Lama Nachman, Intel Fellow & Director of Anticipatory Computing Lab – Interviu

Lama Nachman, este un Intel (INTC ) Fellow & Director of Anticipatory Computing Lab. Lama este cel mai bine cunoscută pentru munca sa cu Prof. Stephen Hawking, ea a fost instrumentală în construirea unui sistem de calculator asistiv pentru a ajuta Prof. Stephen Hawking să comunice. Astăzi ea îl ajută pe roboticistul britanic Dr. Peter Scott-Morgan să comunice. În 2017, Dr. Peter Scott-Morgan a primit un diagnostic de boală a neuronilor motori (MND), cunoscută și sub numele de ALS sau boala lui Lou Gehrig. MND atacă creierul și nervii și, în cele din urmă, paralizează toți mușchii, inclusiv cei care permit respirația și înghițirea.

Dr. Peter Scott-Morgan a declarat odată: „Voi continua să evoluez, murind ca om, trăind ca cyborg.”

Ce v-a atras spre IA?

Am fost întotdeauna atrasă de ideea că tehnologia poate fi un mare egalizator. Când este dezvoltată în mod responsabil, are potențialul de a nivelări terenul de joc, de a aborda inegalitățile sociale și de a amplifica potențialul uman. Acest lucru este valabil mai ales în cazul IA. În timp ce o mare parte a discuției din industrie despre IA și oameni prezintă relația dintre cele două ca fiind adversă, eu cred că există lucruri unice pe care mașinile și oamenii le fac bine, așa că prefer să văd viitorul prin lentila colaborării umane-IA, mai degrabă decât a competiției umane-IA. Conduc Laboratorul de Calcul Anticipativ de la Intel Labs, unde, în toate eforturile noastre de cercetare, avem un focus singular pe livrarea inovației în calcul care să aibă un impact social larg. Având în vedere cât de răspândită este deja IA și cât de mult crește amprenta ei în fiecare aspect al vieții noastre, văd un potențial enorm în cercetarea pe care o desfășoară echipa mea pentru a face IA mai accesibilă, mai conștientă de context, mai responsabilă și, în cele din urmă, pentru a aduce soluții tehnologice la scară pentru a ajuta oamenii în lumea reală.

Ați lucrat îndeaproape cu fizicianul legendar Prof. Stephen Hawking pentru a crea un sistem de IA care să-l ajute pe acesta să comunice și să efectueze sarcini pe care majoritatea dintre noi le considerăm rutiniere. Care au fost unele dintre aceste sarcini rutiniere?

Lucrul cu Prof. Stephen Hawking a fost cel mai semnificativ și mai provocator proiect al vieții mele. A hrănit sufletul meu și mi-a arătat cu adevărat cum tehnologia poate îmbunătăți profund viața oamenilor. El a trăit cu ALS, o boală neurologică degenerativă, care, în timp, îi ia pacientului capacitatea de a efectua cele mai simple activități. În 2011, am început să lucrăm cu el pentru a explora moduri de a îmbunătăți sistemul de calculator asistiv care îi permitea să interacționeze cu lumea. Pe lângă utilizarea computerului pentru a vorbi cu oamenii, Stephen a folosit computerul, ca și noi toți, pentru a edita documente, a naviga pe internet, a ține prelegeri, a citi și a scrie e-mailuri etc. Tehnologia i-a permis lui Stephen să continue să participe activ și să inspire lumea pentru mulți ani după ce capacitățile lui fizice au scăzut rapid. Acesta, pentru mine, este impactul semnificativ al tehnologiei asupra vieții cuiva!

Care sunt unele dintre principalele insight-uri pe care le-ați obținut din lucrul cu Prof. Stephen Hawking?

Ecranul nostru de calculator este, într-adevăr, poarta noastră de intrare în lume. Dacă oamenii pot controla calculatorul lor, pot controla toate aspectele vieții lor (a consuma conținut, a accesa lumea digitală, a controla mediul lor fizic, a naviga cu scaunul cu rotile etc.). Pentru persoanele cu dizabilități care pot încă vorbi, progresele în recunoașterea vorbirii le permit să aibă control deplin asupra dispozitivelor lor (și, în mare măsură, asupra mediului lor fizic). Cu toate acestea, cei care nu pot vorbi și nu pot mișca sunt, într-adevăr, împiedicați să-și exercite independența. Ce mi-a învățat experiența cu Prof. Hawking este că platformele de tehnologie asistivă trebuie să fie personalizate în funcție de nevoile specifice ale utilizatorului. De exemplu, nu putem presupune că o singură soluție va funcționa pentru persoanele cu ALS, deoarece boala afectează diferite capacități în rândul pacienților. Prin urmare, avem nevoie de tehnologii care pot fi configurate și adaptate ușor pentru a răspunde nevoilor individuale. De aceea am construit ACAT (Kit-ul de lucru asistiv conștient de context), o platformă software modulară și open-source care poate permite dezvoltatorilor să inoveze și să construiască diferite capacități pe baza acesteia.

