Angela Fan - en kunstig intelligens (AI) -forsker på Facebook - er klar over at de fleste ikke virkelig forstår hva AI er, enn si hva hun gjør på jobb hver dag. Til tross for frustrasjonene som følger med denne virkeligheten, er Fan virkelig fornøyd med feltet hun valgte.
"Det er veldig spennende å jobbe med forskningsproblemer som har disse fantastiske potensielle bruksområdene, " sier hun.
Da Fan kom inn på college, ante hun ikke at hun ville havne i AI. Først trodde hun at hun ville være lege eller sykepleier. Så, fascinert av folkehelse og epidemiologi, valgte hun statistikk som sitt hoved. Hun innså raskt at det å lære seg å kode kunne hjelpe henne med å "manipulere og analysere data mer effektivt", slik at hun også drev med informatikk. Denne veien førte henne til et internat i datavitenskap, som hun elsket. Så hun søkte seg om å være dataforsker på Facebook og fikk rollen.
Rett etter at hun ble medlem av Facebook, fikk hun vite om AI-forskerteamet. Hun var spent på arbeidet de gjorde, og søkte om overføring.
"Jeg var ikke veldig trygg på søknaden min, men tenkte at jeg skulle prøve likevel, " deler hun. "Jeg er så glad for at jeg gjorde det."
For å lære mer om Fan's erfaring og AI, fortsett å lese.
Hvordan er det å overføre lag?
På Facebook blir folk oppfordret til å jobbe på forskjellige hold. Egentlig var hovedgrunnen til at jeg ønsket å bli med på Facebook “boot camp” -prosessen - mange blir ansatt for en generell rolle, og kan snakke med forskjellige team og prøve ut forskjellige små oppgaver før de bestemmer seg for hvilken gruppe de skal være med på heltid.
Når det gjelder å overføre team, kan ansatte “jobbe med en gruppe i et år” på et annet team for å se hvordan det er og for å se om det ville være morsomt å være med, så prosessen er pen glatt.
Mitt råd til alle som ønsker å gjøre en intern overføring vil være: Det er et stort privilegium å kunne velge ditt team. Maksimerer virkelig muligheten ved ikke bare å snakke med lederne på teamet, men også ved å bli kjent med de andre menneskene og spørre dem om deres arbeid, teamets dynamikk og hvilke prosjektmuligheter som er tilgjengelige. Tenk på hva du vil lære, og om teamets mål stemmer overens med områdene du vil jobbe med.
Hva er kunstig intelligens i dine ord?
AI er det vitenskapelige feltet for å prøve å lære datamaskiner å tenke og ta beslutninger som mennesker. Noen eksempler på Facebook er automatisk språkoversettelse, og legger interaktive effekter til bilder, rangerer innlegg i feeden din og blokkerer støtende innhold.
En myte om AI er at den er selvforsynt og kan kjøres helt på egen hånd. Det er bare ikke sant - AI i dag er omtrent så smart som en katt eller en hund. Dette er ikke for å redusere fremskrittene så langt, men vi har fortsatt en lang vei å gå. Det er også en misforståelse om at den er klar til å erstatte menneskelige jobber. Men generelt kompletterer AI mennesker og deres arbeid. For eksempel kan AI hjelpe legene med å oppdage kreftceller i medisinske bilder raskere, og la legene få mer tid til å hjelpe deg med behandlingsplanen og utvinningen.
Hva er en typisk arbeidsdag for deg?
Om morgenen deltar jeg ofte på en forskningssamtale eller "lesemøte", der forskjellige mennesker presenterer arbeid de har holdt på med eller lest om. Etterpå svarer jeg på e-post, leser en vitenskapelig artikkel og sjekker inn på "eksperimentene" mine - forskjellige ideer til algoritmer - for å se hvor vellykkede de er.
Etter lunsj med teamet mitt koder jeg nedover og setter opp flere eksperimenter. Jeg dedikerer torsdag ettermiddager til møte med praktikanter, overvåke prosjekter jeg rådgiver, og delta på mine egne prosjektmøter der vi diskuterer løpende resultater og deler ideer til hva vi kanskje vil prøve videre. Jeg liker å legge igjen mye tid til disse idédugnadene fordi du aldri vet hva du kan tenke på hvis du fortsetter å diskutere.
Noen spesifikke prosjekter du jobber med akkurat nå som spennende deg?
Jeg jobber bredt med tekstgenerering, som fokuserer på hvordan vi kan forbedre modeller som skriver tekst. En bruk av dette er oversettelse. For eksempel vil modellen lese en fransk setning, og mens du leser de franske ordene, skriver du den tilsvarende engelske oversettelsen.
Et prosjekt jeg jobber med akkurat nå er å bruke algoritmene som driver oversettelsesmodeller og anvende dem på kreative oppgaver som å skrive noveller. Målet er å lage modeller som kan ta et premiss (f.eks. En historie om en superhelt) og skrive et par eller to om det. Det er et veldig interessant forskningsproblem fordi de fleste tekstgenereringsoppgaver fokuserer på setninger, ikke avsnitt. Det er utfordrende å lage algoritmer som kan skrive flere setninger som faktisk gir mening sammen!
