Teknoloji devleri az bulunan yapay zeka yeteneklerine yüksek maaşlar ödüyorlar. Neredeyse bütün büyük teknoloji şirketleri yapay zeka konusunda projeler yürütüyorlar. Bu konuda başarılı olmak için uzmanlara milyon dolarlar ödeme konusunda niyetliler.
Silikon vadisi girişimleri endüstri devleri karşısında işe alma konusunda her zaman avantajlıdır. Hisse verme modeli ile girişimlerin başarılı olması halinde zengin olan çalışanları hepiniz duymuşsunuzdur.
Şimdilerde bu avantaj yapay zekayı çok iyi bilen az sayıda çalışan için işliyor görünüyor.
En büyük teknoloji şirketleri yapay zeka konusuna ortaya yüksek bahisler koyuyorlar. Bu geleceği kovalarken ise üst düzey yeteneklerini zengin etme konusunda hiç çekinmeyen bir endüstride bile cimrice davranılıyor.
Tipik yapay zeka uzmanları doktorasını yapmış veya daha az eğitime sahip olmasına rağmen bir kaçlık deneyime sahip kişilerden oluşuyor. Yıllık 300 bin dolardan 500 bin dolara kadar maaş ve şirket hissesine sahipler. Bu bilgi büyük teknoloji firmalarında çalışan veya bu firmalardan iş teklifi almış 9 kişi tarafından alınmış. Bu kişiler, profesyonel kariyerlerine zarar vermeme adına kimliklerinin saklı tutulmasını istemişler.
Yapay zeka alanındaki tanınmış isimler 4-5 yıllık periyotta aldıkları maaş, tazminat ve hisse karşılıkları tek veya çift rakamlı milyonlar dolarlara erişti. Profesyonel sporcular gibi kontratlarını yenilemeyi de başardılar.
En üstte de yapay zeka projelerini yönetmekte deneyimli yöneticiler yer alıyorlar.
2007’den beri Google’da çalışan, sürücüsüz araç bölümünün yöneticilerinden Anthony Levandowski, geçen yıl Uber’e katılmadan önce, ortak kurucusu olduğu bir girişimin deviralınmasıyla birlikte Google ve Uber’in fikri mülkiyet sebebiyle mahkemelik olmasıyla 120 milyon dolar teşvik almıştı.
Tetikleyici otonom araçlar
Yüksek maaşların bir kaç katerizörü bulunuyor. Otomobil endüstrisi, sürücüsüz araçların geliştirilmesine yardım edebilecek aynı yapay zeka uzmanları için Silikon vadisi ile rekabet halinde. Facebook ve Google gibi dev teknoloji şirketleri akıllı telefonlar için dijital asistanlar gibi yapay zekanın çözebileceğini düşündüğü problemler için bolca para savuruyorlar.
Her şeyden önemlisi yetenek eksikliğinin olduğu bilinen bir gerçek ve büyük şirketler ellerinden geldiğinde yer almaya çalışıyorlar. Zor yapay zeka problemlerinin çözülmesi ayın lezzeti uygulaması geliştirmeye benzemiyor. Montreal merkezli Element AI lab’ının araştırmasına göre bütün dünyada 10 binden az insan ciddi yapay zeka araştırmaları ile baş edebilecek yeteneklere sahip.
Geçmişte Google’da da çalışmış olan Carnegie Mellon Üniversitesinde Dekanı Andrew Moore, bu konularda çalışabilecek küçük bir grup insanın olmasının endişe yarattığını belirtiyor.
Google, 2014 yılında 650 milyon dolara satın aldığı DeepMind satın aldığında laboratuvarda 50 kişi çalışıyordu. Şirkette çalışan sayısı geçtiğimiz yıl 400’e çıkmış olup toplam çalışan maliyetinin 138 milyo dolar olduğu rapor edildi. Bu da çalışan başı maliyetin 345 bin dolar olduğu anlamına geliyor.
Teknoloji alanında işe alım ile ilgilenen CyberCoder şirketinin yöneticilerinden Jessica Cataneo küçük firmalar için rekabetin zor olduğunu düşünüyor.
Derin Öğrenme
Yapay zeka çalışmalarının son noktası derin öğrenme / derin nöral ağlar olarak adlandırıan matematiksel tekniklere dayanmakta. Bu ağlar matematiksel algoritmalar veriyi analiz ederek görevleri kendi kendilerine öğrenebilmektedir. Milyonlarca köpek fotoğrafının örüntüsüne bakarak, sinir ağı bir köpeği tanımayı öğrenebilir. Bu matematiksel fikir 50’li yıllara dayanmaktayken, 5 yıl kadar önce akademi ve endüstrinin ilgisi haline geldi.
