Lama Nachman, bashkëpunëtor i Intel dhe Drejtor i Laboratorit Parashikues të Informatikës – Seria e Intervistave

Lama Nachman, është një anëtar i Intel dhe Drejtor i Laboratorit Anticipatory Computing. Lama është më e njohur për punën e saj me Prof. Stephen Hawking, ajo ishte e rëndësishme në ndërtimin e një sistemi kompjuterik ndihmës për të ndihmuar Prof. Stephen Hawking në komunikim. Sot ajo po ndihmon robotistin britanik Dr. Peter Scott-Morgan për të komunikuar. Në vitin 2017, Dr. Peter Scott-Morgan mori një diagnozë të sëmundjes së neuroneve motorike (MND), e njohur gjithashtu si ALS ose sëmundja e Lou Gehrig. MND sulmon trurin dhe nervat dhe përfundimisht paralizon të gjithë muskujt, madje edhe ata që mundësojnë frymëmarrjen dhe gëlltitjen.

Dr. Peter Scott-Morgan dikur tha: "Unë do të vazhdoj të evoluoj, duke vdekur si njeri, duke jetuar si një kiborg."

Çfarë ju tërhoqi nga AI?

Gjithmonë më ka tërhequr ideja se teknologjia mund të jetë barazuesi i madh. Kur zhvillohet me përgjegjësi, ai ka potencialin të barazojë fushën e lojës, të adresojë pabarazitë sociale dhe të përforcojë potencialin njerëzor. Askund nuk është më e vërtetë kjo se sa me AI. Ndërsa shumica e bisedave të industrisë rreth AI dhe njerëzve e pozicionojnë marrëdhënien midis të dyve si kundërshtare, unë besoj se ka gjëra unike në të cilat makineritë dhe njerëzit janë të mirë, kështu që preferoj ta shikoj të ardhmen përmes lenteve të bashkëpunimit Njerëz-AI sesa konkurrenca njeri-AI. Unë drejtoj Laboratorin Parashikues të Informatikës në Intel Labs ku—përgjatë të gjitha përpjekjeve tona kërkimore—ne kemi një fokus të veçantë në ofrimin e inovacionit kompjuterik që shkallëzohet për ndikim të gjerë shoqëror. Duke pasur parasysh se sa e përhapur është tashmë AI dhe gjurmët e saj në rritje në çdo aspekt të jetës sonë, shoh premtime të jashtëzakonshme në kërkimin që ekipi im po ndërmerr për ta bërë AI më të aksesueshme, më të vetëdijshme për kontekstin, më të përgjegjshme dhe përfundimisht duke sjellë zgjidhje teknologjike në shkallë për të ndihmuar njerëzit në botën reale.

Ju keni punuar ngushtë me fizikanin legjendar Prof. Stephen Hawking për të krijuar një sistem AI që e ndihmoi atë në komunikimin dhe me detyrat që shumica prej nesh do t'i konsideronin rutinë. Cilat ishin disa nga këto detyra rutinë?

Puna me Prof. Stephen Hawking ishte përpjekja më domethënëse dhe më sfiduese e jetës sime. Më ushqeu shpirtin dhe më goditi me të vërtetë se si teknologjia mund të përmirësojë thellësisht jetën e njerëzve. Ai jetoi me ALS, një sëmundje degjenerative neurologjike, që me kalimin e kohës i heq aftësinë pacientit për të kryer aktivitetet më të thjeshta. Në vitin 2011, ne filluam të punojmë me të për të eksploruar se si të përmirësojmë sistemin kompjuterik ndihmës që i mundësoi atij të ndërveprojë me botën. Përveç përdorimit të kompjuterit të tij për të folur me njerëzit, Stephen përdori kompjuterin e tij si të gjithë ne, duke redaktuar dokumente, duke lundruar në internet, duke dhënë leksione, duke lexuar/shkruar emaile, etj. Teknologjia i mundësoi Stephen të vazhdojë të marrë pjesë në mënyrë aktive dhe të frymëzojë botë për vite me radhë pasi aftësitë e tij fizike u pakësuan me shpejtësi. Kjo - për mua - është se si duket ndikimi kuptimplotë i teknologjisë në jetën e dikujt!

Cilat janë disa nga njohuritë kryesore që keni hequr nga puna me Prof. Stephen Hawking?

