Yapay zeka modelleri ve platformları
Huma Abidi, Intel’de AI Yazılım Ürünleri Kıdemli Direktörü – Röportaj Serisi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Huma Abidi, Intel’ (INTC ) de AI Yazılım Ürünleri Kıdemli Direktörüdür ve strateji, yol haritaları, gereksinimler, makine öğrenimi ve analitik yazılım ürünleri sorumlusudur. Dünya çapında çeşitli mühendis ve teknoloji uzmanlarından oluşan bir ekibi yöneterek müşterilerin AI çözümleri oluşturmasına olanak tanıyan dünya standartlarında ürünler sunar. Huma, Intel’e bir yazılım mühendisi olarak katıldı ve daha sonra derleyici, ikili çeviri ve AI ve derin öğrenme alanlarında çeşitli mühendislik, doğrulama ve yönetim rollerinde çalıştı. Kadın eğitimi konusunda tutkulu olan Huma, bu amaç için dünya çapında çeşitli organizasyonları desteklemektedir ve 2019’da VentureBeat’in Kadınlar ve AI ödülünün mentorluk kategorisinde finalist oldu.
AI’ye ilgi duymaya ne sizi teşvik etti?
Her zaman makinelerin konuşabileceğini, görebileceğini veya insanların zekice etkileşimde bulunabileceğini hayal etmek ilginç geldi. Son on yılda büyük teknik atılımlar, derin öğrenmenin popülerlik kazanması ve veri, hesaplama gücü ve algoritmaların kullanılabilirliği nedeniyle AI, bilim kurgudan gerçek dünya uygulamalarına geçti. Daha önce hayal ettiğimiz çözümler artık ulaşılabilir. Gerçekten heyecan verici bir zaman!
Önceki işimde, Intel donanım platformları için yazılımı optimize eden bir İkili Çeviri mühendislik ekibini yönetiyordum. Intel’de, AI’deki gelişmelerin devasa endüstri dönüşümlerine yol açacağını ve cihazlardan Edge’e ve buluta kadar büyük bir hesaplama gücü artışı gerektireceğini fark ettik ve veri odaklı bir şirket olmak için odak noktamızı keskinleştirdik.
AI’yi gerçeğe dönüştürmek için güçlü yazılımlara ihtiyaç olduğunu fark ettiğim ilk zorluk, derin öğrenme çerçevelerini optimize ederek Intel Xeon CPU’lar üzerinde AI yazılımları oluşturmaktı. Intel donanımı ve yazılım yeniliklerinin birleşimi sayesinde 200 katından fazla performans artışı gösterdik.
Müşterilerimizin çeşitli alanlardaki tüm iş yüklerinin Intel teknolojisi üzerinde daha hızlı ve daha iyi çalışmasını sağlamak için çalışıyoruz.
Toplum olarak AI’ye kadınları çekmek için neler yapabiliriz?
Bana ve Intel’e göre STEM ve bilgisayar bilimi alanlarına daha fazla kadın çekmek öncelikli bir hedef, çünkü çeşitli gruplar daha çeşitli bir nüfusa yönelik daha iyi ürünler oluşturur. AI’de özellikle kadınların ve temsil edilmeyen azınlıkların olması önemlidir, çünkü temsil edilmeyen grupların AI çözümlerinin oluşturulmasında potansiyel önyargılara neden olabileceği için.
Kadınları çekmek için, AI’nin dünyadaki relevanceini ve kadınların ilgi alanlarında AI teknolojisini nasıl kullanabileceğini daha iyi açıklamamız gerekir. AI’nin birçok farklı alanda olduğunu ve kadınların ilgi alanlarına göre AI teknolojisini kullanabileceğini göstermeliyiz. Örneğin, sanal asistanlar, otonom araçlar, sosyal medya, Netflix’ (NFLX ) in hangi filmleri izlemek istediğini nasıl bildiği gibi heyecan verici AI uygulamaları.
