员工故事
我们可能都有过这样的经历：当我们与千里之外的家人进行语音通话时，突然间却听到熟悉的嘟嘟声。对方已经离开，通话中断。为了尽量消除这种麻烦，确保移动电话用户能够使用高性能网络，需要彻底进行测试。传统方法是在成熟网络中进行测量并分析掉话率。但是，这种方法不仅耗时，而且成本高昂。
为了探索一种更加有效的方法来分析无线连接的可靠性，罗德与施瓦茨利用人工智能 (AI) 方法。2018 年，我们建立了数据智能实验室，以探索各种方法来更加简单地优化移动网络和解决其他问题。Miguel Angel Román 正是这个实验室的幕后功臣之一。Miguel 是一名软件开发经理，已在阿里坎特办事处工作三年以上。他在访谈中阐释了 AI 方法的优势，和他认为重要的 AI 编程技能。
Miguel，你每天都在研究如何利用 AI 来优化移动网络。AI 方法有何特别，让它非常适合罗德与施瓦茨呢？
我们的机器学习方法专门针对移动网络的“引导优化”。这种方法考量测试数据的时间维度，能够揭露网络中的奇怪行为，例如关键性能指标下降或出现影响网络性能的故障。其他标准统计方法难以检测到这一点。此外，我们的方法涵盖学习过程，能够检测在多种网络条件下执行的成千上万项其他测试，并据此对不同网络运营商的测试进行评分，从而有助于对运营商进行基准衡量。这些评分通过机器学习获得，能够测量现有网络条件下的测试性能。这种新方法独树一帜，并且能够对比测试结果。
与人工分析相比，AI 有何优势？
主要优势在于节省成本，这种方法不必像人工分析那样耗费大量时间修改长达数千小时的移动测试数据，以便提取规则来对测试进行评分或检测异常的网络状况。机器学习能够自动从数据中学习规则。分析师可以专注于公开的测试结果以进一步进行分析，以便探索合适的解决方案。
我们对你的职业生涯很感兴趣。你与 AI 的第一次相遇是什么情况？
几年前，我开始注意到传统软件无法做到的事情，基于 AI 的应用程序却能够完成。我很快就意识到，作为一名软件工程师，如果我不深入了解 AI，就会被淘汰。我报名参加了优达学城的纳米学位课程，参加了一个深度学习暑期课程，开始了音乐应用方向的 AI 博士学习。
你觉得 AI 的哪些方面最吸引人？
我对 AI 的深度学习领域非常着迷，这可以让我们开发出以前无法想象的软件应用程序。在利用软件实现自动化方面，深度学习是一个巨大飞跃。软件和数据无处不在，因此深度学习可能改变每个经济领域。
尽力赋予员工自由，让他们将想法变成现实，是公司理念的一部分。你最喜欢罗德与施瓦茨的哪些方面？
我个人极力推崇这种企业文化，这表明了公司对员工的信任，也有助于创造健康的工作环境。我特别喜欢公司提供的在家办公机会，这能让我更专注于工作，紧跟各种新兴技术。
最后，希望你能为那些想要开发 AI 方法的人提供一些建议。他们必须掌握哪些技能？
开发强大有用的 AI 应用程序，需要了解深度学习的力所能及和力所不能及之事。
Miguel，感谢你接受采访，为我们带来了丰富资讯！
