ฮูมา อาบิดิ ผู้อำนวยการอาวุโสของผลิตภัณฑ์ AI Software ของ Intel – ซีรีส์สัมภาษณ์

ฮูมา อาบิดิ เป็นผู้อำนวยการอาวุโสของผลิตภัณฑ์ AI Software Products at Intel (INTC ) ซึ่งรับผิดชอบด้านกลยุทธ์ แผนการ ต้องการ ซอฟต์แวร์ผลิตภัณฑ์เครื่องมือวิเคราะห์และเรียนรู้ของเครื่องจักร เธอเป็นผู้นำทีมวิศวกรและนักเทคโนโลยีจากทั่วโลกที่รับผิดชอบในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีคุณภาพสูงเพื่อให้ลูกค้าสามารถสร้างโซลูชัน AI ได้ ฮูมาเข้าร่วม Intel ในฐานะวิศวกรซอฟต์แวร์และได้ทำงานในหลายบทบาทด้านวิศวกรรม การตรวจสอบ และการจัดการในด้านคอมไพล์เลอร์ การแปลไบนารี่ AI และการเรียนรู้ลึก เธอเป็นคนรักในเรื่องการศึกษาสตรี และได้สนับสนุนองค์กรหลายแห่งทั่วโลกเพื่อสนับสนุนสาเหตุนี้ และเป็นหนึ่งในผู้เข้ารอบสุดท้ายของ VentureBeat’s 2019 Women in AI award ในหมวดการให้คำปรึกษา

สิ่งใดที่กระตุ้นความสนใจของคุณใน AI?

ฉันพบว่ามันสนุกที่จะจินตนาการถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นหากเครื่องจักรสามารถพูด ดู หรือโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างชาญฉลาด เนื่องจากการผ่านพ้นไปของความก้าวหน้าทางเทคนิคที่สำคัญในช่วงสิบปีที่ผ่านมา รวมถึงการเรียนรู้ลึกที่ได้รับความนิยมเนื่องจากความพร้อมของข้อมูล กำลังคำนวณ และอัลกอริทึม AI จึงได้เปลี่ยนจากนิยายวิทยาศาสตร์ไปสู่การประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงแล้ว โซลูชันที่เราจินตนาการไว้ก่อนหน้านี้ตอนนี้อยู่ใน tầmถึงแล้ว มันเป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นจริงๆ!

ในงานก่อนหน้าของฉัน ฉันเป็นผู้นำทีมวิศวกรรมการแปลไบนารี่ที่มุ่งเน้นในการเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์สำหรับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ของ Intel ที่ Intel เราได้ระบุว่าการพัฒนาด้าน AI จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในวงกว้าง ซึ่งต้องการการเติบโตที่มากในด้านกำลังคำนวณจากอุปกรณ์ไปจนถึง Edge และคลาวด์ และเราจึงมุ่งเน้นไปที่การเป็นบริษัทที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ข้อมูล

การรับรู้ถึงความจำเป็นของซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อทำให้ AI เป็นจริง ความท้าทายแรกที่ฉันรับเป็นการนำทีมในการสร้างซอฟต์แวร์ AI เพื่อรันบน CPU Intel Xeon โดยการเพิ่มประสิทธิภาพเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึก เช่น Caffe และ TensorFlow เราสามารถแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มประสิทธิภาพมากกว่า 200 เท่าเนื่องจากนวัตกรรมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ Intel

เรากำลังทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าเวิร์กโหลดของลูกค้าในโดเมนต่างๆ จะทำงานได้เร็วขึ้นและดีขึ้นบนเทคโนโลยีของ Intel

เราสามารถทำอะไรเป็นชุมชนเพื่อดึงดูดสตรีให้เข้าสู่ AI?

