Авишкар Бхопчанд, инженер-исследователь из группы теории игр и мультиагентов, рассказывает о своем пути к DeepMind и о том, как он работает над повышением популярности глубокого обучения в Африке.

Узнайте больше о Глубокое обучение Индаба 2022ежегодное собрание африканского сообщества ИИ, которое пройдет в Тунисе в августе этого года.

Как проходит обычный рабочий день?

Для инженера-исследователя и технического руководителя ни один день не бывает одинаковым. Обычно я начинаю свой день с прослушивания подкаста или аудиокниги по пути в офис. После завтрака я сосредотачиваюсь на электронной почте и администрировании, прежде чем перейти к своей первой встрече. Они варьируются от личных встреч с членами команды и обновлений проекта до рабочих групп по разнообразию, справедливости и включению (DE&I).

Я стараюсь выкроить время для своего списка дел во второй половине дня. Эти задачи могут включать в себя подготовку презентации, чтение исследовательских работ, написание или проверку кода, разработку и проведение экспериментов или анализ результатов.

Когда я работаю из дома, моя собака Финн не дает мне скучать! Обучение его во многом похоже на обучение с подкреплением (RL) — как мы обучаем искусственных агентов на работе. Итак, я много времени трачу на размышления о глубоком обучении или машинном обучении тем или иным образом.

Как вы заинтересовались ИИ?

Во время курса по интеллектуальным агентам в Кейптаунском университете мой лектор продемонстрировал шестиногого робота, который научился ходить с нуля с помощью RL. С этого момента я не мог перестать думать о возможности использования человеческих и животных механизмов для создания систем, способных к обучению.

В то время применение машинного обучения и исследования не были реальным вариантом карьеры в Южной Африке. Как и многие мои сокурсники, я работал в финансовой сфере инженером-программистом. Я многому научился, особенно в области проектирования крупномасштабных надежных систем, отвечающих требованиям пользователей. Но спустя шесть лет мне захотелось чего-то большего.

Примерно в то же время глубокое обучение начало набирать обороты. Сначала я начал проводить онлайн-курсы, такие как Эндрю Нг. лекции по машинному обучению на Курсере. Вскоре после этого мне посчастливилось получить стипендию в Университетском колледже Лондона, где я получил степень магистра в области вычислительной статистики и машинного обучения.

Каково ваше участие в Deep Learning Indaba?

Помимо DeepMind, я также являюсь организатором и членом руководящего комитета Глубокое обучение Индаба, движение за усиление машинного обучения и ИИ в Африке. Она началась в 2017 году как летняя школа в Южной Африке. Мы ожидали, что около 30 студентов соберутся вместе, чтобы узнать о машинном обучении, но, к нашему удивлению, мы получили более 700 заявок! Это было удивительно, и это ясно показало необходимость связи между исследователями и практиками в Африке.

С тех пор организация превратилась в ежегодное празднование африканского ИИ с участием более 600 человек, а местные мероприятия IndabaX проводятся почти в 30 африканских странах. У нас также есть исследовательские гранты, награды за диссертацию и дополнительные программы, в том числе программа наставничества, которую я начал во время пандемии, чтобы поддерживать участие сообщества.

В 2017 г. не было ни одной публикации африканского автора из африканского учреждения, представленной на НейриПС, ведущая конференция по машинному обучению. Исследователи ИИ по всему африканскому континенту работали изолированно — у некоторых даже были коллеги, работавшие над той же темой в другом учреждении в будущем, и они не знали об этом. Благодаря Indaba мы создали процветающее сообщество на континенте, а наши выпускники начали сотрудничать, публикуя статьи на NeurIPS и на всех крупных конференциях.

Многие участники получили работу в ведущих технологических компаниях, создали новые стартапы на континенте и запустили другие удивительные массовые проекты ИИ в Африке. Хотя организация Indaba требует много тяжелой работы, она того стоит, видя достижения и рост сообщества. Я всегда покидаю наше ежегодное мероприятие, чувствуя себя вдохновленным и готовым идти вперед.

Что привело вас в DeepMind?

DeepMind была компанией моей мечты, в которой я мог работать, но я не думал, что у меня есть шанс. Время от времени я боролся с синдромом самозванца — в окружении умных, способных людей легко сравнивать себя по одной оси и чувствовать себя самозванцем. К счастью, моя замечательная жена сказала мне, что я ничего не теряю, подав заявку, поэтому я отправил свое резюме и в итоге получил предложение на роль инженера-исследователя!

Мой предыдущий опыт разработки программного обеспечения действительно помог мне подготовиться к этой роли, так как я мог опираться на свои инженерные навыки в повседневной работе, одновременно развивая свои исследовательские навыки. Если вы не получите работу мечты сразу, это не означает, что дверь для этой карьеры закрыта навсегда.

Какими проектами вы больше всего гордитесь?

Недавно я работал над проектом по предоставлению искусственным агентам возможности передавать культуру в реальном времени. Культурная передача — это социальный навык, которым обладают люди и некоторые животные, который дает нам возможность получать информацию, наблюдая за другими. Это основа кумулятивной культурной эволюции и процесс, ответственный за расширение наших навыков, инструментов и знаний среди нескольких поколений.

В этом проекте мы обучали искусственных агентов в смоделированной трехмерной среде наблюдать за экспертом, выполняющим новую задачу, затем копировать этот шаблон и запоминать его. Теперь, когда мы показали, что культурная передача возможна в искусственных агентах, можно использовать культурную эволюцию для создания общего искусственного интеллекта (ИИА).

Это был первый раз, когда я работал над крупномасштабным RL. Эта работа сочетает в себе машинное обучение и социальные науки, и мне было чему поучиться в исследовательской части. Временами продвижение к нашей цели также было медленным, но в конце концов мы добились своего! Но на самом деле я больше всего горжусь невероятно инклюзивной культурой, которую мы создали как проектная группа. Даже когда было трудно, я знал, что могу рассчитывать на поддержку своих коллег.

Вы входите в какие-либо группы сверстников в DeepMind?

Я принимал активное участие в ряде инициатив по разнообразию, справедливости и инклюзивности (DE&I). Я твердо верю, что DE&I на рабочем месте приводит к лучшим результатам, и чтобы создать ИИ для всех, мы должны иметь представителей самых разных мнений.

Я являюсь фасилитатором внутреннего семинара по концепции союзничества, которая заключается в использовании привилегированного положения и власти, чтобы бросить вызов статус-кво в поддержку людей из маргинализированных групп. Я участвую в различных рабочих группах, которые стремятся улучшить участие инженеров-исследователей в сообществе и разнообразие при приеме на работу. Я также являюсь наставником стипендиальной программы DeepMind, которая имеет партнерские отношения в Африке и других частях мира.

Какое влияние, по вашему мнению, может оказать работа DeepMind?

Меня особенно воодушевляют возможности искусственного интеллекта оказать положительное влияние на медицину, особенно для лучшего понимания и лечения болезней. Например, психические расстройства, такие как депрессия, затрагивают сотни миллионов людей во всем мире, но у нас, похоже, ограниченное понимание причинных механизмов, стоящих за этим, и, следовательно, ограниченные возможности лечения. Я надеюсь, что в недалеком будущем общие системы искусственного интеллекта смогут работать вместе с людьми-экспертами, чтобы раскрыть секреты нашего разума и помочь нам понять и вылечить эти болезни.

‍

Узнайте больше об исследованиях в DeepMind и найдите открытые вакансии уже сегодня.