Trí tuệ nhân tạo
Huma Abidi, Giám đốc cấp cao về Sản phẩm Phần mềm Trí tuệ Nhân tạo tại Intel – Loạt phỏng vấn
Huma Abidi là Giám đốc cấp cao về Sản phẩm Phần mềm Trí tuệ Nhân tạo tại Intel, chịu trách nhiệm về chiến lược, bản đồ đường, yêu cầu, phần mềm học máy và phân tích. Cô lãnh đạo một đội ngũ kỹ sư và công nghệ viên đa dạng trên toàn cầu chịu trách nhiệm cung cấp các sản phẩm hàng đầu thế giới giúp khách hàng tạo ra các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo. Huma gia nhập Intel với tư cách là kỹ sư phần mềm và đã làm việc trong nhiều vai trò kỹ thuật, xác thực và quản lý trong lĩnh vực biên dịch, dịch thuật nhị phân, Trí tuệ Nhân tạo và học sâu. Cô đam mê với việc giáo dục phụ nữ, hỗ trợ nhiều tổ chức trên toàn thế giới vì mục đích này và là một trong những ứng viên cuối cùng cho giải thưởng Phụ nữ trong Trí tuệ Nhân tạo của VentureBeat năm 2019 trong hạng mục cố vấn.
Điều gì ban đầu đã khơi dậy sự quan tâm của bạn đến Trí tuệ Nhân tạo?
Tôi luôn thấy thú vị khi tưởng tượng xem điều gì sẽ xảy ra nếu máy móc có thể nói, nhìn hoặc tương tác thông minh với con người. Vì một số đột phá kỹ thuật lớn trong thập kỷ qua, bao gồm cả việc học sâu trở nên phổ biến do sự sẵn có của dữ liệu, năng lực tính toán và thuật toán, Trí tuệ Nhân tạo đã chuyển từ khoa học viễn tưởng sang các ứng dụng thế giới thực. Các giải pháp mà chúng ta đã tưởng tượng trước đây hiện đã trong tầm tay. Đây thực sự là một thời gian thú vị!
Trong công việc trước của tôi, tôi đã lãnh đạo một đội kỹ sư dịch thuật nhị phân, tập trung vào tối ưu hóa phần mềm cho các nền tảng phần cứng của Intel. Tại Intel, chúng tôi nhận ra rằng sự phát triển trong Trí tuệ Nhân tạo sẽ dẫn đến những biến đổi lớn trong ngành công nghiệp, đòi hỏi sự tăng trưởng đáng kể về năng lực tính toán từ thiết bị đến Edge đến đám mây và chúng tôi đã tập trung để trở thành một công ty lấy dữ liệu làm trung tâm.
Nhận thức được nhu cầu về phần mềm mạnh mẽ để biến Trí tuệ Nhân tạo thành hiện thực, thách thức đầu tiên tôi đã đảm nhận là lãnh đạo đội ngũ trong việc tạo ra phần mềm Trí tuệ Nhân tạo để chạy hiệu quả trên CPU Intel Xeon bằng cách tối ưu hóa các khuôn khổ học sâu như Caffe và TensorFlow. Chúng tôi đã có thể chứng minh sự tăng hiệu suất hơn 200 lần do sự kết hợp giữa các đổi mới phần cứng và phần mềm của Intel.
Chúng tôi đang làm việc để giúp tất cả các khối lượng công việc của khách hàng trong các lĩnh vực khác nhau chạy nhanh hơn và tốt hơn trên công nghệ Intel.
Chúng ta có thể làm gì như một xã hội để thu hút phụ nữ đến với Trí tuệ Nhân tạo?
Đây là một ưu tiên đối với tôi và với Intel để có được nhiều phụ nữ trong STEM và khoa học máy tính nói chung, vì các nhóm đa dạng sẽ xây dựng các sản phẩm tốt hơn cho một dân số đa dạng. Đặc biệt quan trọng là phải có nhiều phụ nữ và các nhóm thiểu số dưới đại diện trong Trí tuệ Nhân tạo, vì sự thiếu đại diện có thể gây ra những偏见 khi tạo ra các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo.
