الذهاب إلى العمل على منظمة العفو الدولية البصرية ، منظمة العفو الدولية النصية ، العمليات منظمة العفو الدولية ، والذكاء الاصطناعي للحفاظ على الخصوصية
السيرة الذاتية:
تيد أوكادا ، عضو الخدمة التنفيذية العليا وكبير مسؤولي التكنولوجيا في وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية (CTO) ، مسؤول عن قيادة استراتيجية التكنولوجيا وتوجيهها لمجموعة واسعة من أنظمة المهام والأعمال والمؤسسات.
لقد قاد مجموعة واسعة من مبادرات التحسين المستمر التي تشمل التقنيات الجغرافية المكانية ، وتحليلات البيانات ، والأمن السيبراني ، بالإضافة إلى نهج المجتمع بأكمله للاتصالات المتبادلة في حالة وقوع كارثة. السيد أوكادا هو المبدع والراعي التنفيذي لـ OpenFEMA - المورد العام لبيانات FEMA المقدمة في تنسيقات مفتوحة يمكن قراءتها آليًا. تم إطلاق OpenFEMA في عام 2012 بعد إعصار ساندي ، وتوفر OpenFEMA معلومات دقيقة وقابلة للاستخدام ودقيقة تمكن من التعاون مع شركاء المجتمع بالكامل لدعم الناجين من الكوارث.
السيد أوكادا خريج جامعة نورث وسترن حاصل على بكالوريوس في الأساليب الرياضية في العلوم الاجتماعية والاقتصاد. تشمل خبرته أكثر من ثلاثين عامًا في الإغاثة والتنمية الدولية ، وعقدًا في هندسة خدمات الإنترنت ، واثنين من الشركات الناشئة التكنولوجية. قبل أن يصبح أول مدير تنفيذي لإدارة الطوارئ الفيدرالية (FEMA) ، عمل السيد أوكادا كمدير للشراكات الأمريكية العامة والخاصة العامة ومديرًا لمجموعة الأنظمة الإنسانية في Microsoft لتطوير حلول للمشاكل الإنسانية الأكثر إزعاجًا وأقلها خدمة في العالم.
أمضى مؤخرًا بضع دقائق في التحدث مع محرر AI Trends ، John P. Desmond.
اتجاهات الذكاء الاصطناعى: شكرا للتحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعى اليوم. لديك مجموعة واسعة من المسؤولية عن استراتيجية التكنولوجيا الرائدة والتوجيه في FEMA. كيف الحال هناك؟
تيد أوكادا: بعد أن أمضيت في FEMA لمدة ثماني سنوات حتى الآن ، يمكنني أن أقول بثقة أن الشيء الذي أفخر به للغاية هو أن أكون جزءًا من هذا الفريق. القوى العاملة في FEMA هي الأكثر احترافًا في تاريخها. تُظهر المهارات التقنية ، وفهم المخاطر والمرونة ، وجهود الاستجابة والإنعاش ، والتفاني تجاه الناجين من الكوارث التزام الموظفين بمهمة وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية المتمثلة في مساعدة الناس قبل وأثناء وبعد الكوارث. إنها مجموعة رائعة من الناس.
الحكومة معقدة والأمة معقدة والكوارث معقدة. حدث العاصفة ساندي بعد شهرين من بدئي في FEMA. منذ ذلك الحين ، كانت لدينا العواصف الصعبة والصعبة في عام 2017 - هارفي وإيرما وماريا - بالإضافة إلى حرائق كاليفورنيا ، والأعاصير الكبرى فلورنسا ومايكل في عام 2018 ، ناهيك عن الأعاصير الصغيرة والفيضانات.
شكلت كل واحدة من هذه الكوارث تحديات وتعقيدات فريدة للقوى العاملة. ومع ذلك ، قامت هذه الوكالة بتحليل الدروس المستفادة وتشغيلها ، باستخدام التقنيات الجديدة لضمان استعداد وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية لمواجهة مواسم الفيضانات والأعاصير لهذا العام - وهو دائمًا موسم الزلازل. إنه لشرف لخدمة الأمة بهذه الطريقة.
