Lama Nachman, Intel félagi og forstöðumaður Anticipatory Computing Lab – Viðtalsröð

Lama Nachman, er Intel félagi og forstjóri Anticipatory Computing Lab. Lama er þekktust fyrir störf sín með prófessor Stephen Hawking, hún átti stóran þátt í að byggja upp hjálpartölvukerfi til að aðstoða prófessor Stephen Hawking í samskiptum. Í dag aðstoðar hún breska vélfærafræðinginn Dr. Peter Scott-Morgan við samskipti. Árið 2017 fékk Dr. Peter Scott-Morgan greiningu á hreyfitaugasjúkdómi (MND), einnig þekktur sem ALS eða Lou Gehrigs sjúkdómur. MND ræðst á heila og taugar og lamar að lokum alla vöðva, jafnvel þá sem gera öndun og kyngingu kleift.

Dr. Peter Scott-Morgan sagði einu sinni: „Ég mun halda áfram að þróast, deyja sem manneskja, lifa sem netborg.

Hvað laðaði þig að gervigreind?

Ég hef alltaf dregist að þeirri hugmynd að tæknin geti verið hinn mikli jöfnunartæki. Þegar það er þróað á ábyrgan hátt hefur það möguleika á að jafna samkeppnisaðstöðuna, takast á við félagslegan misrétti og magna mannlega möguleika. Hvergi er þetta sannara en með gervigreind. Þó að mikið af samræðum iðnaðarins um gervigreind og menn staðsetji sambandið á milli þeirra tveggja sem andstæðing, þá tel ég að það séu einstakir hlutir sem vélar og fólk er gott í, svo ég kýs að skoða framtíðina í gegnum linsu mannlegs gervigreindar samvinnu frekar en samkeppni manna og gervigreindar. Ég stýri Anticipatory Computing Lab hjá Intel Labs þar sem við – í öllu okkar rannsóknarstarfi – höfum einstæða áherslu á að skila tölvunýjungum sem mælist fyrir víðtæk samfélagsleg áhrif. Í ljósi þess hversu útbreidd gervigreind er nú þegar og vaxandi fótspor þess á öllum sviðum lífs okkar, sé ég gífurleg loforð í rannsóknum sem teymið mitt tekur að sér að gera gervigreind aðgengilegri, samhengismeðvitaðri, ábyrgara og að lokum koma tæknilausnum í mælikvarða til að aðstoða fólk í hinum raunverulega heimi.

Þú hefur unnið náið með hinum goðsagnakennda eðlisfræðingi, prófessor Stephen Hawking, að því að búa til gervigreindarkerfi sem aðstoðaði hann við samskipti og við verkefni sem flest okkar myndu líta á sem venja. Hver voru nokkur af þessum venjubundnu verkefnum?

Að vinna með prófessor Stephen Hawking var þýðingarmesta og mest krefjandi verkefni lífs míns. Það nærði sál mína og sló svo sannarlega í gegn hvernig tækni getur bætt líf fólks til muna. Hann bjó með ALS, hrörnandi taugasjúkdóm, sem dregur úr getu sjúklings með tímanum til að framkvæma einföldustu athafnir. Árið 2011 byrjuðum við að vinna með honum til að kanna hvernig hægt væri að bæta hjálpartölvukerfið sem gerði honum kleift að eiga samskipti við heiminn. Auk þess að nota tölvuna sína til að tala við fólk notaði Stephen tölvuna sína eins og við öll gerum, ritstýrði skjölum, vafraði á netinu, hélt fyrirlestra, las/skrifaði tölvupósta o.s.frv. Tæknin gerði Stephen kleift að halda áfram að taka virkan þátt í og ​​veita innblástur heiminum í mörg ár eftir að líkamleg hæfni hans minnkaði hratt. Það - fyrir mér - er það sem þýðingarmikil áhrif tækninnar á líf einhvers líta út!

Hver eru nokkrar af helstu innsýnum sem þú tókst með þér frá því að vinna með prófessor Stephen Hawking?

