Koliko IT giganti plaćaju AI talente?

Gotovo sve velike tehnološke kompanije imaju sopstvene projekte razvoja veštačke inteligencije i spremni su da stručnjacima iz ove oblasti daju višemilionska godišnja primanja ne bi li ih privoleli za sebe.

Start-up kompanije iz Silicijumske doline  oduvek su imale prednost regrutovanja u odnosu na industrijske gigante: iskoristite priliku i mi ćemo vam dati vlasnički udeo, koji bi vas mogao učiniti bogatim ako kompanija uspe.

Trenutna trka u tehnološkim industrijama koje obuhvataju veštačku inteligenciju mogla bi da ovo pitanje prednosti i najboljih olakša – ili će, ako ništa drugo, to olakšati za barem nekoliko potencijalnih zaposlenih koji puno toga znaju o veštačkoj inteligenciji.

Najveće tehnološke kompanije ulažu ogromne svote u razvoj veštačke inteligencije, unovčavajući svoje znanje na šarolike načine – od skeniranja lica na pametnim telefonima i „pričljivih“ gedžeta za kafu do kompjuterizovane zdravstvene zaštite i autonomnih vozila bez ljudske podrške. Budući da su u potrazi za budućnošću, AI ekspertima danas nude plate koje su zapanjujuće čak i u industriji koja se nikada, zapravo, i nije ustezala da zasipa bogatstvom vrhunske informatičke talente.

MIT Review je intervjuisao devet eksperata iz oblasti veštačke inteligencije kao i „dubokog učenja“, sada veoma aktuelne uže discipline unutar AI. Svi su oni, iz razumljivih razloga, tražili da ostanu anonimni. Tipični A.I. stručnjaci – uključujući one koji su sa upravo izašli iz škola sa informatičkim doktoratima pod miškom, ali i one sa nižim obrazovanjem i samo nekoliko godina iskustva, mogu biti plaćeni od $300.000  do pola miliona dolara godišnje ili više – u kešu ili u deonicama firme koja ih angažuje. Ovim stručnjacima, takođe, razne kompanije nude vrtoglave cifre samo kako bi prešli pod njihovo okrilje.

Poznata imena na polju veštačke inteligencije primaju nadoknadu kroz plate ili kompanijske akcije koje iznose jednocifrenu ili dvocifrenu brojku u milionima dolara u periodu od četiri ili pet godina. U određenom trenutku, ovi ugovori se obnavljaju ili se pregovara o novom ugovoru, što veoma podseća na način na koji profesionalni sportisti potpisuju svoje ugovore.

Na samom vrhu su rukovodioci sa iskustvom, koji i sami upravljaju A.I. projektima. Gugl je prošle godine podneo sudsku tužbu protiv svog dugogodišnjeg zaposlenika, Entonija Levandovskog (Anthony Levandowski), doskorašnjeg šefa Guglovog AI odeljenja za razvoj autonomne vožnje. Levandovski je 2007. započeo svoju karijeru u Guglu, i tokom deset godina (sve do 2017.) ukupno zaradio 120 miliona dolara, pre nego što se prošle godine pridružio Uber-u, tako što je ova firma preuzela veoma izgledni start-up čiji je on bio koosnivač. Ovaj slučaj privukao je obe kompanije u sudsku arenu na okršaj u kojem je ulog više nego dragocena intelektualna svojina Levandovskog, za koju obe firme smatraju da polažu prava.

Plate informatičara a pre svega talentovanih poznavalaca veštačke inteligencije toliko vrtoglavo rastu da postoji šala po kojoj je tehnološkoj industriji, da bi privukla vrhunske stručnjake, potreban budžet koji NFL i sponzori daju najvećim zvezdama američkog ragbija. “Ovo će olakšati stvari”, rekao je Kristofer Fernandez, jedan od Majkrosoftovih menadžera za zapošljavanje novih kadrova. “I to umnogome.”

