Künstliche Intelligenz
Huma Abidi, Senior Director of AI Software Products at Intel – Interview Series
Huma Abidi ist Senior Director von AI Software Products at Intel, verantwortlich für Strategie, Roadmaps, Anforderungen, maschinelles Lernen und Analytics-Software-Produkte. Sie leitet ein weltweit diverses Team von Ingenieuren und Technologen, die für die Lieferung von weltklasse-Produkten verantwortlich sind, die es Kunden ermöglichen, AI-Lösungen zu erstellen. Huma trat Intel als Software-Ingenieurin bei und hat seitdem in verschiedenen Ingenieur-, Validierungs- und Management-Rollen im Bereich Compilern, Binärübersetzung und künstlicher Intelligenz und Deep Learning gearbeitet. Sie ist leidenschaftlich an der Frauenbildung interessiert und unterstützt mehrere Organisationen auf der ganzen Welt für diese Sache und war Finalistin für den VentureBeat-Preis 2019 für Frauen in der KI in der Kategorie Mentorship.
Was hat Ihr Interesse an der KI initially geweckt?
Ich habe es immer interessant gefunden, mir vorzustellen, was passieren könnte, wenn Maschinen sprechen, sehen oder intelligent mit Menschen interagieren könnten. Aufgrund einiger großer technischer Durchbrüche in den letzten zehn Jahren, einschließlich des Deep Learnings, das aufgrund der Verfügbarkeit von Daten, Rechenleistung und Algorithmen an Popularität gewonnen hat, ist die KI jetzt von der Science-Fiction zu realen Anwendungen übergegangen. Lösungen, die wir zuvor uns vorgestellt haben, sind jetzt in Reichweite. Es ist wirklich eine aufregende Zeit!
In meinem vorherigen Job leitete ich ein Team für Binärübersetzung, das sich auf die Optimierung von Software für Intel-Hardware-Plattformen konzentrierte. Bei Intel erkannten wir, dass die Entwicklungen in der KI zu enormen Branchentransformationen führen würden, die ein enormes Wachstum an Rechenleistung von Geräten bis hin zu Edge und Cloud erfordern, und wir konzentrierten uns darauf, ein datenzentriertes Unternehmen zu werden.
Als ich erkannte, dass leistungsstarke Software erforderlich war, um die KI Realität werden zu lassen, nahm ich die Herausforderung an, das Team zu leiten, um KI-Software zu erstellen, die effizient auf Intel Xeon-CPUs läuft, indem Deep-Learning-Frameworks wie Caffe und TensorFlow optimiert werden. Wir konnten eine mehr als 200-fache Leistungssteigerung aufgrund einer Kombination von Intel-Hardware- und Software-Innovationen demonstrieren.
Wir arbeiten daran, alle Kunden-Workloads in verschiedenen Domänen auf Intel-Technologie zu beschleunigen und zu verbessern.
Was können wir als Gesellschaft tun, um Frauen für die KI zu gewinnen?
Es ist für mich und für Intel eine Priorität, mehr Frauen in MINT und Informatik im Allgemeinen zu gewinnen, da diverse Gruppen bessere Produkte für eine diverse Bevölkerung entwickeln. Es ist besonders wichtig, mehr Frauen und unterrepräsentierte Minderheiten in der KI zu gewinnen, da fehlende Repräsentation zu potenziellen Vorurteilen führen kann, wenn KI-Lösungen erstellt werden.
Um Frauen zu gewinnen, müssen wir besser darin werden, Mädchen und jungen Frauen zu erklären, wie die KI in der Welt relevant ist und wie sie Teil der Erstellung von spannenden und einflussreichen Lösungen sein können. Wir müssen ihnen zeigen, dass die KI viele verschiedene Bereiche des Lebens umfasst und dass sie KI-Technologie in ihrem Interessengebiet verwenden können, sei es Kunst, Robotik, Datenjournalismus oder Fernsehen. Spannende Anwendungen der KI, die sie leicht sehen können, wie z.B. virtuelle Assistenten wie Alexa, selbstfahrende Autos, soziale Medien, wie Netflix weiß, welche Filme sie sehen möchten usw.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, um Frauen zu gewinnen, ist die Repräsentation. Glücklicherweise gibt es viele Frauen in Führungspositionen in der KI, die als hervorragende Vorbilder dienen können, wie z.B. Fei-Fei Li, die an der Stanford-Universität humanzentrierte KI leitet, und Meredith Whittaker, die an der NYU am AI Now Institute arbeitet.