เป็นเรื่องสำคัญสำหรับฉันและสำหรับ Intel ที่จะดึงดูดสตรีให้เข้าสู่ STEM และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์โดยทั่วไป เนื่องจากกลุ่มที่หลากหลายจะสร้างผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่าสำหรับประชากรที่หลากหลาย มันสำคัญอย่างยิ่งที่จะดึงดูดสตรีและชนกลุ่มน้อยที่ไม่ได้แสดงออกมาใน AI เนื่องจากการขาดการแสดงออกอาจทำให้เกิดความลำเอียงเมื่อสร้างโซลูชัน AI

เพื่อดึงดูดสตรี เราต้องทำหน้าที่ที่ดีกว่าในการอธิบายให้เด็กผู้หญิงและเยาวชนทราบว่า AI มีความเกี่ยวข้องในโลกอย่างไร และพวกเขาสามารถเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างโซลูชันที่น่าตื่นเต้นและสร้างผลกระทบได้อย่างไร เราต้องแสดงให้พวกเขาเห็นว่า AI ครอบคลุมหลายพื้นที่ของชีวิต และพวกเขาสามารถใช้เทคโนโลยี AI ในโดเมนที่สนใจของตนเอง ไม่ว่าจะเป็นศิลปะ โรบอติกส์ การสื่อสารมวลชน หรือโทรทัศน์ การใช้งาน AI ที่น่าตื่นเต้นที่พวกเขาสามารถเห็นผลกระทบได้อย่างชัดเจน เช่น ผู้ช่วยเสมือนจริง เช่น Alexa รถยนต์ไร้คนขับ สื่อสังคม และวิธีที่ Netflix (NFLX ) รู้ว่าพวกเขาต้องการดูหนังเรื่องใด

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งในการดึงดูดสตรีคือการแสดงตัวอย่างที่ดี มีหลายสตรีที่เป็นผู้นำใน AI ที่สามารถเป็นตัวอย่างที่ดีได้ รวมถึง Fei-Fei Li ซึ่งเป็นผู้นำด้าน AI ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่มนุษย์ tại Stanford และ Meredith Whittaker ซึ่งทำงานเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมผ่าน AI Now Institute ที่ NYU

เราต้องทำงานร่วมกันเพื่อนำแนวปฏิบัติทางธุรกิจที่ครอบคลุมมาใช้ และขยายการเข้าถึงทักษะเทคโนโลยีให้กับสตรีและชนกลุ่มน้อยที่ไม่ได้แสดงออกมา ที่ Intel เป้าหมายของเราคือเพิ่มสตรีในบทบาททางเทคนิคเป็น 40% ภายในปี 2030 และเราสามารถทำได้โดยการทำงานร่วมกับบริษัท สถาบัน และชุมชนอื่นๆ

สตรีสามารถเข้าสู่อุตสาหกรรมได้อย่างไร?

มีหลายตัวเลือกหากคุณต้องการเข้าสู่ AI โดยเฉพาะ มีหลักสูตรออนไลน์หลายหลักสูตรเกี่ยวกับ AI รวมถึงหลักสูตร Intel Edge AI Fundamentals ของ UDACITY ซึ่งสามารถเข้าเรียนได้ฟรี หรือคุณสามารถกลับไปเรียนที่วิทยาลัยชุมชน เช่น วิทยาลัยชุมชน Maricopa County เพื่อศึกษาสำหรับระดับอนุปริญญาใน AI – และศึกษาสำหรับอาชีพใน AI เช่น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ML/DL หรือวิศวกรซอฟต์แวร์

หากคุณทำงานในบริษัทเทคโนโลยีแล้ว มีแนวโน้มว่าจะมีทีม AI อยู่แล้ว คุณสามารถตรวจสอบตัวเลือกในการใช้เวลาเป็นส่วนหนึ่งของทีม AI ที่คุณสนใจ

คุณยังสามารถทำงานเกี่ยวกับ AI ได้แม้ว่าคุณจะไม่ได้ทำงานในบริษัทเทคโนโลยีก็ตาม AI เป็นสิ่งที่ข้ามสาขาได้มาก คุณสามารถนำ AI ไปใช้กับโดเมนที่คุณเกี่ยวข้องได้ เมื่อเฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI พัฒนาและกลายเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น จะกลายเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นที่จะใช้ AI ในบริบทต่างๆ การเข้าร่วมงานอีเวนต์ออนไลน์ เช่น การแข่งขัน Kaggle เป็นวิธีที่ดีในการทำงานเกี่ยวกับปัญหาเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่คุณสนใจ

อุตสาหกรรมเทคโนโลยียังต้องใช้เวลา ความพยายาม และเงินในการเข้าถึงและสนับสนุนสตรี รวมถึงสตรีที่เป็นชนกลุ่มน้อยที่ไม่ได้แสดงออกมา ในด้านส่วนตัว ฉันเกี่ยวข้องกับองค์กร เช่น Girls Who Code และ Girl Geek X ซึ่งเชื่อมต่อและสร้างแรงบันดาลใจให้กับเด็กผู้หญิง

เมื่อการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้รับความนิยมมากที่สุด รูปแบบอื่นๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่สตรีควรให้ความสนใจคืออะไร?

AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรยังคงพัฒนา และมีเอกสารวิจัยใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่เผยแพร่บ่อยๆ ในขณะนี้ มีหลายพื้นที่ที่ควรให้ความสนใจ เช่น:

1. เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบคลาสสิกที่ยังคงสำคัญและใช้กันอย่างแพร่หลาย
2. AI ที่รับผิดชอบ/อธิบายได้ ซึ่งกลายเป็นส่วนสำคัญของวงจรชีวิตของ AI และจากมุมมองของการนำการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังไปใช้
3. เครือข่ายประสาทกราฟและเรียนรู้หลายรูปแบบที่ได้รับข้อมูลโดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ที่มีประโยชน์

ปัญหาความลำเอียงของ AI เป็นปัญหาสังคมที่สำคัญเมื่อพูดถึงความลำเอียงต่อสตรีและชนกลุ่มน้อย สิ่งที่เราสามารถทำได้เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้คืออะไร?

เมื่อพูดถึง AI ความลำเอียงในตัวอย่างการฝึกอบรม ผู้ให้ฉลาก และทีมสามารถเพิ่มขึ้นเพื่อเลือกปฏิบัติต่อสตรีและชนกลุ่มน้อยที่ไม่ได้แสดงออกมา โดยมีผลกระทบอย่างรุนแรง

เป็นสิ่งสำคัญที่ความหลากหลายจะได้รับการจัดลำดับความสำคัญในทุกขั้นตอนของกระบวนการ หากสตรีและชนกลุ่มน้อยจากชุมชนเป็นส่วนหนึ่งของทีมที่พัฒนาเครื่องมือเหล่านี้ พวกเขาจะตระหนักถึงสิ่งที่อาจผิดพลาดได้

เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีนักวิชาการจากหลายสาขา เช่น นักวิทยาศาสตร์สังคม แพทย์ นักปรัชญา และผู้เชี่ยวชาญด้านสิทธิมนุษยชน เพื่อช่วยกำหนดสิ่งที่ถือเป็นจริยธรรมและสิ่งที่ไม่ใช่

คุณสามารถอธิบายปัญหา AI Blackbox และเหตุใดการอธิบาย AI จึงสำคัญ?

ใน AI โมเดลถูกฝึกอบรมด้วยข้อมูลจำนวนมากก่อนที่จะทำการตัดสินใจ ในระบบ AI ส่วนใหญ่ เราไม่ทราบว่าการตัดสินใจเหล่านั้นถูกทำอย่างไร – กระบวนการตัดสินใจเป็นกล่องดำ แม้กระทั่งสำหรับผู้สร้างมันเอง และอาจเป็นไปไม่ได้ที่จะเข้าใจว่าโปรแกรม AI ที่ฝึกอบรมแล้วมาถึงการตัดสินใจเฉพาะเจาะจงได้อย่างไร ปัญหาเกิดขึ้นเมื่อเราสงสัยว่าระบบไม่ทำงานตามที่คาดหวัง หากเราสงสัยว่าระบบมีความลำเอียงของอัลกอริทึม จะยากที่จะตรวจสอบและแก้ไขความลำเอียงเหล่านั้นหากระบบไม่สามารถอธิบายกระบวนการตัดสินใจได้

ปัจจุบันมีการเน้นการวิจัยเกี่ยวกับ AI ที่สามารถอธิบายได้ (XAI) ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ AI มีความโปร่งใส อธิบายได้ และรับผิดชอบ ซึ่งหวังว่าจะนำไปสู่ AI ที่รับผิดชอบ

ใน สุนทรพจน์หลักของคุณระหว่างการแข่งขัน MITEF Arab Startup คุณได้พูดถึงโครงการ AI สำหรับสังคมที่ดีของ Intel โปรเจ็กต์ใดที่ดึงดูดความสนใจของคุณและทำไมจึงสำคัญ?