Nekoliko je „katalizatora“ tj razloga koji su doprineli naglom ubrzavanju trenda udeljivanja astronomskih plata nadarenim informatičarima. Auto-industrija se sa Silicijumskom dolinom već neko vreme nadmeće za iste stručnjake, koji im mogu pomoći u izgradnji autonomno navodećih vozila. Velike tehnološke kompanije kao što su Facebook i Google takođe imaju puno novca za bacanje na probleme čije rešenje i ključ, kako misle, leži u razvoju veštačke inteligencije, poput izgradnje digitalnih asistenata za pametne telefone i kućne uređaje, kao i otkrivanje neprimerenih i uvredljivih sadržaja.

Od svega, ipak, najviše nedostaju novi talenti, a velike kompanije pokušavaju da ih uvrste u svoje redove onoliko koliko je to za sada moguće. Rešavanje teških A.I. problema nije isto što i pravljenje mobilne aplikacije koja je „hit sezone“. Po podacima jedne nezavisne montrealske AI laboratorije („Element AI“), danas u celom svetu nema ni 10.000 ljudi koji poseduju veštine potrebne za suočavanje s komplikovanim AI istraživanjima.

“Svedoci smo epohe u kojoj razvoj AI ne mora biti nužno dobar i po društvo, ali takvo je racionalno ponašanje ovih kompanija”, rekao je Endrju Mur, dekan računarstva na Univerzitetu Karnegi Melon (Carnegie Mellon), koji je nekada radio u Guglu. “Svako od njih grozničavo i sa strepnjom nastoji da za sebe obezbedi tu malu grupu ljudi koja je u stanju da radi na ovoj tehnologiji“.

Troškovi akvizicije A.I. laboratorije „DeepMind“, koju je Gugl 2014. kupio za 650 miliona dolara i pritom zaposlio oko 50 ljudi, dobro ilustruje o čemu je ovde reč. Prema raspoloživim podacima, “troškovi osoblja” ove britanske laboratorije, čiji je broj narastao na 400 zaposlenih, iznosio je u 2016. godini 138 miliona dolara. To znači da je svaki zaposleni u proseku dobio 345.000 dolara.

“Teško je nadmetati se sa gigantima, pogotovo ako spadate u manje kompanije”, rekla je Džesika Kataneo, izvršna regruterka firme CyberCoders, koja se bavi regrutacijom informatičkih talenata.

Najnaprednija istraživanja veštačke inteligencije bazirana su na skupu matematičkih tehnika koje se zovu duboke neuronske mreže. Ove mreže su matematički algoritmi koji su u stanju da, analizom podataka, sami odrede svoje zadatke. Tragajući za obrascima u milionima slika pasa, na primer, neuronska mreža može naučiti da prepozna određenog psa. Ova matematička ideja datira iz pedesetih godina prošlog veka, ali je sve do pre pet-šest godina tavorila na marginama kako industrije tako i akademskih rasprava.

Do 2013. godine Google, Facebook i još nekoliko kompanija zapošljavali su relativno mali broj istraživača specijalizovanih za ove tehnike. Neuronske mreže sada pomažu pri prepoznavanju lica na fotografijama postavljenim na Fejsbuku, identifikuju komande koje naložimo uređajima zvanim „digitalni asistenti“, i koji se već nalaze u našim dnevnim sobama (kao što je, recimo, Amazon Echo), a trenutno u riltajmu prevode strane jezike na Majkrosoftovom telefonskom servisu Skajp.

Koristeći se istim matematičkim tehnikama, istraživači unapređuju autonomna vozila i razvijaju bolničke usluge koje mogu identifikovati bolesti tokom procesa skeniranja, a tu su i malopre pomenuti digitalni pomoćnici koji ne samo što prepoznaju izgovorene reči već ih i shvataju; tu su i automatizovani sistemi za trgovanje akcijama, kao i roboti koji pokreću objekte koje nikada ranije nisu videli.

Sa tako malo dostupnih stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije, velike tehnološke kompanije zapošljavaju najbolje i najsjajnije akademske građane. U tom procesu, oni na raspolaganju imaju ograničen broj profesora sposobnih da svoje studente podučavaju tajnama ovakvih tehnologija.

