एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
हुमा अबिदी, इंटेल में एआई सॉफ्टवेयर उत्पादों की वरिष्ठ निदेशक – साक्षात्कार श्रृंखला
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हुमा अबिदी इंटेल में एआई सॉफ्टवेयर उत्पादों की वरिष्ठ निदेशक हैं, जो रणनीति, रोडमैप, आवश्यकताओं, मशीन लर्निंग और विश्लेषण सॉफ्टवेयर उत्पादों के लिए जिम्मेदार हैं। वह दुनिया भर में विविध इंजीनियरों और प्रौद्योगिकीविदों की एक टीम का नेतृत्व करती हैं जो ग्राहकों को एआई समाधान बनाने में सक्षम बनाने वाले विश्व-स्तरीय उत्पादों को वितरित करने के लिए जिम्मेदार हैं। हुमा ने इंटेल में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में शुरुआत की और तब से कंपाइलर, बाइनरी अनुवाद, और एआई और डीप लर्निंग के क्षेत्र में विभिन्न इंजीनियरिंग, सत्यापन और प्रबंधन भूमिकाओं में काम किया है। वह महिलाओं की शिक्षा के बारे में भावुक हैं, और इस कारण के लिए दुनिया भर में कई संगठनों का समर्थन करती हैं, और 2019 में वेंचरबीट के महिला एआई पुरस्कार के लिए मेंटरशिप श्रेणी में फाइनलिस्ट थीं।
(INTC )आपको एआई में रुचि कैसे हुई?
मैंने हमेशा सोचा है कि अगर मशीनें बात कर सकती हैं, या देख सकती हैं, या मानवों के साथ बुद्धिमानी से बातचीत कर सकती हैं, तो क्या होगा। पिछले दशक में कुछ बड़े तकनीकी सफलताओं के कारण, जिनमें डीप लर्निंग की लोकप्रियता डेटा, कंप्यूट शक्ति और एल्गोरिदम की उपलब्धता के कारण बढ़ी, एआई अब विज्ञान-कथा से वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में चला गया है। हमने पहले जिन समाधानों की कल्पना की थी, वे अब हमारी पहुंच में हैं। यह वास्तव में एक रोमांचक समय है!
मेरी पिछली नौकरी में, मैं बाइनरी अनुवाद इंजीनियरिंग टीम का नेतृत्व कर रही थी, जो इंटेल हार्डवेयर प्लेटफॉर्म के लिए सॉफ्टवेयर को अनुकूलित करने पर केंद्रित थी। इंटेल में, हमने महसूस किया कि एआई में विकास उद्योग के परिवर्तन का कारण बनेगा, जिसमें डिवाइस से एज तक और क्लाउड में कंप्यूट शक्ति में भारी वृद्धि की मांग होगी, और हमने एक डेटा-केंद्रित कंपनी बनने के लिए अपना फोकस तेज किया।
एआई को वास्तविकता बनाने के लिए शक्तिशाली सॉफ्टवेयर की आवश्यकता को महसूस करते हुए, मैंने पहली चुनौती के रूप में टीम का नेतृत्व किया ताकि इंटेल ज़ेनन सीपीयू पर कुशलता से चलने वाले एआई सॉफ्टवेयर बनाया जा सके, जिसमें डीप लर्निंग फ्रेमवर्क जैसे कैफे और टेंसोरफ्लो को अनुकूलित किया जा सके। हम इंटेल हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर नवाचारों के संयोजन के कारण 200 गुना से अधिक प्रदर्शन वृद्धि का प्रदर्शन करने में सक्षम थे।
हम अपने ग्राहकों के विभिन्न डोमेन में काम करने वाले सभी वर्कलोड को इंटेल प्रौद्योगिकी पर तेजी से और बेहतर चलाने के लिए काम कर रहे हैं।
एआई में महिलाओं को आकर्षित करने के लिए हम समाज के रूप में क्या कर सकते हैं?
