza kwa kina) hutegemea aljebra ya mstari (vekta, matriki, tensor). Kwa mfano, dhana kama kuzidisha matriki na vekta wa eigen ni msingi wa kupunguza vipimo (SVD) na shughuli za mitandao ya neva.
  
  Uelewa mzuri wa aljebra ya mstari unawawezesha wataalamu kuelewa na kuboresha mtiririko wa data kupitia mfano wa AI.

• Hisabati ya Mabadiliko na Uboreshaji: Hisabati ya mabadiliko (derivatives, gradients) ni msingi wa kufundisha mifano kwa njia kama kupungua kwa gradient. Kuboresha vigezo vya mfano (kupunguza kazi za hasara) kunahitaji kuelewa jinsi mabadiliko madogo yanavyoathiri matokeo – dhana ya hisabati ya mabadiliko.
  
  Hivyo, hisabati ya mabadiliko yenye vigezo vingi na nadharia ya uboreshaji ni sehemu ya ujuzi wa hali ya juu wa AI.

• Ufikiri wa Kichambuzi: Zaidi ya hisabati rasmi, fikra za kina husaidia katika kuunda matatizo na kutatua changamoto za mifano. Kuwa na uwezo wa kugawanya tatizo, kutumia mantiki ya kiasi, na kuboresha mifano hatua kwa hatua ni muhimu kwa kazi za AI.

Kwa pamoja, ujuzi huu wa uchambuzi ni msingi wa maendeleo ya AI.

Kama ilivyoelezwa na Johns Hopkins, nyanja kama takwimu, uwezekano, aljebra ya mstari na hisabati ya mabadiliko “ndizo msingi” wa mifano ya hali ya juu ya AI.

Ujuzi wa Kijamii na Sifa za Binadamu

Utaalamu wa kiufundi pekee haukutoshi. Kufanya kazi na AI kunahitaji pia ujuzi imara unaomlenga mwanadamu ambao AI haiwezi kuiga.
Ujuzi muhimu wa kijamii ni pamoja na:

• Ubunifu na Ufikiri wa Kina: Kuvumbua kwa kutumia AI mara nyingi kunamaanisha kubuni algoriti mpya au kutumia AI kwa matatizo ya kipekee. Mfumo wa UNESCO wa AI unaeleza wazi “utatuzi wa matatizo, ubunifu na fikra za kubuni”.
  
  Vivyo hivyo, utafiti wa EU unaonyesha kuwa ujuzi wa binadamu kama ubunifu na utatuzi wa matatizo magumu utaongezeka kutafutwa sambamba na AI.

• Uwasilishaji na Kazi ya Pamoja: Miradi ya AI kawaida huhusisha timu za taaluma mbalimbali (wanasayansi wa data, wataalamu wa nyanja, wasimamizi). Kuwa na uwezo wa kufafanua dhana za AI kwa maneno rahisi, kuandika nyaraka wazi, na kushirikiana kwa ufanisi ni muhimu.
  
  Matokeo ya EU yanasisitiza mawasiliano na ushirikiano kama ujuzi muhimu wa “laini” unaoambatana na ujuzi wa kiufundi.

• Kubadilika na Kujifunza Maisha Yote: AI ni sekta inayobadilika kwa kasi. Waajiri na wataalamu wanasisitiza kubadilika, unyumbulifu, na udadisi kama ujuzi muhimu katika zama za AI. Jukwaa la Uchumi Duniani linaonyesha kuwa ujuzi kama udadisi na mtazamo wa ukuaji unazidi kuwa muhimu.
  
  OECD pia inabainisha kuwa kuendelea kujifunza ni muhimu, kwani mazingira ya kazi yanabadilika haraka. Wafanyakazi wanaoweza kujifunza zana mpya haraka na kuhamia teknolojia mpya watafanikiwa.

• Huruma na Uelewa wa Hisia: Kuelewa mahitaji ya watumiaji, athari za maadili na mienendo ya timu kunahitaji huruma. Wachambuzi wa EU wanasema huruma na uelewa wa hisia ni miongoni mwa ujuzi wa kijamii ambao “utaendelea kuhitajika” katika mazingira ya kazi yanayosaidiwa na AI.
  
  Ujuzi huu husaidia katika kubuni AI inayowahudumia watu kweli na kuongoza timu kupitia mabadiliko.

Kwa muhtasari, ujuzi unaomlenga mwanadamu kama ubunifu, fikra za kina, mawasiliano, na kubadilika ni nyongeza muhimu kwa ujuzi wa kiufundi wakati wa kufanya kazi na AI.

