Джон П. Десмонд, редактор AI Trends
ИИ более доступен молодым людям, работающим в сфере труда, которые выросли как «аборигены цифровых технологий» с Alexa и беспилотными автомобилями как частью ландшафта, давая им ожидания, основанные на опыте, о том, что возможно.
Эта идея легла в основу панельной дискуссии. Мировое Правительство ИИ На этой неделе он проводился виртуально и лично в Александрии, штат Вирджиния, на тему «Потребности в мышлении и мифы о наборе навыков для команд разработчиков искусственного интеллекта».
«Люди думают, что искусственный интеллект находится в пределах их досягаемости, потому что технология доступна, но эта технология опережает нашу культурную зрелость», — сказала участница дискуссии Дороти Аронсон, ИТ-директор и директор по данным Национального научного фонда. «Это все равно, что давать ребенку острый предмет. У нас может быть доступ к большим данным, но работать с ними не во всех случаях может быть правильным».
Ситуация ускоряется, что увеличивает ожидания. Когда член группы Вивек Рао, преподаватель и исследователь Калифорнийского университета в Беркли, работал над докторской диссертацией, статья по обработке естественного языка могла бы стать магистерской диссертацией. О своих учениках он сказал: «Теперь мы даем это домашнее задание в двухдневную смену. У нас есть огромные вычислительные мощности, которых не было еще два года назад».
Модератор дискуссии Рэйчел Дзомбак, ведущий специалист по цифровой трансформации Институт программной инженерии Профессор Университета Карнеги-Меллон спросил участников дискуссии, в чем уникальность работы над искусственным интеллектом в правительстве.
Аронсон сказал, что правительство не может зайти слишком далеко с этой технологией, иначе пользователи не будут знать, как с ней взаимодействовать. «Мы не производим iPhone», — сказал он. «У нас проводятся эксперименты, и мы всегда смотрим вперед, предвидя будущее, чтобы мы могли принимать наиболее экономически эффективные решения. Прямо сейчас в правительстве мы наблюдаем сближение подрастающего поколения и уходящего на пенсию поколения, которому мы также должны служить».
В начале своей карьеры Аронсон не хотел работать в правительстве. «Я думала, это означает, что вы служите либо в вооруженных силах, либо в Корпусе мира», — сказала она. «Но через некоторое время я узнал, что мотивирует федеральных служащих служить более крупным учреждениям, решающим проблемы. Мы пытаемся решить действительно большие проблемы равенства и разнообразия, а также накормить людей и обеспечить их безопасность. Люди, которые работают на правительство, преданы этим миссиям».
Он упомянул двух своих 20-летних детей, которым нравится идея служения, но «понемногу», имея в виду: «Они не рассматривают правительство как место, где у них есть свобода и они могут делать все, что хотят. Они рассматривают это как ситуацию изоляции. Но на самом деле это не так».
Студенты Беркли узнают о роли правительства в реагировании на стихийные бедствия
Рао из Беркли сказал, что его студенты наблюдают за лесными пожарами в Калифорнии и спрашивают, кто берет на себя задачу что-то с ними сделать. Когда он говорит им, что это почти всегда местные, государственные и федеральные органы власти, «студенты обычно удивляются, узнав это».
В одном из примеров он разработал учебную программу по инновациям в реагировании на стихийные бедствия в сотрудничестве с CMU и Министерством обороны, Армейской лабораторией будущего и Службой поиска и спасения береговой охраны. «Для студентов это стало откровением», — сказал он. Первоначально двое из 35 студентов выразили интерес к карьере в федеральном правительстве. К концу курса 10 из 35 студентов проявили интерес. По словам Рао, один из них был нанят в качестве инженера-программиста в Центр надводных боевых действий ВМС недалеко от Короны, штат Калифорния.
Аронсон охарактеризовал процесс набора новых федеральных служащих как «тяжелую работу», предположив: «Если мы сможем подготовиться заранее, все пойдет гораздо быстрее».
Отвечая на вопрос Зомбака, какие навыки и образ мышления считаются необходимыми для команд инженеров по искусственному интеллекту, участник дискуссии Брайан Лейн, директор по данным и искусственному интеллекту в Управлении общих служб (который объявил во время сессии, что он берет на себя новую роль в FDIC), сказал, что гибкость является важным качеством.
