Huma Abidi, Senior Director of AI Software Products at Intel – Rozhovorová série

Huma Abidi je Senior Director of AI Software Products at Intel (INTC ), odpovědný za strategii, roadmapy, požadavky, software produkty pro strojové učení a analytiku. Vede globálně diverzifikovaný tým inženýrů a technologů, kteří jsou odpovědní za dodání špičkových produktů, které umožňují zákazníkům vytvářet AI řešení. Huma vstoupila do Intelu jako softwarový inženýr a od té doby pracovala v různých inženýrských, validačních a manažerských rolích v oblasti kompilátorů, binárního překladu a AI a hlubokého učení. Je vášnivá o vzdělávání žen, podporuje několik organizací po celém světě pro tuto věc a byla finalistkou ceny VentureBeat’s 2019 Women in AI v kategorii mentorství.

Co vás最初ně zaujalo o AI?

Již vždy jsem se zajímala o to, co by se stalo, kdyby stroje mohli mluvit, vidět nebo inteligentně komunikovat s lidmi. Díky některým velkým technickým průlomům v posledním desetiletí, včetně popularity hlubokého učení díky dostupnosti dat, výpočetní síly a algoritmů, se AI přesunula ze sci-fi do reálných aplikací. Řešení, která jsme dříve pouze představovali, jsou nyní dosažitelná. Je to действительно vzrušující doba!

V mé předchozí práci jsem vedla tým pro binární překlad, zaměřený na optimalizaci softwaru pro Intelové hardwarové platformy. V Intelu jsme uznali, že vývoj v AI povede k obrovským průmyslovým transformacím, vyžadujícím enormní růst výpočetní síly od zařízení po Edge a cloud, a proto jsme zaměřili naši pozornost na to, abychom se stali datocentrickou společností.

Si uvědomila, že je zapotřebí silný software, aby se AI stala realitou, a proto jsem se ujala výzvy vést tým při vytváření AI softwaru, který by mohl efektivně běžet na Intel Xeon procesorech optimalizací hlubokých učení frameworků, jako je Caffe a TensorFlow. Byli jsme schopni prokázat více než 200násobné zvýšení výkonu díky kombinaci Intel hardwaru a softwarových inovací.

Pracujeme na tom, aby všechny naše zákaznické úlohy v různých doménách běžely rychleji a lépe na Intel technologiích.

Co můžeme udělat jako společnost, abychom přilákali ženy do AI?

Je to priorita pro mě a pro Intel získat více žen do STEM a počítačové vědy obecně, protože rozmanité skupiny vytvoří lepší produkty pro rozmanitou populaci. Je zvláště důležité získat více žen a menšin do AI, protože potenciální předpojatosti a nedostatek reprezentace mohou způsobit, že AI řešení budou vytvořena nespravedlivě.

Abychom přilákali ženy, musíme lépe vysvětlit dívkám a mladým ženám, jak je AI relevantní ve světě a jak mohou být součástí vytváření zajímavých a dopadových řešení. Musíme jim ukázat, že AI pokrývá mnoho různých oblastí života, a že mohou použít AI technologii ve své oblasti zájmu, ať už je to umění, robotika, datové novinařství nebo televize. Zajímavé aplikace AI, které mohou snadno vidět, že mají dopad, jako jsou virtuální asistenti, samořídící auta, sociální média, jak Netflix (NFLX ) ví, které filmy chtějí sledovat, atd.

Další klíčovou částí přilákání žen je reprezentace. Naštěstí existuje mnoho žen lídrů v AI, kteří mohou sloužit jako vynikající role modely, včetně Fei-Fei Li, která vede human-centered AI na Stanfordu, a Meredith Whittaker, která pracuje na sociálních implikacích prostřednictvím AI Now Institute na NYU.

Musíme pracovat společně, abychom přijali inkluzivní obchodní postupy a rozšířili přístup k technickým dovednostem pro ženy a menšiny. V Intelu je náš cíl do roku 2030 zvýšit počet žen v technických rolích na 40 % a můžeme toho dosáhnout pouze prací s ostatními společnostmi, institucemi a komunitami.

Jak mohou ženy nejlépe vstoupit do odvětví?

Existuje několik možností, pokud chcete vstoupit do AI. Existují četné online kurzy o AI, včetně Intel Edge AI Fundamentals kurzu. Nebo můžete jít zpět do školy, například na jednu z komunitních vysokých škol v Maricopa County pro AI asociční titul – a studovat pro kariéru v AI, jako je Data Scientist, Data Engineer, ML/DL vývojář, SW Engineer atd.

Pokud již pracujete v technologické společnosti, existují pravděpodobně již AI týmy. Můžete zkontrolovat možnost strávit část svého času v AI týmu, který vás zajímá.

Můžete také pracovat na AI, i když nepracujete v technologické společnosti. AI je extrémně interdisciplinární, takže můžete aplikovat AI na téměř jakoukoli oblast, ve které se angažujete. Jakmile se AI rámce a nástroje vyvinou a stanou se více uživatelsky přívětivými, stává se snadnějším používat AI v různých prostředích. Účast na online akcích, jako jsou soutěže Kaggle, je skvělým způsobem, jak pracovat na skutečných problémech strojového učení, které zahrnují datové sady, které vás zajímají.

Technologický průmysl také musí věnovat čas, úsilí a peníze na to, aby dosáhl a podporoval ženy, včetně žen, které jsou také menšinami. Osobně jsem zapojena do organizací, jako je Girls Who Code a Girl Geek X, které spojují a inspirují mladé ženy.