Để thu hút phụ nữ, chúng tôi cần làm tốt hơn việc giải thích cho các cô gái và phụ nữ trẻ về cách Trí tuệ Nhân tạo liên quan đến thế giới và cách họ có thể là một phần của việc tạo ra các giải pháp thú vị và có tác động. Chúng tôi cần chỉ cho họ thấy rằng Trí tuệ Nhân tạo bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau của cuộc sống và họ có thể sử dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực quan tâm của mình, dù đó là nghệ thuật, robot, báo chí dữ liệu hay truyền hình. Các ứng dụng thú vị của Trí tuệ Nhân tạo mà họ có thể dễ dàng thấy đang tạo ra tác động, chẳng hạn như trợ lý ảo như Alexa, xe tự lái, mạng xã hội, cách Netflix biết những bộ phim họ muốn xem, v.v.
Một phần quan trọng khác của việc thu hút phụ nữ là đại diện. May mắn thay, có nhiều phụ nữ lãnh đạo trong Trí tuệ Nhân tạo có thể phục vụ như những người mẫu tuyệt vời, bao gồm Fei-Fei Li, người đang dẫn đầu Trí tuệ Nhân tạo lấy con người làm trung tâm tại Stanford, và Meredith Whittaker, người đang làm việc về các tác động xã hội thông qua Viện Trí tuệ Nhân tạo tại NYU.
Chúng tôi cần làm việc cùng nhau để áp dụng các thực tiễn kinh doanh hòa nhập và mở rộng khả năng tiếp cận kỹ năng công nghệ cho phụ nữ và các nhóm thiểu số. Tại Intel, mục tiêu 2030 của chúng tôi là tăng tỷ lệ phụ nữ trong các vai trò kỹ thuật lên 40% và chúng tôi chỉ có thể đạt được điều đó bằng cách làm việc với các công ty, tổ chức và cộng đồng khác.
Phụ nữ có thể làm gì để tốt nhất bước vào ngành công nghiệp này?
Có một số lựa chọn nếu bạn muốn bước vào Trí tuệ Nhân tạo cụ thể. Có nhiều khóa học trực tuyến về Trí tuệ Nhân tạo, bao gồm khóa học Intel Edge AI Fundamentals miễn phí của UDACITY. Hoặc bạn có thể quay lại trường, ví dụ tại một trong những trường cao đẳng cộng đồng của Quận Maricopa để lấy bằng cấp về Trí tuệ Nhân tạo – và học để có một sự nghiệp trong Trí tuệ Nhân tạo, chẳng hạn như Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu, Nhà phát triển học máy / học sâu, Kỹ sư phần mềm, v.v.
Nếu bạn đã làm việc tại một công ty công nghệ, có thể đã có các đội Trí tuệ Nhân tạo. Bạn có thể kiểm tra xem có tùy chọn dành thời gian cho một đội Trí tuệ Nhân tạo mà bạn quan tâm hay không.
Bạn cũng có thể làm việc với Trí tuệ Nhân tạo ngay cả khi bạn không làm việc tại một công ty công nghệ. Trí tuệ Nhân tạo cực kỳ liên ngành, vì vậy bạn có thể áp dụng Trí tuệ Nhân tạo vào hầu hết mọi lĩnh vực bạn đang tham gia. Khi các khuôn khổ và công cụ Trí tuệ Nhân tạo phát triển và trở nên thân thiện với người dùng hơn, việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trong các môi trường khác nhau trở nên dễ dàng hơn. Tham gia các sự kiện trực tuyến như các cuộc thi Kaggle là một cách tuyệt vời để làm việc trên các vấn đề học máy thực tế liên quan đến các tập dữ liệu bạn quan tâm.