Kompanija Uber angažovala je 40 stručnjaka iz revolucionarnog A.I. programa univerziteta Carnegie Mellon iz 2015, kako bi ih zaposlila na projektu autonomno navodećih vozila. Tokom poslednjih nekoliko godina, četiri najpoznatija univerzitetska A.I. istraživača napustilo je amfiteatre, sale za predavanja i svoje profesure na Univerzitetu Stenford. Na Univerzitetu u Vašingtonu, šest od 20 profesora za veštačku inteligenciju sada je na odsustvu ili delimičnom odsustvu jer je angažovano za spoljne kompanije.

“Prisutno je ogromno usisavanje akademskih profesora, koje IT industrija prosto posrče”, kaže Oren Ecioni, koji odsustvuje s mesta profesora na Univerzitetu u Vašingtonu kako bi nadgledao „Allen“, neprofitni institut za veštačku inteligenciju.

Neki profesori pronalaze način za pravljenje kompromisa. Luk Zetlmojer (Luke Zettlemoyer) sa Univerziteta u Vašingtonu odbio je poziciju u laboratoriji u Sijetlu, za koju mu je Google nudio platu trostruko veću od dosadašnje (oko 180.000 dolara, prema izvorima dostupnim javnosti). Umesto toga, izabrao je mesto u Institutu Allen, položaj koji mu omogućava da nastavi s podučavanjem mladih informatičara.

“U Americi je brojno nastavno osoblje koje postupa na sličan način, razdvajajući vreme na ono koje provede u  komercijalnoj industriji i ono tokom kojeg predaje u okviru akademske zajednice”, rekao je Zetlmojer. “Nije za poređenje koliko su plate veće u industriji, pa profesori nemaju drugog razloga da ostanu na univerzitetu osim ukoliko zaista brinu o tome da budu deo akademske zajednice, unutar koje će moći da svoje znanje prenesu novim generacijama.”

U pokušaju da privuku nove A.I. inženjere, kompanije poput Gugla i Fejsbuka sačinile su nastavne programe sa ciljem da postojeće zaposlene podučavaju “dubokom učenju” i srodnim tehnikama. I neprofitne organizacije kao što su Fast.ai ili Deeplearning.ai, čiji je osnivač bivši profesor Stenforda koji je pomogao pri stvaranju laboratorije Google Brain, nude onlajn kurseve dubokog učenja.

Osnovni koncepti dubokog učenja nisu teški za razumevanje, i zahtevaju tek nešto malo više od srednjoškolske matematike. Pa ipak, zaista osvojiti ovu struku zahteva više značajnijih matematičkih i intuitivnih talenata koje neki zovu “mračnom umetnošću” (dark art). Potrebno je, uz to, i posebno znanje za polja kao što su autonomno navodeća vozila, robotika i zdravstvena zaštita.

Kako bi održale korak, manje kompanije traže talente na neobičnim mestima. Neki angažuju fizičare i astronome koji imaju neophodne matematičke veštine. Neke druge američke start-up kompanije tragaju za talentima u Aziji, Istočnoj Evropi i drugim mestima na kojima su plate daleko manje nego u Sjedinjenim Državama – pa je, samim tim, lakše da za svoju firmu pridobiju nekog briljantnog Kazahtanca nego „momka iz komšiluka“, koji je poreklom iz Kalifornije.

“Ne mogu se takmičiti sa Guglom, a i ne želim”, rekao je Kris Nikolson, izvršni direktor i koosnivač startup kompanije Skymind iz San Franciska koji je za sebe pridobio AI inženjere iz osam zemalja. “Tako da nudim vrlo primamljive plate stručnjacima doskora angažovanim u zemljama u kojima je inženjerski talenat finansijski potcenjen.”

Ali, i giganti u IT industriji rade to isto. Google, Facebook, Microsoft i drugi otvorili su A.I. laboratorije u Torontu i Montrealu, gde se se obavlja većina istraživanja koja nisu na teritoriji Sjedinjenih Država. Google, takođe, zapošljava i talente u Kini, gde je Microsoft već dugo prisutan.

