Модели и платформы ИИ
Хума Абиди, старший директор по программным продуктам ИИ в Intel – Серия интервью
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google
Хума Абиди – старший директор по программным продуктам ИИ в Intel (INTC ), ответственный за стратегию, дорожные карты, требования, программные продукты машинного обучения и аналитики. Она руководит глобально разнообразной командой инженеров и технологов, ответственных за создание мировых программных продуктов, которые позволяют клиентам создавать решения ИИ. Хума присоединилась к Intel в качестве программного инженера и с тех пор работала на различных инженерных, валидационных и управленческих должностях в области компиляторов, бинарного перевода и ИИ и глубокого обучения. Она увлечена образованием женщин, поддерживает несколько организаций по всему миру для этой цели и была финалистом премии VentureBeat “Женщины в ИИ” в 2019 году в категории наставничества.
Что первоначально вызвало ваш интерес к ИИ?
Я всегда находила интересным представлять, что могло бы произойти, если бы машины могли говорить, видеть или взаимодействовать интеллектуально с людьми. Благодаря некоторым большим техническим прорывам в последнем десятилетии, включая популярность глубокого обучения из-за доступности данных, вычислительной мощности и алгоритмов, ИИ перешел от научной фантастики к реальным приложениям. Решения, которые мы представляли ранее, теперь находятся в пределах досягаемости. Это действительно интересное время!
На моей предыдущей работе я руководила командой инженеров по бинарному переводу, которая занималась оптимизацией программного обеспечения для платформ Intel. В Intel мы признали, что разработки в области ИИ приведут к огромным отраслевым трансформациям, требующим огромного роста вычислительной мощности от устройств до Edge и облака, и мы сосредоточили внимание на том, чтобы стать компанией, ориентированной на данные.
Осознав необходимость мощного программного обеспечения для того, чтобы сделать ИИ реальностью, первым вызовом, который я приняла, было руководство командой в создании программного обеспечения ИИ, которое может работать эффективно на процессорах Intel Xeon, оптимизируя фреймворки глубокого обучения, такие как Caffe и TensorFlow. Мы смогли продемонстрировать более чем 200-кратное увеличение производительности благодаря комбинации инноваций программного и аппаратного обеспечения Intel.
Мы работаем над тем, чтобы все рабочие нагрузки наших клиентов в различных областях работали быстрее и лучше на технологии Intel.
Что мы можем сделать как общество, чтобы привлечь женщин к ИИ?
Это приоритет для меня и для Intel – привлечь больше женщин в области STEM и информатики, потому что разнообразные группы создадут лучшие продукты для разнообразного населения. Особенно важно привлечь больше женщин и представителей меньшинств в ИИ, поскольку потенциальные предубеждения и отсутствие представительства могут вызвать проблемы при создании решений ИИ.
Чтобы привлечь женщин, нам нужно лучше объяснить девочкам и молодым женщинам, как ИИ актуален в мире и как они могут быть частью создания интересных и влиятельных решений. Нам нужно показать им, что ИИ охватывает многие области жизни, и они могут использовать технологию ИИ в своей области интересов, будь то искусство, робототехника, журналистика или телевидение. Интересные применения ИИ, которые они могут легко увидеть, оказывающие влияние, например, виртуальные помощники, такие как Alexa, самоходные автомобили, социальные сети, как Netflix (NFLX ) знает, какие фильмы они хотят посмотреть и т. д.
Другой важный аспект привлечения женщин – представительство. К счастью, есть много женщин-лидеров в области ИИ, которые могут служить отличными образцами для подражания, включая Фей-Фей Ли, которая возглавляет человеческий ИИ в Стэнфорде, и Мередит Уиттекер, которая работает над социальными последствиями через Институт ИИ в Нью-Йоркском университете.
Нам нужно работать вместе, чтобы принять инклюзивные деловые практики и расширить доступ к технологическим навыкам для женщин и представителей меньшинств. В Intel наша цель на 2030 год – увеличить количество женщин на технических должностях до 40%, и мы можем добиться этого только путем сотрудничества с другими компаниями, институтами и сообществами.
Как женщины могут лучше всего войти в отрасль?
Есть несколько вариантов, если вы хотите войти в область ИИ. Есть многочисленные онлайн-курсы по ИИ, включая бесплатный курс Intel Edge AI Fundamentals от Udacity. Или вы можете вернуться в школу, например, в один из колледжей округа Марикопа для получения степени по ИИ – и изучать карьеру в области ИИ, например, ученый-исследователь, инженер данных, разработчик машинного обучения и т. д.
Если вы уже работаете в технологической компании, скорее всего, там уже есть команды ИИ. Вы можете проверить возможность провести часть своего времени в команде ИИ, которая вас интересует.
Вы также можете работать над ИИ, если не работаете в технологической компании. ИИ чрезвычайно междисциплинарен, поэтому вы можете применить ИИ几乎 в любой области, в которой вы участвуете. По мере эволюции и улучшения ИИ-рамок и инструментов становится проще использовать ИИ в разных условиях. Участие в онлайн-мероприятиях, таких как соревнования Kaggle, – это отличный способ работать над реальными проблемами машинного обучения, которые включают интересующие вас наборы данных.