Tölvuskjárinn okkar er sannarlega dyr okkar inn í heiminn. Ef fólk getur stjórnað tölvunni sinni getur það stjórnað öllum þáttum lífs síns (neyslu efnis, fengið aðgang að stafræna heiminum, stjórnað líkamlegu umhverfi sínu, siglt í hjólastólnum sínum o.s.frv.). Fyrir fólk með fötlun sem getur enn talað, gerir framfarir í talgreiningu þeim kleift að hafa fulla stjórn á tækjum sínum (og að miklu leyti líkamlegu umhverfi sínu). Hins vegar, þeir sem geta ekki talað og geta ekki hreyft sig eru sannarlega skertir vegna þess að geta ekki beitt miklu sjálfstæði. Það sem reynslan af prófessor Hawking kenndi mér er að hjálpartæknipallar þurfa að vera sníða að sérstökum þörfum notandans. Til dæmis getum við ekki bara gert ráð fyrir að ein lausn virki fyrir fólk með ALS, vegna þess að sjúkdómurinn hefur áhrif á mismunandi hæfileika hjá sjúklingum. Þannig að við þurfum tækni sem auðvelt er að stilla og laga að þörfum einstaklingsins. Þetta er ástæðan fyrir því að við smíðuðum ACAT (Assistive Context Aware Toolkit), mát, opinn hugbúnaðarvettvang sem getur gert forriturum kleift að gera nýjungar og byggja upp mismunandi getu ofan á hann.

Ég lærði líka að það er mikilvægt að skilja þægindaþröskuld hvers notanda í kringum það að hætta að stjórna í skiptum fyrir meiri skilvirkni (þetta er ekki takmarkað við fatlað fólk). Til dæmis getur gervigreind verið fær um að taka meiri stjórn frá notandanum til að vinna verkefni hraðar eða á skilvirkari hátt, en hver notandi hefur mismunandi áhættufælni. Sumir eru tilbúnir til að gefa upp meiri stjórn á meðan aðrir notendur vilja halda meira af henni. Að skilja þá þröskulda og hversu langt fólk er tilbúið að ganga hefur mikil áhrif á hvernig hægt er að hanna þessi kerfi. Við þurfum að endurskoða hönnun kerfisins með tilliti til þægindastigs notenda frekar en aðeins hlutlægra mælikvarða á skilvirkni og nákvæmni.

Nýlega hefur þú verið að vinna með fræga breska vísindamanninum Peter Scott Morgan sem þjáist af hreyfitaugasjúkdómi og hefur það að markmiði að verða fyrsta heila netborg heimsins. Hver eru nokkur af þeim metnaðarfullu markmiðum sem Pétur hefur?

Eitt af vandamálunum við AAC (Assistive and Augmentative Communication) er „þagnarbilið“. Margir með ALS (þar á meðal Peter) nota augnstýringu til að velja stafi / orð á skjánum til að tala við aðra. Þetta hefur í för með sér langa þögn eftir að einhver lýkur setningunni sinni á meðan viðkomandi horfir á tölvuna sína og byrjar að setja saman stafi og orð til að svara. Pétur vildi minnka þetta þagnarbil eins mikið og hægt var til að koma munnlegri sjálfvirkni aftur í samskiptin. Hann vill líka varðveita rödd sína og persónuleika og nota texta í talkerfi sem tjáir einstakan samskiptastíl hans (t.d. grín hans, bráðgreinda kaldhæðni, tilfinningar).

Breski vélfærafræðingurinn Dr. Peter Scott-Morgan, sem er með hreyfitaugasjúkdóm, byrjaði árið 2019 að gangast undir röð aðgerða til að lengja líf sitt með því að nota tækni. (Inneign: Cardiff Productions)

Gætirðu rætt um einhverja tækni sem nú er notuð til að aðstoða Dr. Peter Scott-Morgan?

