Huma Abidi, Diretora Sênior de Produtos de Software de Inteligência Artificial da Intel – Série de Entrevistas

Huma Abidi é Diretora Sênior de Produtos de Software de Inteligência Artificial da Intel (INTC ), responsável por estratégia, planos, requisitos, produtos de software de aprendizado de máquina e análise. Ela lidera uma equipe globalmente diversa de engenheiros e tecnólogos responsáveis por entregar produtos de classe mundial que permitem aos clientes criar soluções de inteligência artificial. Huma ingressou na Intel como engenheira de software e desde então trabalhou em uma variedade de funções de engenharia, validação e gerenciamento nas áreas de compiladores, tradução binária e inteligência artificial e aprendizado profundo. Ela é apaixonada pela educação das mulheres, apoiando várias organizações em todo o mundo para essa causa, e foi finalista do prêmio Women in AI da VentureBeat em 2019, na categoria mentoria.

O que inicialmente despertou seu interesse em inteligência artificial?

Sempre me interessei em imaginar o que poderia acontecer se as máquinas pudessem falar, ver ou interagir inteligentemente com os humanos. Devido a alguns grandes avanços técnicos na última década, incluindo o aprendizado profundo ganhando popularidade devido à disponibilidade de dados, poder de processamento e algoritmos, a inteligência artificial agora passou da ficção científica para aplicações do mundo real. Soluções que imaginamos anteriormente agora estão ao nosso alcance. É realmente um momento emocionante!

No meu trabalho anterior, eu liderava uma equipe de engenharia de tradução binária, focada na otimização de software para plataformas de hardware da Intel. Na Intel, reconhecemos que os desenvolvimentos em inteligência artificial levariam a enormes transformações industriais, exigindo um tremendo crescimento no poder de processamento dos dispositivos para a nuvem, e nos concentramos em nos tornar uma empresa centrada em dados.

Percebendo a necessidade de software poderoso para tornar a inteligência artificial uma realidade, o primeiro desafio que assumi foi liderar a equipe para criar software de inteligência artificial para executar de forma eficiente em processadores Intel Xeon, otimizando frameworks de aprendizado profundo como Caffe e TensorFlow. Fomos capazes de demonstrar aumentos de desempenho de mais de 200 vezes devido a uma combinação de inovações de hardware e software da Intel.

Estamos trabalhando para fazer com que todas as cargas de trabalho dos nossos clientes em vários domínios executem mais rápido e melhor na tecnologia da Intel.

O que podemos fazer como sociedade para atrair mulheres para a inteligência artificial?

É uma prioridade para mim e para a Intel ter mais mulheres em STEM e ciência da computação em geral, porque grupos diversificados construirão melhores produtos para uma população diversificada. É especialmente importante ter mais mulheres e minorias sub-representadas em inteligência artificial, porque a falta de representação pode causar vieses quando se cria soluções de inteligência artificial.

Para atrair mulheres, precisamos fazer um melhor trabalho explicando às meninas e jovens mulheres como a inteligência artificial é relevante no mundo e como elas podem ser parte da criação de soluções emocionais e impactantes. Precisamos mostrar a elas que a inteligência artificial abrange muitas áreas diferentes da vida, e elas podem usar a tecnologia de inteligência artificial em seu domínio de interesse, seja arte, robótica, jornalismo de dados ou televisão. Aplicações emocionais da inteligência artificial que elas podem facilmente ver fazendo um impacto, como assistentes virtuais como Alexa, carros autônomos, mídia social, como o Netflix (NFLX ) sabe quais filmes elas querem assistir, etc.

Outra parte importante para atrair mulheres é a representação. Felizmente, há muitas mulheres líderes em inteligência artificial que podem servir como excelentes modelos, incluindo Fei-Fei Li, que lidera a inteligência artificial centrada no ser humano em Stanford, e Meredith Whittaker, que trabalha nas implicações sociais por meio do Instituto de Inteligência Artificial em NYU.

Precisamos trabalhar juntos para adotar práticas de negócios inclusivas e expandir o acesso a habilidades tecnológicas para mulheres e minorias sub-representadas. Na Intel, nosso objetivo para 2030 é aumentar a participação de mulheres em funções técnicas para 40% e só podemos alcançar isso trabalhando com outras empresas, instituições e comunidades.

Como as mulheres podem melhor se inserir na indústria?

Há algumas opções se você quiser se inserir na inteligência artificial especificamente. Há numerosos cursos online em inteligência artificial, incluindo o curso gratuito Intel Edge AI Fundamentals da UDACITY. Ou você pode voltar à escola, por exemplo, em uma das faculdades comunitárias do Condado de Maricopa para um diploma associado em inteligência artificial – e estudar para uma carreira em inteligência artificial, como cientista de dados, engenheiro de dados, desenvolvedor de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, engenheiro de software, etc.

Se você já trabalha em uma empresa de tecnologia, provavelmente já há equipes de inteligência artificial. Você pode verificar a opção de passar parte do seu tempo em uma equipe de inteligência artificial que você está interessada.

Você também pode trabalhar com inteligência artificial se não trabalha em uma empresa de tecnologia. A inteligência artificial é extremamente interdisciplinar, então você pode aplicar inteligência artificial em quase qualquer domínio em que você está envolvido. À medida que os frameworks e ferramentas de inteligência artificial evoluem e se tornam mais fáceis de usar, torna-se mais fácil usar inteligência artificial em diferentes configurações. Participar de eventos online, como competições Kaggle, é uma ótima maneira de trabalhar em problemas de aprendizado de máquina do mundo real que envolvem conjuntos de dados que você acha interessantes.

