Штучний інтелект
Гума Абіді, Старший Директор з Продуктів Штучного Інтелекту в Intel – Серія Інтерв’ю
Гума Абіді є Старшим Директором з Продуктів Штучного Інтелекту в Intel, відповідальним за стратегію, дорожні карти, вимоги, програмні продукти машинного навчання та аналітики. Вона очолює глобально різноманітну команду інженерів та технологів, які відповідають за створення продуктів світового рівня, що дозволяють клієнтам створювати рішення штучного інтелекту. Гума приєдналася до Intel як інженер-програміст і з того часу працювала на різних інженерних, валідних та керівних посадах у сфері компіляторів, бінарного перекладу та штучного інтелекту та глибокого навчання. Вона захоплена освітою жінок, підтримуючи кілька організацій у світі за цю справу, і була фіналістом премії VentureBeat “Жінки в штучному інтелекті” 2019 року у категорії наставництва.
Що спочатку спонукало ваш інтерес до штучного інтелекту?
Я завжди вважала цікавим уявляти, що могло б статися, якщо машини могли б говорити, бачити чи взаємодіяти інтелектуально з людьми. Через деякі великі технічні прориви за останні десять років, включаючи популярність глибокого навчання через наявність даних, обчислювальної потужності та алгоритмів, штучний інтелект перейшов від наукової фантастики до реальних застосувань. Рішення, які ми раніше уявляли, тепер знаходяться в зоні досяжності. Це справді цікавий час!
У моїй попередній роботі я очолювала команду інженерів-бінарних перекладачів, які зосереджувалися на оптимізації програмного забезпечення для платформ Intel. У Intel ми визнали, що розвиток штучного інтелекту приведе до величезних трансформацій у галузі, що вимагатиме значного зростання обчислювальної потужності від пристроїв до Edge та хмари, і ми пристосували наш фокус, 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 фреймворків глибокого навчання, таких як Caffe та TensorFlow. Нам вдалося продемонструвати більш ніж 200-разове підвищення продуктивності завдяки комбінації інновацій програмного забезпечення та апаратного забезпечення Intel.
Ми працюємо над тим, щоб всі завдання наших клієнтів у різних галузях працювали швидше та краще на технології 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 інформатики загалом, оскільки різноманітні групи створять кращі продукти для різноманітного населення. Це особливо важливо, щоб привабити більше жінок та представників меншин до штучного інтелекту, через потенційні упередження, які можуть виникнути при створенні рішень штучного інтелекту.
Щоб привабити жінок, нам потрібно краще пояснити дівчатам та молодим жінкам, як штучний інтелект актуальний у світі, і як вони можуть бути частиною створення цікавих та впливаючих рішень. Нам потрібно показати їм, що штучний інтелект охоплює багато різних сфер життя, і вони можуть використовувати технологію штучного інтелекту у своїй галузі інтересів, незалежно від того, чи це мистецтво, робототехніка, журналістика даних чи телебачення. Цікаві застосування штучного інтелекту, які вони можуть легко побачити, впливають, наприклад, віртуальні помічники, такі як Alexa, самоходні автомобілі, соціальні медіа, як Netflix знає, які фільми вони хочуть дивитися тощо.
Іншим важливим аспектом привабливості жінок є представництво. На щастя, є багато жінок-лидерів у штучному інтелекті, які можуть служити чудовими моделями для наслідування, включаючи Fei-Fei Li, яка очолює людоцентричний штучний інтелект у Стенфорді, та Meredith Whittaker, яка працює над соціальними наслідками через Інститут штучного інтелекту у Нью-Йоркському університеті.
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 досягнути цього лише шляхом спільної роботи з іншими компаніями, інститутами та громадами.
Як жінкам краще увійти в галузь?
Є кілька варіантів, якщо ви хочете увійти у галузь штучного інтелекту. Є численні онлайн-курси зі штучного інтелекту, включаючи безкоштовний Intel Edge AI Fundamentals курс. Або ви можете повернутися до школи, наприклад, до одного з коледжів округу Марікопа для отримання ступеня асоційованого зі штучним інтелектом – і вивчати для кар’єри у сфері штучного інтелекту, наприклад, спеціаліст з даних, інженер машинного навчання, розробник програмного забезпечення тощо.