Peter notar ACAT (Assistive Context Aware Toolkit), vettvanginn sem við bjuggum til í vinnu okkar með Dr. Hawking og síðar gefinn út sem opinn hugbúnaður. Ólíkt Dr. Hawking sem notaði vöðvana í kinninni sem „inntakstýri“ til að stjórna bókstöfunum á skjánum sínum, notar Peter augnstýringu (getu sem við bættum við núverandi ACAT) til að tala við og stjórna tölvunni sinni, sem tengist með Text-to-Speech (TTS) lausn frá fyrirtæki sem heitir CereProc sem var sérsniðin fyrir hann og gerir honum kleift að tjá mismunandi tilfinningar/áherslur. Kerfið stjórnar líka avatar sem var sérsniðið fyrir hann.

Við erum núna að vinna að viðbragðsframleiðslukerfi fyrir ACAT sem getur gert Peter kleift að hafa samskipti við kerfið á hærra stigi með því að nota gervigreindargetu. Þetta kerfi mun hlusta á samtöl Péturs með tímanum og leggja til svör sem Peter getur valið á skjánum. Markmiðið er að með tímanum muni gervigreindarkerfið læra af gögnum Peters og gera honum kleift að „núða“ kerfinu til að veita honum bestu svörin með því að nota aðeins nokkur leitarorð (svipað og hvernig leit virkar á vefnum í dag). Markmið okkar með svarmyndunarkerfinu er að draga úr þöggunarbilinu í samskiptum sem vísað er til hér að ofan og gera Peter og framtíðarnotendum ACAT kleift að eiga samskipti á hraða sem finnst „eðlilegra“.

Þú hefur líka talað um mikilvægi gagnsæis í gervigreind, hversu stórt mál er þetta?

Það er stórt mál sérstaklega þegar það er notað í ákvarðanatökukerfum eða samvinnukerfum manna/AI. Til dæmis, þegar um er að ræða hjálparkerfi Peters, þurfum við að skilja hvað veldur því að kerfið gerir þessar ráðleggingar og hvernig á að hafa áhrif á nám þessa kerfis til að tjá hugmyndir hans á nákvæmari hátt.

Í stærra samhengi ákvarðanatökukerfa, hvort sem það er að aðstoða við greiningu á grundvelli læknisfræðilegrar myndgreiningar eða gera ráðleggingar um lánveitingu, þurfa gervigreindarkerfi að veita túlkanlegar upplýsingar um hvernig þau komust að ákvörðunum, hvaða eiginleikar eða eiginleikar höfðu mest áhrif á það. ákvörðun, hvaða traust kerfið hefur á ályktunum sem gerðar eru o.s.frv. Þetta eykur traust á gervigreindarkerfunum og gerir betri samvinnu manna og gervigreind í blönduðum ákvarðanatökuaðstæðum.

AI hlutdrægni sérstaklega þegar kemur að kynþáttafordómum og kynjamismun er risastórt mál, en hvernig greinir þú annars konar hlutdrægni þegar þú hefur ekki hugmynd um hvaða hlutdrægni þú ert að leita að?

Þetta er mjög erfitt vandamál og það er ekki hægt að leysa það með tækninni einni saman. Við þurfum að koma með meiri fjölbreytni í þróun gervigreindarkerfa (kynþátta, kyns, menningar, líkamlegrar getu osfrv.). Þetta er greinilega mikið bil í íbúafjölda sem byggir þessi gervigreindarkerfi í dag. Að auki er mikilvægt að hafa þverfagleg teymi sem taka þátt í skilgreiningu og þróun þessara kerfa, koma félagsvísindum, heimspeki, sálfræði, siðfræði og stefnu að borðinu (ekki bara tölvunarfræði) og taka þátt í rannsóknarferlinu í samhengi tiltekinna verkefna og vandamála.

Þú hefur áður talað um að nota gervigreind til að magna mannlega möguleika. Hver eru nokkur svæði sem sýna hvað mest fyrirheit um þessa mögnun á mannlegum möguleikum?