اتجاهات منظمة العفو الدولية: جيد لك. ما هو دور الذكاء الاصطناعي في FEMA؟
تيد أوكادا: نحن ننظر إلى الذكاء الاصطناعي بالطريقة التي أعتقد أن الكثير من الوكالات الحكومية تنظر إليها الآن. نعتقد أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لها قابلية للتطبيق الفوري على FEMA في مجالات مثل أتمتة الدنيوية ، والمهام اليدوية وتحليلات البيانات المتقدمة. وهذا يعني على المدى القصير زيادة الكثير من عملنا الحالي ، مما يسمح للموظفين بالتركيز على المهام ذات القيمة المضافة والاستراتيجية وتحسين النتائج للناجين من الكوارث. نريد أن نقدم لمحللينا ، الذين هم خبراء في كل شيء من إدارة سهل الفيضانات إلى الاستجابة للكوارث ، الأدوات اللازمة للقيام بعملهم بشكل أكثر فعالية وكفاءة.
في الوقت الحالي ، أركز على جزء التعلم الآلي على الاستدلال الاستنتاجي ، واستخدام المزيد من الاستدلال على الرياضيات أو الإحصائيات للمساعدة في تحسين العمليات. تكمن الفكرة في استخدام إمكانات التفكير المستقل داخل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتعزيز القوى العاملة لدينا بشكل فعال. نحن بحاجة إلى زيادة عمل محللينا بتقنيات أخرى مثل شبكات الخصومة التوليدية والأدوات الأخرى التي توسع التعلم الاستنتاجي لزيادة صنع القرار.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك العديد من الاستخدامات الأخرى لـ AI / ML في مساحة إدارة الطوارئ - بعضها يمكن أن يتبعه FEMA وبعضها الآخر الأكثر ملاءمة لشركائنا في المجتمع بأكمله لمتابعة. أعتقد أن وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية يجب أن تركز فقط على الذكاء الاصطناعي لأنها تتعلق مباشرة بمهمتنا الأساسية. يمكن استخدام مثالين لتحليل المشاعر من وسائل التواصل الاجتماعي لمراقبة حالات الكوارث أو تطبيق تقنيات AI / ML على الصور لتحديد مدى الضرر بعد وقوع كارثة.
اتجاهات الذكاء الاصطناعي: ما هي الأولويات الحالية للمشاريع التي تدمج الذكاء الاصطناعي في FEMA؟
تيد أوكادا: نحن ننظر إلى أربعة مجموعات عامة: الذكاء الاصطناعي البصري ، AI لحماية الخصوصية ، AI للعمليات ، والذكاء الاصطناعي النصي.
يتم استخدام النوع الأول ، Visual AI ، في جميع أنحاء الحكومة ولديه إمكانية التطبيق المباشر على FEMA. يستخدم الذكاء الاصطناعي المرئي لتحديد الكائنات من الصور والفيديو من الصور عن بعد. قد تكون حالة الاستخدام الجيد عرض خاصية معينة بعد وقوع كارثة وتحديد ما إذا كانت قد تعرضت لأضرار كبيرة أو ثانوية أو كاملة.
أو يمكن استخدامه لتقييم ما يحدث على الأرض بسرعة بعد الفيضانات أو الأعاصير الأرضية لتسريع عملية إعلان الكوارث. نريد أن نحصل على مدير FEMA الخاص بنا جميع البيانات التي يحتاجها لإجراء تقييم سريع قائم على الأدلة.
المجال الثاني للتركيز هو حماية الخصوصية AI. إن كيفية حماية الخصوصية ، وخاصة للناجين والمواطنين ، لها أهمية قصوى. نحن بحاجة للتأكد من أن البيانات الشخصية محمية حقًا من أي اختراق محتمل. تتطلع وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية إلى استخدام نماذج مستنيرة من AI و ML لتحسين حماية الخصوصية وجهود الحفاظ على الخصوصية.
لقد فقد الكثير من هؤلاء الأشخاص كل شيء في الكارثة. كل ما قد يكون قد تركوه هو لوح من الخرسانة كما كان بالتأكيد صحيحًا بالنسبة للناجين من موسم حرائق كاليفورنيا. من الأهمية بمكان أنه عندما توفر الحكومة بسرعة مزايا للناجين المؤهلين ، تتم حماية خصوصيتهم ، خاصة عند مشاركة البيانات بين الوكالات الفيدرالية أو مع حكومات الولايات.