Ekrani i kompjuterit tonë është me të vërtetë porta jonë për në botë. Nëse njerëzit mund të kontrollojnë kompjuterin e tyre, ata mund të kontrollojnë të gjitha aspektet e jetës së tyre (konsumimi i përmbajtjes, aksesi në botën dixhitale, kontrolli i mjedisit të tyre fizik, navigimi i karriges me rrota, etj). Për personat me aftësi të kufizuara që ende mund të flasin, përparimet në njohjen e të folurit i lejojnë ata të kenë kontrollin e plotë të pajisjeve të tyre (dhe në një masë të madhe, mjedisin e tyre fizik). Megjithatë, ata që nuk dinë të flasin dhe nuk janë në gjendje të lëvizin janë me të vërtetë të dëmtuar duke mos qenë në gjendje të ushtrojnë shumë pavarësi. Ajo që më mësoi përvoja me Prof. Hawking është se platformat e teknologjisë ndihmëse duhet të përshtaten me nevojat specifike të përdoruesit. Për shembull, nuk mund të supozojmë thjesht se një zgjidhje e vetme do të funksionojë për njerëzit me ALS, sepse sëmundja ndikon në aftësi të ndryshme te pacientët. Pra, ne kemi nevojë për teknologji që mund të konfigurohen dhe përshtaten lehtësisht me nevojat e individit. Kjo është arsyeja pse ne ndërtuam ACAT (Assistive Context Aware Toolkit), një platformë softuerike modulare, me burim të hapur që mund t'u mundësojë zhvilluesve të inovojnë dhe të ndërtojnë aftësi të ndryshme në krye të saj.

Mësova gjithashtu se është e rëndësishme të kuptojmë pragun e rehatisë së çdo përdoruesi rreth heqjes dorë nga kontrolli në këmbim të më shumë efikasitetit (kjo nuk kufizohet vetëm tek personat me aftësi të kufizuara). Për shembull, AI mund të jetë në gjendje të heqë më shumë kontroll nga përdoruesi në mënyrë që të kryejë një detyrë më shpejt ose në mënyrë më efikase, por çdo përdorues ka një nivel të ndryshëm mospërfilljeje ndaj rrezikut. Disa janë të gatshëm të heqin dorë nga më shumë kontroll, ndërsa përdorues të tjerë duan të mbajnë më shumë nga ai. Kuptimi i këtyre pragjeve dhe sa larg janë të gatshëm të shkojnë njerëzit ka një ndikim të madh në mënyrën se si mund të dizajnohen këto sisteme. Ne duhet të rimendojmë dizajnin e sistemit për sa i përket nivelit të komfortit të përdoruesit dhe jo vetëm masave objektive të efikasitetit dhe saktësisë.

Kohët e fundit, ju keni punuar me një shkencëtar të famshëm në Mbretërinë e Bashkuar Peter Scott Morgan, i cili vuan nga sëmundja e neuroneve motorike dhe synon të bëhet kiborgu i parë i plotë në botë. Cilat janë disa nga synimet ambicioze që ka Pjetri?

Një nga çështjet me AAC (Komunikimi Asistues dhe Shtues) është "hendeku i heshtjes". Shumë njerëz me ALS (përfshirë Peter) përdorin kontrollin e shikimit për të zgjedhur shkronjat / fjalët në ekran për të folur me të tjerët. Kjo rezulton në një heshtje të gjatë pasi dikush përfundon fjalinë e tij ndërsa personi shikon kompjuterin e tij dhe fillon të formulojë shkronjat dhe fjalët e tij për t'u përgjigjur. Pjetri donte ta zvogëlonte sa më shumë këtë boshllëk heshtjeje për të rikthyer spontanitetin verbal në komunikim. Ai gjithashtu dëshiron të ruajë zërin dhe personalitetin e tij dhe të përdorë një sistem tekst me të folur që shpreh stilin e tij unik të komunikimit (p.sh. talljet e tij, sarkazma e tij e mprehtë, emocionet e tij).

Roboticisti britanik Dr. Peter Scott-Morgan, i cili ka sëmundje të neuroneve motorike, filloi në vitin 2019 t'i nënshtrohej një sërë operacionesh për të zgjatur jetën e tij duke përdorur teknologjinë. (Kredia: Cardiff Productions)

A mund të diskutoni disa nga teknologjitë që po përdoren aktualisht për të ndihmuar Dr. Peter Scott-Morgan?