Якщо ви вже працюєте в технологічній компанії, є ймовірність, що вже є команди штучного інтелекту. Ви можете перевірити можливість провести частину свого часу в команді 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 штучний інтелект майже у будь-якій галузі, в якій ви займаєтеся. По мірі того, як фреймворки та інструменти штучного інтелекту еволюціонують та стають більш зручними для користувача, стає легше використовувати штучний інтелект у різних умовах. Участь в онлайн-меропріятях, таких як змагання Kaggle, є чудовим способом працювати над реальними завданнями машинного навчання, які включають набори даних, які вас цікавлять.
Технологічна галузь також повинна витратити час, зусилля та гроші на те, щоб вийти на зв’язок із жінками, включаючи жінок, які також належать до меншин. На особистому рівні я займаюсь організаціями, такими як Girls Who Code та Girl Geek X, які зв’язують та надихають молодих жінок.
З огляду на те, що глибоке навчання та навчання з підкріпленням останнім часом набули найбільшої популярності, які інші форми машинного навчання жінкам слід звернути увагу?
Штучний інтелект та машинне навчання все ще еволюціонують, і цікаві нові дослідження публікуються регулярно. Деякі області, на які слід звернути увагу зараз, включають:
- Класичні техніки машинного навчання, які продовжують бути важливими та широко використовуватися.
- Відповідальний/експлікуватний 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 отримують знання шляхом навчання з багатої інформації про відносини між графічними даними.
Упередження штучного інтелекту є величезною соціальною проблемою, 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 маркувальниках та командах можуть бути посилені, щоб дискримінувати різні групи людей, з серйозними наслідками.
Важливо, щоб різноманітність була пріоритетом на кожному етапі процесу. Якщо жінки та інші меншини з громади входять до складу 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 соціологи, 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 можливо, що не буде можливості真正но зрозуміти, як навчена програма штучного інтелекту приймає свої конкретні рішення. Проблема виникає, коли ми підозрюємо, що система не працює. Якщо ми підозрюємо систему у алгоритмічних упередженнях, то складно перевірити та виправити їх, якщо система не може пояснити своє прийняття рішень.
Наразі існує великий дослідницький фокус на erklännому штучному інтелекті (XAI), який має на меті забезпечити моделі штучного інтелекту прозорістю, пояснюваністю та підзвітністю, що, як сподіваємося, приведе до Відповідального штучного інтелекту.
У вашій ключовій доповіді під час фінальної церемонії нагородження та конференції MITEF Arab Startup Competition ви обговорили ініціативи Intel щодо соціальної добробути штучного інтелекту. Яка з цих проектів соціальної добробути привернула вашу увагу та чому вона така важлива?
Я продовжую бути дуже захопленою усіма ініціативами Intel щодо соціальної добробути штучного інтелекту, оскільки прориви у штучному інтелекті можуть привести до трансформаційних змін у тому, як ми підходимо до вирішення проблем.
Одна з них, яка особливо важлива для мене, – це Wheelie, штучний інтелект, який дозволяє людям з параліічем знову рухатися, 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 проектів з нашими партнерами, які використовують штучний інтелект. Одним із ключових проектів є безконтактне виявлення температури або виявлення COVID-19 за допомогою рентгенографії грудної клітки з Darwin AI. Ми також працюємо над ботами, які можуть відповідати на запитання, щоб підвищити осведомленість, використовуючи обробку природної мови регіональними мовами.
Для жінок, які цікавляться участю, є книги, 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 з машинного навчання та глибокого навчання, більшість з яких можна прослухати безкоштовно. Відкритий курс MIT – ще один чудовий, безкоштовний спосіб вивчити у деяких із 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, і сучасні, філософські книги, такі як “Homo Deus” історика Юваля Ноя Гаррі. Я також рекомендую подкаст Lex Fridman про штучний інтелект на великі розмови з широкого спектра перспектив та експертів з різних галузей.
Чи маєте ви останні слова для жінок, які цікавляться штучним інтелектом, але ще не готові стрибнути?
Штучний інтелект – це майбутнє, і він змінить наше суспільство – насправді, він уже змінив. Важливо, щоб у його розробці брали участь чесні, етичні люди. Чи то у технічній ролі, чи на більш широкому соціальному рівні, зараз ідеальний час, щоб взяти участь!
Дякую за інтерв’ю, ви справді є джерелом натхнення для жінок усього світу. Читачам, які бажають дізнатися більше про програмні рішення в Intel, слід відвідати Продукти штучного інтелекту в Intel.