2013’ten beri Google, Facebook ve bir kaç farklı şirket bu teknikte uzmanlaşmış araştırmacıları işe almaya başladı. Artık nöral ağlar Facebook’a konulan fotoğraflardaki suratları tanımaya yardım edebiliyor, Amazon Echo gibi yaşam alanlarıda verilen komutları tespit edebiliyor, ve Skype telefon servisinde yabancı dilleri anlık olarak çevirebiliyor.
Araştırmacılar, aynı tekniği kullanarak sürücüsüz araçları geliştirebilirken, medikal taramalarda hastalığı teşhis edebilmekte, dijital asistanlar bu teknikle söylenen kelimeleri algılamaktan öte anlaya da bilmektedir.
Az sayıda yapay zeka uzmanının olması sebebiyle, büyük teknoloji firmları ayrıca en iyi ve en parlak akademisyenleri de işe almaktadır.
Uber, Carnegie Mellon Üniversitesinin çığır açan yapay zeka programındaki 40 kişiyi 2015 yılında sürücüsüz araç projesinde çalıştırmak için işe aldı. Son bir kaç yılda, akademideki en iyi bilinen dört yapay zeka araştırmacısı Stanford Üniversitesinden ayrıldılar. Washington Üniversitesinde 20 yapay zeka profesörünün 6’sı dışarıdaki şirketlerde çalışmak için ya kısmen ya da tamamen ayrıldılar.
Washington Üniversitesinden kar amacı gütmeyen Allen Enstitüsünü denetmek için ayrılan Oren Etzioni’ye göre sektördeki akademisyenler yüksek sese sahipler.
Washington Üniversitesiden Luke Zettlemoyer, şimdi maaşının (180 bin dolar) üç katını teklif eden Google’ın yürüttüğü Seattle lab’ındaki pozisyonu geri çevirdi. Bunun yerine Üniversitede eğitim vermeye devam edebileceği Allen Enstitütüsü tercih etti.
Bay Zettlemoyer’e göre zamanını bu şekilde endüstri ve akademi arasında bölüştüren bolca fakülte bulunuyor. Endüstri’deki maaşlar çok daha yüksek, insanlar sadece akademisye olmayı önemsediği için bu yöntemi tercih ediyorlar.
Kitlesel Çevrimiçi Açık Kurslar
Google ve Facebook gibi şirketler yeni yapay zeka mühendislerini yaratmak için mevcut çalışanlarına derin öğrenme öğretmeyi amaçlayan dersler yayınlıyorlar. Kar amacı gütmeyen Fast.ai gibi, Google Beyin Lab’ını yaratan eski bir Stanford profesörünün kurduğu Deeplearning.ai gibi şirketler çevrimiçi dersler sunuyorlar.
Giriş seviyesinde derin öğrenme anlaşılması zor konseptlerden oluşmuyor, lise seviyesi matematiğinden birazcık daha fazlası yeterli. Ama gerçek uzmanlık daha ciddi matematik ve karanlık sanat olarak adlandırılan sezgisel bir yetenek gerektiriyor. Sürücüsüz araçlar, robotik ve sağlık gibi alanlar için spesifik bilgi gerekliliği de bulunuyor.
Ufak şirketler hızını korumak için yetenekleri alışılmadık yerlerde arıyorlar. Bazıları gereken matematik yeteneklerine sahip olan fizikçileri ve astronomları işe alırken, diğer Birleşik Devletlerdeki girişimler ücretlerin düşük olduğu Asya, Doğu Avrupa ve diğer lokasyonlardan çalışanları arıyorlar.
Skymind’ın ortak kurucusu ve üst düzey yöneticisi Chris Nicholson şöyle diyor “Google ile yarışamam ve yarışmak da istemem”. San Fransisco merkezi bu start-up 8 ülkeden mühendisleri işe almış. “Bu ülkelerdeki düşük maliyetli mühendislik yeteneklerine çok çekici maaşlar sunuyorum”
Endüstri devleri de aynısını yapıyorlar. Google, Facebook, Microsoft ve diğerleri yapay zeka lab’larını Toronto ve Montreal’da açarak araştırmanın çoğunu Birleşik Devletler dışında yapıyorlar. Google ayrıca Microsoft’un uzun zamandır yaptığı gibi Çin’den işe alım yapıyor.
Peki böyle mi gidecek?
Şaşırtıcı olmayan şekilde bir çok kişi yetenek eksikliğinin yıllarca giderilemeyeceğini görüşünde.
Montreal Üniversitesinden Yoshua Bengio’ya göre talep arzdan daha fazla ve yakın gelecekte de daha iyileşmeyecek.
Bu yazı, New York Times’ta yayınlanmış Yapay Zeka Uzman Maaşları yazısından Türkçe’ye çevrilmiştir.