Peter po përdor ACAT (Assistive Context Aware Toolkit), platformën që ndërtuam gjatë punës sonë me Dr. Hawking dhe e lëshuam më vonë në burim të hapur. Ndryshe nga Dr. Hawking i cili përdori muskujt në faqen e tij si një "shkasë hyrëse" për të kontrolluar shkronjat në ekranin e tij, Peter po përdor kontrollin e shikimit (një aftësi që ne i shtuam ACAT-it ekzistues) për të folur dhe kontrolluar kompjuterin e tij, i cili ndërfaqe me një zgjidhje Text-to-Speech (TTS) nga një kompani e quajtur CereProc që ishte përshtatur për të dhe i mundëson atij të shprehë emocione/theksime të ndryshme. Sistemi kontrollon gjithashtu një avatar që ishte përshtatur për të.

Aktualisht jemi duke punuar në një sistem gjenerimi të përgjigjeve për ACAT që mund të lejojë Peter të ndërveprojë me sistemin në një nivel më të lartë duke përdorur aftësitë e AI. Ky sistem do të dëgjojë bisedat e Pjetrit me kalimin e kohës dhe do t'i sugjerojë përgjigjet që Pjetri të zgjedhë në ekran. Qëllimi është që me kalimin e kohës sistemi i AI të mësojë nga të dhënat e Peter dhe t'i mundësojë atij të "shtyjë" sistemin për t'i dhënë atij përgjigjet më të mira duke përdorur vetëm disa fjalë kyçe (të ngjashme me mënyrën se si funksionojnë kërkimet në ueb sot). Qëllimi ynë me sistemin e gjenerimit të përgjigjeve është të zvogëlojmë hendekun e heshtjes në komunikimin e përmendur më lart dhe të fuqizojmë Peter dhe përdoruesit e ardhshëm të ACAT për të komunikuar me një ritëm që ndihet më "i natyrshëm".

Ju keni folur gjithashtu për rëndësinë e transparencës në AI, sa e madhe është kjo çështje?

Është një çështje e madhe veçanërisht kur përdoret në sistemet e vendimmarrjes ose në sistemet bashkëpunuese njerëzore/AI. Për shembull, në rastin e sistemit ndihmës të Peter, ne duhet të kuptojmë se çfarë po e bën sistemin të bëjë këto rekomandime dhe si të ndikojmë në të mësuarit e këtij sistemi për të shprehur më saktë idetë e tij.

Në kontekstin më të gjerë të sistemeve të vendimmarrjes, pavarësisht nëse ndihmon me diagnozën e bazuar në imazhe mjekësore ose dhënien e rekomandimeve për dhënien e kredive, sistemet e AI duhet të ofrojnë informacion të interpretueshëm nga njerëzit se si arritën në vendime, cilat atribute ose veçori ishin më të ndikuar në këtë vendimi, çfarë besimi ka sistemi në konkluzionet e bëra, etj. Kjo rrit besimin në sistemet e AI dhe mundëson një bashkëpunim më të mirë midis njerëzve dhe AI ​​në skenarë të përzier të vendimmarrjes.

Paragjykimi i AI veçanërisht kur bëhet fjalë për racizmin dhe seksizmin është një çështje e madhe, por si mund t'i identifikoni llojet e tjera të paragjykimeve kur nuk e keni idenë se çfarë paragjykimesh kërkoni?

Është një problem shumë i vështirë dhe që nuk mund të zgjidhet vetëm me teknologji. Ne duhet të sjellim më shumë diversitet në zhvillimin e sistemeve të AI (racore, gjinore, kulturë, aftësi fizike, etj.). Ky është padyshim një hendek i madh në popullsinë që ndërton këto sisteme të AI sot. Përveç kësaj, është thelbësore që të ketë ekipe shumëdisiplinore të angazhuara në përcaktimin dhe zhvillimin e këtyre sistemeve, duke sjellë shkencën sociale, filozofinë, psikologjinë, etikën dhe politikat në tryezë (jo vetëm shkencën kompjuterike) dhe duke u angazhuar në procesin e hetimit në kontekstin e projekteve dhe problemeve specifike.

Ju keni folur më parë për përdorimin e AI për të përforcuar potencialin njerëzor. Cilat janë disa fusha që tregojnë më shumë premtime për këtë përforcim të potencialit njerëzor?