यह मेरे लिए और इंटेल के लिए एक प्राथमिकता है कि हम स्टेम और कंप्यूटर विज्ञान में अधिक महिलाओं को प्राप्त करें, क्योंकि विविध समूह बेहतर उत्पाद बनाएंगे जो विविध आबादी के लिए उपयुक्त होंगे। एआई में महिलाओं और अल्पसंख्यकों को प्राप्त करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि प्रतिनिधित्व की कमी एआई समाधान बनाने के दौरान पूर्वाग्रह का कारण बन सकती है।
महिलाओं को आकर्षित करने के लिए, हमें लड़कियों और युवा महिलाओं को यह समझाने का बेहतर काम करने की आवश्यकता है कि एआई दुनिया में कैसे प्रासंगिक है, और वे रोमांचक और प्रभावशाली समाधान बनाने में कैसे भाग ले सकती हैं। हमें उन्हें दिखाने की आवश्यकता है कि एआई कई क्षेत्रों में फैला हुआ है, और वे अपने रुचि के क्षेत्र में एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग कर सकती हैं, चाहे वह कला हो, रोबोटिक्स हो, डेटा पत्रकारिता हो, या टेलीविजन हो। एआई के रोमांचक अनुप्रयोग जो प्रभाव डाल सकते हैं जैसे कि वर्चुअल सहायक जैसे एलेक्सा, स्व-ड्राइविंग कारें, सोशल मीडिया, नेटफ्लिक्स जो जानता है कि वे कौन सी फिल्में देखना चाहते हैं, आदि।
(NFLX )महिलाओं को आकर्षित करने का एक और महत्वपूर्ण हिस्सा प्रतिनिधित्व है।幸न, एआई में कई महिला नेता हैं जो उत्कृष्ट भूमिका मॉडल के रूप में काम कर सकती हैं, जिनमें फेई-फेई ली शामिल हैं, जो स्टैनफोर्ड में मानव-केंद्रित एआई का नेतृत्व कर रही हैं, और मेरेडिथ व्हिटेकर, जो एनवाईयू में एआई नाउ इंस्टीट्यूट में सामाजिक प्रभावों पर काम कर रही हैं।
हमें मिलकर समावेशी व्यवसायिक प्रथाओं को अपनाने और प्रौद्योगिकी कौशल को महिलाओं और अल्पसंख्यकों तक बढ़ाने की आवश्यकता है। इंटेल में, हमारा 2030 का लक्ष्य तकनीकी भूमिकाओं में महिलाओं को 40% तक बढ़ाना है, और हमें यह केवल अन्य कंपनियों, संस्थानों और समुदायों के साथ काम करके हासिल कर सकते हैं।
महिलाएं उद्योग में कैसे प्रवेश कर सकती हैं?
एआई में प्रवेश करने के लिए कई विकल्प हैं। एआई में कई ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं, जिनमें इंटेल एज एआई फंडामेंटल्स पाठ्यक्रम शामिल है। या आप वापस स्कूल जा सकते हैं, उदाहरण के लिए, मारिकोपा काउंटी के सामुदायिक कॉलेज में एआई एसोसिएट डिग्री के लिए – और डेटा वैज्ञानिक, डेटा इंजीनियर, एमएल/डीएल डेवलपर, एसडब्ल्यू इंजीनियर आदि जैसे करियर में अध्ययन करें।
यदि आप पहले से ही एक प्रौद्योगिकी कंपनी में काम करते हैं, तो संभवतः पहले से ही एआई टीमें हैं। आप देख सकते हैं कि क्या आपके पास एक एआई टीम में समय बिताने का विकल्प है जिसमें आप रुचि रखते हैं।
आप एक प्रौद्योगिकी कंपनी में काम किए बिना भी एआई पर काम कर सकते हैं। एआई अत्यधिक अंतरविषयक है, इसलिए आप लगभग किसी भी डोमेन में एआई को लागू कर सकते हैं जिसमें आप शामिल हैं। जैसा कि एआई फ्रेमवर्क और टूल्स विकसित होते हैं और अधिक उपयोगकर्ता-मित्री बनते हैं, यह विभिन्न सेटिंग्स में एआई का उपयोग करना आसान हो जाता है। कागले प्रतियोगिताओं जैसे ऑनलाइन आयोजन में शामिल होना वास्तविक दुनिया की मशीन लर्निंग समस्याओं पर काम करने का एक शानदार तरीका है जो आपको दिलचस्प लगता है।
प्रौद्योगिकी उद्योग को भी समय, प्रयास और पैसा लगाने की आवश्यकता है ताकि वह महिलाओं तक पहुंच सके और उनका समर्थन कर सके, जिनमें महिलाएं भी शामिल हैं जो अल्पसंख्यक जातीय अल्पसंख्यक हैं। व्यक्तिगत रूप से, मैं गर्ल्स व्हो कोड और गर्ल जीक जैसे संगठनों में शामिल हूं, जो युवा महिलाओं को जोड़ते हैं और प्रेरित करते हैं।
गहरे शिक्षण और सुदृढ़ शिक्षण को हाल ही में सबसे अधिक ध्यान मिला है, तो महिलाओं को किन अन्य रूपों की मशीन लर्निंग पर ध्यान देना चाहिए?
