haftaya hoş geldiniz sonrasında Ars Sınırları! Bu makale, ilk konferansımız için DC’ye seyahat edemeyenlerin yararına günlük konuşmaların her birini özetleyecek olan kısa bir dizi parçanın ilkidir. Önümüzdeki birkaç hafta boyunca bunlardan birini birkaç günde bir yayınlayacağız ve her biri konuşmanın gömülü bir videosunu (bir transkript ile birlikte) içerecek.
Bugünün özeti için, Amazon Web Services teknoloji müjdecisi Dr. Nashlie Sephus ile yaptığımız konuşmanın üzerinden geçiyoruz. Tartışmamızın başlığı “Makine Öğreniminin Önündeki Engelleri Aşmak”tı.
Hangi engeller?
Dr. Sephus, AWS’ye dolambaçlı bir yoldan geldi, Mississippi’de büyüdü ve sonunda Partpic adlı bir teknoloji girişimine katıldı. Partpic, düzgün bir önermeye sahip bir yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) şirketiydi: Kullanıcılar takımların ve parçaların fotoğraflarını çekebilir ve Partpic uygulaması resimleri algoritmik olarak analiz eder, parçayı tanımlar ve parçanın ne olduğu hakkında bilgi sağlar. oldu ve daha fazlasını nereden satın alabilirim. Partpic, 2016 yılında Amazon tarafından satın alındı ve Dr. Sephus, makine öğrenimi becerilerini AWS’ye taşıdı.
Sorulduğunda teşhis etti Giriş AI/ML’nin daha fazla kullanılmasının önündeki en büyük engel olarak – birçok yönden, dijital uçurumun eski problemindeki başka bir kırışıklık. En yaygın AI/ML araçlarını kullanabilmenin temel bir bileşeni, güvenilir ve hızlı İnternet erişimine sahip olmak ve geçmişinden edindiği deneyimlerden yararlanan Dr. Sephus, dünyanın daha yoksul bölgelerindeki ilkokullarda teknolojiye erişim eksikliğinin olduğuna dikkat çekti. country, çocukları bahsettiğimiz türden araçları kullanmaktan uzaklaştırıyor.
Ayrıca, erken erişim eksikliği, daha sonraki yaşamda teknolojiye karşı direnç oluşmasına yol açar. “Birçok insanın oldukça korkutucu olduğunu düşündüğü bir kavramdan bahsediyorsun,” diye açıkladı. “Birçok insan korkuyor. Teknoloji tarafından tehdit ediliyorlar.”
Bölmeyen şeyler
Buradaki ayrımla başa çıkmanın bir yolu, erişimi artırmanın yanı sıra, teknoloji uzmanlarının AI/ML gibi karmaşık konular hakkında normal insanlarla iletişim kurma şeklini değiştirmek. “Teknologlar olarak çoğu zaman harika şeyler inşa etmekten hoşlandığımızı anlıyorum, değil mi?” dedi. “Uzun vadeli etkiyi düşünmüyoruz, ancak bu yüzden bu düşünce çeşitliliğini ve bu farklı bakış açılarını masada bulundurmak çok önemli.”
Dr. Sephus, AWS’nin, insanları teknolojiye gelmeye zorlamak yerine, bulundukları yerde buluşarak dijital uçurumla başa çıkmanın yollarını bulmak için teknoloji ekiplerine katılmaları için sosyologlar ve psikologlar işe aldığını söyledi.
Basitçe karmaşık AI/ML konularını günlük eylemler açısından yeniden çerçevelemek engelleri kaldırabilir. Dr. Sephus, bunu yapmanın bir yolunun, neredeyse herkesin bir cep telefonu olduğunu ve telefonunuzla konuşurken veya kilidini açmak için yüz tanımayı kullandığınızda veya bir film ya da film için öneriler aldığınızda dikkat çekmek olduğunu açıkladı. bir sonraki şarkı için – bunların tümü, makine öğrenimi ile etkileşime girmenin örnekleridir. Herkes, özellikle de teknolojik olmayan kişiler, bundan rahatsız olmuyor ve insanlara bu şeylerin AI/ML tarafından yönlendirildiğini göstermek açıklayıcı olabilir.
“Onlarla bulundukları yerde buluşmak, bu teknolojilerin günlük yaşamlarında onları nasıl etkilediğini göstermek ve orada çok ulaşılabilir bir şekilde programlama yapmak – bence bu odaklanmamız gereken bir şey” dedi.
