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Huma Abidi, Directora Senior de Productos de Software de Inteligencia Artificial en Intel – Serie de Entrevistas

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Huma Abidi, Directora Senior de Productos de Software de Inteligencia Artificial en Intel – Serie de Entrevistas

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Huma Abidi es Directora Senior de Productos de Software de Inteligencia Artificial en Intel, responsable de la estrategia, hojas de ruta, requisitos, productos de software de aprendizaje automático y análisis. Lidera un equipo globalmente diverso de ingenieros y tecnólogos responsables de entregar productos de clase mundial que permiten a los clientes crear soluciones de inteligencia artificial. Huma se unió a Intel como ingeniera de software y desde entonces ha trabajado en una variedad de roles de ingeniería, validación y gestión en el área de compiladores, traducción binaria y aprendizaje automático y deep learning. Está apasionada por la educación de las mujeres, apoyando varias organizaciones en todo el mundo para esta causa, y fue finalista del premio Women in AI de VentureBeat en 2019 en la categoría de mentoría.

¿Qué despertó inicialmente su interés en la inteligencia artificial?

Siempre me ha interesado imaginar qué podría suceder si las máquinas pudieran hablar, ver o interactuar de manera inteligente con los humanos. Debido a algunos grandes avances técnicos en la última década, incluyendo el aprendizaje profundo que ganó popularidad debido a la disponibilidad de datos, potencia de cómputo y algoritmos, la inteligencia artificial ha pasado de la ciencia ficción a aplicaciones del mundo real. Las soluciones que imaginamos anteriormente ahora están al alcance. ¡Es realmente un momento emocionante!

En mi trabajo anterior, estaba liderando un equipo de ingeniería de traducción binaria, centrado en optimizar el software para las plataformas de hardware de Intel. En Intel, reconocimos que los desarrollos en inteligencia artificial conducirían a enormes transformaciones industriales, exigiendo un crecimiento tremendo en la potencia de cómputo desde los dispositivos hasta el borde y la nube, y nos centramos en convertirnos en una empresa centrada en los datos.

Al darse cuenta de la necesidad de un software poderoso para hacer que la inteligencia artificial sea una realidad, el primer desafío que asumí fue liderar al equipo para crear software de inteligencia artificial para ejecutarse de manera eficiente en los procesadores Intel Xeon, optimizando marcos de aprendizaje profundo como Caffe y TensorFlow. Podimos demostrar aumentos de rendimiento de más de 200 veces debido a una combinación de innovaciones de hardware y software de Intel.

Estamos trabajando para hacer que todas las cargas de trabajo de nuestros clientes en varios dominios se ejecuten más rápido y mejor en la tecnología de Intel.

 

¿Qué podemos hacer como sociedad para atraer a las mujeres a la inteligencia artificial?

Es una prioridad para mí y para Intel aumentar el número de mujeres en STEM y ciencias de la computación en general, porque los grupos diversos construirán mejores productos para una población diversa. Es especialmente importante aumentar el número de mujeres y minorías subrepresentadas en la inteligencia artificial, debido a los posibles sesgos que la falta de representación puede causar al crear soluciones de inteligencia artificial.

Para atraer a las mujeres, debemos hacer un mejor trabajo explicando a las niñas y jóvenes cómo la inteligencia artificial es relevante en el mundo y cómo pueden ser parte de la creación de soluciones emocionantes e impactantes. Debemos mostrarles que la inteligencia artificial abarca muchas áreas diferentes de la vida y que pueden utilizar la tecnología de inteligencia artificial en su dominio de interés, ya sea arte, robótica, periodismo de datos o televisión. Aplicaciones emocionantes de la inteligencia artificial que pueden ver fácilmente haciendo un impacto, por ejemplo, asistentes virtuales como Alexa, coches autónomos, redes sociales, cómo Netflix sabe qué películas quieren ver, etc.

Otra parte clave para atraer a las mujeres es la representación. Afortunadamente, hay muchas mujeres líderes en inteligencia artificial que pueden servir como excelentes modelos a seguir, incluyendo a Fei-Fei Li, que lidera la inteligencia artificial centrada en humanos en Stanford, y Meredith Whittaker, que trabaja en las implicaciones sociales a través del Instituto AI Now en NYU.

