DI tyrimų ateitis yra Afrikoje

Programos, aptinkančios maniokos augalų ligas, vaizdas. „Google“ sutikimu

Sėdėdama viešbučio vestibiulyje Tanžere, Maroke, Charity Wayua juokiasi pasakodama apie savo kelionę į miestą technologijų ir inovacijų konferencijoje. Pradėjusi kelionę Nairobyje, Kenijoje, kur ji vadovauja vienam iš dviejų IBM tyrimų centrų Afrikoje, ji turėjo skristi pro savo tikslą, kad sustotų Dubajuje, du kartus grįžti į Kasablanką, o tada – tris su puse. - valandos kelio automobiliu iki Tanžero. Tai, kas būtų buvęs 7–8 valandų tiesioginis skrydis, buvo beveik 24 valandų odisėja. Tai nėra neįprasta, sako ji.

Vargas keliaujant regione nėra vienintelis dalykas, kuris apsunkina Afrikos mokslininkų bendruomenę: keliavimo sunkumai. išeiti regiono tyrinėtojai dažnai neįtraukiami į tarptautinį pokalbį. Nors šios problemos paveikė visas mokslo sritis, dirbtinio intelekto tyrimuose jos išryškėja. Pavyzdžiui, naujovių diegimo tempas reiškia, kad, pavyzdžiui, nuolat praleidžiant konferencijas dėl vizų problemų, dėl kurių Afrikos mokslininkams buvo sunku dalyvauti kai kuriuose didžiausiuose pasaulyje AI renginiuose JAV ir Kanadoje, tyrėjas gali lengvai atsilikti.

Nepaisant šansų, Afrikos mašininio mokymosi bendruomenė per pastaruosius kelerius metus suklestėjo. 2013 m. vietinė pramonės specialistų ir tyrėjų grupė pradėjo kasmetinį seminarą, skirtą dalytis ištekliais ir idėjomis, „Data Science Africa“. 2017 m. kita grupė įkūrė organizaciją „Deep Learning Indaba“, kuri dabar turi skyrius 27 iš 54 žemyno šalių. Atsižvelgiant į didėjančią paklausą, universitetų kursai ir kitos mokymo programos, skirtos mašininiam mokymuisi, išaugo.

Į tai atkreipė dėmesį ir tarptautinė bendruomenė. 2013 m. pabaigoje „IBM Research“ atidarė savo pirmąjį Afrikos biurą Nairobyje; 2016 m. ji pridėjo dar vieną Johanesburge, Pietų Afrikoje. Šių metų pradžioje „Google“ atidarė naują AI laboratoriją Akroje, Ganoje, o kitais metais ICLR, pagrindinė DI tyrimų konferencija, savo renginį surengs Adis Abeboje, Etiopijoje.

Charity Wayua vadovauja IBM tyrimų komandai Nairobyje, Kenijoje. „IBM Research“ sutikimu

Pokytis yra teigiamas sričiai, kuri nukentėjo nuo įvairovės trūkumo ir daugeliu atžvilgių atitrūkimo nuo realaus pasaulio. Daugelis akademinių ir įmonių tyrimų laboratorijų, kurios dominuoja DI tyrimuose, yra sutelktos turtinguose inovacijų burbuluose, tokiuose kaip Silicio slėnis ir Kinijos Zhongguancun Pekine. Ši ribota kompetencija atsispindi produktų, kuriuos šie centrai sukuria, apimtyje. Kita vertus, Afrika gali pasiūlyti kontekstą, kuriame dirbtinis intelektas gali grįžti prie pradinio pažado: sukurti technologiją, kuri sprendžia tokias neatidėliotinas pasaulines problemas kaip badas, skurdas ir ligos.

Manau, kad visiems, kurie ieško sunkių iššūkių, sako Wayua, tai yra vieta, kur būti.

Afrikos inovacijų modelis

Tiek IBM tyrimų biurai Kenijoje ir Pietų Afrikoje, tiek „Google“ dirbtinio intelekto laboratorija Ganoje turi tą pačią misiją kaip ir jų pagrindinės organizacijos: vykdyti fundamentalius ir pažangiausius tyrimus. Jie daugiausia dėmesio skiria tokiems klausimams kaip prieigos prie prieinamos sveikatos priežiūros didinimas, finansinių paslaugų įtraukimas, ilgalaikio aprūpinimo maistu stiprinimas ir vyriausybės operacijų racionalizavimas. Sąrašas nepanašus į laboratorijos, esančios bet kurioje kitoje pasaulio vietoje, sąrašą, tačiau kontekstas prideda tikslams niuansų.

Tyrimas negali būti atsietas nuo aplinkos, kurioje jie atliekami, sako Moustapha Cisse, Google AI Gana direktorius. Būdami aplinkoje, kurioje iššūkiai daugeliu atžvilgių yra unikalūs, suteikiame galimybę ištirti problemas, kurių galbūt negalėtų ištirti kiti tyrinėtojai kitose vietose.