Лейн — технологический руководитель Центра передового опыта GSA по модернизации ИТ (CoE) с более чем 15-летним опытом руководства передовыми аналитическими и технологическими инициативами. Он возглавлял партнерство GSA с Объединенным центром искусственного интеллекта Министерства обороны США (JAIC). [Ed. Note: Known as “the Jake.”] Лейн также является основателем Данные XD. Он также имеет опыт управления отраслевыми портфелями и портфелями приобретений.
«Самое главное в гибких командах, отправляющихся в путешествие по ИИ, — это то, что вы должны быть готовы к неожиданностям, и тогда миссия будет продолжена», — сказал он. «Если вы все согласны с важностью миссии, можно собрать команду».
Хорошим знаком является признание членами команды того, что они «никогда раньше этого не делали».
Что касается менталитета, он сказал, что все больше членов его команды приходят к нему и говорят: «Я никогда раньше этого не делал». Он видит в этом хороший знак, дающий возможность поговорить о рисках и альтернативных решениях. «Когда у вашей команды есть психологическая безопасность, чтобы сказать, что они чего-то не знают», Лейн считает это положительным моментом. Он сказал: «В центре внимания всегда находится то, что вы сделали и что вы дали. В центре внимания редко бывает то, чего вы не делали раньше и кем вы хотите быть».
Аронсону было сложно запустить проекты ИИ. «Трудно сказать руководству, что у вас есть вариант использования или проблема, которую нужно решить, и вы хотите над ней работать, и вероятность того, что это будет выполнено, составляет 50 на 50, и вы не знаете, сколько это будет стоить», — сказал он. «Все сводится к тому, чтобы сформулировать логику и убедить других, что это правильный поступок для продвижения вперед».
Рао сказал, что беседует со студентами об экспериментировании и экспериментальном мышлении. «Инструменты искусственного интеллекта могут быть легко доступны, но они могут скрывать проблемы, с которыми вы сталкиваетесь. Когда вы применяете API-интерфейсы видения, например, в контексте проблем вашего бизнеса или государственного учреждения, все может быть не гладко», — сказал он.
Модератор Джомбак спросил участников дискуссии, как они формируют команды. «Вам нужен микс людей», — сказал Арсан. Они попробовали создать «сообщества практиков», куда люди могут приходить и уходить для решения конкретных проблем. «Вы объединяете людей для решения проблемы, а не инструмента», — сказал он.
Лейн поддержал это. «Я действительно перестал обращать внимание на оборудование в целом», — сказал он. Он проводил эксперименты в области бухгалтерского учета, финансов и других областях в JAIC. «Мы обнаружили, что на самом деле дело не в инструментах. Речь идет о том, чтобы собрать нужных людей вместе, чтобы понять проблемы, а затем посмотреть на доступные инструменты», — сказал он.
Лейн сказал, что он создает «межфункциональные команды», которые «немного более формальны, чем сообщество по интересам». Они обнаружили, что они эффективны для совместной работы над проблемой в течение примерно 45 дней. Ей также нравится работать с клиентами основных услуг внутри организации, и она видела, как в результате клиенты узнают об управлении данными и искусственном интеллекте. «Мы выберем одного или двух человек, которые станут сторонниками ускорения внедрения ИИ во всей организации», — сказал Лейн.
Лейн считает, что потребуется пять лет на размышления, опираясь на проверенные способы работы и лучшие практики для разработки систем искусственного интеллекта, которые будут служить правительству. он упомянул Проект возможностей (TOP) Бюро переписи населения США начало в 2016 году работать над такими проблемами, как загрязнение морской среды пластиком, восстановление экономики после COVID-19 и реагирование на стихийные бедствия. За это время TOP участвовал в более чем 135 публичных проектах и имеет более 1300 выпускников, включая разработчиков, дизайнеров, лидеров сообщества, экспертов по данным и политике, студентов и правительственные учреждения.
«Это основано на образе мышления и способе организации работы», — сказал Лейн. «Нам необходимо расширить модели доставки, но через пять лет у нас будет достаточно доказательств концепции, чтобы знать, что работает, а что нет».
Узнайте больше здесь Мировое Правительство ИИНо Институт программной инженерииНо данные хд и в Проект возможностей.
