学习新知，练就“最强大脑”
当好一名人工智能工程师不容易。对机器的训练既检验着计算机等基础设施的算力，更考验着工程师自身的脑力。
“要想让人工智能程序回答得更精准，必须大量学习和积累新的算法模型，从而更好地训练人工智能。”伍大勇认为，这一行最突出的特点就是更新迭代非常快，五六年前的一些方法在今天看来已经有些过时，这就要求从业者不停学习、不断更新知识体系。
夕阳西下，伍大勇走到办公室墙角处，靠墙立着的书架上摆满一系列跟算法和编程相关的工具书。“这些只是基础，还要参加各类人工智能学术会议与论坛，翻阅行业内最前沿的研究论文，知晓学界和业界提出的新算法模型。”
从大学毕业进入中国科学院计算技术研究所从事自然语言处理研究工作，到3年前转入科大讯飞北京研究院做人工智能工程师，在行业的浸染中，伍大勇如今已是人工智能领域的行家里手。
“成为一名人工智能工程师需要具备数学计算能力、对人工智能技术的理解能力以及系统科学和软件工程专业背景知识。”除此之外，伍大勇每天都要抽出2—3个小时学习和吸收新知识，让自己处在不断充实的过程中。
晚上6点左右，格子间工位上的员工纷纷散去，伍大勇合上电脑，查看手机上明天的日程安排：早上9点，部门有一场电视在线会议，继续讨论小程序在法律法条检索与自动推荐方面可能的优化方向。他说，疫情防控期间，远程办公、视频会议成为主要工作方式，更多远程在线庭审系统的运用，也促使人工智能工程师不断调整研究工作。
不远处，在办公室的玻璃墙上，下一款新产品的设计流程图清晰可见：从研究、开发到测试、部署，形成一条以人工智能工程师为主导的生产线。
“在科幻电影里，人工智能可以与人类展开自由交流，那是人工智能的未来，也是我们努力的方向。”伍大勇说，虽然那样的场景还很遥远，但在人工智能这个新兴产业中，有越来越多的人才加入其中。在一个个具体任务中，在一次次优化训练中，未来值得期待。