Augljóst svið er að gera fötluðu fólki kleift að lifa sjálfstæðara lífi, eiga samskipti við ástvini og halda áfram að skapa og leggja sitt af mörkum til samfélagsins. Ég sé mikla möguleika í menntun, í því að skilja þátttöku nemenda og sérsníða námsupplifunina að einstaklingsþörfum og getu nemandans til að bæta þátttöku, styrkja kennara með þessari þekkingu og bæta námsárangur. Misrétti í menntun í dag er svo djúpt og það er staður fyrir gervigreind til að hjálpa til við að draga úr einhverju af þessu misrétti ef við gerum það rétt. Það eru endalaus tækifæri fyrir gervigreind til að koma með mikið gildi með því að búa til samvinnukerfi manna/gervigreindar í svo mörgum geirum (heilbrigðisþjónustu, framleiðslu osfrv.) vegna þess að það sem menn og gervigreind koma með á borðið eru mjög til fyllingar. Til þess að svo megi verða þurfum við nýsköpun á mótum félagsvísinda, HCI og gervigreindar. Öflug fjölþætt skynjun, samhengisvitund, að læra af takmörkuðum gögnum, líkamlega staðsett HCI og túlkunarhæfni eru nokkrar af lykiláskorunum sem við þurfum að einbeita okkur að til að koma þessari sýn í framkvæmd.

Þú hefur líka talað um hversu mikilvæg tilfinningaþekking er fyrir framtíð gervigreindar? Af hverju ætti gervigreind iðnaðurinn að einbeita sér meira að þessu rannsóknarsviði?

Tilfinningaþekking er lykilgeta manna/AI kerfa af mörgum ástæðum. Einn þáttur er sá að mannlegar tilfinningar bjóða upp á lykilmannlegt samhengi sem hvaða frumkvæði kerfi sem er til að skilja áður en það getur virkað.

Meira um vert, þessar tegundir kerfa þurfa að halda áfram að læra í náttúrunni og laga sig út frá samskiptum við notendur, og þó bein endurgjöf sé lykilmerki fyrir nám, eru óbein merki mjög mikilvæg og þau eru ókeypis (minni vinna fyrir notandann ). Til dæmis getur stafrænn aðstoðarmaður lært mikið af gremju í rödd notanda og notað það sem endurgjöf til að læra hvað á að gera í framtíðinni, í stað þess að biðja notandann um endurgjöf í hvert skipti. Þessar upplýsingar er hægt að nota til að læra gervigreindarkerfi til að halda áfram að bæta sig með tímanum.

Er eitthvað fleira sem þú vilt deila um það sem þú ert að vinna að hjá Forvarnartölvustofunni eða önnur mál sem við höfum rætt?

Við smíði hjálparkerfa þurfum við virkilega að hugsa um hvernig eigi að byggja þessi kerfi upp á ábyrgan hátt og hvernig eigi að gera fólki kleift að skilja hvaða upplýsingum er safnað og hvernig eigi að stjórna þessum kerfum á hagnýtan hátt. Sem vísindamenn gervigreindar erum við oft heilluð af gögnum og viljum hafa eins mikið af gögnum og hægt er til að bæta þessi kerfi, hins vegar er skipting milli tegundar og magns gagna sem við viljum og friðhelgi notandans. Við þurfum virkilega að takmarka gögnin sem við söfnum við það sem er algerlega nauðsynlegt til að framkvæma ályktunarverkefnið, gera notendum meðvitaða um nákvæmlega hvaða gögnum við erum að safna og gera þeim kleift að stilla þessa málamiðlun á þýðingarmikinn og nothæfan hátt.

Þakka þér fyrir frábært viðtal, lesendur sem vilja fræðast meira um þetta verkefni ættu að lesa greinina Lama Nachman frá Intel og Peter Scott-Morgan: Tveir vísindamenn, annar er „Human Cyborg“'.

Teymi Intel Anticipatory Computing Lab sem þróaði Assistive Context-Aware Toolkit inniheldur (frá vinstri) Alex Nguyen, Sangita Sharma, Max Pinaroc, Sai Prasad, Lama Nachman og Pete Denman. Ekki á myndinni eru Bruna Girvent, Saurav Sahay og Shachi Kumar. (Inneign: Lama Nachman)