به گزارش گرداب، کشور‌هایی همچون انگلیس با اختصاص بودجه‌های کلان تلاش می‌کنند در رأس اقتصاد هوش مصنوعی و داده محور قرار گیرند تا بتوانند زیرساخت‌های دیجیتال مورد نیاز را ایجاد کرده و نیروی کار ماهر تربیت کنند.

سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار گسترده‌تر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند. آنها نرم افزار‌ها را با لوازم الکترونیکی پیشرفته، اتصال گسترده، ماشین‌ها و زیرساخت‌های فیزیکی ترکیب می‌کنند تا حس، درک و عمل را برای انجام بهتر کار‌ها فراگیرند؛ سیستم‌های هوش مصنوعی جدید به منظور همکاری منسجم‌تر با انسان‌ها، افزایش کارایی، کمک به تجربه کاربر و  با هزینه کمتر طراحی شده‌اند.

سیستم‌های هوش مصنوعی فرصت‌های عظیمی را برای مهندسان و همچنین دانشمندان رایانه ارائه می‌دهند. در آینده کمرنگ شدن مرز‌های سنتی بین رشته‌ علوم کامپیوتر و سایر  رشته های مهندسی بسیار هیجان انگیز خواهد بود و اغلب می‌تواند به پیشرفت‌های چشمگیر منجر شود.

درست است که ما به مهندسان کامپیوتر نیاز داریم، اما به همان اندازه به مهندسانی با درک هوش مصنوعی نیز احتیاج داریم. به نظر می‌رسد روند انتخاب مطالعات دانشجویی به سمت علوم رایانه در طی سال‌های آینده ادامه خواهد یافت.

 نسل بعدی سخت افزار‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر، قابل اطمینان‌تر و کارآمدتر هستند. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که مهندسی را متحول کند؛ بنابراین لازم است برنامه‌های درسی مهندسی در دانشگاه‌ها هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده را به صورت هماهنگ‌تر در خود جای دهد.

اکنون باید اقدامات لازم برای حصول اطمینان از برنامه‌های آینده برای افراد متخصص در زمینه مهندسی، مدیریت و آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی انجام شود.

همکاری بین آکادمی ها، بازار  و شرکت های مهندسی برای طراحی و ارتباط دوره‌های جدید با صنایع موجود و نوظهور ضروری است.