基本データ
AI研究者は、画像認識や言語生成、計画立案や意思決定をソフトウェアが行えるようにするアルゴリズムを設計・訓練・評価する。多くの場合は機械学習と呼ばれる手法で、人が手で書いたルールに従うのではなく、大量のデータを処理することでモデルがタスクを上達させていく。仕事の範囲は、新しいアーキテクチャを発明する大学の研究室から、実証済みの手法を大規模化する企業の研究グループ、さらには「モデルがごく少量のデータからどう学習するか」といった一つの狭い領域に生涯を捧げる専門家まで幅広い。
この分野は一般に思われているよりもはるかに若い。「人工知能(artificial intelligence)」という言葉は1955年に作られ、1956年にダートマス大学で開かれた夏季ワークショップのために用意されたものだ。それ以来、この分野はブームと「冬の時代」――初期の期待が実現せず資金が枯渇する時期――を二度経験してきた。今日主流のアプローチである深層学習も、2012年のある画像認識コンテストと2017年の「アテンション」に関する論文が分野全体を作り変えるまで、何十年も少数派の立場に甘んじていた。
AI研究がこのサイトで扱う職業の中でも異例なのは、その研究対象と道具立てが同じ技術だという点だ。この分野自身の成果から作られたツールが今や文献レビューの草稿を書き、実験を提案し、訓練実行用のコードを書いている。いくつかの研究所は研究プロセスの一部を自動化しようと公然と試みている。その圧力に何が耐え、何が耐えないのか――このプロフィールの残りの部分は、その問いに安心材料としてではなく、正直に答えようとするものだ。
The profile
- Resists AI50
- Pay90
- Barrier to entry92
- Autonomy68
- Demand90
- Impact96
How exposed is it to AI?
中程度
AI研究者の日常業務のかなりの部分――文献の選別、実験コードの初稿、ハイパーパラメータ探索、関連研究セクションの起草――は、すでにAIシステムにとって比較的高速にこなせるものであり、ループのより多くを自動化するために明示的に構築されたマルチエージェント研究システムは、いくつかの主要研究所での現役プロジェクトだ。まだ自動化されていないのは、結果が本物かどうかを判断すること、どの問いを尋ねる価値があるかを決めること、そして発表した主張が誤りだったと判明したときに責任を負うことだ。
AI & The Future →Seven ways into this profession
よくある質問
AI研究者は実際に日々何をしているのか?
AI研究者になるには博士号が必要か?
AI研究そのものがAIによって脅かされているのか?
AI研究者の給与はどれくらいか?
AI研究者と機械学習エンジニアの違いは何か?
AI研究ではどのようなプログラミング言語やツールが使われるのか?
コンピュータサイエンスの背景がなくてもAI研究者になれるのか?
今日のAI研究における最大のボトルネックは何か?
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