ฉันยังคงรู้สึกตื่นเต้นเกี่ยวกับโครงการ AI สำหรับสังคมที่ดีของ Intel ทั้งหมด เนื่องจากความก้าวหน้าใน AI สามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่เปลี่ยนแปลงไปในทางที่เราแก้ไขปัญหา

หนึ่งในที่ฉันให้ความสนใจเป็นพิเศษคือ Wheelie ซึ่งเป็นเก้าอี้รถเข็นแบบ AI ที่พัฒนาโดยความร่วมมือกับ HOOBOX Robotics Wheelie ช่วยให้ผู้ป่วยพาราเพลจิกที่รุนแรงสามารถฟื้นฟูการเคลื่อนไหวได้โดยใช้น้ำเสียงบนใบหน้าเพื่อขับเคลื่อน อีกหนึ่งโครงการที่น่าตื่นเต้นคือ TrailGuard AI ซึ่งใช้เทคโนโลยี AI ของ Intel เพื่อต่อสู้กับการล่าอย่างผิดกฎหมายและปกป้องสัตว์จากการสูญพันธุ์และการสูญเสียสายพันธุ์

ในฐานะส่วนหนึ่งของ โครงการตอบสนองต่อการระบาดของ Intel เรามีหลายโครงการที่กำลังดำเนินอยู่กับพันธมิตรของเราโดยใช้ AI หนึ่งในโครงการหลักคือการตรวจจับไข้แบบไม่ต้องสัมผัสหรือการตรวจจับ COVID-19 ผ่านการถ่ายภาพรังสีทรวงอกโดยใช้ Darwin AI เรากำลังทำงานเกี่ยวกับบอทที่สามารถตอบคำถามเพื่อเพิ่มความตระหนักโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในภาษาประจำภูมิภาค

สำหรับสตรีที่สนใจที่จะเข้าร่วม มีหนังสือ เว็บไซต์ หรือทรัพยากรอื่นๆ ที่คุณแนะนำ?

มีทรัพยากรออนไลน์มากมายสำหรับทุกๆ ระดับประสบการณ์และความสนใจ Coursera และ Udacity มีหลักสูตรออนไลน์ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรและเรียนรู้ลึก ซึ่งส่วนใหญ่สามารถเข้าเรียนได้ฟรี OpenCourseWare ของ MIT เป็นอีกวิธีที่ดีในการเรียนรู้จากอาจารย์ที่ดีที่สุดในโลกได้ฟรี

บริษัท เช่น Intel มี พอร์ทัล AI ที่มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับ AI รวมถึงโซลูชันที่นำเสนอ มีหนังสือที่ดีเกี่ยวกับ AI เช่น หนังสือเรียนวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงลึก เช่น Artificial Intelligence: A Modern Approach โดย Peter Norvig และ Stuart Russell และหนังสือเชิงปรัชญาเชิงสมัยใหม่ เช่น Homo Deus โดย Yuval Harari ฉันจะแนะนำ พอดแคสต์ AI ของ Lex Fridman สำหรับการสนทนาที่ยอดเยี่ยมจากมุมมองที่หลากหลายและผู้เชี่ยวชาญจากสาขาต่างๆ

คุณมีคำแนะนำสุดท้ายสำหรับสตรีที่สนใจ AI แต่ยังไม่พร้อมที่จะเข้าร่วม?

AI คืออนาคต และจะเปลี่ยนแปลงสังคมของเรา – และมัน đãเริ่มทำเช่นนั้นแล้ว มันสำคัญที่เราจะต้องมีผู้ที่ซื่อสัตย์และมีจริยธรรมทำงานเกี่ยวกับ AI ไม่ว่าจะในบทบาททางเทคนิคหรือในระดับสังคมที่กว้างขึ้น ตอนนี้เป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมที่จะเข้าร่วม!

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ คุณเป็นแรงบันดาลใจสำหรับสตรีทั่วโลก ผู้อ่านสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ Intel ได้ที่ ผลิตภัณฑ์ AI Software ของ Intel

https://youtu.be/xi3Ku6rHIaY