KI-Modelle und Plattformen
Huma Abidi, Senior Director of KI-Software-Produkten bei Intel – Interview-Serie
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Huma Abidi ist Senior Director von KI-Software-Produkten bei Intel (INTC ), verantwortlich für Strategie, Roadmaps, Anforderungen, maschinelles Lernen und Analyse-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, KI-Lösungen zu erstellen. Huma kam zu Intel als Software-Ingenieurin und hat seitdem in verschiedenen Ingenieur-, Validierungs- und Management-Rollen im Bereich Compiler, Binärübersetzung und KI und Deep Learning gearbeitet. Sie ist leidenschaftlich an der Förderung der Frauenbildung interessiert und unterstützt verschiedene Organisationen auf der ganzen Welt für diese Sache und war Finalistin für den VentureBeat-Preis “Women in AI” 2019 in der Kategorie Mentorship.
Was hat Ihr Interesse an 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 Aufkommens von Deep Learning aufgrund der Verfügbarkeit von Daten, Rechenleistung und Algorithmen, ist KI jetzt von der Science-Fiction in die reale Welt umgezogen. Lösungen, die wir zuvor nur vorstellen konnten, sind jetzt erreichbar. Es ist wirklich eine aufregende Zeit!
In meiner vorherigen Position 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 KI zu enormen Branchentransformationen führen würden, die einen enormen Bedarf an Rechenleistung von Geräten bis hin zur Cloud erfordern würden, und wir schärften unser Augenmerk darauf, ein datenzentriertes Unternehmen zu werden.
Als ich mich der Herausforderung stellte, ein Team zu leiten, um KI-Software zu erstellen, die effizient auf Intel-Xeon-CPUs läuft, indem ich Deep-Learning-Frameworks wie Caffe und TensorFlow optimierte, konnten wir eine Leistungssteigerung von mehr als 200-fach aufgrund einer Kombination von Intel-Hardware- und Software-Innovationen demonstrieren.
Wir arbeiten daran, alle Kundenworkloads in verschiedenen Domänen auf Intel-Technologie zu beschleunigen.
Was können wir als Gesellschaft tun, um Frauen für KI zu gewinnen?
Es ist für mich und für Intel ein Priorität, mehr Frauen in MINT und Informatik zu gewinnen, da diverse Gruppen bessere Produkte für eine diverse Bevölkerung entwickeln werden. Es ist besonders wichtig, mehr Frauen und unterrepräsentierte Minderheiten in KI zu gewinnen, da das Fehlen von Repräsentationen zu Verzerrungen führen kann, wenn KI-Lösungen erstellt werden.
Um Frauen zu gewinnen, müssen wir besser darin werden, Mädchen und jungen Frauen zu erklären, wie KI in der Welt relevant ist und wie sie Teil der Erstellung von aufregenden und einflussreichen Lösungen sein können. Wir müssen ihnen zeigen, dass KI viele verschiedene Bereiche des Lebens umfasst und dass sie KI-Technologie in ihrem Interessengebiet verwenden können, sei es Kunst, Robotik, Datenjournalismus oder Fernsehen. Aufregende Anwendungen von KI, die sie leicht erkennen können, wie z.B. virtuelle Assistenten wie Alexa, selbstfahrende Autos, soziale Medien, wie Netflix (NFLX ) weiß, welche Filme sie sehen möchten usw.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, um Frauen zu gewinnen, ist die Repräsentation. Glücklicherweise gibt es viele weibliche Führungskräfte in KI, die als hervorragende Vorbilder dienen können, wie z.B. Fei-Fei Li, die humanzentrierte KI an der Stanford-Universität leitet, und Meredith Whittaker, die an den sozialen Auswirkungen durch das AI Now Institute an der NYU 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 Möglichkeiten, wenn Sie in KI einsteigen möchten. Es gibt zahlreiche Online-Kurse in KI, einschließlich des kostenlosen Intel Edge AI Fundamentals-Kurses. Oder Sie könnten zurück zur Schule gehen, z.B. an eines der Community Colleges im Maricopa County für einen KI-Abschluss – und für eine Karriere in KI wie Data Scientist, Data Engineer, ML/DL-Entwickler, SW-Ingenieur usw. studieren.
Wenn Sie bereits in einem Technologie-Unternehmen arbeiten, gibt es wahrscheinlich bereits KI-Teams. Sie könnten prüfen, ob Sie Teil Ihres Interesses an einem KI-Team sind.
Sie können auch an KI arbeiten, wenn Sie nicht in einem Technologie-Unternehmen arbeiten. KI ist extrem interdisziplinär, sodass Sie 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. Die Teilnahme an Online-Veranstaltungen wie Kaggle-Wettbewerben ist eine großartige Möglichkeit, an realen maschinellen Lernproblemen zu arbeiten, die interessante Datensätze beinhalten.