Ngành công nghệ cũng cần phải dành thời gian, công sức và tiền bạc để tiếp cận và hỗ trợ phụ nữ, bao gồm cả phụ nữ thuộc các nhóm thiểu số chủng tộc. Về mặt cá nhân, tôi tham gia vào các tổ chức như Girls Who Code và Girl Geek X, những tổ chức kết nối và truyền cảm hứng cho phụ nữ trẻ.
Với Học sâu và Học tăng cường gần đây đang nhận được sự quan tâm lớn, những hình thức học máy nào khác phụ nữ nên chú ý?
Trí tuệ Nhân tạo và học máy vẫn đang phát triển, và những bài nghiên cứu mới thú vị đang được xuất bản thường xuyên. Một số lĩnh vực nên tập trung vào hiện tại bao gồm:
- Các kỹ thuật học máy cổ điển vẫn còn quan trọng và được sử dụng rộng rãi.
- Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm / giải thích, đã trở thành một phần quan trọng của chu kỳ sống của Trí tuệ Nhân tạo và từ góc độ triển khai học sâu và học tăng cường.
- Mạng nơ-ron đồ thị và học đa phương thức giúp đưa ra cái nhìn sâu sắc bằng cách học từ thông tin quan hệ phong phú giữa dữ liệu đồ thị.
Th偏见 của Trí tuệ Nhân tạo là một vấn đề xã hội lớn khi nói đến sự thiên vị đối với phụ nữ và các nhóm thiểu số. Làm thế nào để giải quyết những vấn đề này?
Khi nói đến Trí tuệ Nhân tạo, sự thiên vị trong các mẫu đào tạo, người dán nhãn và đội ngũ có thể bị khuếch đại để phân biệt đối xử với các cá nhân đa dạng, với những hậu quả nghiêm trọng.
Điều quan trọng là phải ưu tiên sự đa dạng ở mọi bước của quá trình. Nếu phụ nữ và các nhóm thiểu số khác từ cộng đồng là một phần của các đội phát triển những công cụ này, họ sẽ nhận thức rõ hơn về những gì có thể sai.
Điều quan trọng nữa là phải đảm bảo bao gồm các nhà lãnh đạo từ nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học xã hội, bác sĩ, nhà triết học và chuyên gia về quyền con người để giúp xác định điều gì là đạo đức và điều gì không.
Bạn có thể giải thích vấn đề hộp đen của Trí tuệ Nhân tạo và tại sao khả năng giải thích của Trí tuệ Nhân tạo lại quan trọng?
Trong Trí tuệ Nhân tạo, các mô hình được đào tạo trên số lượng lớn dữ liệu trước khi đưa ra quyết định. Trong hầu hết các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo, chúng tôi không biết quyết định được đưa ra như thế nào – quá trình ra quyết định là một hộp đen, ngay cả đối với những người tạo ra nó. Và có thể không thể hiểu thực sự cách một chương trình Trí tuệ Nhân tạo được đào tạo đưa ra quyết định cụ thể của nó. Một vấn đề phát sinh khi chúng tôi nghi ngờ rằng hệ thống không hoạt động. Nếu chúng tôi nghi ngờ hệ thống có thiên vị thuật toán, thì rất khó để kiểm tra và sửa lỗi nếu hệ thống không thể giải thích quá trình ra quyết định của mình.
Hiện tại, có một sự tập trung nghiên cứu lớn vào Trí tuệ Nhân tạo giải thích (XAI) nhằm trang bị cho các mô hình Trí tuệ Nhân tạo sự minh bạch, khả năng giải thích và trách nhiệm, điều này hy vọng sẽ dẫn đến Trí tuệ Nhân tạo có trách nhiệm.
