Cómo aprendimos a romper las barreras del aprendizaje automático

Bienvenido Sábado después: Fronteras Ars! Este artículo es el primero de una serie de artículos breves que resumirán la charla de cada día para aquellos que no pudieron asistir a nuestra primera conferencia de DC. Durante las próximas dos semanas, presentaremos uno de estos cada pocos días, y cada uno incluirá un video integrado de la charla (junto con una transcripción).

Para el resumen de hoy, hablaremos con la Dra. Nashley Sefus, evangelista de Amazon Web Services. Nuestro debate se tituló «Romper las barreras del aprendizaje automático».

¿Cuáles son los obstáculos?

Dr. Sefus viajó por el circuito de AWS, creció en Mississippi, antes de finalmente unirse a una empresa emergente de tecnología llamada: Imagen de parte:. Partpic era una empresa de aprendizaje automático de inteligencia artificial AI (AI / ML) con una premisa ordenada. Los usuarios podían tomar fotografías de las herramientas y las piezas, y la aplicación Partpic analizaba algorítmicamente las imágenes, identificaba la sección y brindaba información al respecto. fue և dónde comprar más. Amazon adquirió Partpic en 2016, և Dr. Sefus transfirió sus habilidades de aprendizaje automático a AWS.

A la pregunta, reveló acceso como el mayor obstáculo para un mayor uso de AI / ML, en muchos sentidos, es una arruga en el viejo problema. división digital. Un componente clave para poder usar las herramientas AI/ML más populares es el acceso confiable a Internet de alta velocidad basado en su experiencia pasada, señaló el Dr. Sefus, y señaló la falta de acceso a la tecnología en las escuelas primarias de las áreas pobres. El país pone a los niños en un camino que está lejos del tipo de herramientas de las que estamos hablando.

Además, la falta de acceso temprano conduce a la resistencia a la tecnología más adelante en la vida. «Estás hablando de un concepto que muchos encuentran bastante aterrador», explicó. «Mucha gente tiene miedo, se siente amenazada por la tecnología».

Artículos no divisibles

Una forma de cerrar la brecha aquí, además de simplemente aumentar la accesibilidad, es que los tecnólogos se comuniquen con la gente común sobre temas complejos como AI / ML. «Entiendo que, como tecnólogos, a menudo nos gusta construir materiales geniales, ¿no es así?» dijo el Dr. Sepus. «No pensamos en el impacto a largo plazo, pero por eso es tan importante tener esa diversidad de ideas, estas diferentes perspectivas, alrededor de la mesa».

El Dr. Sefus dijo que AWS contrata a sociólogos y psicólogos para que se unan a sus equipos de tecnología para encontrar formas de superar la brecha digital conociendo a las personas donde están, sin obligarlas a recurrir a la tecnología.

Simplemente reconstruir temas complejos de AI/ML en términos de operaciones diarias puede eliminar obstáculos. El Dr. Sefus explicó que una forma de hacer esto es señalar que casi todos tienen un teléfono celular, cuando hablan con el teléfono o usan el sistema de reconocimiento facial para desbloquearlo, o cuando reciben consejos sobre una película o una película. Para escuchar la próxima canción, todos estos son ejemplos de interacciones con el aprendizaje automático. No todos, especialmente los profesionales de la tecnología: mostrarle a la gente que estas cosas son causadas por AI / ML puede ser una revelación.

“Para encontrarlos donde están, para mostrar cómo estas tecnologías los afectan en su vida diaria, para programar allí de una manera muy asequible. «Creo que esto es algo en lo que debemos centrarnos», dijo.