Huma Abidi, Starszy Dyrektor ds. Oprogramowania AI w firmie Intel – Seria Wywiadów

Huma Abidi jest Starszym Dyrektorem ds. Oprogramowania AI w firmie Intel (INTC ), odpowiedzialnym za strategię, mapy drogowe, wymagania, oprogramowanie do uczenia maszynowego i analityki. Kieruje zróżnicowanym zespołem inżynierów i technologów odpowiedzialnych za dostarczanie światowej klasy produktów, które umożliwiają klientom tworzenie rozwiązań AI. Huma dołączyła do Intel jako inżynier oprogramowania i od tego czasu pracowała w różnych rolach inżynierskich, walidacyjnych i zarządczych w dziedzinie kompilatorów, tłumaczenia binarnego, AI i głębokiego uczenia. Jest pasjonatem edukacji kobiet, wspierając wiele organizacji na całym świecie w tej sprawie, i była finalistką nagrody VentureBeat’s 2019 Women in AI w kategorii mentorstwa.

Czym było to, co początkowo zainteresowało Cię AI?

Zawsze znajdowałem to interesującym, aby wyobrazić sobie, co mogłoby się wydarzyć, gdyby maszyny mogły mówić, widzieć lub wchodzić w interakcje z ludźmi w sposób inteligentny. Ze względu na kilka dużych przełomów technologicznych w ostatniej dekadzie, w tym popularność głębokiego uczenia się dzięki dostępności danych, mocy obliczeniowej i algorytmów, AI przeszła od science fiction do aplikacji w świecie rzeczywistym. Rozwiązania, które wcześniej wydawały się niemożliwe, są teraz w zasięgu ręki. To naprawdę ekscytujący czas!

W mojej poprzedniej pracy kierowałem zespołem inżynierów tłumaczenia binarnego, skupionym na optymalizacji oprogramowania dla platform sprzętowych Intel. W Intel rozpoznaliśmy, że rozwój AI doprowadzi do ogromnych przekształceń w branży, wymagających ogromnego wzrostu mocy obliczeniowej od urządzeń po Edge i chmury, i zaostrzyliśmy nasz focus, aby stać się firmą ukierunkowaną na dane.

Uświadamiając sobie potrzebę potężnego oprogramowania, aby uczynić AI rzeczywistością, pierwszym wyzwaniem, które podjąłem, było poprowadzenie zespołu w tworzeniu oprogramowania AI, które działałoby wydajnie na procesorach Intel Xeon, optymalizując ramy głębokiego uczenia, takie jak Caffe i TensorFlow. Udało nam się osiągnąć ponad 200-krotny wzrost wydajności dzięki połączeniu innowacji sprzętowych i oprogramowania Intel.

Pracujemy nad tym, aby wszystkie nasze obciążenia klientów w różnych dziedzinach działały szybciej i lepiej na technologii Intel.

Co możemy zrobić jako społeczeństwo, aby przyciągnąć kobiety do AI?

To jest priorytetem dla mnie i dla Intel, aby zwiększyć liczbę kobiet w dziedzinach STEM i informatyki, ponieważ zróżnicowane grupy będą tworzyć lepsze produkty dla zróżnicowanego społeczeństwa. Jest to szczególnie ważne, aby zwiększyć liczbę kobiet i mniejszości w AI, ponieważ brak reprezentacji może powodować potencjalne błędy przy tworzeniu rozwiązań AI.

Aby przyciągnąć kobiety, musimy lepiej wyjaśnić dziewczętom i młodym kobietom, jak AI jest istotne w świecie i jak mogą one być częścią tworzenia ekscytujących i wpływowych rozwiązań. Musimy pokazać im, że AI obejmuje wiele różnych dziedzin życia, i mogą one używać technologii AI w swojej dziedzinie zainteresowania, czy to jest sztuka, robotyka, dziennikarstwo danych czy telewizja. Ekscytujące aplikacje AI, które mogą łatwo zobaczyć wpływ, np. asystenci wirtualni jak Alexa, samochody autonomiczne, media społeczne, jak Netflix (NFLX ) wie, które filmy chcą obejrzeć, itp.