Debemos trabajar juntos para adoptar prácticas comerciales inclusivas y ampliar el acceso a las habilidades tecnológicas para las mujeres y las minorías subrepresentadas. En Intel, nuestro objetivo para 2030 es aumentar el número de mujeres en roles técnicos al 40% y solo podemos lograrlo trabajando con otras empresas, institutos y comunidades.

 

¿Cómo pueden las mujeres romper con la industria?

Hay varias opciones si deseas entrar en la inteligencia artificial específicamente. Hay numerosos cursos en línea sobre inteligencia artificial, incluyendo el curso Intel Edge AI Fundamentals de UDACITY. O podrías regresar a la escuela, por ejemplo, en uno de los colegios comunitarios del condado de Maricopa para obtener un título asociado en inteligencia artificial – y estudiar para una carrera en inteligencia artificial, por ejemplo, científico de datos, ingeniero de datos, desarrollador de aprendizaje automático y deep learning, ingeniero de software, etc.

Si ya trabajas en una empresa de tecnología, es probable que ya haya equipos de inteligencia artificial. Podrías explorar la opción de pasar parte de tu tiempo en un equipo de inteligencia artificial que te interese.

También puedes trabajar en inteligencia artificial si no trabajas en una empresa de tecnología. La inteligencia artificial es extremadamente interdisciplinaria, por lo que puedes aplicar la inteligencia artificial en casi cualquier dominio en el que estés involucrada. A medida que los marcos y herramientas de inteligencia artificial evolucionan y se vuelven más fáciles de usar, se vuelve más fácil utilizar la inteligencia artificial en diferentes entornos. Unirte a eventos en línea como las competencias de Kaggle es una excelente manera de trabajar en problemas de aprendizaje automático del mundo real que involucran conjuntos de datos que te interesen.

La industria tecnológica también debe invertir tiempo, esfuerzo y dinero para llegar y apoyar a las mujeres, incluyendo a las mujeres que también son minorías subrepresentadas. En lo personal, estoy involucrada en organizaciones como Girls Who Code y Girl Geek X, que conectan e inspiran a las jóvenes.

 

Con el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo ganando la mayor tracción recientemente, ¿qué otras formas de aprendizaje automático deben prestar atención las mujeres?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático aún están evolucionando, y se publican papers de investigación emocionantes con regularidad. Algunas áreas en las que centrarse ahora incluyen:

  1. Técnicas de aprendizaje automático clásico que siguen siendo importantes y se utilizan ampliamente.
  2. Inteligencia artificial responsable y explicable, que se ha convertido en una parte crítica del ciclo de vida de la inteligencia artificial y desde el punto de vista de la implementación del aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo.
  3. Redes neuronales de grafos y aprendizaje multimodal que obtienen información al aprender de la rica información de relación entre los datos del grafo.

 

El sesgo de la inteligencia artificial es un gran problema social cuando se trata de sesgo hacia las mujeres y las minorías. ¿Qué formas hay de solucionar estos problemas?

Cuando se trata de inteligencia artificial, los sesgos en las muestras de entrenamiento, los etiquetadores humanos y los equipos pueden ser compuestos para discriminar a los individuos diversos, con consecuencias graves.

Es fundamental que la diversidad sea priorizada en cada paso del proceso. Si las mujeres y otras minorías de la comunidad son parte de los equipos que desarrollan estas herramientas, serán más conscientes de lo que puede salir mal.

También es importante asegurarse de incluir a líderes de múltiples disciplinas, como científicos sociales, médicos, filósofos y expertos en derechos humanos, para ayudar a definir qué es ético y qué no.

 

¿Puede explicar el problema de la caja negra de la inteligencia artificial, y por qué la explicabilidad de la inteligencia artificial es importante?

En la inteligencia artificial, los modelos se entrenan con grandes cantidades de datos antes de tomar decisiones. En la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, no sabemos cómo se tomaron estas decisiones — el proceso de toma de decisiones es una caja negra, incluso para sus creadores. Y puede que no sea posible entender realmente cómo un programa de inteligencia artificial entrenado llega a su decisión específica. Un problema surge cuando sospechamos que el sistema no está funcionando. Si sospechamos que el sistema tiene sesgos algorítmicos, es difícil comprobar y corregirlos si el sistema no puede explicar su proceso de toma de decisiones.

