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Rendersi conto che gli scienziati sono i veri supereroi

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Incontra Edgar Duéñez-Guzmán, un ingegnere ricercatore del nostro team di ricerca multi-agente che sta attingendo alla conoscenza della teoria dei giochi, dell'informatica e dell'evoluzione sociale per far lavorare meglio insieme gli agenti dell'IA.

Cosa ti ha portato a lavorare in informatica?

Ho voluto salvare il mondo da quando ho memoria. Ecco perché volevo essere uno scienziato. Mentre amavo le storie di supereroi, mi sono reso conto che gli scienziati sono i veri supereroi. Sono loro che ci danno acqua pulita, medicine e una comprensione del nostro posto nell'universo. Da bambino amavo i computer e amavo la scienza. Crescendo in Messico, però, non mi sentivo come se studiare informatica fosse fattibile. Così, ho deciso di studiare matematica, trattandola come una solida base per l'informatica e ho finito per fare la mia tesi universitaria in teoria dei giochi.

In che modo i tuoi studi hanno influenzato la tua carriera?

Come parte del mio dottorato in informatica, ho creato simulazioni biologiche e ho finito per innamorarmi della biologia. Comprendere l'evoluzione e il modo in cui ha plasmato la Terra è stato esaltante. Metà della mia dissertazione riguardava queste simulazioni biologiche e ho continuato a lavorare nel mondo accademico studiando l'evoluzione dei fenomeni sociali, come la cooperazione e l'altruismo.

Da lì ho iniziato a lavorare nella ricerca in Google, dove ho imparato a gestire enormi scale di calcolo. Anni dopo, ho messo insieme tutti e tre i pezzi: teoria dei giochi, evoluzione dei comportamenti sociali e calcolo su larga scala. Ora uso quei pezzi per creare agenti artificialmente intelligenti che possono imparare a cooperare tra loro e con noi.

Cosa ti ha fatto decidere di candidarti a DeepMind rispetto ad altre aziende?

Era la metà degli anni 2010. Tenevo d'occhio l'IA da oltre un decennio e conoscevo DeepMind e alcuni dei loro successi. Poi Google l'ha acquisito ed ero molto eccitato. Volevo entrare, ma vivevo in California e DeepMind assumeva solo a Londra. Quindi, ho continuato a monitorare i progressi. Non appena un ufficio è stato aperto in California, ero in prima fila. Ho avuto la fortuna di essere assunto nella prima coorte. Alla fine mi sono trasferito a Londra per dedicarmi alla ricerca a tempo pieno.

Cosa ti ha sorpreso di più nel lavorare in DeepMind?

Quanto sono ridicolmente talentuose e amichevoli le persone. Ogni singola persona con cui ho parlato ha anche un lato eccitante al di fuori del lavoro. Musicisti professionisti, artisti, motociclisti super in forma, persone che sono apparse nei film di Hollywood, vincitori delle olimpiadi di matematica: lo chiami, ce l'abbiamo! E siamo tutti aperti e impegnati a rendere il mondo un posto migliore.

In che modo il tuo lavoro aiuta DeepMind ad avere un impatto positivo?

Al centro della mia ricerca c'è la creazione di agenti intelligenti che comprendano la cooperazione. La cooperazione è la chiave del nostro successo come specie. Possiamo accedere alle informazioni del mondo e connetterci con amici e familiari dall'altra parte del mondo grazie alla cooperazione. Il nostro fallimento nell'affrontare gli effetti catastrofici del cambiamento climatico è un fallimento della cooperazione, come abbiamo visto durante la COP26.

Qual è la cosa migliore del tuo lavoro? 

La flessibilità di perseguire le idee che ritengo più importanti. Ad esempio, mi piacerebbe aiutare a utilizzare la nostra tecnologia per comprendere meglio i problemi sociali, come la discriminazione. Ho presentato questa idea a un gruppo di ricercatori con esperienza in psicologia, etica, equità, neuroscienze e apprendimento automatico, quindi ho creato un programma di ricerca per studiare come la discriminazione potrebbe originarsi negli stereotipi.