المجموعة الثالثة هي AI التشغيلية أو AI Ops - تحسين العمليات القياسية داخل FEMA نفسها. نجد أن الحصول على كفاءة وفعالية أفضل في عمليات تكنولوجيا المعلومات لدينا يتطلب منا الحصول على تحليلات تنبؤية أفضل. كيف لدينا تنبؤ أفضل بالفشل؟
هذا يطرح سؤالا أكبر حول إدارة المخاطر. شيء واحد يساعدنا على فهم الفشل التنبئي هو فهم المخاطر المحتملة ، وخاصة المخاطر السيبرانية. كيف نؤسس إطار عمل قائم على المخاطر بشكل أكبر عند التفكير في أنظمتنا الحكومية التي تستخدم AI / ML؟
باستخدام البيانات التاريخية والنماذج التحليلية ، يمكن استخدام AI Ops للمساعدة في إجراء تقدير مخاطر الفشل ، وتحليل الأسباب الجذرية ، والتنبؤ بالتهديدات السيبرانية الوشيكة - كل ذلك يمكن أن يعزز استجابة عملياتنا ووقت التشغيل.
وأخيراً ، المجال الرابع: لدينا الكثير من الكلمات في الحكومة. لدينا وحدات تبحث في تبسيط سياساتنا ، لجعلها أكثر سهولة في الاستخدام للمواطنين وأصحاب المصلحة في الولاية والمقاطعة. لذا ، لدينا أيضًا محللون يركزون بشكل أساسي على النص. سنلقي نظرة على متجهات الكلمات وكيف نعالج البيانات النصية ، ثم نحولها إلى إطار عمل للتسجيل. نص / منظمة العفو الدولية إذا صح التعبير.
تلك المجالات الأربعة هي المجالات العامة حيث يرتبط الذكاء الاصطناعي بـ FEMA اليوم. ما زلنا نتخذ خطوات صغيرة لوضع الأساس الحاسم لهذا الجهد مثل قدرتنا على تحديد البيانات ووضع علامة عليها وتمكينها وإدارتها لدعم تقنيات AI / ML. يبدأ التمكين بالبيانات ، والقدرة على إنشاء بيانات قابلة للقراءة آليًا.
اتجاهات منظمة العفو الدولية: OpenFEMA هي مبادرة لك تهدف إلى الحصول على تعاون من وسائل الإعلام والمنظمات غير الربحية والجامعات. كيف يعمل هذا؟
تيد أوكادا: قبل أن أجيب ، توضيح سريع. OpenFEMA هي حقًا المورد العام للوصول إلى كمية هائلة من البيانات التي تجمعها وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية حول مختلف جوانب إدارة الطوارئ. واحدة من أكبر فوائد OpenFEMA هي أنها تمكن الشركاء الخارجيين من تحليل واستخدام بيانات FEMA لتحسين النتائج في دعمهم للناجين من الكوارث. نعم ، يشمل ذلك وسائل الإعلام ، والمنظمات غير الربحية ، والجامعات ، ولكنه يشمل أيضًا الشركات المالية وشركات التأمين ، وشركات التمويل العقاري والعقاري ، وشركات القطاع الخاص ، وغيرها من الوكالات الحكومية الفيدرالية / الحكومية / المحلية ، والمواطنين / الأفراد.
لقد حققت OpenFEMA نجاحًا واستمرت في النمو. تم إطلاقه بعد فترة وجيزة من Superstorm Sandy في عام 2012 حيث تم استخدامه لأول مرة لتنسيق إصدار بيانات Sandy Housing Assistance لنيوجيرسي ونيويورك ، وهو ضروري للتقدم بطلب للحصول على أموال منحة تنمية المجتمع. منذ ذلك الحين ، تم استخدام بيانات FEMA لتصور مخاطر الفيضانات والتكاليف المحتملة ، وإبلاغ إرشادات السلامة من الحرائق ، وإنشاء تطبيقات الاستجابة للكوارث ، وتحفيز البحث الأكاديمي الذي يساعد جميعها على زيادة فهم المخاطر بالنسبة للأشخاص قبل وأثناء وبعد الكوارث.
