Моделі та платформи ШІ
Гума Абіді, Старший Директор з програмних продуктів штучного інтелекту в Intel – Серія інтерв’ю
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Гума Абіді – Старший Директор з програмних продуктів штучного інтелекту в Intel (INTC ), відповідає за стратегію, дорожні карти, вимоги, програмні продукти машинного навчання та аналітики. Вона очолює глобально різноманітну команду інженерів та технологів, які відповідають за створення світового класу продуктів, що дозволяють клієнтам створювати рішення штучного інтелекту. Гума приєдналася до Intel як програміст і відтоді працювала на різних інженерних, валідаторських та керівних посадах у сфері компіляторів, бінарного перекладу та штучного інтелекту та глибокого навчання. Вона палка прихильниця освіти жінок, підтримує кілька організацій по всьому світу для цієї мети, і була фіналістом премії VentureBeat “Жінки в штучному інтелекті” у категорії наставництва.
Що спочатку пробудило ваш інтерес до штучного інтелекту?
Я завжди вважала цікавим уявляти, що могло б статися, якщо машини могли б говорити, бачити або взаємодіяти інтелектуально з людьми. Через деякі великі технічні прориви за останні десять років, включаючи популярність глибокого навчання завдяки наявності даних, обчислювальної потужності та алгоритмів, штучний інтелект тепер перейшов від наукової фантастики до реальних застосувань. Рішення, які ми раніше уявляли, тепер знаходяться в межах досяжності. Це справді цікавий час!
На моїй попередній роботі я очолювала команду інженерів-бінарних перекладачів, які займалися оптимізацією програмного забезпечення для платформ Intel. В Intel ми визнали, що розвиток штучного інтелекту приведе до величезних трансформацій у галузі, що вимагатиме величезного зростання обчислювальної потужності від пристроїв до країв та хмар, і ми зосередили свою увагу на тому, щоб стати компанією, орієнтованою на дані.
Розуміючи необхідність потужного програмного забезпечення для реалізації штучного інтелекту, першим завданням, яке я взяла на себе, було очолити команду у створенні програмного забезпечення штучного інтелекту для ефективної роботи на процесорах Intel Xeon шляхом оптимізації кадрів глибокого навчання, таких як Caffe та TensorFlow. Ми змогли продемонструвати більш ніж 200-разове підвищення продуктивності завдяки поєднанню інновацій програмного забезпечення та апаратного забезпечення Intel.
Ми працюємо над тим, щоб зробити всі робочі процеси наших клієнтів у різних галузях працювати швидше та краще на технологіях Intel.
Що ми можемо зробити як суспільство, щоб привабити жінок до штучного інтелекту?
Це пріоритет для мене та для Intel – привабити більше жінок до STEM та комп’ютерних наук загалом, оскільки різноманітні групи створять кращі продукти для різноманітного населення. Особливо важливо привабити більше жінок та представників меншин до штучного інтелекту, оскільки потенційні упередження та відсутність представництва можуть спричинити проблеми при створенні рішень штучного інтелекту.
Щоб привабити жінок, нам потрібно зробити кращу роботу з поясненням дівчатам та молодим жінкам, як штучний інтелект актуальний у світі, та як вони можуть бути частиною створення цікавих та впливових рішень. Нам потрібно показати їм, що штучний інтелект охоплює багато різних сфер життя, і вони можуть використовувати технології штучного інтелекту у своїй галузі інтересів, будь то мистецтво, робототехніка, журналістика даних чи телебачення. Цікаві застосування штучного інтелекту, які вони можуть легко побачити, мають вплив, наприклад, віртуальні помічники, такі як Alexa, самоходи, соціальні медіа, як Netflix (NFLX ) знає, які фільми вони хочуть дивитися тощо.
Іншим важливим аспектом привабливості жінок є представництво. На щастя, є багато жінок-лідерів у сфері штучного інтелекту, які можуть служити чудовими моделями для наслідування, включаючи Фей-Фей Лі, яка очолює людоцентричний штучний інтелект у Стенфорді, та Мередіт Віттекер, яка працює над соціальними наслідками через Інститут штучного інтелекту в Нью-Йорку.
Нам потрібно працювати разом, щоб прийняти інклюзивні бізнес-практики та розширити доступ до технологічних навичок для жінок та представників меншин. У Intel наша мета до 2030 року – збільшити кількість жінок на технічних посадах до 40%, і ми можемо досягти цього лише шляхом співпраці з іншими компаніями, інститутами та громадами.
Як жінкам краще увійти в галузь?
Є кілька варіантів, якщо ви хочете увійти в галузь штучного інтелекту. Є численні онлайн-курси зі штучного інтелекту, включаючи безкоштовний курс Intel Edge AI Fundamentals на платформі Udacity. Або ви можете повернутися до школи, наприклад, в одному з коледжів округу Марікопа для отримання ступеня асоціата зі штучного інтелекту – і вивчати кар’єру в галузі штучного інтелекту, наприклад, спеціаліста з даних, інженера з машинного навчання тощо.
Якщо ви вже працюєте в технологічній компанії, є ймовірність, що там вже є команди зі штучного інтелекту. Ви можете перевірити можливість провести частину свого часу в команді зі штучного інтелекту, яка вас цікавить.
Ви також можете працювати зі штучним інтелектом, якщо не працюєте в технологічній компанії. Штучний інтелект дуже міжгалузевий, тому ви можете застосовувати його майже в будь-якій галузі, в якій ви займаєтеся. По мірі того, як рамки та інструменти штучного інтелекту розвиваються та стають більш зручними для користування, стає легше використовувати штучний інтелект у різних умовах. Участь в онлайн-меропріяттях, таких як змагання Kaggle, – це чудовий спосіб працювати над реальними задачами машинного навчання, які включають дані, які вас цікавлять.
