AI 및 로봇공학을 변革하는 10대 가장 영향력 있는 여성

인공지능과 로봇공학은 더 이상 실험실에 국한된 실험 분야가 아닙니다. 그들은 경제를 형성하고, 산업을 재정의하며,全球적인 규모에서 일상 생활에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 분야의 많은 중요한 발전은 인공지능 시스템이 설계, 훈련, 관리, 배포되는 방식을 근본적으로改变한 여성들의 작업에 기인합니다.

이 목록은 현재 AI 및 로봇공학에서 가장 영향력 있는 10명의 여성들을 강조합니다. 이들은 연구자, 엔지니어, 기술 리더로서의 기여가 타이틀을 넘어서며, 기계 학습, 구현된 지능, 인간 중심 인공지능의 궤적을 재정의한 여성입니다.

1. Fei-Fei Li 박사

사진: Steve Jurvetson, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Fei-Fei Li 박사는 현대 컴퓨터 비전의 기초적인 건축가 중 한 명입니다. ImageNet의 창시자로서, 그녀는 대규모 레이블된 데이터셋을 구축하기 위한 노력을 주도했습니다. 이 데이터셋은 딥 러닝 혁명을 촉발시키는 데 필요한 훈련 백본을 제공했습니다.

그녀의 학술적 기여는 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 비전을 인공지능 연구의 중심 기둥으로 공식화하는 데 도움이 되었습니다. 신경과학에서 영감을 받은 접근 방식을 딥 러닝 시스템과 결합함으로써, 그녀는 인공지능을 규칙 기반 논리에서 확장 가능한 패턴 인식으로 전환하는 데 도움이 되었습니다.

리 박사는 또한 인간 중심 인공지능을 지지해 왔습니다. 그녀는 지능 시스템이 윤리적인 안전장치, 공정성 고려, 사회적 복지를 고려하여 구축되어야 한다고 주장합니다. 그녀의 연구는 학술 연구 계획과 책임있는 인공지능에 대한 공공 정책 논의에 영향을 미쳤습니다.

현재 리 박사는 스탠퍼드 인간 중심 인공지능 연구소에서 연구를 지속하고 있으며, 공간 지능, 구현된 인공지능, 고급 시스템이 인간의 능력을 강화하는 방법에 대해 연구하고 있습니다.

2. Cynthia Breazeal

사진: Cynthia Breazeal / CC BY-SA 4.0 / Wikimedia Commons

Cynthia Breazeal은 사회 로봇공학을 개척했습니다. MIT 미디어 랩에서 그녀는 감정을 해석하고 표현할 수 있는 최초의 로봇 중 하나인 Kismet을 개발했습니다. 이 연구는 사회 로봇공학 분야를 발전시키고 감정적으로 반응하는 기계와 감정 컴퓨팅의 기초를 마련했습니다.

그녀의 연구는 로봇공학을 산업 자동화에서 사회적 상호작용으로 전환했습니다. Breazeal은 기계가 단순히 작업을 수행하는 것이 아니라 인간과 상호작용하고, 신뢰를 구축하며, 인간의 사회적 신호에 반응하는 방법을 탐구했습니다.

현재 Breazeal은 MIT 미디어 랩의 개인 로봇 그룹을 이끌고 있으며, AI 교육과 리터러시를 중점으로 하는 이니셔티브를 주도하고 있습니다. 그녀의 연구는 학습, 복지, 인간-로봇 상호작용을 지원하는 사회적으로 지능적인 AI 시스템과 로봇을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

3. Timnit Gebru

사진: TechCrunch / CC BY 2.0 / Wikimedia Commons

Timnit Gebru는 인공지능 윤리 분야에서 가장 영향력 있는 목소리 중 한 명입니다. 그녀의 초기 연구는 얼굴 인식 시스템에서 편향을暴露했습니다. 그녀는 인공지능 시스템의 훈련과 평가를 재評価하도록 촉발한 연구를 수행했습니다.

Gebru는 또한 대규모 언어 모델의 위험성과 환경적 영향, 내장된 편향, 투명성의 결여를 조사한 연구를 공동 저술했습니다. 그녀의 연구는 인공지능 개발을 재고찰하도록 촉발했습니다.

현재 Gebru는 분산 인공지능 연구소의 창립자이며, 인공지능 시스템이 더 공정하고 투명한지 보장하기 위해 연구를 수행하고 있습니다.

4. Daphne Koller

사진: World Economic Forum / CC BY-SA 2.0 / Wikimedia Commons

Daphne Koller는 확률적 그래픽 모델의 개척자입니다. 그녀의 학술 연구는 현대 기계 학습의 핵심 접근 방식인 확률적 모델링을 형성했습니다.

Koller는 Coursera를 공동 설립했습니다. Coursera는 세계에서 가장 큰 온라인 학습 플랫폼 중 하나입니다. 그녀는 인공지능과 컴퓨터 과학 교육을 세계적으로 민주화하는 데 기여했습니다.