نجاح آخر لـ OpenFEMA كان نهجنا القائم على API. إذا انتقلت إلى OpenFEMA.gov/open ، فسيرى قراءك أن مجموعات بيانات FEMA متاحة للتنزيل وعبر واجهة برمجة التطبيقات (API) التي توفر البيانات بتنسيق سهل الهضم وقابل للقراءة آليًا.
إن نجاح OpenFEMA API يؤثر الآن على جهود API الأخرى داخل FEMA. تقع وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية في خضم العديد من عمليات تحديث النظام الرئيسية ، وكلها بحاجة كبيرة إلى توحيد واجهة برمجة التطبيقات وفتح الفتحة على البيانات التي تنشرها.
لذا ، كيف يرتبط هذا بالذكاء الاصطناعي؟
عند نشر بياناتنا للجمهور ، فإن اعتبارات الخصوصية لها أهمية قصوى. نحن قلقون بشكل متزايد بشأن تعقيد التهديدات السيبرانية وكذلك استخدام الذكاء الاصطناعي في الهجمات السيبرانية ونرى تحديات متزايدة في حماية الخصوصية والحفاظ عليها مع الاستمرار في تقديم الخدمات للمواطنين. تحقيقا لهذه الغاية ، بدأت FEMA في استكشاف استخدام الذكاء الاصطناعي لحماية الخصوصية والحفاظ على الخصوصية. نحن نبحث في تقنيات مثل إخفاء الهوية السرية والخصوصية التفاضلية لإخفاء البيانات أو حذفها أو تحويلها بحيث يتم ضمان الخصوصية.
اتجاهات الذكاء الاصطناعي: كيف تستجيب صناعة البرمجيات والخدمات الخاصة لمتطلبات البرامج والأنظمة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في FEMA؟ هل تحصل على ما تحتاجه من الصناعة؟ هل هناك أي شركاء صناعيين رئيسيين في جهودك يجب ذكره؟
تيد أوكادا: تعتبر المؤتمرات التي يتم حضورها على نطاق واسع مفيدة جدًا لنشر الخبر حول الذكاء الاصطناعي البصري والذكاء الاصطناعي للعمليات وعمليات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المطبقة على الحفاظ على الخصوصية. نحن نرى خبرة مزدهرة في جميع الولايات والأقاليم الخمسين في الذكاء الاصطناعي ونريد الاستفادة من أفضل العقول في الأمة. إذا كان لديهم حل ، نريد أن نعرف عنه.
من المهم أيضًا جذب انتباه الصحفيين في الصناعة والمجتمعات التحليلية. إنها مهمة ولكن هناك الصحافة التقنية الأوسع المتعلقة بإدارة الطوارئ التي يمكن أن تكون منصة رائعة لتسليط الضوء على ابتكار الصناعة.
اتجاهات منظمة العفو الدولية: كيف تساعد منظمة العفو الدولية في الأمن السيبراني؟
تيد أوكادا: تواجه الوكالات الحكومية المحلية والبلدية والمدينة والولائية والفدرالية بشكل متزايد هجمات إلكترونية وهجمات برامج الفدية. إدارة أفضل للهوية ، بتيسير من الذكاء الاصطناعي ، ستؤدي إلى حماية أفضل.
في FEMA ، نقوم بتقييم التقنيات حول المفهوم الناشئ المسمى "شبكات الثقة الصفرية" ، والتي تعتمد على الفهم الراسخ لحماية الهوية والأمن والإدارة. جزء من الثقة الصفرية هو التعلم والتكيف - محاولة تحديد سلوك المستخدم الخطر أو الشاذ الذي قد يعرض الشبكة للخطر. هذا هو المكان الذي تلعب فيه AI و ML دورها. سيعزز الذكاء الاصطناعي هذا النهج لإدارة الهوية من حيث كيفية تطوير نماذج الثقة ونقاط الثقة ونضجها.
ستكون هذه الأنواع من تقنيات التعزيز حاسمة بالنسبة لكيفية تنفيذ إدارة الطوارئ على جميع مستويات الحكومة.
