AI人工智慧火紅，近年來各企業紛紛投入AI領域，也使AI工程師超火紅，大家都在搶人才。現任露天拍賣露托邦人工智慧實驗室主任工程師張家棠，工程師經歷已有六年，他說，當AI工程師就像媽一樣，要先有大批資料去教機器人，並要有耐心去訓練，由於AI目前使用最多就是Python程式語言，相關論文研究最多，想當AI工程師就先學Python站在巨人肩膀才能事半功倍。
 
雖然已經31歲但張家棠就像個大男孩一樣，尤其是與一群同是從事AI工程師在一起談電腦、看動漫、玩遊戲、打籃球，就像大學生一樣，但談到AI工程師的工作，他說，外界會以為從事AI人工智慧好像要很聰明，其實就像當媽教孩子一樣，要非常有耐心，而AI厲害與魅力之處也正因與人一樣。有深度學習的能力，剛開始要教，教會後，AI就會自己作更深度的學習。
 
張家棠表示，其實AI工程師是資料與資訊的科學家，因為建立一個AI，業界稱為建立模型，必須透過不斷給予大量原始資料(Raw Data)，例如想讓AI認識何謂貓何謂狗，有兩種建模方式，一種是建立標籤，如以圖像辨識來說，要找出大量貓狗的照片，並標示貓狗的特徵，讓AI知道特徵是什麼，以後看到這些特徵就可辨識，如果資料量不夠，認錯的機率就會大增，這種學習稱為監督式學習。
另種方式則是不事先建立標籤，但一樣要給予大量資料，再由AI自行作群聚分類，稱為非監督式學習。露天拍賣同時擁有超過2億件商品數以及超過1000萬會員的大數據，張家棠表示，這對數據AI演算研究非常有利，正是吸引他到露天工作的重要原因。

用反饋達到強化學習
 
但不論是哪種學習方式都要用強化／增強學習去反饋，就是給電腦一個目的但不告訴方法，根據最後結果給獎勵或處罰，就像教小孩一樣，而透過讚美或指責去強化你要的結果，就能讓AI自行去調整，以符合你想要的功能，例如設計自動投籃機器人手臂，如果機器人碰到籃框，就回饋說，差一點再加油，連籃框都未碰到就說很不好，若進球就說太棒了，透過不斷回饋，自動投籃機器人手臂就會自行調整姿勢讓投中球機率自動增加，這就是強化學習。事實上要完成一個AI功能，必須建立各種模型，AI會從各種模型間去建立所謂的神經網路，遇到問題時就透過模型去解決。
 
不過也不是光會建立模型即可，很多工程師可能會很專注投入建模，但建立出的AI卻不一定符合企業所用，所以建立UI（User Interface使用者介面）很重要，必須透過先建立UI告訴企業你的AI功能是否符合企業所用，要會去推銷你的AI；另外就是要調參數，就是建立AI特質。
 
人工智慧即工人智慧

張家棠說，以玩角色扮演遊戲為例，調參數就像調整你想要的角色各項能力，如果你要練魔法師，可能要將智力調到最高，但會如此調整是因你有玩魔法師經驗，知道怎樣的特質會讓魔法師發揮到最強，但調整AI參數時，很多需要特質都是未知，必須透過非常有耐心的調整才能達成，所以人工智慧其實就是工人智慧，非常需要人力。
 
由於AI是目前非常火紅的產業，各界對AI工程師需求的確比較大，所以目前的薪資行情也較一般工程師高，想成為AI工程師，張家棠認為一定要有好奇心，因為世界一直在轉變，才能隨接受新知，並要有一定的資訊基礎，他建議必須學Python程式語言，他過去只會JAVA，也曾找過JAVA相關的AI論文，後來發現資料不是完全沒有，但非常少，大部份的AI研究論文都是用Python程式語言，其實Python非常的直覺很容易入手，學會後就可站在巨人肩膀達到事半功倍效果，不過由於AI才剛發展，很多問題都是遇到才會知道，需要「做中學」。

卡關就玩遊戲打場籃球
 
建立AI過程除要花費大量人工智慧，也常會卡關，就像露天今年剛上線的關鍵字代操機器人，可能初期建模時的成效並不好，AI下的關鍵字並無法提升倍數業績或點擊率，就要靠人類的智慧去找出問題，卡關時張家棠就會帶著團隊打電動，除了換心情也能培養團隊默契，大家一起想辦法解決，下班後會去公司附近打場籃球紓解壓力。
 
而AI工程師與一般工程師一樣，同事幾乎每天都混在一起，中午會一起由值日生訂便當，一起在會議室吃飯，談的話題不是工作就是動漫或遊戲，至於穿著就真的很隨興，如果看到露天有人穿拖鞋在公司走來走去，張家棠笑說：「有很高機率就是工程師。」(王雪玲／台北報導)