Африка – бъдещата суперсила в AI изследванията
Усилията са ориентирани към възстановяване на опазването на здравето, финансовите услуги, дълготрайната продоволствена сигурност и усъвършенстване на държавните действия
Изследванията за приложението на изкуствения разсъдък в Африка са най-предизвикателни, забавни за учените и потребни за хората (снимка: CCO Public Domain)
Вторачени в полемики за търговски войни, процесори и суперкомпютри, малко на брой се замислят за ролята на високите технологии в континент като Африка. Някои вероятно даже си мислят, че там хората живеят по дърветата, само че действителността е, че проучванията за приложението на изкуствения разсъдък (AI) тук са най-предизвикателни, забавни за учените и потребни за хората. Затова огромните имена от региона на AI към този момент имат своите проучвателен центрове в Африка и работят интензивно.
Африканската общественост за машинно образование процъфтява през последните няколко години. През 2013 година локална група от експерти и откриватели от промишлеността започва годишния семинар а Data Science Africa – място за шерване на запаси и хрумвания. Четири години по-късно друга група образува организацията Deep Learning Indaba, която към този момент има подразделения в 27 от 54-те страни на континента. Университетски курсове и други просветителни стратегии, отдадени на преподаването на машинно образование, се роят – в отговор на възходящото търсене.
Големите престижи са на линия. В края на 2013 година IBM Research откри първия си африкански офис в Найроби. После отвори и офис в Йоханесбург, ЮАР. По-рано тази година Гугъл откри нова лаборатория за изкуствен интелект в Акра, Гана, а през идната година ICLR – огромна научно-изследователска конференция, ще бъде хазаин на годишното си събитие по тематиката в Адис Абеба, Етиопия, отбелязва MIT Technology Review.
Тази наклонност е изключително значима за района, който в доста връзки е бил откъснат от останалия свят. Редица университетски и корпоративни проучвателен лаборатории, които преобладават в проучванията на AI, са съсредоточени в богати „ острови на нововъведенията ” като Силициевата котловина и китайската Жонггуакун край Пекин. Този стеснен ртериториален обсег обуславя и обсега на AI системите, които въпросните центрове основават.
Африка, въпреки това, би могла да предложи подтекст, посредством който изкуственият разсъдък може да се върне към първичното си заричане: да основава технологии, които да дават отговор на световните провокации като апетит, беднотия и заболявания. „ Мисля, че за всеки, който търси провокации, това е мястото ”, споделя Черити Уейуа, началник на един от двата проучвателен центъра на IBM в Африка.
Африкански модел на нововъведения
И офисите на IBM Research в Кения и Южна Африка, и лабораторията за AI на Гугъл в Гана имат същата задача като своите наставнически организации: да се стремят към фундаментални и авангардни проучвания. Те се концентрират върху въпроси като увеличение на достъпа до опазване на здравето, приобщаващи финансови услуги, подсилване на дълготрайната продоволствена сигурност и усъвършенстване на държавните действия.
„ Изследванията не могат да бъдат отделени от средата, в която се правят ”, споделя Мустафа Сисе, шеф на Гугъл AI в Гана. „ Да бъдем в среда, в която провокациите са неповторими по толкоз доста способи, ни дава опция да изследваме проблеми, които може би други учени на други места не биха могли да проучат ”.
Преди да сътвори своята лаборатория за изкуствен интелект в Гана, да вземем за пример, Гугъл стартира да работи с фермери в селските региони на Танзания, с цел да разбере някои от проблемите, с които те се сблъскват при производството на храни. Изследователите научават, че заболяванията по питателните култури могат доста да понижат добивите и в Африка земеделците мъчно се оправят с това.
Учените основават модел за машинно образование, който може да диагностицира ранните стадии на болесттите по растението маниока – доста значима просвета в района. Моделът, който работи непосредствено на телефоните на фермерите, без да има потребност от достъп до интернет, им оказва помощ да се намесят по-рано, с цел да опазят насажденията си.
Уейуа дава различен образец. През 2016 година екипът на IBM Research в Йоханесбург открива, че процесът на докладване на данни за рака до държавното управление, който се употребява за образуване на националните здравни политики, лишава четири години. Толкова е нужно, с цел да стигне информацията от слагането на диагнозата в болничното заведение до базите с информация на държавното управление. Подобно забавяне значи несъответстващо реагиране на трендовете в заболеваемостта. То, става известно, се дължи на неструктурирания темперамент на отчетите за болничната патология.
Експертите четат всеки случай и го класифицират в една от 42-те групи рак, само че текстът на свободната форма на отчетите прави този развой муден, муден, доста времеемък. Изследователите създават модел за машинно образование, който да може да маркира отчетите автоматизирано. В рамките на две години е основана сполучлива прототипна система и в този момент учените се пробват да я създадат мащабируема, тъй че да може да бъде потребна на процедура.
„ Но технологията е единствено половината от уравнението ”, споделя Уейуа. „ Другата половина е да сме способни да разберем проблемите, които виждаме, и да можем да ги дефинираме обективно по метод, който науката и инженерството могат да решат ”.
