人工知能
Huma Abidi, インテルにおけるAIソフトウェア製品のシニアディレクター – インタビューシリーズ
Huma Abidiは、インテルのAIソフトウェア製品のシニアディレクターであり、戦略、ロードマップ、要件、機械学習および分析ソフトウェア製品を担当しています。彼女は、世界クラスの製品を開発し、顧客がAIソリューションを作成できるようにするために、世界中のエンジニアや技術者からなるチームを率いています。Humaは、ソフトウェアエンジニアとしてインテルに入社し、コンパイラ、バイナリ翻訳、AIおよびディープラーニングの分野で、さまざまなエンジニアリング、検証、管理の役割を歴任しています。彼女は、女性の教育に情熱を持ち、世界中のこの分野の複数の組織をサポートしており、2019年のVentureBeatの女性のAI賞のメンター部門でファイナリストに選ばれました。
あなたのAIへの興味は何から始まったのですか？
私は、機械が人間と知的に会話したり、見たり、相互作用したりすることができる世界を想像するのが面白いと思っています。過去10年間に、ディープラーニングの普及やデータ、コンピューティングパワー、アルゴリズムの進歩など、大きな技術的ブレークスルーがあり、AIは科学フィクションから現実世界のアプリケーションへと移りました。以前想像していたソリューションが今や手の届くところにあります。これは本当に興奮する時です！
以前の仕事では、バイナリ翻訳エンジニアリングチームを率いて、インテルのハードウェアプラットフォーム用のソフトウェアを最適化していました。インテルでは、AIの進歩が業界の大きな変化につながることを認識し、データ中心の企業になることに焦点を当てました。
AIを実現するための強力なソフトウェアの必要性を認識し、最初の課題は、ディープラーニングフレームワークのCaffeやTensorFlowを最適化して、インテルのXeon CPUでAIソフトウェアを効率的に実行するチームを率くことでした。インテルのハードウェアとソフトウェアの革新の組み合わせにより、200倍以上のパフォーマンスの向上を実現できました。
私たちは、顧客のさまざまなドメインのワークロードをインテルのテクノロジーでより速く、より良く実行するために取り組んでいます。
女性をAIに引き付けるために、社会が何をすることができますか？
これは私にとって、そしてインテルにとって、優先事項です。女性をSTEMやコンピューターサイエンスに引き付ける必要があります。多様なグループは、多様な人口に対してより優れた製品を構築するからです。特に、AIソリューションを作成する際に、代表性の欠如が引き起こす可能性のある偏見のため、AIや女性、少数民族を引き付けることが重要です。
女性を引き付けるには、AIが世界でどのように関連しているか、どのように興奮するソリューションを作成できるかを、少女や若い女性に説明する必要があります。AIは、芸術、ロボティクス、データジャーナリズム、テレビなど、さまざまな分野で使用できることを示す必要があります。Alexaのようなバーチャルアシスタント、自動運転車、ソーシャルメディア、Netflixがどの映画を観たいかを知っている方法など、AIの応用は、簡単に影響を与えることができます。
女性を引き付けるためのもう1つの重要な点は、代表性です。幸いにも、Fei-Fei LiやMeredith Whittakerのような、優れた女性のリーダーがいます。彼女たちは、AIの分野で優れたロールモデルとなり得ます。
私たちは、包括的なビジネス慣行を採用し、技術スキルへのアクセスを女性や少数民族に拡大するために協力する必要があります。インテルの2030年の目標は、技術的な役割における女性の割合を40%に増やすことです。これを達成するには、他の企業、機関、コミュニティと協力する必要があります。
女性はどのようにして業界に参入できますか？
AIに特に参入したい場合は、数多くの選択肢があります。UDACITYのインテル エッジ AI 基礎などの、数多くのオンラインコースが利用できます。または、AIの学位を取得するために、コミュニティカレッジに通うこともできます。例えば、マリコパ郡のコミュニティカレッジで、AIのアソシエイトディグリーを取得することができます。
すでにテクノロジー企業で働いている場合は、AIチームが既に存在する可能性があります。興味があるAIチームで一部の時間を過ごすオプションを確認できます。
テクノロジー企業で働いていない場合でも、AIで働くことができます。AIは非常に学際的な分野なので、関与しているどの分野でもAIを適用できます。AIフレームワークやツールが進化し、よりユーザーフレンドリーになるにつれて、さまざまな環境でAIを使用することが容易になります。Kaggleコンテストのようなオンラインイベントに参加することは、興味があるデータセットを使用した実世界の機械学習の問題に取り組むための優れた方法です。
テクノロジー業界は、女性、特に女性の少数民族に時間、努力、金銭を投資して、リーチし、サポートする必要があります。私個人としては、Girls Who CodeやGirl Geek Xのような組織に参加しています。これらの組織は、若い女性を結び付け、インスピレーションを与えます。