Tyrėjai aptaria individualizuoto ugdymo projektą Nairobyje. „IBM Research“ sutikimu

Pavyzdžiui, prieš įkurdama savo AI laboratoriją Ganoje, „Google“ pradėjo darbas su ūkininkais Tanzanijos kaime, kad suprastų kai kurias kovas, su kuriomis jie susidūrė išlaikydami nuoseklią maisto gamybą. Tyrėjai sužinojo, kad pasėlių ligos gali žymiai sumažinti derlių, todėl jie sukūrė mašininio mokymosi modelį, kuris galėtų diagnozuoti ankstyvas kasavos augalo, svarbios regiono kultūros, ligos stadijas. Modelis, kuris veikia tiesiogiai ūkininkų telefonuose ir jam nereikia prieigos prie interneto, padeda jiems anksčiau įsikišti ir išsaugoti savo augalus.

Wayua pateikia kitą pavyzdį. 2016 m. IBM tyrimų Johanesburgo komanda išsiaiškino, kad vėžio duomenų teikimo vyriausybei, kuri naudojo juos informuodama nacionalinę sveikatos politiką, procesas užtruko ketverius metus nuo diagnozės nustatymo ligoninėse. JAV lygiaverčių duomenų rinkimas ir analizė trunka tik dvejus metus. Paaiškėjo, kad papildomas vėlavimas iš dalies atsirado dėl nestruktūrizuoto ligoninių patologijos ataskaitų pobūdžio. Žmonių ekspertai skaitė kiekvieną atvejį ir suskirstė jį į vieną iš 42 skirtingų vėžio tipų, tačiau dėl laisvos formos pranešimų teksto tai užtruko labai daug laiko. Taigi mokslininkai pradėjo dirbti mašininio mokymosi modelis kurios galėtų automatiškai pažymėti ataskaitas. Per dvejus metus jie sukūrė sėkmingą prototipų sistemą, o dabar siekia, kad ją būtų galima keisti, kad ji būtų naudinga praktikoje.

Technologijos yra tik pusė lygties, sako Wayua. Kita pusė – gebėjimas suprasti problemas, kurias matome, ir gebėjimas jas objektyviai apibrėžti taip, kad mokslas ir inžinerija galėtų jas išspręsti.

IBM tyrimų biuras Nairobyje, Kenijoje. „IBM Research“ sutikimu

Kai tyrimų projektas yra paruoštas realiam pasauliui, ateina kitas sunkus dalykas: gauti numatytų vartotojų įpirką. Wayua sako, kad santykiai labai svarbūs skatinant pokyčius. Lengva rinkti duomenis ir sukurti tobulą sistemą vakuume, bet tai beprasmiška, jei niekas nenori ja naudotis. Ji priduria, kad santykiai, kuriuos nuolat kuriate laikui bėgant, padeda suprasti, kodėl tai, ką bandote įgyvendinti, iš tikrųjų neveikia.

Reagavimas į vartotojų poreikius taip pat padeda paskatinti esminę technologijos galimybių pažangą. „Google AI“ Gana dabar stengiasi pagerinti natūralios kalbos supratimą, pavyzdžiui, kad būtų galima pritaikyti maždaug 2 000 kalbų, kuriomis kalbama Afrikoje. Tai neabejotinai pati įvairiausia lingvistinė vieta Žemėje, sako Cisse. Iš to galima daug ko išmokti ir tyrinėti.

Sekanti karta

Cisse ir Wayua karjeros trajektorijos panašios. Kiekvienas iš Afrikos išvyko į aukštąjį mokslą prieš grįždamas, tikėdamasis pritaikyti savo įgūdžius taip, kad jų poveikis būtų kuo didesnis. Cisse dirbo „Facebook“ Europoje, kol laukė tinkamos progos grįžti.

Afrikos mokslininkas, mokantis studentus. „IBM Research“ sutikimu

Dabar abu yra labai investuoti į daugiau vietinių švietimo galimybių jaunimui, besidominčiam dirbtiniu intelektu. Cisse įkūrė ir vadovauja Afrikos mašinų intelekto magistro laipsnis , vienerių metų intensyvi programa, kuri vykdo mokymosi programas visame regione ir įtraukia geriausius dirbtinio intelekto tyrinėtojus visame pasaulyje. Wayua laboratorija samdo aukšto lygio bakalauro studentus, kurie dirbtų kartu su visą darbo dieną dirbančiais darbuotojais, ir moka už internetinę kompiuterių mokslo magistro programą, kurią siūlo Džordžijos technikos universitetas.

Pagrindinis mokslinių tyrimų šaltinis yra talentingi žmonės, o Afrikoje rasite daugiau talentų nei bet kur kitur, sako Cisse, nurodydama neproporcingai jauną gyventojų skaičių. Technologijų energija čia yra tiesiog nuostabi. Kyla klausimas, kaip suteikti tiems talentingiems žmonėms įgūdžių, kad jie galėtų pakeisti žemyną ir kurti savo ateitį?

Kai Cisse moko savo studentus magistrantūros programoje, jis jiems sako, kad po penkerių metų jie bus tie, kurie vadovaus šiai sričiai ir grįš dėstyti pamokų. Tuo jis neabejoja.

Jis sako, kad mašininio mokymosi tyrimų ateitis yra Afrikoje, nesvarbu, ar žmonės tai žino, ar ne.

paslėpti