Доктор Джудіт Бішоп, старший директор спеціалістів з штучного інтелекту в Appen – Серія інтерв’ю

Доктор Джудіт Бішоп – старший директор спеціалістів з штучного інтелекту для регіону APAC/US в Appen. Вона очолює і розширює команду висококваліфікованих і досвідчених лінгвістів, комп’ютерних лінгвістів і фахівців усіх видів людської комунікації (мови, письма і жестів), щоб забезпечити навчання штучного інтелекту з неперевершеною комбінацією якості і швидкості.

Що спочатку привернуло вашу увагу до лінгвістики?

Я вперше дізналася про лінгвістику від улюбленого вчителя англійської мови в школі. Я була однією з тих дітей, які однаково приваблюються іноземними мовами і гуманітарними предметами, і математикою та природничими науками. Лінгвістика – це наука про те, як працює мова, тому вона поєднала мої інтереси. Як і багато людей, як тільки я дізналася про це, я була повністю захоплена. Що може бути більш цікавим, ніж те, як ми спілкуємося своїми думками і почуттями один з одним? Лінгвістика вивчає мовні структури, які, незважаючи на всі відмінності в звуках і системах письма, часто схожі під поверхнею, оскільки всі вони є продуктом нашого спільного людського існування.

Чи можете ви поділитися історією того, як ви опинилися працювати в галузі штучного інтелекту?

Я працюю в Appen з 2004 року, підтримуючи розвиток мовних технологій і послуг. За цей час штучний інтелект став комплексною рамкою, місією і баченням технологій для模імікрування і розширення людських можливостей комунікації, розуміння і сприйняття. У 2019 році моя команда ребрендилася як Спеціалісти з штучного інтелекту, визнаючи, що наші лінгвістичні знання критично важливі для підприємства штучного інтелекту. Наші анотовані дані забезпечують необхідну підтримку успіху людських взаємодій з продуктами і послугами штучного інтелекту.

Ви працюєте в галузі штучного інтелекту понад 16 років, які є найбільшими змінами, яких ви були свідками?

Основна зміна полягає в розширенні фокусу з розробки основних технологій до довгого хвоста випадків використання і застосувань. Більшу частину моєї кар’єри фокус мовно-орієнтованого штучного інтелекту був спрямований на розробку і удосконалення основної серії моделей, які імітують людське сприйняття і виробництво мови, а саме: розпізнавання мови, синтез мови і обробку природної мови. Дані зазвичай відповідали загальним стандартам маркування і збору даних, таким як ті, які були розроблені консорціумом Speecon (Інтерфейси, керовані мовою, для споживчих пристроїв). Ці стандарти дозволили розробникам основних технологій оцінювати свою продуктивність на загальних структурах даних і підтримували швидку еволюцію штучного інтелекту.

Чи можете ви обговорити важливість необмежених даних у машинному навчанні?

Моделі машинного навчання, незалежно від того, чи це моделі супервайзед-лернінгу, ансупервайзед-лернінгу чи підкріпленого навчання, будуть відображати упередження, присутні в даних, на яких вони навчаються. Alyssa Simpson Rochwerger і Wilson Pang надають кілька чудових прикладів цієї проблеми в своїй недавній книзі Real World AI. Якщо недостатньо навчальних даних для певного сегменту населення, модель штучного інтелекту буде менш точною для цього сегменту.

Appen недавно запустив нові різноманітні навчальні набори даних для ініціатив з обробки природної мови (NLP). Чи можете ви поділитися деякими деталями про те, як ці набори даних дозволять кінцевим користувачам отримувати однаковий досвід незалежно від мовної різноманітності, діалекту, етнолекту, акценту, раси чи статі?

Через згадані вище причини потрібні набори даних для виправлення існуючих упереджень у виробничих системах штучного інтелекту, а також більш інклюзивні набори даних для майбутніх систем. Набори даних Appen, про які ви згадали, підтримуватимуть виправлення упереджень, пов’язаних з етнічністю і пов’язаними з нею етнолектами, такими як афроамериканський варіант англійської мови. Вони забезпечать додаткові навчальні дані для підвищення представництва цього населення в моделях мови штучного інтелекту.

Поза межами штучного інтелекту ви також поет з кількома вашими віршами, які виграли різні індустріальні нагороди. Як ви думаєте про майбутнє штучного інтелекту, яке демонструє цей тип творчості, включаючи написання віршів?

Це цікаве питання. Поезія і інші форми людської творчості використовують всі людські ресурси пам’яті, сприйняття, відчуттів і емоцій, а також структури і нюанси мови і зображення, щоб створити ідеї, які резонують з сучасними проблемами. Емілі Дікінсон написала: “Якщо я прочитала книгу і вона зробила моє все тіло так холодним, що жоден вогонь не може його зігріти, я знаю, що це поезія. Якщо я відчуваю фізично, ніби верхня частина моєї голови знята, я знаю, що це поезія”. Там повинна бути частина перцептивного, сенсорного або емоційного визнання, але також справжнє здивування.

У вас була феноменальна кар’єра до цього моменту, на вашу думку, що утримує більше жінок від вступу до STEM і конкретно до штучного інтелекту?

Відсутність моделей для наслідування може бути потужним фактором (і порочним колом). Є справжня трудність – культурна, соціальна і практична – у вході в галузі, де жінки і люди інших різноманітних статей ще не мають глибоко заснованого присутності, і де повага до того, що ми можемо зробити, часто бракує. Мій власний досвід як лідера показав мені знову і знову, як стійкі, творчі і успішні команди можуть бути, коли вони включають різноманітні досвіди і орієнтації. Лідери повинні бути сміливими у своєму наймі і сміливими у своїй впевненості, що вони можуть впоратися з викликами своєму способу мислення, які різноманітні перспективи приносять, знаючи, що ця сміливість також була показана як сильно корельована з фінансовим і корпоративним успіхом.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Appen або штучний інтелект загалом?

Постачальники даних, такі як Appen, мають потужний потенціал впливати на результати штучного інтелекту на краще, забезпечуючи інклюзивні навчальні дані.

Однак досягнення мети інклюзивного штучного інтелекту буде вимагати участі всіх. Покупці даних також повинні визнати свою відповідальність за явне запитування – і оплату – інклюзивних даних, які забезпечать оптимальну продуктивність їхніх систем для всіх користувачів у реальному світі. І ті, хто надає свої дані для розвитку штучного інтелекту з різноманітних спільнот, повинні бути здатні довіряти тим цілям, яким вони будуть використані. Будування цього довіри буде вимагати сильної прозорості і етичної практики з боку всіх, хто обробляє чутливі дані.

Дякую за велике інтерв’ю, мені було цікаво дізнатися більше про ваші погляди на штучний інтелект і лінгвістику. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Appen.