ディープラーニングや強化学習が最近最も注目されている分野である場合、女性はどのような他の機械学習の形態に注目するべきですか？
AIや機械学習はまだ進化を続けており、新しい研究論文が定期的に発表されています。現在注目すべき分野には、以下のようなものがあります：
- 古典的なMLテクニックは、重要であり、広く使用されています。
- 責任ある/説明可能なAIは、AIライフサイクルの重要な部分であり、ディープラーニングや強化学習の展開の観点からも重要です。
- グラフニューラルネットワークやマルチモーダルラーニングは、グラフデータ間の豊富な関係情報から学習することで、洞察を得ることができます。
AIの偏見は、女性や少数民族に対する偏見という点で、大きな社会的問題です。どのような方法でこれらの問題を解決できますか？
AIの場合、トレーニングサンプル、人間のラベラー、チームの偏見が積み重なり、多様な個人に対して差別的な結果をもたらす可能性があります。これは深刻な結果をもたらす可能性があります。
プロセスのすべてのステップで、多様性を優先することが重要です。女性や他の少数民族がコミュニティからこれらのツールを開発するチームの一部である場合、彼らは何が間違っている可能性があるかをよりよく理解するでしょう。
社会科学者、医師、哲学者、人権専門家などの複数の分野のリーダーを含めることが重要です。彼らは、倫理的なものとそうでないものを定義するのに役立ちます。
AIのブラックボックス問題を説明し、AIの説明可能性が重要な理由を説明してください。
AIでは、モデルは決定を下す前に大量のデータでトレーニングされます。ほとんどのAIシステムでは、これらの決定がどのように下されたかを知ることはできません。決定プロセスは、創造者自身にもブラックボックスです。トレーニングされたAIプログラムが特定の決定に到達する方法を理解することは不可能です。問題が発生するのは、システムが正しく動作していないと疑われる場合です。如果、アルゴリズム的な偏見があると疑われる場合、システムが説明できない場合、それをチェックして修正することは困難です。
現在、説明可能なAI (XAI) という研究分野があり、AIモデルに透明性、説明可能性、説明責任を付与することを目的としています。これにより、責任あるAIにつながることが期待されています。
あなたのMITEFアラブスタートアップコンペティションの最終賞授与式および会議での基調講演では、インテルのAI for Social Goodイニシアチブについて話しました。どのソーシャルグッドプロジェクトがあなたの注意を引いたのですか？それが重要な理由は何ですか？
私は、インテルのAI for Social Goodイニシアチブすべてに非常に興奮しています。AIのブレークスルーは、問題解決の方法を変える変化につながる可能性があります。
特に、私が心を寄せるのは、Wheelieです。これは、HOOBOX Roboticsと共同で開発されたAI搭載の車椅子です。Wheelieにより、極端な四肢麻痺の患者が顔の表情で車椅子を操作できるようになります。もう1つの素晴らしいイニシアチブは、TrailGuard AIです。これは、インテルのAIテクノロジーを使用して、違法な密猟から動物を守り、絶滅や種の喪失を防ぐことを目的としています。
インテルのパンデミック対応イニシアチブの一環として、パートナーと共同で多くのプロジェクトを進めています。1つの重要なイニシアチブは、Darwin AIによる接触なしの熱検出またはCOVID-19の胸部レントゲン検査です。また、地域の言語で自然言語処理を使用して認識を高めるために、質問に答えるボットを開発しています。
興味がある女性向けの本、ウェブサイト、またはその他のリソースを推薦しますか？
さまざまなレベルや興味の分野向けに、優れたオンラインリソースが多数あります。CourseraやUdacityでは、機械学習やディープラーニングの優れたオンラインコースを提供しています。ほとんどのコースは無料で受講できます。MITのOpenCourseWareも、世界最高の教授陣から学ぶための優れた無料の方法です。
インテルのような企業には、AIポータルがあり、AIについての多くの情報が含まれています。AIについての優れた本もあります。コンピューターサイエンスの基礎的な教科書であるPeter NorvigとStuart Russellの「人工知能」や、ユヴァル・ノア・ハラリによる「ホモ・デウス」などの近代的な哲学書があります。Lex FridmanのAIポッドキャストも、さまざまな分野の専門家との素晴らしい対談を聞くことができます。
AIに興味があるがまだ飛び込めない女性への最後のメッセージはありますか？
AIは未来であり、社会を変えるでしょう。実際、すでに変化しています。正直で、倫理的な人々がこれに取り組むことが重要です。技術的な役割であれ、社会全体のレベルであれ、今が参入する絶好の機会です!
インタビューありがとうございます。あなたは世界中の女性にとって確実にインスピレーションの源となります。インテルのソフトウェアソリューションについてさらに学びたい読者は、インテルのAIソフトウェア製品を訪問してください。