Trong bài phát biểu chính của bạn tại Cuộc thi Khởi nghiệp Ả Rập MITEF và hội nghị, bạn đã thảo luận về các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo vì Lợi ích Xã hội của Intel. Dự án Lợi ích Xã hội nào đã thu hút sự chú ý của bạn và tại sao nó lại quan trọng?
Tôi vẫn rất hào hứng với tất cả các sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo vì Lợi ích Xã hội của Intel, vì những đột phá trong Trí tuệ Nhân tạo có thể dẫn đến những thay đổi chuyển đổi trong cách chúng ta giải quyết vấn đề.
Một trong những dự án mà tôi đặc biệt quan tâm là Wheelie, một chiếc xe lăn được điều khiển bằng Trí tuệ Nhân tạo được xây dựng với sự hợp tác của HOOBOX Robotics. Wheelie cho phép những người bị liệt nặng lấy lại khả năng di chuyển bằng cách sử dụng biểu cảm khuôn mặt để điều khiển. Một sáng kiến tuyệt vời khác là TrailGuard AI, sử dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo của Intel để chống lại việc săn bắt trái phép và bảo vệ động vật khỏi sự tuyệt chủng và mất loài.
Trong khuôn khổ Sáng kiến Phản ứng với Dịch bệnh của Intel, chúng tôi có nhiều dự án đang diễn ra với các đối tác của mình sử dụng Trí tuệ Nhân tạo. Một trong những sáng kiến quan trọng là việc phát hiện sốt không cần chạm hoặc phát hiện COVID-19 qua X-quang ngực với Darwin AI. Chúng tôi cũng đang làm việc trên các bot có thể trả lời các câu hỏi để tăng cường nhận thức bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các ngôn ngữ khu vực.
Đối với những phụ nữ quan tâm đến việc tham gia, có những cuốn sách, trang web hoặc tài nguyên nào mà bạn sẽ giới thiệu?
Có nhiều tài nguyên tuyệt vời trực tuyến, cho tất cả các cấp độ kinh nghiệm và lĩnh vực quan tâm. Coursera và Udacity cung cấp các khóa học trực tuyến tuyệt vời về học máy và học sâu, hầu hết trong số đó có thể được kiểm tra miễn phí. Tài liệu Mở của MIT là một cách tuyệt vời và miễn phí khác để học từ một số giáo sư hàng đầu thế giới.
Các công ty như Intel có cổng thông tin Trí tuệ Nhân tạo chứa nhiều thông tin về Trí tuệ Nhân tạo, bao gồm cả các giải pháp được đề xuất. Có nhiều cuốn sách tuyệt vời về Trí tuệ Nhân tạo: các văn bản khoa học máy tính nền tảng như Trí tuệ Nhân tạo: Một Cách Tiếp cận Hiện đại của Peter Norvig và Stuart Russell, và các cuốn sách hiện đại, triết học như Homo Deus của nhà sử học Yuval Harari. Tôi cũng sẽ giới thiệu podcast Trí tuệ Nhân tạo của Lex Fridman về những cuộc trò chuyện tuyệt vời từ nhiều quan điểm và chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau.
Bạn có bất kỳ lời cuối cùng nào cho những phụ nữ tò mò về Trí tuệ Nhân tạo nhưng chưa sẵn sàng để tham gia?
Trí tuệ Nhân tạo là tương lai và sẽ thay đổi xã hội của chúng ta – trên thực tế, nó đã làm như vậy. Điều quan trọng là chúng ta phải có những người trung thực, có đạo đức làm việc trên nó. Dù ở vai trò kỹ thuật hay ở mức độ xã hội rộng lớn hơn, bây giờ là thời điểm hoàn hảo để tham gia!
Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn, bạn thực sự là một nguồn cảm hứng cho phụ nữ trên toàn thế giới. Những người đọc muốn tìm hiểu thêm về các giải pháp phần mềm tại Intel nên truy cập Sản phẩm Phần mềm Trí tuệ Nhân tạo tại Intel.