Stoga i nije iznenađujuće što mnogi smatraju kako se nedostatak talenata iz ovih informatičkih oblasti neće ublažiti još dugi niz godina.

“Naravno, potražnja prevazilazi ponudu, i taj se sled stvari u dogledno vreme neće promeniti” kaže Jošua Bengio (Yoshua Bengio), profesor na Univerzitetu u Montrealu i istaknuti istraživač na polju veštačke inteligencije. “Potrebno je mnogo godina da biste diplomce pretvorili u doktore iz ovih naučnih oblasti.”

 

New York Times

 

10 Vizija budućnosti “Interneta svih stvari”

Evo “top ten” trendova u budućnosti Interneta Stvari (Internet of things, IoT, ili, takođe, industrijski internet), nastalih na osnovu analiza Gartnera, kompanije za analitiku IT biznisa.

06

Guglovom pretragom termina “Internet of Things (Interenet svih stvari), IoT, ili Industrijski internet)” dobijamo preko 280.000.000 rezultata, zahvaljujući medijima koji u zadnje vreme intenzivno donose priče o vezi koja postoji između, recimo, pametnih kućnih aparata, nosivih uređaja i samonavodećih interaktivnih automobila. Zahvaljujući intenzivnoj medijskoj pokrivenosti, IoT je počeo da postaje i deo svakodnevnog govora. Ovo, ipak,nije potpuna slika, prema Niku Džonsu, potpredsedniku i stručnjaku kompanije Gartner koja se bavi analitikom IT biznisa. “IoT zahteva široku paletu novih tehnologija i znanja kojima mnoge kompanije i poslovni sistemi još uvek nisu ovladali”, kaže Džons, dodajući da je “jedan od stalnih lajtmotiva u oblasti IoT-a nezrelost, nedoraslost zahtevima koje tehnologija i najnovije usluge stavljaju pred  prodavce koji ih pružaju. Projektovanje stvari i opreme koja je u stanju da se nosi s ovom nedoraslošću zadatku, kao i upravljanje rizicima koje takva situacija stvara, biće ključni izazov kompanijama koje intenzivno koriste IoT. U mnogim oblastima tehnologije, nedostatak određenih veština i sposobnosti će takođe predstavljati značajan izazov.”

IoT će u godinama koje su pred nama izgledati sasvim drukčije nego danas. IoT je, zapravo, “greenfield tehnologija” – jer nastupa na “poslovnoj utrini”. To znači i da bi novi igrači, sa novim poslovnim modelima, pristupima i rešenjima, mogli da se pojave iznenada i “niotkuda”, trenutno preuzimajući  dosadašnje nosioce funkcija. Međutim, oblast biznisa je ključno tržište. I dok se govori o uređajima ugrađenim u odeću i o interaktivnim kućama, realna vrednost i neposredno tržište* za IoT jeste u biznisima i kompanijama. Potpuno usvajanje puno IoT okruženja daleko će više nalikovati već tradicionalnom modelu IT-difuzije (od preduzeća do potrošača), nego kao potrošačko usvajanje društvenih medija  i personalne mobilne tehnologije.

(*Neposredno tržište: Vremenski period, obično prekratak, potreban preduzećima da bi adekvatno označila ili rešila problem prilagođavanja promenama, koje zahtevaju trenutni uslovi u biznisu i industriji)

01

1. Platforme

Platforma je ključ uspeha. “Stvari” i uređaji će uveliko pojeftiniti, aplikacije će se umnožiti geometrijskom progresijom, a povezivanje će koštati veoma malo, “skoro besplatno”. Treba uzeti u obzir da IoT platforme umnogome uvezuju  infrastrukturne komponente iz sastava jednog IoT sistema, i to unutar samo jednog proizvoda. Usluge koje pružaju takve platforme spadaju u tri glavne kategorije:

I  Kontrolni uređaji niskog nivoa i operacije kao što su komunikacije, praćenje uređaja i upravljanje, bezbednost i ažuriranje kompanijskog softvera.

