Modelli e piattaforme di IA
Huma Abidi, Senior Director of AI Software Products at Intel – Intervista di Serie
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Huma Abidi è un Senior Director di AI Software Products at Intel (INTC ), responsabile per la strategia, le roadmap, i requisiti, i prodotti software di machine learning e analisi. Lavora a capo di un team di ingegneri e tecnologi diversificati a livello globale, responsabili di consegnare prodotti di classe mondiale che consentono ai clienti di creare soluzioni di intelligenza artificiale. Huma si è unita a Intel come ingegnere software e ha lavorato in una varietà di ruoli di ingegneria, convalida e gestione nell’area dei compilatori, traduzione binaria e intelligenza artificiale e apprendimento profondo. È appassionata di istruzione femminile, supporta diverse organizzazioni in tutto il mondo per questa causa e è stata finalista del premio Women in AI di VentureBeat nel 2019 nella categoria mentorship.
Cosa ha inizialmente suscitato il tuo interesse per l’AI?
Ho sempre trovato interessante immaginare cosa potrebbe accadere se le macchine potessero parlare, vedere o interagire intelligentemente con gli esseri umani. A causa di alcuni grandi progressi tecnici negli ultimi dieci anni, tra cui l’apprendimento profondo che ha guadagnato popolarità grazie alla disponibilità di dati, potenza di calcolo e algoritmi, l’AI è ora passata dalla fantascienza alle applicazioni del mondo reale. Le soluzioni che avevamo immaginato in precedenza sono ora alla nostra portata. È davvero un momento emozionante!
Nel mio precedente lavoro, stavo guidando un team di ingegneria di traduzione binaria, focalizzato sull’ottimizzazione del software per le piattaforme hardware di Intel. In Intel, abbiamo riconosciuto che gli sviluppi dell’AI avrebbero portato a enormi trasformazioni industriali, richiedendo una crescita tremenda nella potenza di calcolo dai dispositivi ai bordi fino al cloud e abbiamo affinato la nostra attenzione per diventare un’azienda centrata sui dati.
Comprendendo la necessità di un software potente per rendere l’AI una realtà, la prima sfida che ho affrontato è stata guidare il team nella creazione di software di intelligenza artificiale per eseguire in modo efficiente sui processori Intel Xeon, ottimizzando framework di apprendimento profondo come Caffe e TensorFlow. Siamo stati in grado di dimostrare aumenti di prestazioni di oltre 200 volte grazie a una combinazione di innovazioni hardware e software di Intel.
Stiamo lavorando per far funzionare tutti i carichi di lavoro dei nostri clienti in vari domini più velocemente e meglio sulla tecnologia Intel.
Cosa possiamo fare come società per attirare le donne nell’AI?
È una priorità per me e per Intel avere più donne nelle STEM e nell’informatica in generale, poiché gruppi diversificati costruiranno prodotti migliori per una popolazione diversificata. È particolarmente importante avere più donne e minoranze sottorappresentate nell’AI, a causa dei potenziali pregiudizi che la mancanza di rappresentanza può causare nella creazione di soluzioni di intelligenza artificiale.
Per attirare le donne, dobbiamo fare un lavoro migliore nel spiegare alle ragazze e alle giovani donne come l’AI sia rilevante nel mondo e come possano essere parte della creazione di soluzioni emozionanti e impattanti. Dobbiamo mostrar loro che l’AI copre molte aree diverse della vita e che possono utilizzare la tecnologia di intelligenza artificiale nel loro dominio di interesse, che si tratti di arte, robotica, giornalismo dei dati o televisione. Applicazioni emozionanti dell’AI che possono facilmente vedere avere un impatto, ad esempio assistenti virtuali come Alexa, auto a guida autonoma, social media, come Netflix (NFLX ) sa quali film desiderano guardare, ecc.
Un altro aspetto fondamentale per attirare le donne è la rappresentanza. Fortunatamente, ci sono molte donne leader nell’AI che possono servire come eccellenti modelli, tra cui Fei-Fei Li, che guida l’AI centrata sull’uomo a Stanford, e Meredith Whittaker, che lavora sulle implicazioni sociali attraverso l’Istituto AI Now alla NYU.
Dobbiamo lavorare insieme per adottare pratiche di business inclusive e ampliare l’accesso alle competenze tecnologiche per le donne e le minoranze sottorappresentate. In Intel, il nostro obiettivo per il 2030 è aumentare le donne nei ruoli tecnici al 40% e possiamo raggiungere questo obiettivo solo lavorando con altre aziende, istituti e comunità.
Come possono le donne entrare nel settore?
Esistono diverse opzioni se si vuole entrare nell’AI in particolare. Ci sono numerosi corsi online sull’AI, tra cui il corso gratuito Intel Edge AI Fundamentals di UDACITY. Oppure potreste tornare a scuola, ad esempio in una delle scuole superiori della contea di Maricopa per un diploma di associate in AI – e studiare per una carriera nell’AI, ad esempio scienziato dei dati, ingegnere dei dati, sviluppatore di ML/DL, ingegnere software, ecc.
Se già lavorate in un’azienda tecnologica, ci sono probabilmente già team di AI. Potreste verificare l’opzione di trascorrere parte del vostro tempo in un team di AI che vi interessa.
Potreste anche lavorare sull’AI se non lavorate in un’azienda tecnologica. L’AI è estremamente interdisciplinare, quindi potete applicare l’AI quasi in qualsiasi dominio in cui siete coinvolti. Man mano che i framework e gli strumenti di AI evolvono e diventano più user-friendly, diventa più facile utilizzare l’AI in diversi contesti. Partecipare a eventi online come le competizioni Kaggle è un ottimo modo per lavorare su problemi di apprendimento automatico reali che coinvolgono set di dati che trovate interessanti.
