用更精准的模型，让机器更通人性，也让工作与生活变得更加智慧
日前 ， 人社部等部门向社会发布区块链工程技术人员互联网营销师等9个新职业 ， 这是我国自《中华人民共和国职业分类大典(2015年版)》颁布以来发布的第三批新职业 。
随着我国经济转型升级的推进 ， 人工智能、物联网、区块链等新兴技术在多领域运用 ， 与之相关的新职业应运而生 ， 人工智能工程技术人员便是其一 。 用户在手机上简单的一键式操作 ， 背后凝聚了人工智能工程技术人员的复杂劳动 。 他们在每天和机器的对话中 ， 用更精准的模型 ， 让机器更通人性 ， 也让工作与生活变得更加智慧 。
——编者
一台轻薄的笔记本电脑 ， 一部高清的大屏幕显示器 ， 一叠码放整齐的纸张 ， 再加一支随意放着的笔……上午8点 ， 伍大勇早早来到办公室 ， 简洁而工整的案头跃入眼帘 。
瞧 ， 这就是我们日常工作的‘标配’ ， 绝大多数时间在跟机器打交道 。 保温杯里泡好茶 ， 伍大勇打开电脑 ， 我们的工作 ， 一句话总结 ， 就是用算法操控机器学习 。 说话间 ， 伍大勇脖子上挂着的工牌来回晃动 ， 上面印着：科大讯飞人工智能高级工程师 。
用更精准的模型，让机器更通人性，也让工作与生活变得更加智慧■设计模型 ， 和机器对话
老板拖欠工人工资不讲诚信 ， 我能要求赔偿吗?
根据劳动争议调解仲裁法规定 ， 用人单位违反国家规定 ， 拖欠或者未足额支付劳动报酬 ， 劳动者可以向劳动行政部门投诉 ， 劳动行政部门应当依法处理 。
如何与机器实现这样的对话?前阵子 ， 伍大勇收到来自公司的最新任务 ， 公司正在参与研发法律智能问答小程序民法知道 ， 任务要求：打开微信小程序 ， 语音输入感兴趣的法律问题 ， 后台自动问答机器人能迅速匹配出对应法律条文 ， 并给出咨询建议 。
用户在手机上简单一键式操作 ， 背后是人工智能工程师的复杂工序 。 接到任务后 ， 伍大勇抽出几张纸放在面前 ， 开始构思模型 ， 奋笔疾书 。
一个多小时后 ， 白纸上已被勾画得满满当当 。 要让机器听话 ， 首先要能和机器对话 ， 这就要把问答任务转化为机器能处理的算法 。
在伍大勇的图纸上 ， 任务已被清晰地分成三类算法：文本表示算法 ， 为了把问题变成机器能看懂的语言;分类算法 ， 用来解决哪个领域的法律能够适用用户提出的问题;文本匹配算法 ， 用来解决具体法条的对应问题 。
上午10点多 ， 伍大勇整理了一下稍显凌乱的案头 ， 看了一眼梳理好的思路 ， 长舒一口气：‘地基’算是打好了 ， 如果不能很好地转化为机器算法 ， 后续搭起来的程序就难以实现需要的功能 。
短暂起身站了一会儿 ， 伍大勇继续伏坐案边 。 基本思路敲定 ， 他打开公司网上工作平台 ， 联系数据资源部的同事拿到准备好的数据 。 模型设计好后 ， 要在网上大量搜集网友们的各种真实法律问题 ， 并将已有回答中对应的法律法条逐条标注出来 ， ‘投喂’给机器 ， 让它根据算法学习解读一问一答中包含的对应关系 。 下午将是一场‘重头戏’ 。
优化算法 ， 提高精准度
下午1点半左右 ， 下楼吃完午餐 ， 伍大勇匆忙回到办公室 ， 抓紧时间把上午写在纸上的算法模型敲成电脑里的一行行代码 。
这一步是关键 。 伍大勇坐下后 ， 一边紧张地飞速敲代码 ， 一边告诉采访人员 ， 别看这个功能用起来简便 ， 得敲几百行 ， 今天下午怕是弄不完 。
在吧嗒吧嗒的敲击键盘声中 ， 3个多小时飞逝而过 。 伍大勇抬手一看 ， 将近下午5点 ， 转头看电脑屏幕 ， 任务完成了一半多 。 他指着程序里密密麻麻的字符串介绍 ， 开头一段代码在定义问答中涉及的各种问题变量 ， 接下来是调用各种算法 ， 让机器一步步学习问答之间的逻辑关系 。
今天完成的部分还不是人工智能工程师的全部 ， 我个人的工作也只是人工智能浩繁领域中的一小部分 。 伍大勇说 ， 写完模型构建的代码后 ， 要导入之前准备好的数据 ， 在机房里大规模服务器上进行模型训练 。 其间 ， 往往是漫长的等待 ， 有时候训练过程要好几天 。
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