още по тематиката
След като сходен проучвателен план стане подготвен за действителния свят, идва на ред още едно предизвикателство: системата да бъде възприета от възможните си консуматори. „ Взаимоотношенията са в действителност значими за смяната ”, споделя Уейуа. Лесно е да се събират данни и да се проектира съвършена система във вакуум, само че това е безсмислено, в случай че никой не желае да я употребява.
„ Важни са взаимоотношенията, които непрестанно изграждате с течение на времето, които ви оказват помощ да разберете за какво това, което се пробвате да приложите, не работи в действителност ”, прибавя тя.
Да се отговори на действителните потребности на потребителите спомага за фундаменталния прогрес в софтуерните благоприятни условия. Гугъл AI в Гана сега работи за възстановяване на разбирането на естествения език, да вземем за пример, с упоритостта да обхване всичките към 2000 говорими езика в Африка. „ Това е езиково най-пъстрата част на Земята ”, споделя Мустафа Сисе. „ Има доста какво да се научи и да се изследва ”.
Следващото потомство
И Сисе, и Уейуа имат сходна кариерна траектория. Те напущат Африка, с цел да завършат висше обучение, преди да се върнат, надявайки се да приложат уменията си по способи, които биха имали огромно влияние. Сега и двамата влагат всичките си сили в развиването на повече локални просветителни благоприятни условия за младежите, които се интересуват от изкуствен интелект.
Сисе е основал и управлява африканска магистърска стратегия по машинно образование. Това е едногодишна интензивна стратегия, която довежда в Африка някои от най-хубавите откриватели от региона на AI. Лабораторията на Уейуа пък взема на работа амбициозни студенти с добър триумф, които да работят наред с личния състав на цялостно работно време – и им заплаща, с цел да завършат онлайн магистърска стратегия по компютърни науки, предлагана от Georgia Tech University.
„ Основният запас за проучванията са надарените хора и в Африка ще намерите повече гении, в сравнение с където и да е другаде ”, споделя Сисе. „ Енергията за технологиите тук е просто невероятна. Въпросът е по какъв начин да дадете на тези младежи уменията, които им трябват, с цел да осъществен трансформацията на континента и да изградят своето лично бъдеще ”.
Когато преподава на студентите си в магистърската стратегия, Сисе им споделя, че след пет години те ще управляват региона – и ще се завърнат, с цел да преподават на собствен ред. И е изцяло уверен в това. „ Бъдещето на проучванията за машинно образование е в Африка ”, споделя той.
Изследванията за приложението на изкуствения разсъдък в Африка са най-предизвикателни, забавни за учените и потребни за хората (снимка: CCO Public Domain)
Вторачени в полемики за търговски войни, процесори и суперкомпютри, малко на брой се замислят за ролята на високите технологии в континент като Африка. Някои вероятно даже си мислят, че там хората живеят по дърветата, само че действителността е, че проучванията за приложението на изкуствения разсъдък (AI) тук са най-предизвикателни, забавни за учените и потребни за хората. Затова огромните имена от региона на AI към този момент имат своите проучвателен центрове в Африка и работят интензивно.
Африканската общественост за машинно образование процъфтява през последните няколко години. През 2013 година локална група от експерти и откриватели от промишлеността започва годишния семинар а Data Science Africa – място за шерване на запаси и хрумвания. Четири години по-късно друга група образува организацията Deep Learning Indaba, която към този момент има подразделения в 27 от 54-те страни на континента. Университетски курсове и други просветителни стратегии, отдадени на преподаването на машинно образование, се роят – в отговор на възходящото търсене.
Големите престижи са на линия. В края на 2013 година IBM Research откри първия си африкански офис в Найроби. После отвори и офис в Йоханесбург, ЮАР. По-рано тази година Гугъл откри нова лаборатория за изкуствен интелект в Акра, Гана, а през идната година ICLR – огромна научно-изследователска конференция, ще бъде хазаин на годишното си събитие по тематиката в Адис Абеба, Етиопия, отбелязва MIT Technology Review.
Тази наклонност е изключително значима за района, който в доста връзки е бил откъснат от останалия свят. Редица университетски и корпоративни проучвателен лаборатории, които преобладават в проучванията на AI, са съсредоточени в богати „ острови на нововъведенията ” като Силициевата котловина и китайската Жонггуакун край Пекин. Този стеснен ртериториален обсег обуславя и обсега на AI системите, които въпросните центрове основават.
Африка, въпреки това, би могла да предложи подтекст, посредством който изкуственият разсъдък може да се върне към първичното си заричане: да основава технологии, които да дават отговор на световните провокации като апетит, беднотия и заболявания. „ Мисля, че за всеки, който търси провокации, това е мястото ”, споделя Черити Уейуа, началник на един от двата проучвателен центъра на IBM в Африка.