Actualmente, hay un enfoque de investigación importante en la inteligencia artificial explicable (XAI) que pretende equipar a los modelos de inteligencia artificial con transparencia, explicabilidad y responsabilidad, lo que esperamos que conduzca a una inteligencia artificial responsable.

 

En su discurso de apertura durante la competencia de startups árabes de MITEF y la ceremonia de entrega de premios y conferencia, discutió las iniciativas de Intel de inteligencia artificial para el bien social. ¿Cuál de estos proyectos de bien social ha llamado su atención y por qué es tan importante?

Sigo estando muy emocionada con todas las iniciativas de Intel de inteligencia artificial para el bien social, porque los avances en inteligencia artificial pueden conducir a cambios transformadores en la forma en que abordamos la resolución de problemas.

Una que me preocupa especialmente es la Wheelie, una silla de ruedas impulsada por inteligencia artificial construida en asociación con HOOBOX Robotics. La Wheelie permite a los parapléjicos extremos recuperar la movilidad utilizando expresiones faciales para conducir. Otra iniciativa increíble es TrailGuard AI, que utiliza la tecnología de inteligencia artificial de Intel para luchar contra la caza furtiva ilegal y proteger a los animales de la extinción y la pérdida de especies.

Como parte de la iniciativa de respuesta a la pandemia de Intel, tenemos muchos proyectos en curso con nuestros socios que utilizan inteligencia artificial. Una de las iniciativas clave es la detección de fiebre sin contacto o la detección de COVID-19 a través de radiografía de pecho con Darwin AI. También estamos trabajando en bots que pueden responder a preguntas para aumentar la conciencia utilizando el procesamiento de lenguaje natural en lenguas regionales.

 

Para las mujeres que están interesadas en participar, ¿hay libros, sitios web u otros recursos que recomendaría?

Hay muchos recursos excelentes en línea, para todos los niveles de experiencia y áreas de interés. Coursera y Udacity ofrecen excelentes cursos en línea sobre aprendizaje automático y deep learning, la mayoría de los cuales se pueden auditar de forma gratuita. El OpenCourseWare de MIT es otra excelente forma gratuita de aprender de algunos de los mejores profesores del mundo.

Empresas como Intel tienen portales de inteligencia artificial que contienen mucha información sobre inteligencia artificial, incluyendo soluciones ofrecidas. Hay muchos excelentes libros sobre inteligencia artificial: textos fundamentales de ciencias de la computación como Inteligencia artificial: un enfoque moderno de Peter Norvig y Stuart Russell, y libros modernos y filosóficos como Homo Deus del historiador Yuval Harari. También recomendaría el podcast de inteligencia artificial de Lex Fridman sobre excelentes conversaciones desde una amplia gama de perspectivas y expertos de diferentes campos.

 

¿Tiene alguna última palabra para las mujeres que están curiosas sobre la inteligencia artificial pero aún no están listas para dar el salto?

La inteligencia artificial es el futuro y cambiará nuestra sociedad — de hecho, ya lo ha hecho. Es esencial que tengamos personas honestas y éticas trabajando en ella. Ya sea en un rol técnico o a un nivel social más amplio, ahora es el momento perfecto para involucrarse.

Gracias por la entrevista, usted es ciertamente una inspiración para las mujeres de todo el mundo. Los lectores que deseen obtener más información sobre las soluciones de software en Intel deben visitar Productos de Software de Inteligencia Artificial en Intel.

https://youtu.be/xi3Ku6rHIaY

Antoine es un líder visionario y socio fundador de Unite.AI, impulsado por una pasión inquebrantable por dar forma y promover el futuro de la IA y la robótica. Un empresario serial, cree que la IA será tan disruptiva para la sociedad como la electricidad, y a menudo se le escucha hablando con entusiasmo sobre el potencial de las tecnologías disruptivas y la AGI. Como un futurista, está dedicado a explorar cómo estas innovaciones darán forma a nuestro mundo. Además, es el fundador de Securities.io, una plataforma enfocada en invertir en tecnologías de vanguardia que están redefiniendo el futuro y remodelando sectores enteros.