Mai recent, ați lucrat cu un celebru om de știință britanic, Peter Scott Morgan, care suferă de boală a neuronilor motori și are ca scop să devină primul cyborg complet din lume. Care sunt unele dintre obiectivele ambițioase ale lui Peter?

Una dintre problemele cu AAC (comunicația asistivă și augmentativă) este „golul de tăcere”. Mulți oameni cu ALS (inclusiv Peter) folosesc controlul privirii pentru a alege litere/ cuvinte pe ecran pentru a vorbi cu alții. Acest lucru duce la o lungă perioadă de tăcere după ce cineva termină propoziția, în timp ce persoana se uită la computer și începe să formuleze litere și cuvinte pentru a răspunde. Peter a dorit să reducă această perioadă de tăcere cât mai mult posibil pentru a aduce înapoi spontaneitatea verbală în comunicare. El a dorit, de asemenea, să-și păstreze vocea și personalitatea și să utilizeze un sistem text-vorbire care să exprime stilul său unic de comunicare (de exemplu, glumele sale, sarcasmul său rapid, emoțiile sale).

Roboticistul britanic Dr. Peter Scott-Morgan, care suferă de boală a neuronilor motori, a început în 2019 să suporte o serie de operații pentru a-și prelungi viața cu ajutorul tehnologiei. (Credit: Cardiff Productions)

Puteți discuta despre unele dintre tehnologiile care sunt utilizate în prezent pentru a-l ajuta pe Dr. Peter Scott-Morgan?

Peter utilizează ACAT (Kit-ul de lucru asistiv conștient de context), platforma pe care am construit-o în timpul lucrului cu Dr. Hawking și pe care am lansat-o ulterior ca open-source. În contrast cu Dr. Hawking, care a folosit mușchii din obraz ca „declanșator de intrare” pentru a controla literele de pe ecran, Peter folosește controlul privirii (o capacitate pe care am adăugat-o la ACAT existent) pentru a vorbi și a controla calculatorul său, care se interfațează cu o soluție Text-la-Vorbire (TTS) de la o companie numită CereProc, care a fost personalizată pentru el și îi permite să exprime diferite emoții/ accentuări. Sistemul controlează, de asemenea, un avatar care a fost personalizat pentru el.

Lucrăm în prezent la un sistem de generare a răspunsurilor pentru ACAT care să-i permită lui Peter să interacționeze cu sistemul la un nivel mai înalt, utilizând capacitățile IA. Acest sistem va asculta conversațiile lui Peter de-a lungul timpului și va sugera răspunsuri pentru Peter să le aleagă pe ecran. Scopul este ca, în timp, sistemul IA să învețe din datele lui Peter și să-i permită acestuia să „împingă” sistemul pentru a oferi cele mai bune răspunsuri, utilizând doar câteva cuvinte cheie (similar cu modul în care funcționează căutarea pe internet astăzi). Scopul nostru cu sistemul de generare a răspunsurilor este de a reduce perioada de tăcere în comunicare menționată anterior și de a-i împuternici pe Peter și pe viitorii utilizatori ai ACAT să comunice la un ritm care să pară mai „natural”.

Ați discutat și despre importanța transparenței în IA. Cât de mare este această problemă?

Este o problemă mare, mai ales atunci când este implementată în sisteme de luare a deciziilor sau în sisteme de colaborare uman-IA. De exemplu, în cazul sistemului asistiv al lui Peter, avem nevoie de a înțelege ce determină sistemul să facă aceste recomandări și cum putem influența învățarea acestui sistem pentru a exprima mai exact ideile sale.

IA și prejudecățile, în special în ceea ce privește rasismul și sexismul, sunt o problemă uriașă, dar cum identificați alte tipuri de prejudecăți atunci când nu știți ce prejudecăți căutați?