II  Brojne akvizicije IoT podataka, transformacija i upravljanje.

III Razvoj IoT aplikacija, uključujući softver za praćenje radnji korisnik u realnom vremenu (Event-driven logic, EDL), programiranje aplikacija, vizuelizaciju, analizu kao i kreiranje adaptera za povezivanje sa kompanijskim sistemima.

2.Standardi i ekosistemi

02

Gartner ističe da se,  procvatom IoT uređaja koji se sve više umožavaju pojavljuju i novi radno-tehnološki ekosistemi, i da će biti velikog rivaliteta, odnosno “komercijalno-tehnološke bitke među ovim ekosistemima”, kao i da će “dominirati oblasti poput pametnih interaktivnih kuća, pametnih gradova i zdravstvene zaštite. Prema prognozama Gartnerovih analitičara, “Svi oni koji se bave stvaranjem IoT sistema mogli bi započeti da razvijaju varijante svojih proizvoda za podršku većem broju standarda ili ekosistema, i biti spremni da ažuriraju svoje proizvode tokom njihovog životnog veka, kako standardi budu evoluirali a pojavljivali se novi API standardi” (protokoli, alati i rutine za  stvaranje novih aplikacija). Izvesno je da će biti velike borbe u cilju usvajanja IoT aplikacija od strane svetskog tržišta. Sa milijardama uređaja projektovanih da manipulišu petabajtima podataka, programeri aplikacija imaće nepregledno polje za pokretanje hiljada, ili čak miliona, novih i cool aplikacija. Ali, slično događajima u svetu pametnih aplikacija za pametne telefone, svi će voditi bitku za što veću naklonost od strane potrošača – a samo će njih nekolicina dospeti do vrha, kada će, konačno, biti prihvaćene i priznate od strane biznisa i potrošača.

3.Event stream procesori: obrada podataka u realnom vremenu

Prema Gartnerovim prognozama, “Neke IoT aplikacije generisaće ekstremno visoke stope-količine podataka koji će morati da budu analizirani u realnom vremenu. Biće uobičajeno da oprema i sistemi bliske budućnosti obrađuju desetine hiljada referenci u sekundi, a milioni operacija u sekundi mogu se uskoro pojaviti u nekim situacijama rada telekomunikacija ili telemetrije. Kako bi se odgovorilo na ove ogromne tehnološke zahteve, pojavile su se distributivne platforme za računarski streaming (DSCP-ovi). One obično koriste paralelne arhitekture za obradu protoka velike količine podataka podataka prilikom obavljanja zadataka kao što su real-time analitika i identifikacioni paterni (strukturni obrasci).”

4. Operativni sistemi

Već postoji širok spektar sistema, dizajniranih za određene, specifične namene.

5.Procesori i arhitektura

Za dizajniranje uređaja budućnosti, biće više nego porebno duboko razumevanje potreba koje će ova nova generacija uređaja iziskivati od svojih arhitekata, koji će morati da poseduju “ogromne tehničke veštine.”

05

6. Širokopojasne niskonaponske mreže

Sadašnja rešenja su vlasništvo pojedinačnih kompanija premda su standardi ti koji će zadominirati nad pojedincima. Prema Gartnerovim očekivanjima, “Tradicionalne mobilne mreže ne isporučuju dobru kombinaciju tehničkih karakteristika i operativnih troškova za one IoT aplikacije koje zahtevaju širokopojasno pokrivanje u kombinaciji sa relativno niskom propusnošću frekventnih opsega, dugovečnošću baterije, niskim hardverskim i operativnim troškovima kao i njihovom visokom frekventnom gustinom, odnosno, zbijenošću. Dugoročni cilj širokopojasne IoT mreže je da obezbeđuje brzinu prenosa podataka od nekoliko stotina bitova u sekundi (bps) do nekoliko desetina Kilobita u sekundi (Kbps) sa nacionalnom pokrivenošću, životom baterije do 10 godina, jednom krajnjom cenom hardvera od oko $5 i podržavajući stotine hiljada uređaja koji su povezani na baznu stanicu ili njen ekvivalent. Prve niskonaponske mreže (LPWAN) bile su zasnovane na tehnologijama su vlasništvo pojedinačnih kompanija (kao u eri mobilnih telefona pre pojave sada široko prihvaćenih IoS-a i Androida, gde je svaka kompanija imala svoj standard odvojen I nekompatibilan sa svim ostalim mobilnim uređajima), mada će se tržište na duži rok sigurno prikloniti nekim novim, široko prohvaćenim budućim standardima kao što je to, recimo, Narrowband IoT (NB-IOT), koji će verovatno i zadominirati u ovoj oblasti.”

