Sztuczna inteligencja
Huma Abidi, Starszy Dyrektor Oprogramowania AI w firmie Intel – Seria Wywiadów
Huma Abidi jest Starszym Dyrektorem Oprogramowania AI w firmie Intel, odpowiedzialnym za strategię, mapy drogowe, wymagania, oprogramowanie analityczne i uczenia maszynowego. Kieruje zróżnicowanym zespołem inżynierów i technologów z całego świata, odpowiedzialnym za dostarczanie światowej klasy produktów, które umożliwiają klientom tworzenie rozwiązań AI. Huma dołączyła do Intel jako inżynier oprogramowania i od tego czasu pracowała na różnych stanowiskach 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 pierwotnie zainteresowała Cię sztuczna inteligencja?
Zawsze interesowało mnie to, co mogłoby się wydarzyć, gdyby maszyny mogły mówić, widzieć lub wchodzić w interakcje z ludźmi w sposób inteligentny. Ze względu na duże przełomy techniczne w ciągu ostatniej dekady, w tym popularność głębokiego uczenia się dzięki dostępności danych, mocy obliczeniowej i algorytmów, sztuczna inteligencja przeszła od science fiction do zastosowań w świecie rzeczywistym. Rozwiązania, które wcześniej wydawały się niemożliwe, są teraz w zasięgu naszych rąk. To naprawdę ekscytujący czas!
W mojej poprzedniej pracy kierowałam zespołem inżynierów tłumaczenia binarnego, skupionym na optymalizacji oprogramowania dla platform sprzętowych Intel. W Intel rozpoznaliśmy, że rozwój sztucznej inteligencji doprowadzi do ogromnych przemian w branży, wymagających ogromnego wzrostu mocy obliczeniowej od urządzeń po Edge i chmurę, i zaostrzyliśmy nasz focus, aby stać się firmą ukierunkowaną na dane.
Uświadamiając sobie potrzebę potężnego oprogramowania, aby uczynić sztuczną inteligencję rzeczywistością, pierwszym wyzwaniem, które podjęłam, było kierowanie zespołem w tworzeniu oprogramowania AI, które mogłoby działać 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 sprzętu i oprogramowania Intel.
Pracujemy nad tym, aby wszystkie obciążenia naszych 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 przyciągnąć więcej kobiet do STEM i informatyki w ogóle, ponieważ zróżnicowane grupy będą tworzyć lepsze produkty dla zróżnicowanej populacji. Jest to szczególnie ważne, aby przyciągnąć więcej kobiet i mniejszości do AI, ze względu na potencjalne uprzedzenia, które brak reprezentacji może spowodować przy tworzeniu rozwiązań AI.
Aby przyciągnąć kobiety, musimy lepiej wyjaśnić dziewczynkom i młodym kobietom, jak AI jest istotne w świecie i jak mogą być częścią tworzenia ekscytujących i wpływowych rozwiązań. Musimy pokazać im, że AI obejmuje wiele różnych obszarów życia, i mogą używać technologii AI w swojej dziedzinie zainteresowań, czy to jest sztuka, robotyka, dziennikarstwo danych lub telewizja. Ekscytujące zastosowania AI, które mogą łatwo zobaczyć, mające wpływ, np. wirtualni asystenci jak Alexa, samochody autonomiczne, media społecznościowe, jak Netflix 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 humanocentrycznym AI w Stanford, i Meredith Whittaker, która pracuje nad społecznymi implikacjami przez AI Now Institute w NYU.
Musimy współpracować, aby przyjąć inkluzywne praktyki biznesowe i rozszerzyć dostęp do umiejętności technicznych dla kobiet i mniejszości. W Intel naszym celem do 2030 roku 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. Istnieją liczne kursy online z AI, w tym bezpłatny kurs Intel Edge AI Fundamentals na Udacity. Możesz również wrócić do szkoły, na przykład do jednego z college’ów w hrabstwie Maricopa, aby uzyskać tytuł associate degree w AI – i studiować karierę w AI, np. Data Scientist, Data Engineer, ML/DL developer, SW Engineer itp.
Jeśli już pracujesz w firmie technologicznej, prawdopodobnie już istnieją zespoły AI. Możesz sprawdzić, czy istnieje możliwość spędzenia części czasu w zespole AI, który Cię interesuje.
Możesz również pracować nad AI, nawet 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 udoskonalaniem się ram i narzędzi AI, staje się łatwiejsze używanie AI w różnych środowiskach. Dołączanie do wydarzeń online, takich jak konkursy Kaggle, jest świetnym sposobem pracy nad realnymi problemami uczenia maszynowego, które obejmują zestawy danych, które Cię interesują.