Wir müssen zusammenarbeiten, um inklusive Geschäftspraktiken zu übernehmen und den Zugang zu Technologie-Fähigkeiten für Frauen und unterrepräsentierte Minderheiten zu erweitern. Bei Intel ist unser Ziel für 2030, den Anteil von Frauen in technischen Rollen auf 40% zu erhöhen, und wir können dies nur erreichen, indem wir mit anderen Unternehmen, Instituten und Gemeinschaften zusammenarbeiten.
Wie können Frauen am besten in die Branche einsteigen?
Es gibt einige Optionen, wenn Sie in die KI einsteigen möchten. Es gibt zahlreiche Online-Kurse zur KI, einschließlich des kostenlosen Intel Edge AI Fundamentals-Kurses von UDACITY. Oder Sie könnten zurück zur Schule gehen, z.B. an eines der Community Colleges von Maricopa County, um einen AI-Associate-Abschluss zu erwerben und für eine Karriere in der KI zu studieren, z.B. als Data Scientist, Data Engineer, ML/DL-Entwickler, SW-Ingenieur usw.
Wenn Sie bereits in einem Tech-Unternehmen arbeiten, gibt es wahrscheinlich bereits KI-Teams. Sie könnten prüfen, ob es eine Möglichkeit gibt, Teil eines KI-Teams zu werden, das Sie interessiert.
Sie können auch an der KI arbeiten, ohne in einem Tech-Unternehmen zu arbeiten. Die KI ist extrem interdisziplinär, sodass Sie die KI auf fast jedes Gebiet anwenden können, in dem Sie tätig sind. Da KI-Frameworks und -Tools evolvieren und benutzerfreundlicher werden, wird es einfacher, KI in verschiedenen Umgebungen zu verwenden. Der Beitritt zu Online-Veranstaltungen wie Kaggle-Wettbewerben ist eine großartige Möglichkeit, an realen maschinellen Lernproblemen zu arbeiten, die Datensätze umfassen, die Sie interessant finden.
Die Tech-Branche muss auch Zeit, Mühe und Geld aufwenden, um Frauen zu erreichen und zu unterstützen, einschließlich Frauen, die auch unterrepräsentierte ethnische Minderheiten sind. Persönlich bin ich in Organisationen wie Girls Who Code und Girl Geek X engagiert, die junge Frauen verbinden und inspirieren.
Mit Deep Learning und Reinforcement Learning, die kürzlich die meiste Aufmerksamkeit erhalten haben, welche anderen Formen des maschinellen Lernens sollten Frauen beachten?
Die KI und das maschinelle Lernen entwickeln sich noch, und es werden regelmäßig spannende neue Forschungsarbeiten veröffentlicht. Einige Bereiche, auf die Sie sich konzentrieren sollten, sind:
- Klassische ML-Techniken, die immer noch wichtig und weit verbreitet sind.
- Verantwortungsvolle/Erklärbare KI, die ein kritischer Teil des KI-Lebenszyklus ist und aus der Sicht der Bereitstellung von Deep Learning und Reinforcement Learning.
- Graph-Neuronale Netze und multimodales Lernen, das Erkenntnisse durch das Lernen aus reichhaltigen Beziehungsinformationen in Graphendaten gewinnt.
Die KI-Voreingenommenheit ist ein großes gesellschaftliches Problem, wenn es um Voreingenommenheit gegenüber Frauen und Minderheiten geht. Welche Lösungen gibt es für diese Probleme?
Wenn es um die KI geht, können Voreingenommenheiten in Trainingsmustern, menschlichen Labeln und Teams zu Diskriminierung gegenüber diversen Individuen führen, mit schwerwiegenden Konsequenzen.
Es ist entscheidend, dass die Vielfalt bei jedem Schritt des Prozesses priorisiert wird. Wenn Frauen und andere Minderheiten aus der Gemeinschaft Teil der Entwicklung dieser Tools sind, werden sie sich der potenziellen Probleme bewusster sein.
Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass Führungskräfte aus verschiedenen Disziplinen wie Sozialwissenschaftlern, Ärzten, Philosophen und Menschenrechtsexperten einbezogen werden, um zu helfen, zu definieren, was ethisch ist und was nicht.
Können Sie das KI-Blackbox-Problem erklären und warum die KI-Erklärbarkeit wichtig ist?