현재 Koller는 Insitro의 연구를 이끌고 있으며, 기계 학습을 약물 발견에 적용하는 데 중점을 두고 있습니다.

5. Joy Buolamwini

사진: Taylordw, CC0, via Wikimedia Commons

Joy Buolamwini의 개척적 연구는 얼굴 인식 시스템에서 인종적 및 성별 편향을暴露했습니다. 그녀의 연구는 이러한 시스템의 오류율이 더 어두운 피부를 가진 여성에게서 더 높다는 것을 보여주었습니다.

Buolamwini는 알고리즘 정의 리그를 설립했습니다. 이 조직은 인공지능 시스템의 책임과 공정성을 촉진하기 위해 노력하고 있습니다.

현재 Buolamwini는 알고리즘 정의 리그를 통해 인공지능 시스템의 사회적 영향에 대한 대중의 인식을 높이고 있습니다.

6. Anca Dragan

사진: Constructor University

Anca Dragan은 인공지능 정렬과 인간-로봇 상호작용 분야의 선도적인 연구자입니다. 그녀의 초기 연구는 인간의 의도를 추론하고 인간과 협력할 수 있는 로봇을 개발하는 데 중점을 두었습니다.

Dragan의 연구는 인간-로봇 상호작용과 안전한 협력을 가능하게 하는 기술을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

현재 Dragan은 구글 DeepMind의 AI 안전 및 정렬 부문에서 일하고 있으며, 인공지능 시스템이 인간의 목표와 가치에 정렬되는지 확인하는 데 중점을 두고 있습니다.

7. Raia Hadsell

Raia Hadsell speaking at TEDxExeterSalon 2017_05” by TEDxExeter, CC BY-NC-ND 2.0

Raia Hadsell은 강화 학습과 연속 학습 시스템을 발전시키는 데 주요한 역할을 했습니다. DeepMind에서 그녀는 연속적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 도움이 되었습니다.

Hadsell의 연구는 로봇과 인공지능 시스템이 환경과 상호작용하여 학습할 수 있는 능력을 개발하는 데 중점을 두었습니다.

현재 Hadsell은 구글 DeepMind의 연구 리더로 일하고 있으며, 연속 학습 아키텍처와 확장 가능한 인공지능 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

8. Ayanna Howard

사진: Rob Felt / Georgia Institute of Technology

Ayanna Howard의 연구는 보조 로봇과 인간 중심 인공지능 설계에 중점을 두었습니다. 그녀의 연구는 발달 장애가 있는 어린이들을 지원하는 로봇 시스템을 개발하는 데 중점을 두었습니다.

Howard는 현재 오하이오 주립 대학교의 공과대학 학장으로 일하고 있으며, 인공지능과 로봇공학을 통해 교육과 연구를 발전시키는 데 중점을 두고 있습니다.

9. Rana el Kaliouby

사진: Joi Ito, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Rana el Kaliouby는 감정 인공지능을 통해 감정 인식 기술을 개발했습니다. 그녀의 연구는 인간의 감정을 분석하고 이해하는 데 중점을 두었습니다.

el Kaliouby는 현재 블루 튤립 벤처스의 공동 창립자이자 일반 파트너로 일하고 있으며, 인간 중심 인공지능 기술을 지원하는 스타트업을 지원하는 데 중점을 두고 있습니다.

10. Mira Murati

사진: OpenAI via AP

Mira Murati는 OpenAI의 기술 책임자로 일하며, 생성 인공지능을 대중적으로采用하는 데 중점을 두었습니다. 그녀는 ChatGPT, DALL-E, GPT-4 모델의 개발을 주도했습니다.

Murati는 현재 Thinking Machines Lab의 창립자로 일하고 있으며, 더 능력 있고 맞춤형 인공지능 시스템을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 열 명의 여성은 현대 인공지능과 로봇공학의 지적 기초를 대표합니다.她们의 연구는 기초 데이터셋, 강화 학습, 인간-로봇 상호작용, 윤리적 거버넌스, 생성 시스템의 발전에 기여했습니다.

이러한 기술은 산업을 변革하고 있습니다. 인공지능은 빠르게 가장 중요한 기술 중 하나가 되고 있으며, 사회의 기능, 경제의 발전, 인간과 기계의 상호작용을 형성할 것입니다.

이러한 시스템이 다양한 관점을 반영하도록 하는 것은 공정성의 문제가 아니라, 더好的 기술을 개발하는 문제입니다.

이 목록에 있는 여성들은 이러한 영향력을 어떻게 행사할 수 있는지 보여주고 있습니다.她们의 연구는 인공지능 연구의 경계를 확장했으며, 이러한 기술이 어떻게 구축되고誰를 위해 서비스해야 하는지에 대한 대화를 확장했습니다.

인공지능 분야는 계속해서 발전하고 있습니다. 다음 세대의 여성들이 인공지능에 참여할 때,她们는 인간의 경험의 다양성을 반영하는 지능적인 시스템을 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.