एआई और मशीन लर्निंग अभी भी विकसित हो रहे हैं, और नए शोध पत्र नियमित रूप से प्रकाशित किए जा रहे हैं। कुछ क्षेत्र जिन पर अभी ध्यान केंद्रित किया जा रहा है उनमें शामिल हैं:
- क्लासिकल एमएल तकनीकें जो अभी भी महत्वपूर्ण हैं और व्यापक रूप से उपयोग की जाती हैं।
- जिम्मेदार/व्याख्यात्मक एआई, जो एआई जीवन चक्र का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गया है और गहरे शिक्षण और सुदृढ़ शिक्षण के तैनाती बिंदु से।
- ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और मल्टी-मॉडल लर्निंग जो समृद्ध संबंध जानकारी के बीच ग्राफ डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं।
एआई पूर्वाग्रह एक बड़ा सामाजिक मुद्दा है जब यह महिलाओं और अल्पसंख्यकों के प्रति पूर्वाग्रह की बात आती है। इन मुद्दों को हल करने के लिए कुछ तरीके क्या हैं?
जब एआई की बात आती है, तो प्रशिक्षण नमूनों, मानव लेबलर और टीमों में पूर्वाग्रह विविध व्यक्तियों के खिलाफ भेदभावपूर्ण हो सकते हैं, जिसके गंभीर परिणाम हो सकते हैं।
यह महत्वपूर्ण है कि प्रक्रिया के हर चरण में विविधता को प्राथमिकता दी जाए। यदि महिलाएं और अन्य अल्पसंख्यक समुदाय के लोग इन टूल्स को विकसित करने वाली टीमों का हिस्सा हैं, तो वे अधिक जागरूक होंगे कि क्या गलत हो सकता है।
यह भी महत्वपूर्ण है कि हम विभिन्न अनुशासनों के नेताओं को शामिल करें, जैसे कि सामाजिक वैज्ञानिक, डॉक्टर, दार्शनिक और मानवाधिकार विशेषज्ञ, जो यह परिभाषित करने में मदद कर सकते हैं कि क्या नैतिक है और क्या नहीं।
आप एआई ब्लैकबॉक्स समस्या को समझा सकते हैं, और एआई व्याख्या क्यों महत्वपूर्ण है?
एआई में, मॉडलों को निर्णय लेने से पहले बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। अधिकांश एआई प्रणालियों में, हम नहीं जानते कि ये निर्णय कैसे लिए गए – निर्णय लेने की प्रक्रिया एक ब्लैक बॉक्स है, यहां तक कि इसके निर्माताओं के लिए भी। और यह संभव नहीं हो सकता है कि एक प्रशिक्षित एआई प्रोग्राम कैसे अपने विशिष्ट निर्णय पर पहुंचा। एक समस्या तब उत्पन्न होती है जब हम संदेह करते हैं कि प्रणाली ठीक से काम नहीं कर रही है। यदि हम प्रणाली को एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह के लिए जांचते हैं और ठीक करते हैं, तो यह जांच करना और ठीक करना मुश्किल हो सकता है यदि प्रणाली अपने निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझाने में सक्षम नहीं है।
वर्तमान में एक्सप्लेनेबल एआई (एक्सएआई) पर एक प्रमुख अनुसंधान फोकस है जो एआई मॉडलों को पारदर्शिता, व्याख्या और जवाबदेही से लैस करने का इरादा रखता है, जो जिम्मेदार एआई की ओर ले जाने की संभावना है।
आपके माइटेक अरब स्टार्टअप प्रतियोगिता के फाइनल पुरस्कार समारोह और सम्मेलन में अपने मुख्य भाषण में आपने इंटेल की एआई फॉर सोशल गुड पहल के बारे में चर्चा की। इन सोशल गुड परियोजनाओं में से कौन सी आपको सबसे ज्यादा आकर्षित करती है और क्यों यह इतनी महत्वपूर्ण है?