Innym kluczowym elementem przyciągania kobiet jest reprezentacja. Na szczęście są wiele kobiet liderów w AI, które mogą służyć jako doskonałe role models, w tym Fei-Fei Li, która kieruje centrum AI ukierunkowanym na człowieka w Stanford, i Meredith Whittaker, która pracuje nad implikacjami społecznymi poprzez Instytut AI Now w NYU.

Musimy pracować razem, aby przyjąć praktyki biznesu włączające i rozszerzyć dostęp do umiejętności technologicznych dla kobiet i mniejszości. W Intel naszym celem na 2030 rok jest zwiększenie liczby kobiet w rolach technicznych do 40%, i możemy to osiągnąć tylko poprzez współpracę z innymi firmami, instytutami i społecznościami.

Jak kobiety mogą najlepiej wejść do branży?

Istnieje kilka opcji, jeśli chcesz wejść do AI. Są liczne kursy online w AI, w tym bezpłatny kurs Intel Edge AI Fundamentals na Udacity. Możesz także wrócić do szkoły, na przykład do jednego z college’ów w Maricopa County, aby uzyskać tytuł associates w AI – i studiować karierę w AI, np. Data Scientist, Data Engineer, ML/DL developer, SW Engineer itp.

Jeśli już pracujesz w firmie technologicznej, istnieją prawdopodobnie już zespoły AI. Możesz sprawdzić opcję spędzania części czasu w zespole AI, który Cię interesuje.

Możesz także pracować nad AI, jeśli nie pracujesz w firmie technologicznej. AI jest niezwykle interdyscyplinarna, więc możesz zastosować AI w niemal każdej dziedzinie, w której jesteś zaangażowana. Wraz z ewolucją i stawaniem się bardziej przyjaznymi narzędzi i frameworków AI, staje się łatwiejsze używanie AI w różnych ustawieniach. Dołączanie do wydarzeń online, takich jak konkursy Kaggle, jest wspaniałym sposobem pracy nad realnymi problemami uczenia maszynowego, które obejmują zestawy danych, które są Cię interesujące.

Branża technologiczna musi också poświęcić czas, wysiłek i pieniądze, aby dotrzeć do i wesprzeć kobiety, w tym kobiety, które są również mniejszościami etnicznymi. Osobiście jestem zaangażowana w organizacje, takie jak Girls Who Code i Girl Geek X, które łączą i inspirują młode kobiety.

Z głębokim uczeniem się i uczeniem się wzmocnionym ostatnio zyskując najwięcej uwagi, jakie inne formy uczenia maszynowego powinny kobiety zwrócić uwagę?

AI i uczenie maszynowe nadal ewoluują, i ekscytujące nowe prace badawcze są publikowane regularnie. Niektóre obszary, na które należy zwrócić uwagę obecnie, to:

1. Klasyczne techniki ML, które nadal są ważne i są powszechnie używane.
2. Odpowiedzialne/ Wyjaśnialne AI, które stało się krytyczną częścią cyklu życia AI i z punktu widzenia wdrożenia głębokiego uczenia się i uczenia się wzmocnionego.
3. Sieci neuronowe graficzne i wielomodalne uczenie, które uzyskują wgląd, ucząc się z bogatych relacji między danymi graficznymi.

AI bias jest ogromnym problemem społecznym, gdy chodzi o uprzedzenia wobec kobiet i mniejszości. Jakie są sposoby rozwiązania tych problemów?

Gdy chodzi o AI, uprzedzenia w próbach szkoleniowych, etykietach ludzkich i zespołach mogą być nasilone, aby dyskryminować zróżnicowane jednostki, z poważnymi konsekwencjami.

Jest krytyczne, aby priorytetem było zróżnicowanie na każdym etapie procesu. Jeśli kobiety i inne mniejszości z społeczności są częścią zespołów rozwijających te narzędzia, będą one bardziej świadome, co może się nie powieść.

Jest również ważne, aby upewnić się, że przywódcy z wielu dyscyplin, takich jak uczeni społeczni, lekarze, filozofowie i eksperci od praw człowieka, pomagają definiować, co jest etyczne, a co nie.

Czy możesz wyjaśnić problem czarnej skrzynki AI i dlaczego wyjaśnialność AI jest ważna?