Este o problemă foarte grea și una care nu poate fi rezolvată doar cu tehnologie. Avem nevoie de a aduce mai multă diversitate în dezvoltarea sistemelor IA (rasială, de gen, culturală, de abilitate fizică etc.). Acesta este, în mod evident, un gol uriaș în populația care construiește aceste sisteme IA astăzi. În plus, este esențial să avem echipe multidisciplinare implicate în definirea și dezvoltarea acestor sisteme, aducând științe sociale, filosofie, psihologie, etică și politică la masa discuțiilor (nu doar informatică), și implicându-ne în procesul de cercetare în contextul proiectelor și problemelor specifice.

Ați vorbit anterior despre utilizarea IA pentru a amplifica potențialul uman. Care sunt unele dintre domeniile care arată cel mai mult promisiune pentru această amplificare a potențialului uman?

Un domeniu evident este acela de a permite persoanelor cu dizabilități să trăiască mai independent, să comunice cu cei dragi și să continue să creeze și să contribuie la societate. Văd un potențial mare în educație, în înțelegerea implicării elevilor și în personalizarea experienței de învățare în funcție de nevoile și capacitățile individuale ale elevului, pentru a îmbunătăți implicarea, a împuternici profesorii cu această cunoaștere și a îmbunătăți rezultatele învățării. Inegalitatea în educație de astăzi este atât de profundă și există un loc pentru IA să ajute la reducerea acestei inegalități, dacă o facem corect. Există oportunități infinite pentru IA să aducă multă valoare prin crearea de sisteme de colaborare uman-IA în multe sectoare (sănătate, producție etc.), deoarece ceea ce oamenii și IA aduc la masa discuțiilor sunt foarte complementare. Pentru ca acest lucru să se întâmple, avem nevoie de inovație la intersecția științelor sociale, HCI și IA. Percepția robustă multi-modală, conștientizarea contextului, învățarea din date limitate, HCI-ul situat fizic și interpretarea sunt unele dintre principalele provocări pe care trebuie să ne concentrăm pentru a aduce această viziune la îndeplinire.

Ați vorbit și despre importanța recunoașterii emoțiilor pentru viitorul IA. De ce ar trebui industria IA să se concentreze mai mult asupra acestei zone de cercetare?

Recunoașterea emoțiilor este o capacitate cheie a sistemelor umane-IA pentru multiple motive. Un aspect este acela că emoția umană oferă un context uman cheie pentru orice sistem proactiv pentru a înțelege înainte de a acționa.

Mai important, aceste tipuri de sisteme trebuie să continue să învețe în sălbăticie și să se adapteze pe baza interacțiunilor cu utilizatorii, iar în timp ce feedback-ul direct este un semnal cheie pentru învățare, semnalele indirecte sunt foarte importante și sunt gratuite (mai puțină muncă pentru utilizator). De exemplu, un asistent digital poate învăța multe din frustrarea din vocea unui utilizator și poate utiliza acest lucru ca semnal de feedback pentru a învăța ce să facă în viitor, în loc să ceară utilizatorului feedback la fiecare pas. Aceste informații pot fi utilizate pentru sistemele IA de învățare activă pentru a continua să se îmbunătățească în timp.

Există ceva altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre ceea ce lucrați la Laboratorul de Calcul Anticipativ sau despre alte subiecte pe care le-am discutat?

Când construim sisteme asistive, avem nevoie să ne gândim la modul în care putem construi aceste sisteme în mod responsabil și la modul în care putem permite oamenilor să înțeleagă ce informații sunt colectate și cum pot controla aceste sisteme într-un mod practic. Ca cercetători IA, adesea suntem fascinați de date și dorim să avem cât mai multe date pentru a îmbunătăți aceste sisteme, cu toate acestea, există un compromis între tipul și cantitatea de date pe care le dorim și confidențialitatea utilizatorului. Avem nevoie să limităm datele pe care le colectăm la ceea ce este absolut necesar pentru a efectua sarcina de inferență, să facem utilizatorii conștienți de exact ce date colectăm și să le permitem să ajusteze acest compromis în moduri semnificative și utilizabile.

Mulțumim pentru acest interviu fantastic. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre acest proiect ar trebui să citească articolul Intel’s Lama Nachman și Peter Scott-Morgan: doi oameni de știință, unul un „cyborg uman”.

Echipa Laboratorului de Calcul Anticipativ de la Intel, care a dezvoltat Kit-ul de lucru asistiv conștient de context, include (de la stânga) Alex Nguyen, Sangita Sharma, Max Pinaroc, Sai Prasad, Lama Nachman și Pete Denman. Nu sunt prezentați Bruna Girvent, Saurav Sahay și Shachi Kumar. (Credit: Lama Nachman)