Przemysł technologiczny musi również poświęcić czas, wysiłek i pieniądze, aby dotrzeć do kobiet, w tym kobiet, 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, które ostatnio zyskało największą popularność, jakie inne formy uczenia maszynowego powinny kobiety zwrócić uwagę?
AI i uczenie maszynowe nadal ewoluują, i regularnie publikowane są ekscytujące nowe prace badawcze. Niektóre obszary, na które powinnyśmy się skoncentrować, to:
- Klasyczne techniki ML, które nadal są ważne i powszechnie stosowane.
- Odpowiedzialna/ wyjaśnialna AI, która stała się krytyczną częścią cyklu życia AI i z punktu widzenia wdrożenia głębokiego uczenia się i uczenia się wzmocnionego.
- Sieci neuronowe graficzne i wielomodalne uczenie, które pozwalają na uzyskanie wglądu przez uczenie 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 kumulowane, aby dyskryminować różnorodne 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 bardziej świadome, co może się nie powieść.
Jest również ważne, aby upewnić się, że liderzy z różnych dziedzin, takich jak nauki społeczne, lekarze, filozofowie i eksperci od praw człowieka, pomagają określić, co jest etyczne, a co nie.
Czy możesz wyjaśnić problem czarnej skrzynki AI, i dlaczego wyjaśnialność AI jest ważna?
W AI, modele są trenowane na ogromnych ilościach danych, zanim podejmą 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 wytrenowany program AI dochodzi do swoich konkretnych decyzji. Problem pojawia się, gdy podejrzewamy, że system nie działa. Jeśli podejrzewamy system o uprzedzenia algorytmiczne, trudno 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 podczas MITEF Arab Startup Competition finale nagród i konferencji omawiałeś inicjatywy Intel AI for Social Good. Który z tych projektów społecznych zwrócił Twoją uwagę i dlaczego jest tak ważny?
Nadal jestem bardzo ekscytowana wszystkimi inicjatywami Intel AI for Social Good, ponieważ przełomy w AI mogą prowadzić do transformacyjnych zmian w sposobie, w jaki rozwiązujemy problemy.
Jeden, który szczególnie mnie interesuje, to Wheelie, wózek inwalidzki wyposażony w AI, zbudowany we współpracy z HOOBOX Robotics. Wheelie pozwala osobom z ciężkimi urazami rdzenia kręgowego odzyskać mobilność, używając wyrażeń twarzy do sterowania. Inicjatywa jest TrailGuard AI, która wykorzystuje technologię AI Intel do walki z nielegalnymi połowami i ochrony zwierząt przed wyginięciem i utratą gatunków.
W ramach inicjatywy Intel Pandemic Response Initiative mamy wiele projektów w toku z naszymi partnerami, wykorzystującymi AI. Jednym z kluczowych projektów jest bezkontaktowa detekcja gorączki lub wykrywanie COVID-19 za pomocą radiografii klatki piersiowej z Darwin AI. Pracujemy również nad botami, które mogą odpowiadać na zapytania, zwiększając świadomość, używając przetwarzania języka naturalnego w językach regionalnych.
Dla kobiet, które są zainteresowane zaangażowaniem, czy są jakieś książki, strony internetowe lub inne zasoby, które byś poleciła?
Istnieje wiele świetnych zasobów online, dla wszystkich poziomów doświadczenia i obszarów zainteresowania. Coursera i Udacity oferują doskonałe kursy online z uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, z których większość może być audytowana za darmo. OpenCourseWare MIT to kolejny świetny, 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 doskonałych książek o AI: podstawowe teksty z informatyki, takie jak Sztuczna Inteligencja: Nowoczesne Podejście przez Petera Norviga i Stuarta Russella, oraz nowoczesne, filozoficzne książki, takie jak Homo Deus przez historyka Yuvala Hararri. Poleciłabym również podcast AI Lexa Fridmana na temat wspaniałych rozmów z szerokiej gamy 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 zrobiło. Jest niezwykle ważne, aby mieliśmy uczciwych, etycznych ludzi pracujących nad tym. Niezależnie od tego, czy jest to rola techniczna, czy szerszy poziom społeczny, teraz jest idealny moment, aby się zaangażować!
Dziękuję za wywiad, jesteś pewnie inspiracją dla kobiet na całym świecie. Czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej o rozwiązaniach oprogramowania w Intel, powinni odwiedzić AI Software Products at Intel.
