2012: KI-Forscher bei der Arbeit
In der Berufsorientierung darf die Überschrift KI-Forscher heißen, der erste Satz muss die Tätigkeit sein. Im Jahr 2012 ist die Tätigkeit «AlexNet gewinnt ImageNet und startet den Deep-Learning-Boom», die Zahl 15 geht in den Anhang. Der Lohn eröffnet den Absatz nicht. Das Handwerk auf der Straße behält dasselbe Format. Frank Rosenblatts Perceptron (1958) zeigte, dass eine Maschine lernen kann, einfache Muster zu klassifizieren, indem sie ihre eigenen Verbindungsgewichte anpasst, und der frühe Optimismus war so groß, dass einige Forsche
Entwirft und testet die Algorithmen hinter der maschinellen Intelligenz in einem Bereich, der derzeit darum kämpft, einen wachsenden Teil seines eigenen Forschungsprozesses zu automatisieren. Ein KI-Forscher entwirft, trainiert und bewertet die Algorithmen, die es Software ermöglichen, Bilder zu erkennen, Sprache zu generieren, zu planen und Entscheidungen zu treffen – normalerweise eine Form des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell eine Aufgabe durch die Verarbeitung großer Datenmengen verbessert, anstatt Regeln zu befolgen, die eine Person von Hand geschrieben hat. Die Arbeit umfasst Universitätslabore, die neue Architekturen erfinden, Unternehmensforschungsgruppen, die bewährte Architekturen skalieren, und Spezialisten, die sich im Laufe ihrer Karriere mit einem schmalen Ausschnitt beschäftigen, beispielsweise damit, wie ein Modell aus sehr wenigen Daten lernt.
Das Gebiet ist jünger, als die meisten Menschen annehmen: Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde 1955 für einen Sommerworkshop am Dartmouth College im Jahr 1956 geprägt, und die Arbeit durchlief seitdem zweimal einen Boom und einen „Winter“ – Phasen, in denen die Finanzierung zusammenbrach, nachdem frühe Versprechen nicht eingehalten wurden. Der heute vorherrschende Ansatz, Deep Learning, war jahrzehntelang in der Minderheit, bevor ein einziger Bilderkennungswettbewerb im Jahr 2012 und ein Aufsatz über „Aufmerksamkeit“ im Jahr 2017 die gesamte Disziplin umformten und immer größere neuronale Netze nutzten, die auf immer mehr Daten trainierten.
Die KI-Forschung ist unter den Berufen auf dieser Website ungewöhnlich, da es sich bei ihrem Thema und ihrem Instrument um dieselbe Technologie handelt. Tools, die aus den eigenen Ergebnissen des Fachgebiets erstellt wurden, entwerfen jetzt Literaturrecherchen, schlagen Experimente vor und schreiben Code für Trainingsläufe, und einige Labore versuchen offen, Teile des Forschungsprozesses selbst zu automatisieren. Was diesen Druck übersteht und was nicht, ist die Frage, die der Rest dieses Profils ehrlich und nicht beruhigend zu beantworten versucht.
KI-Forscher im Jahr 2012 versteht man über «AlexNet gewinnt ImageNet und startet den Deep-Learning-Boom» und 15. Der Lohn, wenn er vorkommt, kommt danach.2012
Zahlen, die bleiben
- Bezugsjahr
- 2012
- Zahl der Arbeit
- 15
- Beruf
- KI-Forscher
- Zeile der Tätigkeit
- AlexNet gewinnt ImageNet und startet den Deep-Learning-Boom
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