Африкански модел на нововъведения
И офисите на IBM Research в Кения и Южна Африка, и лабораторията за AI на Гугъл в Гана имат същата задача като своите наставнически организации: да се стремят към фундаментални и авангардни проучвания. Те се концентрират върху въпроси като увеличение на достъпа до опазване на здравето, приобщаващи финансови услуги, подсилване на дълготрайната продоволствена сигурност и усъвършенстване на държавните действия.
„ Изследванията не могат да бъдат отделени от средата, в която се правят ”, споделя Мустафа Сисе, шеф на Гугъл AI в Гана. „ Да бъдем в среда, в която провокациите са неповторими по толкоз доста способи, ни дава опция да изследваме проблеми, които може би други учени на други места не биха могли да проучат ”.
Преди да сътвори своята лаборатория за изкуствен интелект в Гана, да вземем за пример, Гугъл стартира да работи с фермери в селските региони на Танзания, с цел да разбере някои от проблемите, с които те се сблъскват при производството на храни. Изследователите научават, че заболяванията по питателните култури могат доста да понижат добивите и в Африка земеделците мъчно се оправят с това.
Учените основават модел за машинно образование, който може да диагностицира ранните стадии на болесттите по растението маниока – доста значима просвета в района. Моделът, който работи непосредствено на телефоните на фермерите, без да има потребност от достъп до интернет, им оказва помощ да се намесят по-рано, с цел да опазят насажденията си.
Уейуа дава различен образец. През 2016 година екипът на IBM Research в Йоханесбург открива, че процесът на докладване на данни за рака до държавното управление, който се употребява за образуване на националните здравни политики, лишава четири години. Толкова е нужно, с цел да стигне информацията от слагането на диагнозата в болничното заведение до базите с информация на държавното управление. Подобно забавяне значи несъответстващо реагиране на трендовете в заболеваемостта. То, става известно, се дължи на неструктурирания темперамент на отчетите за болничната патология.
Експертите четат всеки случай и го класифицират в една от 42-те групи рак, само че текстът на свободната форма на отчетите прави този развой муден, муден, доста времеемък. Изследователите създават модел за машинно образование, който да може да маркира отчетите автоматизирано. В рамките на две години е основана сполучлива прототипна система и в този момент учените се пробват да я създадат мащабируема, тъй че да може да бъде потребна на процедура.
„ Но технологията е единствено половината от уравнението ”, споделя Уейуа. „ Другата половина е да сме способни да разберем проблемите, които виждаме, и да можем да ги дефинираме обективно по метод, който науката и инженерството могат да решат ”.
още по тематиката
След като сходен проучвателен план стане подготвен за действителния свят, идва на ред още едно предизвикателство: системата да бъде възприета от възможните си консуматори. „ Взаимоотношенията са в действителност значими за смяната ”, споделя Уейуа. Лесно е да се събират данни и да се проектира съвършена система във вакуум, само че това е безсмислено, в случай че никой не желае да я употребява.
„ Важни са взаимоотношенията, които непрестанно изграждате с течение на времето, които ви оказват помощ да разберете за какво това, което се пробвате да приложите, не работи в действителност ”, прибавя тя.
Да се отговори на действителните потребности на потребителите спомага за фундаменталния прогрес в софтуерните благоприятни условия. Гугъл AI в Гана сега работи за възстановяване на разбирането на естествения език, да вземем за пример, с упоритостта да обхване всичките към 2000 говорими езика в Африка. „ Това е езиково най-пъстрата част на Земята ”, споделя Мустафа Сисе. „ Има доста какво да се научи и да се изследва ”.
Следващото потомство
И Сисе, и Уейуа имат сходна кариерна траектория. Те напущат Африка, с цел да завършат висше обучение, преди да се върнат, надявайки се да приложат уменията си по способи, които биха имали огромно влияние. Сега и двамата влагат всичките си сили в развиването на повече локални просветителни благоприятни условия за младежите, които се интересуват от изкуствен интелект.
Сисе е основал и управлява африканска магистърска стратегия по машинно образование. Това е едногодишна интензивна стратегия, която довежда в Африка някои от най-хубавите откриватели от региона на AI. Лабораторията на Уейуа пък взема на работа амбициозни студенти с добър триумф, които да работят наред с личния състав на цялостно работно време – и им заплаща, с цел да завършат онлайн магистърска стратегия по компютърни науки, предлагана от Georgia Tech University.
„ Основният запас за проучванията са надарените хора и в Африка ще намерите повече гении, в сравнение с където и да е другаде ”, споделя Сисе. „ Енергията за технологиите тук е просто невероятна. Въпросът е по какъв начин да дадете на тези младежи уменията, които им трябват, с цел да осъществен трансформацията на континента и да изградят своето лично бъдеще ”.
Когато преподава на студентите си в магистърската стратегия, Сисе им споделя, че след пет години те ще управляват региона – и ще се завърнат, с цел да преподават на собствен ред. И е изцяло уверен в това. „ Бъдещето на проучванията за машинно образование е в Африка ”, споделя той.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