S hlubokým učením a učení posilováním, které nedávno získalo největší trakci, jaké další formy strojového učení by ženy měly sledovat?

AI a strojové učení jsou stále evoluční, a zajímavé nové výzkumné články jsou publikovány pravidelně. Některé oblasti, na které by se měly ženy zaměřit, zahrnují:

1. Klasické techniky ML, které pokračují v důležitosti a jsou široce používány.
2. Zodpovědné/Explainable AI, které se stalo kritickou součástí AI životního cyklu a z hlediska nasazení hlubokého učení a učení posilováním.
3. Graph Neural Networks a multimodální učení, které získávají přehledy tím, že se učí z bohatých vztahových informací mezi grafickými daty.

Jak lze řešit problémy s AI předpojatostí, které jsou obrovským sociálním problémem, pokud jde o předpojatost vůči ženám a menšinám?

Když jde o AI, předpojatosti ve školicích vzorcích, lidských označovačích a týmech mohou být zesíleny, aby diskriminovaly rozmanité jedince, s vážnými důsledky.

Je zásadní, aby byla priorita rozmanitosti na každém kroku procesu. Pokud jsou ženy a další menšiny z komunity součástí týmů, které vyvíjejí tyto nástroje, budou si více vědomi toho, co může go wrong.

Je také důležité zajistit, aby byli zahrnuti lídři z více disciplín, jako jsou sociální vědci, lékaři, filozofové a odborníci na lidská práva, aby pomohli definovat, co je etické a co ne.

Můžete vysvětlit AI černou skříňku problém a proč je AI vysvětlitelnost důležitá?

V AI jsou modely trénovány na obrovských množstvích dat, než dělají rozhodnutí. Ve většině AI systémů nevíme, jak byla tato rozhodnutí učiněna – rozhodovací proces je černá skříňka, i pro jeho tvůrce. A nemusí být možné skutečně pochopit, jak trénovaný AI program dosáhl svého konkrétního rozhodnutí. Problém vzniká, když jsme podezřelí, že systém nefunguje. Pokud jsme podezřelí z algoritmických předpojatostí, je obtížné zkontrolovat a opravit je, pokud systém není schopen vysvětlit své rozhodování.

Existuje současný hlavní výzkumný zájem o Explainable AI (XAI), který má za cíl vybavit AI modely transparentností, vysvětlitelností a odpovědností, což by mělo vést k zodpovědné AI.

V Ihrem klíčovém projevu na MITEF Arab Startup Competition finálové ceremonii a konferenci jste diskutovali o Intelových AI pro sociální dobro iniciativách. Který z těchto sociálních projektů vás zaujal a proč je tak důležitý?

Stále jsem velmi nadšená z Intelových AI pro sociální dobro iniciativ, protože průlomy v AI mohou vést k transformačním změnám v tom, jak řešíme problémy.

Jeden z nich, který mě zvláště zajímá, je Wheelie, AI-poháněný vozík postavený ve spolupráci s HOOBOX Robotics. Wheelie umožňuje extrémním paraplegikům získat zpět mobilitu pomocí obličejových výrazů k řízení. Další úžasnou iniciativou je TrailGuard AI, který používá Intel AI technologii k boji proti nelegálnímu pytláctví a ochraně zvířat před vyhynutím a ztrátou druhů.

Jako součást Intelovy iniciativy pro pandemickou reakci máme mnoho probíhajících projektů s našimi partnery, kteří používají AI. Jednou z klíčových iniciativ je bezkontaktní detekce horečky nebo detekce COVID-19 pomocí rentgenografie hrudníku s Darwin AI. Pracujeme také na botách, které mohou odpovědět na dotazy a zvýšit povědomí pomocí přirozeného jazykového zpracování v regionálních jazycích.

Pro ženy, které se chtějí zapojit, existují knihy, webové stránky nebo jiné zdroje, které byste doporučily?

Existuje mnoho skvělých zdrojů online, pro všechny úrovně zkušeností a oblasti zájmu. Coursera a Udacity nabízejí vynikající online kurzy o strojovém učení a hlubokém učení, většina z nich může být zdarma auditována. MIT’s OpenCourseWare je další skvělý, bezplatný způsob, jak se učit od některých z nejlepších profesorů na světě.

Společnosti, jako je Intel, mají AI portály, které obsahují mnoho informací o AI, včetně nabízených řešení. Existuje mnoho skvělých knih o AI: základy počítačové vědy, jako je Umělé inteligence: Moderní přístup od Petera Norviga a Stuarta Russella, a moderní, filozofické knihy, jako je Homo Deus od historika Yuvala Harariho. Doporučuji také Lex Fridmanův AI podcast na skvělá rozhovory z široké škály perspektiv a odborníků z různých oborů.

Máte nějaké poslední slova pro ženy, které jsou zvědavé na AI, ale nejsou ještě připraveny skočit do toho?

AI je budoucnost a změní naši společnost – ve skutečnosti ji již změnilo. Je zásadní, aby na něm pracovali upřímní a etičtí lidé. Bez ohledu na to, zda jste v technické roli nebo na širší sociální úrovni, nyní je ideální čas se zapojit!

Děkuji vám za rozhovor, jste skutečně inspirací pro ženy po celém světě. Čtenáři, kteří chtějí dozvědět se více o softwarových řešeních v Intelu, by měli navštívit AI Software Products at Intel.

https://youtu.be/xi3Ku6rHIaY