मैं इंटेल की सभी एआई फॉर सोशल गुड पहल के बारे में बहुत उत्साहित हूं, क्योंकि एआई में सफलता समस्या समाधान के तरीके में परिवर्तनकारी परिवर्तन ला सकती है।
मुझे जो विशेष रूप से पसंद है वह व्हीली है, जो एचओओबॉक्स रोबोटिक्स के साथ साझेदारी में विकसित एक एआई-संचालित व्हीलचेयर है। व्हीली चरम पराप्लेजिक्स को चेहरे के भावों का उपयोग करके व्हीलचेयर चलाने की अनुमति देता है। एक और अद्भुत पहल है ट्रेलगार्ड एआई, जो अवैध शिकार के खिलाफ लड़ने और जानवरों को विलुप्त होने और प्रजातियों के नुकसान से बचाने के लिए इंटेल एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करता है।
इंटेल की महामारी प्रतिक्रिया पहल के हिस्से के रूप में, हमारे पास कई चल रहे परियोजनाएं हैं जिनमें हमारे भागीदारों के साथ एआई का उपयोग किया जा रहा है। एक प्रमुख पहल संपर्क रहित बुखार का पता लगाना या कोविड -19 का पता लगाना है जो डार्विन एआई के साथ छाती के एक्स-रे के माध्यम से किया जा सकता है। हम उन बॉट्स पर भी काम कर रहे हैं जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके क्षेत्रीय भाषाओं में प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं और जागरूकता बढ़ा सकते हैं।
जो महिलाएं शामिल होने में रुचि रखती हैं, क्या कोई पुस्तकें, वेबसाइट या अन्य संसाधन हैं जिन्हें आप अनुशंसा करेंगी?
विभिन्न अनुभव स्तरों और रुचि के क्षेत्रों के लिए ऑनलाइन कई उत्कृष्ट संसाधन हैं। कोर्सेरा और यूडेसिटी मशीन लर्निंग और गहरे शिक्षण पर उत्कृष्ट ऑनलाइन पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, जिनमें से अधिकांश को नि:शुल्क ऑडिट किया जा सकता है। एमआईटी का ओपनकोर्सवेयर भी एक उत्कृष्ट, नि:शुल्क तरीका है जिससे आप दुनिया के कुछ सर्वश्रेष्ठ प्रोफेसरों से सीख सकते हैं।
इंटेल जैसी कंपनियों के पास एआई पोर्टल हैं जो एआई के बारे में जानकारी से भरे हुए हैं, जिनमें प्रस्तावित समाधान शामिल हैं। एआई पर कई उत्कृष्ट पुस्तकें हैं: पीटर नोर्विग और स्टुअर्ट रसेल द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ए मॉडर्न अप्रोच जैसे संस्थापक कंप्यूटर विज्ञान ग्रंथ, और युवाल नोआ हारारी द्वारा होमो ड्यूस जैसी आधुनिक, दार्शनिक पुस्तकें। मैं लेक्स फ्रिडमैन के एआई पॉडकास्ट की भी अनुशंसा करूंगा, जिसमें विभिन्न क्षेत्रों के विशेषज्ञों से बातचीत होती है।
एआई के बारे में जिज्ञासु लेकिन अभी तक शामिल नहीं होने वाली महिलाओं के लिए आपके कुछ अंतिम शब्द क्या हैं?
एआई भविष्य है, और यह हमारे समाज को बदल देगा – वास्तव में, यह पहले से ही ऐसा कर रहा है। यह आवश्यक है कि हमें ईमानदार, नैतिक लोगों की आवश्यकता है जो इसके साथ काम कर रहे हैं। चाहे वह एक तकनीकी भूमिका में, या एक व्यापक सामाजिक स्तर पर, अब शामिल होने का एक उत्कृष्ट समय है!
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, आप विश्व भर की महिलाओं के लिए प्रेरणा का स्रोत हैं। इंटेल में सॉफ्टवेयर समाधान के बारे में अधिक जानने के इच्छुक पाठकों को इंटेल में एआई सॉफ्टवेयर उत्पादों पर जाना चाहिए।