7. Niskonaponska IoT mreža malog dometa

Kratkodometne niskonaponske mreže koje će povezivati uređaje biće daleko komplikovanije. Više neće postojati samo jedna zajednička infrastruktura za povezivanje uređaja.

8. Upravljanje IoT uređajima

Mnogi IoT uređaji koji nisu prolazni, već su koncipirani tako da nam u poslu i industriji potraju još neko vreme, iziskivaće upravljanje i servisiranje tj održavanje IoT sistema, kao što je potrebno i sa svim današnjim uređajima (apdejt odnosno ažuriranje poslovne opreme tj. softvera itd), što u igru uvodi velike izazove.

9. Analitika

03

Po prognozama Gartnera, firme koja se bavi analitikom IT biznisa, IoT će zahtevati nov pristup i – samoj analitici. “Novi analitički alati i algoritmi su nam više nego potrebni, ali s drastičnim povećanjem količine podataka kojima će se baratati do 2021. godine, potrebe za IoT sistemom mogao bi se u perspektivi razlikovati od tradicionalne analitike”,  kažu iz Gartnera. Ključna vrednost i kvalitet IoT-a biće “podaci”, Ali, ovaj novi kvalitet ima svoju vrednost samo ukoliko se obimne količine podataka mogu konvertovati u uvide, shvatanja, kao i informacije, na način da se mogu pretvoriti u konkretne aktivnosti koje će preobraziti kompanije, menjajući živote ljudi i utičući na društvene promene.

10. Bezbednost

04

Prema Gartneru, prisutne su pretnje od strane virusa koji bi onemogućavali ekonomičnu potrošnju baterije dok se uređaj ne koristi (tzv funkcija “sleep”). Ove napad  koriste zlonamerni kod koji se kroz IoT širi posvuda, a sa ciljem pražnjenja baterija uređaja tako što će ih virus držati neprekidno aktivnim. Prema Gartneru, “IoT uvodi širok spektar novih bezbednosnih rizika i izazova na obilju uređaja, njihovim platformama i operativnim sistemima, kroz njihovu međusobnu komunikaciju pa je čak i pretnja sistemima na koje su oni povezani. Sigurnosne tehnologije moraće da obavezno zaštite veliki broj uređaja i platformi kako od informatičkih napada tako i od fizičkih oštećenja, njihova komunikacija biće šifrovana a IoT će se susretati s novom vrstom izazova poput mimikrije-imitiranja pravih uređaja, kada virusi preuzimaju njihov identitet, ili blokirajući “sleep” funkciju, pritom brzo isisavajući struju iz baterije. Bezbednost IoT-a i uređaja biće dodatno zakomplikovana činjenicom da mnoge “Internet-stvari” koriste jednostavne procesore i operativne sisteme, koji nisu u stanju da podržavaju sofisticirane bezbednosne pristupe.”

Šta je sledeće?

IoT tržište je doslovce bezgranično. Predstoji nam jako uzbudljiv period, iako je potrebno sačiniti izuzetan softver i hardver, sa sofisticiranom pozadinskom podrškom na više bezbednosnih nivoa i uvodeći red i sofisticirano korišćenje podataka, uz shvatanje perspektive da je bezbednost veština koja obuhvata kriptografiju. Većini kompanija nedostaju talenti koja su im potrebni za razvoj bezbednosnih proizvoda.

(Tekst: Ahmed Banafa, IoT ekspert, Ilustracije i grafik: OpenMind)

OpenMind