Технологічна галузь також повинна витратити час, зусилля та гроші на те, щоб досягти жінок, включаючи жінок, які також належать до меншин. На особистому рівні я займаюся організаціями, такими як Girls Who Code та Girl Geek X, які підключають та надихають молодих жінок.
З останнім зростанням популярності глибокого навчання та навчання з підкріпленням, які інші форми машинного навчання жінкам слід звернути увагу?
Штучний інтелект та машинне навчання все ще розвиваються, і регулярно публікуються цікаві нові дослідження. Деякі області, на які слід звернути увагу зараз, включають:
- Класичні техніки машинного навчання, які продовжують бути важливими та широко використовуватися.
- Відповідальний/Роз’яснюваний штучний інтелект, який став критичною частиною життєвого циклу штучного інтелекту та з точки зору розгортання глибокого навчання та навчання з підкріпленням.
- Графові нейронні мережі та багатомодальне навчання, які дають уявлення, навчаючись на багатому відносному інформації серед графічних даних.
Упередження штучного інтелекту – це величезна соціальна проблема, коли мова йде про упередження щодо жінок та меншин. Які є деякі способи вирішення цих питань?
Коли мова йде про штучний інтелект, упередження у навчальних зразках, людських мітках та командах можуть бути посилені, щоб дискримінувати різноманітних осіб, з серйозними наслідками.
Критично важливо, щоб різноманітність була пріоритетом на кожному етапі процесу. Якщо жінки та інші меншини з громади входять до команд, які розробляють ці інструменти, вони будуть більш обізнані про те, що може піти не так.
Також важливо забезпечити участь лідерів з різних дисциплін, таких як соціальні вчені, лікарі, філософи та експерти з прав людини, щоб допомогти визначити, що є етичним, а що ні.
Чи можете ви пояснити проблему “чорної скриньки” штучного інтелекту та чому пояснюваність штучного інтелекту важлива?
У штучному інтелекті моделі тренуються на величезних кількостях даних, перш ніж вони приймають рішення. У більшості систем штучного інтелекту ми не знаємо, як ці рішення були прийняті – процес прийняття рішень є “чорною скринькою”, навіть для її творців. І може бути неможливо真正но зрозуміти, як навчена програма штучного інтелекту приймає свої конкретні рішення. Проблема виникає, коли ми підозрюємо, що система не працює правильно. Якщо ми підозрюємо систему алгоритмічних упереджень, важко перевірити та виправити їх, якщо система не може пояснити своє прийняття рішень.
Наразі існує велика дослідницька увага до пояснюваного штучного інтелекту (XAI), який має на меті забезпечити моделі штучного інтелекту прозорістю, пояснюваністю та підзвітністю, що, як сподіваємось, приведе до відповідального штучного інтелекту.
У вашій доповіді під час церемонії нагородження MITEF Arab Startup Competition ви обговорювали ініціативи Intel щодо соціальної добробути. Яка з цих проєктів соціальної добробути привернула вашу увагу та чому вона така важлива?
Я продовжую бути дуже цікавою до всіх ініціатив Intel щодо соціальної добробути, оскільки прориви у сфері штучного інтелекту можуть привести до трансформаційних змін у тому, як ми вирішуємо проблеми.
Одна з них, яка особливо близька мені, – це Wheelie, штучний інтелект, який дозволяє людям з екстремальними паралітичними захворюваннями відновити рухливість, використовуючи вирази обличчя для керування. Інша чудова ініціатива – TrailGuard AI, який використовує технологію штучного інтелекту Intel для боротьби з браконьєрством та захисту тварин від вимирання.
У рамках ініціативи Intel щодо боротьби з пандемією ми маємо багато тривалих проєктів з нашими партнерами, які використовують штучний інтелект. Одним з ключових проєктів є безконтактне виявлення лихоманки або виявлення COVID-19 за допомогою рентгенографії грудної клітки з допомогою Darwin AI. Ми також працюємо над ботами, які можуть відповідати на запитання, щоб підвищити осведомленість, використовуючи обробку природної мови в регіональних мовах.
Для жінок, які цікавляться участю, є книги, веб-сайти чи інші ресурси, які ви рекомендуватимете?
Є багато чудових онлайн-ресурсів для всіх рівнів досвіду та інтересів. Coursera та Udacity пропонують чудові онлайн-курси зі штучного інтелекту та глибокого навчання, більшість з яких можна слухати безкоштовно. Вільний курс MIT OpenCourseWare – це ще один чудовий спосіб вивчити у деяких з кращих професорів світу.
Компанії, такі як Intel, мають портал штучного інтелекту, який містить багато інформації про штучний інтелект, включаючи запропоновані рішення. Є багато чудових книг про штучний інтелект: фундаментальні комп’ютерні науки, такі як “Штучний інтелект: сучасний підхід” Пітера Норвіга та Стюарта Рассела, та сучасні філософські книги, такі як “Homo Deus” історика Юваля Ной Харарі. Я також рекомендую подкаст про штучний інтелект Лекса Фрідмана на великі розмови з широкого спектра перспектив та експертів з різних галузей.
Чи є у вас якісь останні слова для жінок, які цікавляться штучним інтелектом, але ще не готові до участі?
Штучний інтелект – це майбутнє, і він змінить наше суспільство – насправді, він уже це робить. Це важливо, щоб у нього працювали чесні, етичні люди. Чи то у технічній ролі, чи на більш широкому соціальному рівні, зараз ідеальний час для участі!
Дякую за інтерв’ю, ви справді є джерелом натхнення для жінок усьому світі. Читачам, які бажають дізнатися більше про програмні рішення Intel, слід відвідати AI Software Products at Intel.