Kadınları çekmek için bir başka önemli nokta temsilciliktir. Şansımıza, AI’de rol model olarak görev yapan birçok kadın lider vardır, Örneğin, Stanford’da insan merkezli AI’yi yöneten Fei-Fei Li ve NYU’da AI Now Enstitüsü’nde sosyal etkileri çalışan Meredith Whittaker.
İşbirliği yaparak teknoloji becerilerine erişimini genişletmeli ve iş uygulamalarını daha kapsayıcı hale getirmeliyiz. Intel’in 2030 hedefi, teknik rollerdeki kadın sayısını %40’a çıkarmaktır ve bunu ancak diğer şirketlerle, enstitülerle ve topluluklarla birlikte çalışarak başarabiliriz.
AI endüstrisine girmek isteyen kadınlar için en iyi yol nedir?
AI’ye özgü olarak endüstriye girmek isteyenler için birkaç seçenek vardır. UDACITY’nin ücretsiz Intel Edge AI Temelleri kursu gibi birçok online kurs bulunmaktadır. Ayrıca, Maricopa County’nin topluluk kolejlerinde AI associate derecesi almak için geri dönerek AI kariyeri için çalışabilirsiniz.
Eğer zaten bir teknoloji şirketinde çalışıyorsanız, muhtemelen zaten AI ekipleri vardır. İlgi duyduğunuz bir AI ekibine geçiş yapabilirsiniz.
Teknoloji şirketinde çalışmıyor olsanız bile AI’ye katkıda bulunabilirsiniz. AI, son derece disiplinler arası bir alandır, bu nedenle almost her alana AI uygulayabilirsiniz. AI çerçeveleri ve araçları geliştikçe ve daha kullanıcı dostu hale geldikçe, farklı ortamlarda AI kullanmak daha kolay hale gelir. Kaggle yarışmaları gibi gerçek dünya makine öğrenimi sorunlarına katkıda bulunmak için online etkinliklere katılabilirsiniz.
Teknoloji endüstrisi de kadınları ve temsil edilmeyen azınlıkları desteklemek için zaman, çaba ve para ayırmalıdır. Kişisel olarak, Girls Who Code ve Girl Geek X gibi organizasyonlarla çalışıyorum ve genç kadınları bağlamak ve ilham vermek için çalışıyorum.
Derin öğrenme ve pekiştirme öğrenmesinin son zamanlarda en çok ilgi gören AI türleri olmasıyla birlikte, kadınlar hangi diğer AI türlerine dikkat etmelidir?
AI ve makine öğrenimi hala gelişmekte ve yeni araştırmalar düzenli olarak yayımlanmaktadır. Şu anda odaklanılması gereken bazı alanlar:
- Klasik ML teknikleri hala önemlidir ve yaygın olarak kullanılmaktadır.
- Sorumlu/ Açıklanabilir AI, AI yaşam döngüsünün kritik bir parçasıdır ve derin öğrenme ve pekiştirme öğrenmesinin dağıtılabilirliği açısından önemlidir.
- Graph Neural Networks ve çok modlu öğrenme, grafik verilerin zengin ilişki bilgilerinden yararlanarak içgörüler sağlar.
AI’de önyargı, kadın ve azınlıklara karşı büyük bir toplumsal sorun teşkil etmektedir. Bu sorunları çözmek için neler yapılabilir?
AI’de, eğitim örneklerinde, insan etiketleyicilerde ve ekiplerde önyargılar birikebilir ve çeşitli bireylere karşı ayrımcılığa neden olabilir, bu da ciddi sonuçlara yol açabilir.
Sürecin her aşamasında çeşitlilik öncelikli olmalıdır. Toplumdaki kadınlar ve azınlıklar, AI araçlarını geliştiren ekiplerin bir parçası olduğunda, neyin yanlış gidebileceğini daha iyi anlarlar.
Ayrıca, sosyal bilimciler, doktorlar, filozoflar ve insan hakları uzmanları gibi çeşitli disiplinlerden liderleri dahil etmek ve etik olanı ve olmayanını tanımlamak önemlidir.