اتجاهات الذكاء الاصطناعي: هل لديك أي نصيحة للطلاب الذين قد يكونون مهتمين بالعمل في مجال الذكاء الاصطناعي؟ على سبيل المثال ، ما الذي يجب أن يفكر فيه طلاب المدارس الثانوية؟ ما الذي يجب أن يدرسه الطلاب؟ كيف يمكن للأشخاص في وقت مبكر ومنتصف حياتهم المهنية أن يتقدموا بمنحنى التعلم على الذكاء الاصطناعي؟ ماذا سيكون اقتراحك لهم؟
تيد أوكادا: كنت تخصص رياضيات في الكلية. الرياضيات أمر بالغ الأهمية. حساب التفاضل والتكامل والرياضيات التطبيقية ، التي جلس تاريخيا في الأقسام الهندسية.
يمكن أن تصبح أشياء مثل المعادلات التفاضلية وحساب الاختلافات والطبولوجيا الجبرية ونظرية الأعداد والطبولوجيا نفسها ونظرية الرسم البياني والأساليب العددية ذات صلة. ثم قم بتطبيق ذلك مع الإحصائيات ، كل شيء من إدارة البيانات إلى التحليل والاستدلال الإحصائي.
إنه لأمر رائع أن لدينا بشكل عام عدد أكبر من المحللين الذين يقومون بالترميز بلغة R مقارنة بالأشخاص الذين يقومون بالترميز في Python ، ونستفيد من قاعدة واسعة من التعلم الإحصائي النماذج الاستدلالية ، العمليات العشوائية ، التوسع في التقنيات الأخرى - التكتل ، الانحدار اللوجستي ، التصنيف ، إلخ.
عودة إلى سؤال R مقابل Python. ليس هذا أحدهما أفضل من الآخر ، ولكن ما اعتقدت أنه مثير للاهتمام هو أن الكثير من هؤلاء الأشخاص الآن في FEMA ويقتربون الآن من ML جميعهم يخرجون من الخلفيات الإحصائية الأساسية.
على مكتبي ، لدي دليل دراسة إحصائيات AP في المدرسة الثانوية ؛ دعابة الدماغ وقت الغداء - أفضل من سودوكو. هل أنت جيد في فهم تحليل التباين وكيفية إجراء التحسين الخطي؟ هذه بعض الأشياء الأساسية التي تتعلمها في المدرسة الثانوية ولكنها أيضًا نفس المهارات التي تحتاجها عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات ، وفي النهاية ، التعلم الآلي.
ستظل الرياضيات حجر الزاوية في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في المستقبل. لغات البرمجة ، في حين أنها مهمة ، تتغير في كثير من الأحيان وتتطور بسرعة. الحقيقة هي الرياضيات والإحصاءات والتفكير الإحصائي والتفكير الاستدلالي ، لا تتغير كثيرًا بمرور الوقت. لذا فإن التأسيس في الكلاسيكيات ، إن شئت ، من الرياضيات والرياضيات التطبيقية / الهندسية ، من المرجح أن يفيدك كثيرًا.
اتجاهات منظمة العفو الدولية: هل يجب عليك الانخراط في السياسة في وظيفتك في FEMA؟
تيد أوكادا: لا ، تتجاوز مهمة وكالة إدارة الطوارئ الفدرالية السياسة - "مساعدة الناس قبل الكوارث وأثناءها وبعدها".
ومع ذلك ، أعتقد أنه إذا رغب المرء في الخدمة في الحكومة ، يجب على المرء أن يفهم الحكومة. وأفضل طريقة للقيام بذلك هي فهم تاريخنا. أحد اقتباساتي المفضلة هو هاري ترومان: "لا يوجد شيء جديد في العالم باستثناء التاريخ الذي لا تعرفه." أنا من أشد المعجبين بالكلاسيكيات ، من إلياذة هوميروس والأوديسة ، إلى ثوسيديدس وهيرودوت ، إلى سقراط وأفلاطون وأرسطو ، وصولًا إلى تقاليدنا الغربية كديمقراطية.
إن فكرة أنه يمكن للمرء أن يفهم البيئة السياسية المنفصلة عن التاريخ لن تجعلك ناجحًا في القدرة على التنقل في العمل في الحكومة على أي مستوى. كونك مواطناً مطلعاً قرأ الإعلان والدستور سيجعلك موظف حكومي أفضل. كانت هذه تجربتي. كلما ازدادت التحديات التي أواجهها تعقيدًا في FEMA ، كلما تعمقت في تاريخنا يجب أن أذهب لفهم والمساعدة على تطوير حلول عملية لمساعدة مهمة FEMA.
