Добро пожаловать на неделю после Арс Границы! Эта статья является первой в короткой серии статей, в которых будет резюмироваться каждый из выступлений дня для тех, кто не смог поехать в округ Колумбия на нашу первую конференцию. Мы будем запускать один из них каждые несколько дней в течение следующих нескольких недель, и каждый будет включать встроенное видео выступления (вместе со стенограммой).
В сегодняшнем резюме мы повторяем нашу беседу с техническим евангелистом Amazon Web Services доктором Нэшли Сефус. Наше обсуждение называлось «Преодоление барьеров на пути к машинному обучению».
Какие барьеры?
Доктор Сефус пришел в AWS окольным путем, вырос в Миссисипи, прежде чем присоединиться к технологическому стартапу под названием Partpic. Partpic была компанией, занимающейся искусственным интеллектом и машинным обучением (AI/ML) с четкой предпосылкой: пользователи могли фотографировать инструменты и детали, а приложение Partpic алгоритмически анализировало изображения, определяло деталь и предоставляло информацию о том, что это за деталь. было и где купить больше этого. Компания Partpic была приобретена Amazon в 2016 году, и доктор Сефус перенесла свои навыки машинного обучения в AWS.
Когда ее спросили, она определила доступ как самое большое препятствие на пути более широкого использования AI/ML — во многих отношениях это еще одна брешь в старой проблеме цифрового разрыва. Основным компонентом возможности использования наиболее распространенных инструментов AI/ML является наличие надежного и быстрого доступа в Интернет, и, опираясь на свой опыт, д-р Сефус отметила, что отсутствие доступа к технологиям в начальных школах в более бедных районах страна не позволяет детям использовать инструменты, о которых мы говорим.
Кроме того, отсутствие раннего доступа приводит к сопротивлению технологиям в более позднем возрасте. «Вы говорите о концепции, которую многие люди считают довольно пугающей», — объяснила она. «Многие люди напуганы. Они чувствуют угрозу со стороны технологий».
Неразделяющие вещи
Одним из способов преодоления разрыва здесь, помимо простого расширения доступа, является изменение способа, которым технологи общаются со сложными темами, такими как AI/ML, с обычными людьми. «Я понимаю, что нам, как технологам, часто нравится создавать крутые вещи, верно?» — сказал доктор Сефус. «Мы не думаем о долгосрочных последствиях, но именно поэтому так важно иметь такое разнообразие мыслей за столом и эти разные точки зрения».
Доктор Сефус сказал, что AWS нанимает социологов и психологов, чтобы они присоединились к своим техническим командам, чтобы найти способы преодоления цифрового разрыва, встречаясь с людьми там, где они есть, а не заставляя их приходить к технологиям.
Простое переосмысление сложных тем AI/ML с точки зрения повседневных действий может устранить барьеры. Доктор Сефус объяснил, что один из способов сделать это — указать, что почти у каждого есть мобильный телефон, и когда вы разговариваете по телефону или используете распознавание лиц, чтобы разблокировать его, или когда вы получаете рекомендации о фильме или для следующей песни для прослушивания — все это примеры взаимодействия с машинным обучением. Не всем это понятно, особенно непрофессионалам, и показать людям, что эти вещи управляются AI/ML, может быть откровением.
«Встретиться с ними там, где они есть, показать им, как эти технологии влияют на их повседневную жизнь, и сделать программирование очень доступным — я думаю, это то, на чем мы должны сосредоточиться», — сказала она.