Një fushë e dukshme është mundësimi i personave me aftësi të kufizuara të jetojnë më të pavarur, të komunikojnë me të dashurit dhe të vazhdojnë të krijojnë dhe kontribuojnë në shoqëri. Unë shoh një potencial të madh në arsim, në kuptimin e angazhimit të studentëve dhe personalizimin e përvojës mësimore sipas nevojave dhe aftësive individuale të studentit për të përmirësuar angazhimin, për të fuqizuar mësuesit me këto njohuri dhe për të përmirësuar rezultatet e të nxënit. Pabarazia në arsim sot është kaq e thellë dhe ka një vend për AI për të ndihmuar në uljen e një pjese të kësaj pabarazie nëse e bëjmë atë siç duhet. Ka mundësi të pafundme që AI të sjellë shumë vlera duke krijuar sisteme bashkëpunuese njerëzore/AI në kaq shumë sektorë (kujdesi shëndetësor, prodhimi, etj.) sepse ajo që njerëzit dhe AI ​​sjellin në tryezë janë shumë plotësuese. Që kjo të ndodhë, ne kemi nevojë për inovacion në kryqëzimin e shkencës sociale, HCI dhe AI. Perceptimi i fuqishëm multi-modal, ndërgjegjësimi i kontekstit, mësimi nga të dhënat e kufizuara, HCI i vendosur fizikisht dhe interpretueshmëria janë disa nga sfidat kryesore në të cilat duhet të përqendrohemi për ta realizuar këtë vizion.

Ju keni folur gjithashtu se sa e rëndësishme është njohja e emocioneve për të ardhmen e AI? Pse industria e AI duhet të përqendrohet më shumë në këtë fushë të kërkimit?

Njohja e emocioneve është një aftësi kyçe e sistemeve njerëzore/AI për arsye të shumta. Një aspekt është se emocioni njerëzor ofron një kontekst kyç njerëzor që çdo sistem proaktiv të kuptojë përpara se të mund të veprojë.

Më e rëndësishmja, këto lloje sistemesh duhet të vazhdojnë të mësojnë në natyrë dhe të përshtaten bazuar në ndërveprimet me përdoruesit, dhe ndërsa reagimet e drejtpërdrejta janë një sinjal kyç për të mësuar, sinjalet indirekte janë shumë të rëndësishme dhe ato janë të lira (më pak punë për përdoruesin ). Për shembull, një asistent dixhital mund të mësojë shumë nga zhgënjimi në zërin e një përdoruesi dhe ta përdorë atë si një sinjal reagimi për të mësuar se çfarë të bëjë në të ardhmen, në vend që t'i kërkojë përdoruesit për komente çdo herë. Ky informacion mund të përdoret që sistemet e të mësuarit aktiv të AI që të vazhdojnë të përmirësohen me kalimin e kohës.

A ka ndonjë gjë tjetër që dëshironi të ndani në lidhje me atë që po punoni në Laboratorin Parashikues të Informatikës apo çështje të tjera që kemi diskutuar?

Kur ndërtojmë sisteme ndihmëse, ne me të vërtetë duhet të mendojmë se si t'i ndërtojmë këto sisteme me përgjegjësi dhe si t'u mundësojmë njerëzve të kuptojnë se çfarë informacioni po mblidhet dhe si t'i kontrollojnë këto sisteme në mënyrë praktike. Si studiues të AI, ne shpesh jemi të magjepsur nga të dhënat dhe duam të kemi sa më shumë të dhëna të jetë e mundur për të përmirësuar këto sisteme, megjithatë, ekziston një shkëmbim midis llojit dhe sasisë së të dhënave që duam dhe privatësisë së përdoruesit. Ne me të vërtetë duhet t'i kufizojmë të dhënat që mbledhim në atë që është absolutisht e nevojshme për të kryer detyrën e konkluzionit, t'i bëjmë përdoruesit të vetëdijshëm për saktësisht se cilat të dhëna po mbledhim dhe t'u mundësojmë atyre ta rregullojnë këtë shkëmbim në mënyra kuptimplota dhe të përdorshme.

Faleminderit për intervistën fantastike, lexuesit që dëshirojnë të mësojnë më shumë rreth këtij projekti duhet ta lexojnë artikullin Lama Nachman i Intel-it dhe Peter Scott-Morgan: Dy shkencëtarë, njëri një 'cyborg njerëzor'.

Ekipi Anticipatory Computing Lab i Intel që zhvilloi Assistive Context-Aware Toolkit përfshin (nga e majta) Alex Nguyen, Sangita Sharma, Max Pinaroc, Sai Prasad, Lama Nachman dhe Pete Denman. Në foto nuk janë Bruna Girvent, Saurav Sahay dhe Shachi Kumar. (Kredia: Lama Nachman)