Die Technologie-Branche muss auch Zeit, Mühe und Geld aufwenden, um Frauen, einschließlich Frauen, die auch unterrepräsentierte ethnische Minderheiten sind, zu erreichen und zu unterstützen. Persönlich bin ich in Organisationen wie Girls Who Code und Girl Geek X engagiert, die junge Frauen verbinden und inspirieren.
Da Deep Learning und Verstärkendes Lernen kürzlich den meisten Zugang erhalten haben, welche anderen Formen des maschinellen Lernens sollten Frauen beachten?
KI und maschinelles Lernen sind noch immer im Wandel, und aufregende neue Forschungsarbeiten werden regelmäßig veröffentlicht. Einige Bereiche, auf die man sich jetzt konzentrieren sollte, 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 Verstärkendem Lernen.
- Graph-Neuronale Netze und multimodales Lernen, die Erkenntnisse durch das Lernen aus reichen Beziehungen zwischen Graphendaten gewinnen.
KI-Verzerrung ist ein großes gesellschaftliches Problem, wenn es um Verzerrungen gegenüber Frauen und Minderheiten geht. Wie können diese Probleme gelöst werden?
Wenn es um KI geht, können Verzerrungen in Trainingsmustern, menschlichen Labeln und Teams zu Diskriminierung gegenüber diversen Individuen führen, mit schwerwiegenden Konsequenzen.
Es ist entscheidend, dass Vielfalt bei jedem Schritt des Prozesses priorisiert wird. Wenn Frauen und andere Minderheiten aus der Gemeinschaft Teil der Teams sind, die diese Tools entwickeln, werden sie sich der möglichen Probleme bewusster sein.
Es ist auch wichtig, sicherzustellen, dass Führungskräfte aus verschiedenen Disziplinen wie Sozialwissenschaftlern, Ärzten, Philosophen und Menschenrechts-Experten einbezogen werden, um zu helfen, was ethisch ist und was nicht.
Können Sie das KI-Blackbox-Problem erklären und warum KI-Erklärbarkeit wichtig ist?
Bei KI werden Modelle aufgrund 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 ihre Schöpfer. Und es kann nicht möglich sein, wirklich zu verstehen, wie ein trainiertes KI-Programm zu seiner spezifischen Entscheidung gelangt ist. Ein Problem entsteht, wenn wir vermuten, dass das System nicht funktioniert. Wenn wir das System des algorithmischen Verzerrungsverdachts verdächtigen, ist es schwierig, es zu überprüfen und zu korrigieren, wenn das System seine Entscheidungsfindung nicht erklären kann.
Derzeit gibt es einen großen Forschungsschwerpunkt auf erklärbarer KI (XAI), der darauf abzielt, KI-Modellen Transparenz, Erklärbarkeit und Rechenschaftspflicht zu verleihen, was hoffentlich zu verantwortungsvoller KI führen wird.
In Ihrer Grundlagenrede während der MITEF-Arab-Startup-Wettbewerbs finalen Preisverleihungszeremonie und Konferenz diskutierten Sie Intels KI-für-Gutes-Initiativen. Welches dieser sozialen Gutes-Projekte hat Ihre Aufmerksamkeit erregt und warum ist es so wichtig?
Ich bin weiterhin sehr begeistert von all Intels KI-für-Gutes-Initiativen, da Durchbrüche in KI zu transformierenden Veränderungen in der Art und Weise führen können, wie wir Probleme lösen.
Eines, das mir besonders am Herzen liegt, 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 Intel-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 mittels Brust-Radiographie mit Darwin AI. Wir arbeiten auch an Bots, die Fragen beantworten können, um das Bewusstsein zu erhöhen, indem sie natürliche Sprachverarbeitung in regionalen Sprachen verwenden.
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 in maschinellem Lernen und Deep Learning an, die meisten davon können kostenlos geprüft werden. MITs OpenCourseWare ist eine weitere großartige, kostenlose Möglichkeit, von einigen der weltbesten Professoren zu lernen.
Unternehmen wie Intel haben KI-Portale, die eine Menge Informationen über KI enthalten, einschließlich angebotener Lösungen. Es gibt viele großartige Bücher über KI: grundlegende Computerwissenschaft-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 Vielzahl von Perspektiven und Experten aus verschiedenen Feldern bietet.
Haben Sie noch letzte Worte für Frauen, die neugierig auf KI sind, aber noch nicht bereit sind, einzusteigen?
KI ist die Zukunft und wird unsere Gesellschaft verändern – tatsächlich hat sie es bereits getan. 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 sich zu beteiligen!
Vielen Dank für das Interview, Sie sind sicherlich eine Inspiration für Frauen auf der ganzen Welt. Leser, die mehr über die Software-Lösungen bei Intel erfahren möchten, sollten KI-Software-Produkte bei Intel besuchen.