Maadili na Matumizi Yenye Uwajibikaji ya AI

Nguvu ya AI inaleta masuala ya maadili na sheria, hivyo kuelewa haya ni “ujuzi” muhimu kwa kazi za AI:

• Uelewa wa Maadili: Wafanyakazi wanapaswa kujua upendeleo unaoweza kuwepo katika AI na athari zake kwa jamii. UNESCO inafanya Maadili ya AI kuwa ujuzi wa msingi (matumizi yenye uwajibikaji, usawa na usalama).
  
  Hii inamaanisha kuwa na uwezo wa kutathmini kwa kina matokeo ya AI kwa upendeleo usiotarajiwa au madhara na kufuata mbinu bora (kama kubuni uwazi katika algoriti).

• Maarifa ya Sheria: Uzoefu na sheria za ulinzi wa data (kama GDPR), kanuni za faragha, na viwango vya sekta huhakikisha matumizi ya AI yanazingatia sheria. Makampuni yanazidi kutegemea wafanyakazi wenye uelewa wa mifumo ya udhibiti wa AI.

• Uelewa wa AI ya Kizazi na Zana: Kutumia zana mpya za AI (kama wasaidizi wa AI wa kizazi au zana za maudhui) kwa ufanisi na usalama ni ujuzi wa vitendo. UNESCO inasisitiza kuwa uelewa wa AI unajumuisha kujua “jinsi ya kutumia AI ya Kizazi kwa uwajibikaji” (kwa ajili ya uandishi au kazi za biashara).
  
  Hii inahusisha uwezo wa kutoa maelekezo sahihi kwa mifano, kuthibitisha mapendekezo ya AI, na kuepuka makosa kama habari potofu.

• Usalama na Usimamizi wa Data: Ripoti ya EU pia inaonyesha kuwa ujuzi wa kiufundi kama usalama wa data unahitajika pamoja na ujuzi wa AI. Kulinda data nyeti, kuimarisha mifumo ya AI, na kufuata mbinu bora za usalama wa mtandao ni sehemu inayoongezeka ya ujuzi wa AI.

Kwa kukuza maadili na tabia za matumizi yenye uwajibikaji – si tu ujuzi wa kiufundi – wafanyakazi wanaweza kusaidia kuhakikisha zana za AI zinatumika kwa matokeo chanya na kupunguza hatari.

Kujifunza Maisha Yote na Kubadilika

Ujuzi mwingine muhimu wa mwisho ni uwezo wa kujifunza kwa kuendelea. Teknolojia za AI zinabadilika kwa kasi kiasi kwamba kile kinachochukuliwa kuwa cha kisasa leo kinaweza kuwa cha zamani kesho.

Watafiti na taasisi zote wanasisitiza kujifunza maisha yote:

OECD na EU wanabainisha kuwa elimu inapaswa kuelekezwa zaidi kwenye kujifunza endelevu na kubadilika, kwani mafunzo ya zamani haraka hupitwa na wakati.

Vivyo hivyo, WEF inasema kuwa “udadisi na kujifunza maisha yote” ni miongoni mwa ujuzi muhimu kwa ajira za baadaye.

Kwa vitendo, hii inamaanisha kuwa mtu awe na juhudi za kujifunza zaidi – kuchukua kozi, kuhudhuria warsha, au kujifunza mwenyewe mbinu mpya za AI.

Pia inamaanisha kuwa na mtazamo wazi kwa mabadiliko. Wafanyakazi wanaoendelea kushiriki (kwa mfano kwa kujaribu zana mpya za AI katika kazi zao) watafanikiwa kubadilika zaidi.

Kwa kifupi, njia ya kazi inayotegemea AI inahitaji uwezo wa kujifunza unaoendelea na utayari wa kusasisha ujuzi kadri sekta inavyoendelea.

Kujenga Wasifu Tayari kwa AI

Kwa kumalizia, kufanikiwa katika mazingira ya kazi yenye AI kunahusisha mchanganyiko wa ujuzi mbalimbali. Wataalamu bado wanahitaji ujuzi wa msingi wa AI (programu, mashine kujifunza, uchambuzi wa data), wakati wafanyakazi wote wanapata faida kutokana na uelewa wa jumla wa AI (uelewa wa msingi wa zana na dhana za AI).

Vilevile, ujuzi wa binadamu kama ubunifu, mawasiliano, huruma, na mtazamo wa maadili ni muhimu.
Utafiti wa kimataifa unaonyesha wazi: mchanganyiko wa nguvu za kiufundi, uchambuzi, na mahusiano ni muhimu.

Kwa kukuza ujuzi wa kuandika msimbo na hisabati pamoja na utatuzi wa matatizo, kubadilika na uelewa wa maadili, wataalamu katika nyanja zote wanaweza kujipanga kufanikiwa na AI.

>>> Jifunze zaidi:

Manufaa ya AI kwa Watu Binafsi na Biashara

Fursa za kazi katika AI