L’industria tecnologica deve anche impegnarsi a raggiungere e sostenere le donne, comprese le donne che sono anche minoranze etniche sottorappresentate. A livello personale, sono coinvolta in organizzazioni come Girls Who Code e Girl Geek X, che connettono e ispirano le giovani donne.
Con l’apprendimento profondo e l’apprendimento per rinforzo che hanno recentemente guadagnato la maggiore attenzione, quali altre forme di apprendimento automatico le donne dovrebbero prestare attenzione?
L’AI e l’apprendimento automatico sono ancora in evoluzione e vengono pubblicati regolarmente nuovi articoli di ricerca emozionanti. Alcune aree su cui concentrarsi attualmente includono:
- Tecniche di apprendimento automatico classico che continuano ad essere importanti e ampiamente utilizzate.
- AI responsabile/spiegabile, che è diventata una parte critica del ciclo di vita dell’AI e dal punto di vista della distribuzione dell’apprendimento profondo e dell’apprendimento per rinforzo.
- Reti neurali grafiche e apprendimento multimodale che ottengono informazioni imparando da ricche informazioni di relazione tra i dati del grafico.
Il pregiudizio dell’AI è un enorme problema sociale quando si tratta di pregiudizio nei confronti delle donne e delle minoranze. Quali sono alcuni modi per risolvere questi problemi?
Quando si tratta di AI, i pregiudizi nei campioni di formazione, negli etichettatori umani e nei team possono essere aggravati per discriminare gli individui diversificati, con gravi conseguenze.
È fondamentale che la diversità sia prioritaria in ogni fase del processo. Se le donne e le altre minoranze della comunità fanno parte dei team che sviluppano questi strumenti, saranno più consapevoli di cosa potrebbe andare storto.
È anche importante assicurarsi di includere leader in più discipline, come scienziati sociali, medici, filosofi ed esperti di diritti umani per aiutare a definire cosa è etico e cosa non lo è.
Potresti spiegare il problema della scatola nera dell’AI e perché l’esplicabilità dell’AI è importante?
Nell’AI, i modelli vengono addestrati su enormi quantità di dati prima di prendere decisioni. Nella maggior parte dei sistemi di AI, non sappiamo come vengono prese queste decisioni – il processo decisionale è una scatola nera, anche per i suoi creatori. E potrebbe non essere possibile capire veramente come un programma di AI addestrato arriva a una decisione specifica. Un problema sorge quando sospettiamo che il sistema non funzioni. Se sospettiamo che il sistema abbia pregiudizi algoritmici, è difficile controllare e correggere se il sistema non è in grado di spiegare il suo processo decisionale.
Attualmente c’è un grande focus di ricerca sull’AI esplicabile (XAI) che intende dotare i modelli di AI di trasparenza, esplicabilità e responsabilità, il che porterà sperabilmente a un’AI responsabile.
Nel tuo discorso di apertura durante la cerimonia di premiazione e conferenza finale della competizione di startup MITEF Arab hai discusso delle iniziative di Intel per l’AI per il bene sociale. Quale di questi progetti di bene sociale ha attirato la tua attenzione e perché è così importante?
Continuo a essere molto entusiasta di tutte le iniziative di Intel per l’AI per il bene sociale, perché i progressi nell’AI possono portare a cambiamenti trasformativi nel modo in cui affrontiamo la risoluzione dei problemi.
Uno che mi sta particolarmente a cuore è il Wheelie, una sedia a rotelle alimentata da AI costruita in partnership con HOOBOX Robotics. Il Wheelie consente ai paraplegici estremi di riacquistare la mobilità utilizzando le espressioni facciali per guidare. Un’altra iniziativa incredibile è TrailGuard AI, che utilizza la tecnologia di intelligenza artificiale di Intel per combattere la caccia illegale e proteggere gli animali dall’estinzione e dalla perdita di specie.
Come parte dell’iniziativa di risposta alla pandemia di Intel, abbiamo molti progetti in corso con i nostri partner che utilizzano l’AI. Una delle iniziative chiave è la rilevazione della febbre senza contatto o la rilevazione del COVID-19 tramite radiografia del torace con Darwin AI. Stiamo anche lavorando a bot che possono rispondere a query per aumentare la consapevolezza utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale in lingue regionali.
Per le donne che sono interessate a partecipare, ci sono libri, siti web o altre risorse che raccomanderesti?
Esistono molte risorse online eccellenti, per tutti i livelli di esperienza e aree di interesse. Coursera e Udacity offrono corsi online eccellenti sull’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo, la maggior parte dei quali può essere seguita gratuitamente. Il OpenCourseWare del MIT è un altro ottimo modo gratuito per imparare dai migliori professori del mondo.
Le aziende come Intel hanno portali di AI che contengono molte informazioni sull’AI, comprese le soluzioni offerte. Ci sono molti grandi libri sull’AI: testi fondamentali di scienza informatica come Intelligenza Artificiale: un approccio moderno di Peter Norvig e Stuart Russell, e libri moderni e filosofici come Homo Deus di Yuval Harari. Ti consiglio anche il podcast di AI di Lex Fridman su grandi conversazioni da una vasta gamma di prospettive e esperti di diversi campi.
Hai qualche ultima parola per le donne che sono curiose di AI ma non sono ancora pronte a entrare?
L’AI è il futuro e cambierà la nostra società – in realtà, già lo sta facendo. È essenziale che abbiamo persone oneste ed etiche che lavorano su di essa. Sia in un ruolo tecnico, o a un livello sociale più ampio, ora è il momento perfetto per partecipare!
Grazie per l’intervista, sei certamente un’ispirazione per le donne di tutto il mondo. I lettori che desiderano saperne di più sulle soluzioni software di Intel possono visitare AI Software Products at Intel.
