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人工智能技术已经存在几十年。然而，直到大约十年前，人们才真正意识到它的潜力。从那时起，全球对人工智能工程师的需求呈指数级增长。

由于持续的技术人才短缺没有改善的迹象，这为 软件工程师（他们也是高需求者）提供了转型和填补人才缺口的机会。然而，学习人工智能、机器学习和自然语言处理并不是一蹴而就的事情。

为了让读者对从软件工程师转型到人工智能工程师的过程有所了解，我联系了 Ipsoft 的认知实现工程师 Sasho Andrijeski 和 Codementor 开发人员 Jayen Ashar。

转型背后的启示

人们进行转型有许多不同的原因；对一些人来说，是源于童年的激情。而对其他人来说，却可能是他们职业生涯中自然而然的下一步。不管是什么驱使你对职业生涯做出改变，有几个因素需要加以考虑。

对于 Andrijeski 来说，人工智能的种子是从他的孩提时代就开始种植的。“从我记事起，周围就充斥着各种 AI 元素。我爸爸的科幻小说集给我带来了很大的影响。在大多数故事中，都有一些先进的人工智能系统，会做一些不平凡的事情，还有很多关于奇点和意识的问题。当然，有些科幻电影和游戏，在当时非常流行，但现在却被视为复古。”

对 Ashar 来说，这是“与生俱来”的。“我一直对自动化和机器人感兴趣，所以，人工智能与我的软件工程背景非常契合。”

人工智能伴随着陡峭的学习曲线

即使你是软件工程背景出身，学习曲线也是相当陡峭的。事实上，Ashar 的人工智能硕士学位是离开职场参加全日制学习才获得的。

他表示：“我离开了职场，参加全日制学习，获得了人工智能专业的硕士学位。当我攻读人工智能专业后，我联系了我的一位老师，和他一起进行了暑期项目。之后，我加入了学校的机器人足球队，这真的给了我人工智能方面的实践经验。”

对于 Andrijeski 来说，陡峭的学习曲线既让人难以承受，又让人收获颇丰。“当我回首往事，感觉过去所学到的所有东西都在为我今天的知识做贡献，而且每一点都很重要。不过，当我加入 IPsoft 的时候，我还是要很快地吸收很多新的信息。事实上，这是一条相当陡峭的学习曲线。前六个月的工作让我感到非常吃力，但同时也很有收获，让我有一种满足感和成就感。在我的第一个项目中，有两位同事帮助我在一夜之间切实提高了我的知识水平。”

他补充道：“我不能说我是有意采取了什么步骤，但我一直觉得自己跟人工智能有某种联系。当然，我的履历对于任何 IT 职业来说，可能都是比较典型的。我学的是科技传播专业，学习期间在网吧工作过，有自己的网络联盟营销业务，当过系统工程师和 IT 顾问。从一开始，我就一直在为 Commodore64，IRC 机器人编写小型的 BASIC 程序，或者帮助朋友完成他们的硕士 / 博士项目。有了这些经历，当 IPsoft 的机会出现时，我已经拥有了大部分必要的技能——我就这样争取到了机会，这是我只能给任何想在人工智能领域抓住机会的人的东西。”

即使你完成了转型，学习也不会就此停止。Ashar 说，“我的转型是很久以前的事儿了，而且这个领域发展很快。为了能够做到与时俱进，我学习了 PyTorch、Fast.ai 和 卷积神经网络。”

对 Andrijeski 来说，“在这里，我最想提到的就是概念。多学习关于意识、认知、人类互动、自然语言是关键。 当然，算法、自然语言处理、机器学习或深度学习也是路线图的一部分。在快节奏的环境中工作，作为早期采用者，你必须处理各种技术，而不应该将自己限定在特定的技术上。有的会留在这里，有的会渐行渐远，随着时间的流逝，我们甚至不会记得它们。在编程语言中，值得一提的是 Python/Groovy/JavaScript/Java，因为我的工作范围需要这些语言。”

他补充说，“对我来说，最好的方法就是 边做边学。如果可能的话，网上的资料和社区也很重要。幸运的是，有了电脑、网络和一点空闲时间，我就有机会去尝试很多东西。有一些正在研究类似挑战的朋友也能帮上大忙。不断地交流，分享想法和经验，能让知识持久不衰，有机增长。”

Ashar 对此表示赞同，他说：“我一开始学习的是大学课程和在线课程，但我发现，如果有一个问题需要解决，然后自学如何解决这个问题才是最好的方法。”

人工智能新工程师面临的挑战

人工智能工程师面临的挑战是相对于项目和个人而言的。如果你是一名自由职业者，事情可能很快就会得非常繁琐。

Ashar 称，“最大的挑战是作为一名自由职业者寻找人工智能项目。 人工智能仍然被认为是研究领域，大多数在这个领域招聘的人都在寻找全职的、现场的、长期的员工，这对我来说实在不太合适。”

但 Ashar 坚持了下来，没过多久，他就被雇佣去做第一个与人工智能相关的自由职业项目。“我与当地的交通管理部门签订了一份合同，对交通流量进行分析，并建立模型以找到相关性。我们的想法是为了自动报告阻碍交通流量的车辆。”

而 Andrijeski 的经历有点不同。“令人惊讶的是，最大的挑战并不是来自于人工智能。在为客户项目工作时，我注意到许多机构和公司只是还没有为非常先进的技术做好准备。他们更喜欢循序渐进，通常处于数字化 / 转型过程中的某个阶段。要找到那些愿意尽最大努力创造一个真正伟大的 人工智能解决方案 的有献身精神的人，真的是一个挑战。很多人还在期待人工智能能做到神奇的开箱即用。”

而最大的挑战，可能就是成为这一领域的专家所需要的时间。“由于我的路线图上并没有具体的内容，所以我无法真正确定下来。然而，当我回答过去，并将今天的点点滴滴联系起来时，感觉这就像是一生的旅程，我的旅程。”Andrijeski 说。

据 Ashar 说，“这花了我大约十年的时间，但那是因为我想保持自由职业者的身份，我对自己的工作已经很满意了。”

给考虑向AI转型的软件工程师的建议

“我认为人工智能就是人类的未来。如果你不参与，那么就意味着你至少落后了一步。”Andrijeski 分享道。

Ashar 建议称：“我的建议对于任何想转专业的人来说都是通用的。试着在工作的同时做兼职，这样，万一不成功的话，也不会丢掉原先的工作，而且你还可以试试水，看看这份工作是否适合你。”

本回答来自DZone.