W AI modele są szkolone na ogromnych ilościach danych, zanim podejmują decyzje. W większości systemów AI nie wiemy, jak te decyzje zostały podjęte – proces podejmowania decyzji jest czarną skrzynką, nawet dla ich twórców. I może nie być możliwe, aby naprawdę zrozumieć, jak program szkoleniowy AI dochodzi do swoich konkretnych decyzji. Problem pojawia się, gdy podejrzewamy, że system nie działa. Jeśli podejrzewamy system o uprzedzenia algorytmiczne, trudno jest sprawdzić i skorygować je, jeśli system nie jest w stanie wyjaśnić swojego podejmowania decyzji.

Obecnie istnieje duży nacisk badawczy na eXplainable AI (XAI), który ma na celu wyposażyć modele AI w przejrzystość, wyjaśnialność i odpowiedzialność, co powinno prowadzić do Odpowiedzialnego AI.

W Twoim przemówieniu keynote podczas finału MITEF Arab Startup Competition i konferencji omawiałeś inicjatywy Intel AI for Social Good. Który z tych projektów społecznie użytecznych zwrócił Twoją uwagę i dlaczego jest on tak ważny?

Nadal jestem bardzo podekscytowana wszystkimi inicjatywami Intel AI for Social Good, ponieważ przełomy w AI mogą prowadzić do przełomowych zmian w sposobie, w jaki rozwiązujemy problemy.

Jeden z nich, który szczególnie mnie interesuje, to Wheelie, wózek inwalidzki wyposażony w AI, zbudowany we współpracy z HOOBOX Robotics. Wheelie pozwala osobom z ciężkimi paraliżami odzyskać mobilność, używając wyrażeń twarzy do sterowania. Inicjatywa TrailGuard AI, która wykorzystuje technologię AI Intel, aby walczyć z nielegalnymi polowaniami i chronić zwierzęta przed wyginięciem i utratą gatunku.

W ramach inicjatywy Intel Pandemic Response Initiative mamy wiele projektów w toku z naszymi partnerami, wykorzystującymi AI. Jednym z kluczowych projektów jest bezdotykowa detekcja gorączki lub detekcja COVID-19 za pomocą radiografii klatki piersiowej z Darwin AI. Pracujemy również nad botami, które mogą odpowiadać na pytania, zwiększając świadomość za pomocą przetwarzania języka naturalnego w językach regionalnych.

Dla kobiet, które są zainteresowane zaangażowaniem, są jakieś książki, strony internetowe lub inne zasoby, które byś poleciła?

Istnieje wiele wspaniałych zasobów online, dla wszystkich poziomów doświadczenia i obszarów zainteresowania. Coursera i Udacity oferują doskonałe kursy online z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, większość z nich może być audytowana za darmo. OpenCourseWare MIT to kolejny wspaniały, bezpłatny sposób, aby uczyć się od niektórych z najlepszych profesorów na świecie.

Firmy takie jak Intel mają portale AI, które zawierają wiele informacji o AI, w tym oferowane rozwiązania. Istnieje wiele wspaniałych książek o AI: podstawowe teksty z informatyki, takie jak Artificial Intelligence: A Modern Approach autorstwa Petera Norviga i Stuarta Russella, oraz nowoczesne, filozoficzne książki, takie jak Homo Deus autorstwa historyka Yuvala Hararri. Poleciłabym również podcast AI Lexa Fridmana na Apple Podcasts, z wspaniałymi rozmowami z różnych perspektyw i ekspertów z różnych dziedzin.

Czy masz jakieś ostatnie słowa dla kobiet, które są ciekawe AI, ale jeszcze nie są gotowe, aby się zaangażować?

AI to przyszłość i zmieni nasze społeczeństwo – w rzeczywistości, już to robi. Jest niezwykle ważne, aby mieliśmy uczciwych, etycznych ludzi pracujących nad tym. Niezależnie od tego, czy jesteś w roli technicznej, czy na szerszym poziomie społecznym, teraz jest idealny moment, aby się zaangażować!

Dziękuję za wywiad, jesteś prawdziwą inspiracją dla kobiet na całym świecie. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej o rozwiązaniach oprogramowania w Intel, powinni odwiedzić AI Software Products at Intel.

https://youtu.be/xi3Ku6rHIaY