Come descriveresti la cultura di DeepMind?

DeepMind è uno di quei luoghi in cui libertà e potenziale vanno di pari passo. Abbiamo l'opportunità di perseguire idee che riteniamo importanti e c'è una cultura del discorso aperto. Non è raro infettare gli altri con le tue idee e formare una squadra per trasformarle in realtà. 

Fai parte di qualche gruppo in DeepMind? O altre attività? 

Mi piace essere coinvolto in extracurriculari. Sono un facilitatore dei workshop Allyship presso DeepMind, in cui miriamo a consentire ai partecipanti di agire per un cambiamento positivo e incoraggiare l'alleanza negli altri, contribuendo a un ambiente di lavoro inclusivo ed equo. Mi piace anche rendere la ricerca più accessibile e parlare con gli studenti in visita. Ho creato pubblicamente disponibile tutorial educativi per spiegare i concetti di intelligenza artificiale agli adolescenti, che sono stati utilizzati nelle scuole estive di tutto il mondo.

In che modo l'IA può massimizzare il suo impatto positivo?

Per avere l'impatto più positivo, è semplicemente necessario che i vantaggi siano ampiamente condivisi, piuttosto che mantenuti da un numero ristretto di persone. Dovremmo progettare sistemi che responsabilizzino le persone e che democratizzino l'accesso alla tecnologia. 

Ad esempio, quando ci ho lavorato Wave Net, la nuova voce dell'Assistente Google, ho sentito che era bello lavorare su una tecnologia che ora è utilizzata da miliardi di persone, in Ricerca Google o Maps. È bello, ma poi abbiamo fatto qualcosa di meglio. Abbiamo iniziato a utilizzare questa tecnologia per restituire la loro voce alle persone con disturbi degenerativi, come la SLA. Ci sono sempre opportunità per fare del bene, dobbiamo solo coglierle.

Quali sono le maggiori sfide che l'IA deve affrontare?

Ci sono sfide sia pratiche che sociali. Sul lato pratico, stiamo lavorando sodo per rendere i nostri algoritmi più robusti e adattabili. Come creature viventi, diamo per scontate robustezza e adattabilità. Cambiare leggermente la disposizione dei mobili non ci fa dimenticare a cosa serve un frigorifero. I sistemi artificiali lottano davvero con questo. Ci sono alcune piste promettenti, ma abbiamo ancora molta strada da fare. 

Sul lato sociale, dobbiamo decidere collettivamente che tipo di IA vogliamo creare. Dobbiamo assicurarci che tutto ciò che viene prodotto sia sicuro e vantaggioso. Ma questo è particolarmente difficile da ottenere quando non abbiamo una definizione perfetta di cosa significhi.

Quali progetti DeepMind trovi più stimolanti?

In questo momento sto ancora cavalcando il massimo AlphaFold, il nostro algoritmo di ripiegamento delle proteine. Ho un background in biologia e capisco quanto possa essere promettente la previsione della struttura delle proteine ​​per le applicazioni biomediche. E sono particolarmente orgoglioso di come DeepMind abbia rilasciato la struttura proteica di tutte le proteine ​​conosciute nel corpo umano nei set di dati globali, e ora abbia rilasciato quasi tutte le proteine ​​catalogate noto alla scienza. 

Qualche consiglio per aspiranti DeepMinders? 

Sii giocoso, sii flessibile. Non avrei potuto ottimizzare per una carriera che portasse a DeepMind (non c'era nemmeno un DeepMind su cui ottimizzare!) Ma quello che potevo fare era sempre permettermi di sognare il potenziale della tecnologia, di creare macchine intelligenti e di migliorare il mondo con loro. 

La programmazione è esilarante di per sé, ma per me è sempre stata più un mezzo per raggiungere un fine. Questo è ciò che mi ha permesso di rimanere aggiornato mentre le tecnologie andavano e venivano. Non ero legato agli strumenti, ero concentrato sulla missione. Non concentrarti sul “cosa”, ma sul “perché”, e il “come” si manifesterà.

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