AI’nin kara kutu sorununu açıklar mısınız ve AI açıklanabilirliğinin neden önemli olduğunu?
AI’de modeller, kararlar vermeden önce büyük miktarda veri ile eğitilir. Çoğu AI sisteminde, bu kararların nasıl alındığını bilemeyiz – karar verme süreci, yaratıcılarına bile bir kara kutudur. Bir sorun ortaya çıkar khi sistemlerin çalışmadığından şüpheleniriz. Sistemde algoritmik önyargılar olduğundan şüpheleniyorsak, karar verme sürecini kontrol etmek ve düzeltmek zordur.
Şu anda, AI modellerine şeffaflık, açıklanabilirlik ve hesap verebilirlik kazandırmayı amaçlayan Açıklanabilir AI (XAI) üzerine büyük bir araştırma odağı vardır ve umarım ki bu, Sorumlu AI’ye yol açacaktır.
MITEF Arap Startup Yarışması’nın final ödül töreni ve konferansında yaptığınız ana konuşmada Intel’in AI için Toplumsal İyilik girişimlerini tartıştınız. Bu Toplumsal İyilik projelerinden hangisi dikkatinizi çekti ve neden önemlidir?
Intel’in AI için Toplumsal İyilik girişimlerine devam ediyorum, çünkü AI’deki atılımlar, sorun çözme şeklimizi dönüştürebilir.
Özellikle önem verdiğim bir proje, HOOBOX Robotics ile ortaklaşa geliştirilen AI destekli tekerlekli sandalye Wheelie’dir. Wheelie, aşırı paraplejiklerin yüz ifadelerini kullanarak hareket etmelerini sağlar. Bir başka harika girişim, Intel AI teknolojisini kullanarak yasadışı avcılıkla mücadele eden ve hayvanları soyu tükenme tehlikesinden korumaya yardımcı olan TrailGuard AI’dir.
Intel’in Pandemi Yanıt Girişimi’nin bir parçası olarak, ortaklarımızla birlikte devam eden birçok proje bulunmaktadır. Bunlardan biri, Darwin AI ile birlikte temasız ateş tespiti veya COVID-19’u göğüs radyografisi ile tespit etmektir. Ayrıca, doğal dil işleme kullanarak bölgesel dillerde farkındalık artırmak için botlar geliştiriyoruz.
AI’ye ilgi duyan kadınlar için kitap, web sitesi veya diğer kaynaklar önerir misiniz?
Her seviye ve ilgi alanı için birçok harika kaynak bulunmaktadır. Coursera ve Udacity, makine öğrenimi ve derin öğrenme üzerine mükemmel online kurslar sunmaktadır ve çoğu ücretsiz olarak denenebilir. MIT’in OpenCourseWare, dünyanın en iyi profesörlerinden ücretsiz olarak öğrenmenin başka bir harika yoludur.
Şirketler gibi Intel, AI hakkında bilgi içeren AI portalları sunmaktadır. AI üzerine birçok harika kitap bulunmaktadır: temel bilgisayar bilimi metinleri gibi Yapay Zeka: Modern Bir Yaklaşım ve Homo Deus gibi modern, felsefi kitaplar. Ayrıca, Lex Fridman’ın AI podcast’ini de öneririm, bu podcastte farklı alanlardan uzmanlarla harika sohbetler bulunmaktadır.
AI’ye meraklı ancak henüz atılmaya hazır olmayan kadınlara son sözleriniz nelerdir?
AI gelecektir ve toplumumuzu değiştirecektir – zaten değiştirmeye başladı. AI üzerinde çalışacak dürüst, etik insanlar olması çok önemlidir. Teknik bir role sahip olun veya daha geniş bir sosyal düzeyde olun, şimdi dahil olmak için mükemmel bir zaman!
İlginiz için teşekkür ederim, gerçekten dünya çapındaki kadınlar için bir ilham kaynağısınız. Intel’deki yazılım çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, Intel’deki AI Yazılım Ürünlerine başvurabilir.
