Nataliya 是一位人工智能顾问，她将学术背景与实际行业经验相结合。 Nataliya 是一位具有国际经验的首席数据科学家，也是机器学习领域的前讲师，她领导了制造业、零售业和公共部门的人工智能计划。
在这次采访中，她讨论了她的背景和现实经验如何影响她的人工智能项目方法。我们将阐明人工智能的机遇和责任，并分享关于人工智能下一步发展方向的实用想法。
娜塔莉亚，感谢您加入我们。您能否首先向我们介绍一下您的背景以及最初是什么引导您进入人工智能领域的？
当然！我一直喜欢数学和解决问题。当我学习数学和计算机科学时，我发现了机器学习并发现它很有趣——它让我将理论与解决各行各业的实际问题结合起来。在参与了几个项目之后，我意识到数据驱动的方法确实可以改变业务，因此我决定专注于学术界和工业界的机器学习。
您目前担任首席人工智能顾问。这个角色在日常工作中需要做什么？
这是战略和实践工作的结合。首先，我帮助组织弄清楚人工智能可以在哪些方面真正发挥作用，无论是优化供应链还是个性化客户体验。然后，我领导数据科学项目——设计模型、布置数据管道，并确保一切都经过彻底测试。这不仅仅是奇特的算法；还有。这是关于解决实际问题并确保解决方案持久。
说到技术解决方案，人工智能从业者通常依赖哪些技术，尤其是在为企业构建解决方案时？
云平台通常是一个重要的选择，因为它们负责许多基础知识——存储、计算能力、实验跟踪等。这意味着我们可以更快地构建和测试原型，更顺利地管理部署，并在需要时进行扩展。它们还具有内置的监控和版本控制功能，使跟踪模型的演变更加简单。当然，有时数据隐私规则或非常专业的需求意味着我们不能仅仅依赖云，因此我们会适应这些情况。
您还被公认为 Google Cloud Champion Innovator。这与您基于云的人工智能解决方案的方法有何联系？
该认可突显了 Google Cloud 产品强大的技术能力以及与社区分享知识的承诺。这是对我工作的一次精彩验证，也是与充满活力的云专业人士社区保持联系的机会。它还让我能够直接与 Google 团队合作，使我始终处于新功能和最佳实践的前沿，最终使我咨询的客户受益。
生成式人工智能一直是一个相当热门的话题。您为什么相信它具有如此大的变革性？
对我来说，生成式人工智能因其可访问性和快速影响而脱颖而出——几乎任何人都可以尝试大型语言模型并立即看到结果。这种有形性让这项技术变得强大而有价值。除此之外，我们还极大地扩展了生成式人工智能可以发挥作用的活动范围。它不再只是生成文本；而是生成文本。它可以创建图像、编写代码等等。挑战在于负责任地使用它并使其与现实世界的需求保持一致，而不仅仅是炒作。
您提到了您在哈尔科夫国立大学担任机器学习讲师的经历。教学如何影响您在工业领域应用人工智能的方法？
教学非常有价值。它迫使我将复杂的概念分解为更简单的术语，这在向没有技术背景的客户或同事解释人工智能时确实很有帮助。这也让我对基础理论有了更深刻的认识，我认为从长远来看，这会带来更好、更稳健的解决方案。
您如何看待人工智能对教育产生持久影响？
我对人工智能在个性化学习和预测学生哪些方面可能需要额外帮助的潜力感到非常兴奋。它可以帮助学习者保持参与并步入正轨。与此同时，我们必须小心，尤其是对于年龄较小的学生，以确保人工智能工具得到负责任的使用，并且不会分散注意力。平衡创新与责任是关键。
根据您的经验，人工智能开发面临哪些重大挑战，您如何应对这些挑战？
第一个挑战是避免“闪亮物体综合症”——并非所有很酷的新人工智能技术都能真正解决真正的业务问题。您必须专注于明确的目标和可衡量的结果。另一个重要问题是处理法律和道德方面的问题：确保输出准确、公平和合规。当然，数据可能是一个挑战——找到正确的数据、清理数据并确保其高质量。为了解决这些问题，我仔细规划项目，让领域和法律专家参与进来，并在广泛推广之前彻底测试模型。
最后，您对那些想要走与您类似道路的有抱负的人工智能专业人士有什么建议吗？
我非常主张深入研究技术细节，但人工智能现在是一个如此广阔的领域，没有单一的路径。获得实践经验——这是一种很好的学习方式。选择您感兴趣的领域，无论是计算机视觉还是大型语言模型，然后开始尝试真实的数据集。专注于让你兴奋的事情，学习核心理论，并构建尽可能多的小型实用项目。不要害怕失败几次；这通常是你学到最多的时候。另外，请密切关注新的框架和技术——事物变化很快，保持适应性非常重要。
特色图片来源： 马特·博茨福德/Unsplash