Bei der KI werden Modelle auf Basis von großen Mengen an Daten trainiert, bevor sie Entscheidungen treffen. In den meisten KI-Systemen wissen wir nicht, wie diese Entscheidungen getroffen wurden – der Entscheidungsprozess ist eine Blackbox, sogar für die Ersteller. Und es kann nicht möglich sein, wirklich zu verstehen, wie ein trainiertes KI-Programm zu seiner spezifischen Entscheidung gelangt. Ein Problem entsteht, wenn wir vermuten, dass das System nicht funktioniert. Wenn wir vermuten, dass das System algorithmische Voreingenommenheiten aufweist, ist es schwierig, diese zu überprüfen und zu korrigieren, wenn das System seine Entscheidungsfindung nicht erklären kann.
Es gibt derzeit einen großen Forschungsschwerpunkt auf erklärbarer KI (XAI), die darauf abzielt, KI-Modellen Transparenz, Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht zu verleihen, was hoffentlich zu verantwortungsvoller KI führen wird.
In Ihrer Grundsatzerklärung während der MITEF Arab Startup Competition finalen Preisverleihung und Konferenz diskutierten Sie Intels KI für soziales Wohl-Initiativen. Welches dieser sozialen Wohl-Projekte hat Ihre Aufmerksamkeit erregt und warum ist es so wichtig?
Ich bin weiterhin sehr aufgeregt über alle Intels KI für soziales Wohl-Initiativen, da Durchbrüche in der KI zu transformativen Veränderungen in der Art und Weise führen können, wie wir Probleme lösen.
Eines, das ich besonders schätze, ist das Wheelie, ein KI-gesteuerter Rollstuhl, der in Partnerschaft mit HOOBOX Robotics entwickelt wurde. Der Wheelie ermöglicht es extremen Querschnittsgelähmten, ihre Mobilität wiederzuerlangen, indem sie Gesichtsausdrücke verwenden, um zu fahren. Eine weitere großartige Initiative ist TrailGuard AI, das Intels KI-Technologie verwendet, um illegale Wilderei zu bekämpfen und Tiere vor dem Aussterben und dem Verlust von Arten zu schützen.
Im Rahmen von Intels Pandemie-Reaktionsinitiative haben wir viele laufende Projekte mit unseren Partnern, die KI verwenden. Eine wichtige Initiative ist die kontaktlose Fiebererkennung oder die COVID-19-Erkennung durch Brust-Radiographie mit Darwin AI. Wir arbeiten auch an Bots, die Anfragen beantworten können, um das Bewusstsein zu erhöhen, indem sie die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung in regionalen Sprachen nutzen.
Für Frauen, die sich beteiligen möchten, gibt es Bücher, Websites oder andere Ressourcen, die Sie empfehlen würden?
Es gibt viele großartige Ressourcen online, für alle Erfahrungsstufen und Interessengebiete. Coursera und Udacity bieten hervorragende Online-Kurse zu maschinellem Lernen und Deep Learning an, die meisten davon können kostenlos auditiert werden. Das OpenCourseWare von MIT ist eine weitere großartige, kostenlose Möglichkeit, von einigen der besten Professoren der Welt zu lernen.
Unternehmen wie Intel haben KI-Portale, die viele Informationen über KI enthalten, einschließlich angebotener Lösungen. Es gibt viele großartige Bücher über KI: grundlegende Informatik-Texte wie “Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz” von Peter Norvig und Stuart Russell und moderne, philosophische Bücher wie “Homo Deus” von Historiker Yuval Harari. Ich würde auch Lex Fridmans KI-Podcast empfehlen, der großartige Gespräche aus einer breiten Palette von Perspektiven und Experten aus verschiedenen Feldern bietet.
Haben Sie ein letztes Wort für Frauen, die an der KI interessiert sind, aber noch nicht bereit sind, einzusteigen?
Die KI ist die Zukunft und wird unsere Gesellschaft verändern – tatsächlich hat sie das bereits. Es ist entscheidend, dass wir ehrliche, ethische Menschen an der Arbeit sind. Ob in einer technischen Rolle oder auf einer breiteren sozialen Ebene, jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, um einzusteigen!
Vielen Dank für das Interview, Sie sind sicherlich eine Inspiration für Frauen auf der ganzen Welt. Leser, die mehr über die Software-Lösungen von Intel erfahren möchten, sollten AI Software Products at Intel besuchen.