A indústria de tecnologia também precisa dedicar tempo, esforço e dinheiro para alcançar e apoiar as mulheres, incluindo as mulheres que também são minorias étnicas sub-representadas. Em uma nota pessoal, estou envolvida em organizações como Girls Who Code e Girl Geek X, que conectam e inspiram jovens mulheres.

Com o aprendizado profundo e o aprendizado por reforço ganhando recentemente mais atenção, quais outras formas de aprendizado de máquina as mulheres devem prestar atenção?

A inteligência artificial e o aprendizado de máquina ainda estão evoluindo, e pesquisas emocionais estão sendo publicadas regularmente. Algumas áreas para se concentrar agora incluem:

1. Técnicas clássicas de aprendizado de máquina que continuam a ser importantes e são amplamente usadas.
2. Inteligência artificial responsável/explicável, que se tornou uma parte crítica do ciclo de vida da inteligência artificial e do ponto de vista da implantabilidade do aprendizado profundo e do aprendizado por reforço.
3. Redes neurais de grafos e aprendizado multi-modal que obtêm insights aprendendo com informações ricas de relação entre os dados do grafo.

Os vieses da inteligência artificial são um grande problema social quando se trata de vieses contra as mulheres e as minorias. Quais são algumas maneiras de resolver esses problemas?

Quando se trata de inteligência artificial, os vieses nos amostras de treinamento, nos rotuladores humanos e nas equipes podem ser exacerbados para discriminar indivíduos diversificados, com consequências graves.

É fundamental que a diversidade seja priorizada em cada etapa do processo. Se as mulheres e as minorias das comunidades estiverem presentes nas equipes que desenvolvem essas ferramentas, elas estarão mais cientes do que pode dar errado.

É importante garantir que líderes de várias disciplinas, como cientistas sociais, médicos, filósofos e especialistas em direitos humanos, sejam incluídos para ajudar a definir o que é ético e o que não é.

Pode explicar o problema da caixa preta da inteligência artificial e por que a explicabilidade da inteligência artificial é importante?

Na inteligência artificial, os modelos são treinados em grandes quantidades de dados antes de tomar decisões. Na maioria dos sistemas de inteligência artificial, não sabemos como essas decisões foram tomadas — o processo de tomada de decisão é uma caixa preta, mesmo para seus criadores. E pode não ser possível entender realmente como um programa de inteligência artificial treinado está chegando a sua decisão específica. Um problema surge quando suspeitamos que o sistema não está funcionando. Se suspeitamos que o sistema tem vieses algorítmicos, é difícil verificar e corrigir se o sistema não consegue explicar sua tomada de decisão.

Atualmente, há um foco de pesquisa importante em Inteligência Artificial Explicável (XAI) que pretende equipar os modelos de inteligência artificial com transparência, explicabilidade e responsabilidade, o que deve levar a uma Inteligência Artificial Responsável.

Em sua palestra durante a cerimônia de premiação final da competição de startups da MITEF Arab e conferência, você discutiu as iniciativas de Inteligência Artificial para o Bem Social da Intel. Qual desses projetos de Bem Social chamou sua atenção e por quê é tão importante?

Continuo a estar muito entusiasmada com todas as iniciativas de Inteligência Artificial para o Bem Social da Intel, porque os avanços em inteligência artificial podem levar a mudanças transformadoras na forma como abordamos a resolução de problemas.

Um que eu especialmente cuido é o Wheelie, uma cadeira de rodas movida a inteligência artificial construída em parceria com a HOOBOX Robotics. O Wheelie permite que paraplégicos extremos reganhem mobilidade usando expressões faciais para dirigir. Outra iniciativa incrível é o TrailGuard AI, que usa a tecnologia de inteligência artificial da Intel para lutar contra a caça ilegal e proteger os animais contra a extinção e a perda de espécies.

Como parte da Iniciativa de Resposta à Pandemia da Intel, temos muitos projetos em andamento com nossos parceiros que usam inteligência artificial. Uma iniciativa importante é a detecção de febre sem contato ou detecção de COVID-19 por meio de radiografia de tórax com Darwin AI. Também estamos trabalhando em bots que podem responder a perguntas para aumentar a conscientização usando processamento de linguagem natural em línguas regionais.

Para as mulheres que estão interessadas em se envolver, há livros, sites ou outros recursos que você recomendaria?

Há muitos recursos online excelentes, para todos os níveis de experiência e áreas de interesse. Coursera e Udacity oferecem cursos online excelentes em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, a maioria dos quais pode ser auditada gratuitamente. O OpenCourseWare do MIT é outra ótima maneira gratuita de aprender com alguns dos melhores professores do mundo.

Empresas como a Intel têm portais de inteligência artificial que contêm muita informação sobre inteligência artificial, incluindo soluções oferecidas. Há muitos livros excelentes sobre inteligência artificial: textos fundamentais de ciência da computação como Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna, de Peter Norvig e Stuart Russell, e livros modernos e filosóficos como Homo Deus, de Yuval Harari. Eu também recomendaria o podcast de inteligência artificial do Lex Fridman sobre conversas incríveis de uma ampla gama de perspectivas e especialistas de diferentes campos.

Tem alguma palavra final para as mulheres que estão curiosas sobre inteligência artificial, mas ainda não estão prontas para dar o salto?

A inteligência artificial é o futuro e mudará nossa sociedade — na verdade, já está mudando. É essencial que tenhamos pessoas honestas e éticas trabalhando nisso. Seja em um papel técnico, ou em um nível social mais amplo, agora é o momento perfeito para se envolver!

Obrigada pela entrevista, você é certamente uma inspiração para as mulheres em todo o mundo. Os leitores que desejam saber mais sobre as soluções de software da Intel devem visitar Produtos de Software de Inteligência Artificial da Intel.

https://youtu.be/xi3Ku6rHIaY