Технологическая отрасль также должна потратить время, усилия и деньги, чтобы достичь и поддержать женщин, включая женщин, которые также являются представителями этнических меньшинств. На личной заметке я участвую в организациях, таких как Girls Who Code и Girl Geek X, которые соединяют и вдохновляют молодых женщин.
С учетом того, что глубокое обучение и обучение с подкреплением в последнее время получили наибольшее внимание, какие другие формы машинного обучения должны обратить на себя внимание женщин?
ИИ и машинное обучение все еще развиваются, и интересные новые исследовательские статьи публикуются регулярно. Некоторые области, на которые следует обратить внимание сейчас, включают:
- Классические методы машинного обучения, которые продолжают быть важными и широко используются.
- Ответственное/объяснимое ИИ, которое стало критической частью жизненного цикла ИИ и точки зрения развертывания глубокого обучения и обучения с подкреплением.
- Графические нейронные сети и многомодальное обучение, которые получают представления, обучаясь из богатой реляционной информации среди графических данных.
ИИ-предубеждения – это огромная социальная проблема, когда речь идет о предубеждениях против женщин и меньшинств. Какие есть способы решения этих проблем?
Когда речь идет об ИИ, предубеждения в обучающих выборках, человеческих маркировщиках и командах могут быть усилены, чтобы дискриминировать разнообразных людей, с серьезными последствиями.
Критически важно, чтобы разнообразие было приоритетом на каждом этапе процесса. Если женщины и другие представители меньшинств из сообщества являются частью команд, разрабатывающих эти инструменты, они будут более осведомлены о том, что может пойти не так.
Также важно обеспечить, чтобы лидеры из нескольких дисциплин, таких как социологи, врачи, философы и эксперты по правам человека, помогли определить, что является этическим, а что нет.
Можете ли вы объяснить проблему “черного ящика” ИИ и почему объяснимость ИИ важна?
В ИИ модели обучаются на огромных объемах данных, прежде чем они принимают решения. В большинстве систем ИИ мы не знаем, как эти решения были приняты – процесс принятия решений является черным ящиком, даже для их создателей. И может быть невозможно действительно понять, как обученная программа ИИ приходит к своему конкретному решению. Проблема возникает, когда мы подозреваем, что система не работает правильно. Если мы подозреваем систему алгоритмических предубеждений, трудно проверить и исправить их, если система не может объяснить свое принятие решений.
В настоящее время существует основной исследовательский фокус на объяснимом ИИ (XAI), который направлен на оснащение моделей ИИ прозрачностью, объяснимостью и подотчетностью, что, вероятно, приведет к ответственным ИИ.
В вашем докладе на церемонии награждения и конференции MITEF Arab Startup Competition вы обсуждали инициативы Intel по социальному благу. Какой из этих проектов социального блага привлек ваше внимание и почему он так важен?
Я продолжаю быть очень взволнованной всеми инициативами Intel по социальному благу, потому что прорывы в ИИ могут привести к трансформационным изменениям в том, как мы решаем проблемы.
Одна из них, которая особенно важна для меня, – это Wheelie, – ИИ-управляемый инвалидный кресло, созданный в партнерстве с HOOBOX Robotics. Wheelie позволяет людям с тяжелыми параличами восстановить подвижность, используя выражения лица для управления. Другой удивительный проект – TrailGuard AI, который использует технологию ИИ Intel для борьбы с браконьерством и защиты животных от исчезновения и потери видов.
В рамках инициативы Intel по реагированию на пандемию у нас есть многие текущие проекты с нашими партнерами, которые используют ИИ. Одним из ключевых проектов является бесконтактная детекция лихорадки или обнаружение COVID-19 с помощью рентгенографии грудной клетки с помощью Darwin AI. Мы также работаем над ботами, которые могут отвечать на запросы, чтобы повысить осведомленность с помощью обработки естественного языка на региональных языках.
Для женщин, которые интересуются участием, есть ли книги, веб-сайты или другие ресурсы, которые вы бы рекомендовали?
Есть много отличных ресурсов в Интернете, для всех уровней опыта и областей интересов. Coursera и Udacity предлагают отличные онлайн-курсы по машинному обучению и глубокому обучению, большинство из которых можно прослушать бесплатно. Открытые курсы MIT – это еще один отличный, бесплатный способ учиться у некоторых из лучших профессоров мира.
Компании, такие как Intel, имеют порталы ИИ, которые содержат много информации об ИИ, включая предложенные решения. Есть много отличных книг об ИИ: фундаментальные компьютерные тексты, такие как “Искусственный интеллект: современный подход” Питера Норвига и Стюарта Рассела, и современные, философские книги, такие как “Homo Deus” историка Юваля Ноя Харари. Я бы также рекомендовала подкаст об ИИ Лекса Фридмана на великие разговоры с широкого спектра точек зрения и экспертов из разных областей.
У вас есть какие-либо последние слова для женщин, которые интересуются ИИ, но еще не готовы прыгнуть?
ИИ – это будущее, и он изменит наше общество – на самом деле, он уже изменил. Важно, чтобы у нас были честные, этические люди, работающие над этим. Будь то в технической роли, или на более широком социальном уровне, сейчас идеальное время, чтобы принять участие!
Спасибо за интервью, вы действительно вдохновляете женщин во всем мире. Читателям, которые хотят узнать больше о программных решениях Intel, следует посетить Программные продукты ИИ в Intel.
