Entrevista a Mateja Jamnik – Research Information
Mateja Jamnik, profesora de Inteligencia Artificial en el Departamento de Informática y Tecnología de la Universidad de Cambridge.
¿Qué la inspiró a seguir una carrera científica y cómo comenzó en su campo de estudio?
El comienzo fue cuando era niño en la escuela y realmente me encantaba hacer matemáticas. Tuve profesores realmente inspiradores que lo presentaron de una manera fascinante. Vi la belleza y la elegancia en los problemas y las soluciones, además de encontrar soluciones yo mismo. A medida que continuaba con mi educación, comencé a interesarme también por las personas y por cómo se les ocurren este tipo de soluciones hermosas y elegantes. Quería modelar computacionalmente estos sistemas, tratando de descubrir si podíamos hacer que los sistemas hicieran este tipo de pensamiento intuitivo en las máquinas, y así fue como terminé de estudiar eso a hacer una maestría en ciencias y hacer un doctorado en inteligencia artificial.
Con su enfoque profesional en el apasionante campo de la inteligencia artificial, ¿podría describir sus intereses y proyectos de investigación actuales?
Estoy realmente interesada en cómo la gente piensa y resuelve problemas, y estoy tratando de construir sistemas computacionales que puedan hacerlo de la misma manera. Así que modelo esto en los sistemas de IA en términos de permitirles encontrar soluciones intuitivas, dar a un ser humano razones explicables para sus soluciones y ser capaz de navegar, ser flexible y adaptarse al usuario de una manera que sea amigable para el usuario humano. También estoy analizando cómo existe esta enorme riqueza de conocimiento humano que se registra digitalmente y tratando de ver si las máquinas pueden capitalizar y utilizar este conocimiento humano informal para hacer que las máquinas sean más capaces.
¿Qué aspectos de su trabajo le parecen más emocionantes, prometedores o gratificantes en el mundo actual, especialmente en el avance de la explicabilidad de los sistemas de IA?
De estas cuatro cosas que mencioné, una de ellas es la explicabilidad, y eso se debe al hecho de que tenemos este prolífico éxito de los métodos de aprendizaje automático en IA, y especialmente los métodos de aprendizaje profundo, pero estos son inherentemente cajas negras. Entonces reciben información, predicen una solución o una respuesta, pero no nos dan razones para ello. Queremos saber las razones por las que estas soluciones han sido construidas mediante un sistema de IA para ayudarnos a tomar mejores decisiones. Por lo tanto, necesitamos métodos de explicabilidad que rompan este paradigma de caja negra y hagan que los métodos de aprendizaje profundo sean inherentemente explicables. Somos pioneros en nuevas técnicas para eso.
¿Ha enfrentado algún desafío u obstáculo único como joven científica y cómo ha superado esos desafíos?
Supongo que crecí en un sistema donde la disparidad entre hombres y mujeres en términos de ciencia y de compromiso no era tan fuerte como lo es, por ejemplo, en el Reino Unido. Por eso siempre pensé que podía hacerlo y realmente estos estereotipos no me han obstaculizado. Pero ciertamente influye en ti el hecho de que no tengas profesoras en toda tu carrera universitaria. Por ejemplo, te hace sentir como si fueras una excepción y tienes que trabajar más duro, pero nunca dejé que eso me detuviera. Por eso quería dar ejemplo. Por eso también inicié women@CL , la Red Nacional de Investigación de Mujeres en Ciencias de la Computación en el Reino Unido. Este programa de actividades se ha replicado en todo el Reino Unido en universidades y otras instituciones. Ayuda a inspirar a las mujeres jóvenes y retener a quienes ya trabajan en informática .
Teniendo en cuenta la naturaleza dinámica y cambiante de la IA, ¿cómo se mantiene actualizado sobre los últimos avances en su campo?
Sucede día a día que se publican nuevos hallazgos. En primer lugar, tengo un increíble equipo de personas con las que trabajo: estudiantes de doctorado, postdoctorados y colaboradores. Por eso los veo con regularidad y todos leemos estos artículos, discutimos e informamos unos a otros sobre los últimos hallazgos que son relevantes para nuestra investigación. Tengo estudiantes que vienen a mí y me dicen: “Me encontré con este trabajo que se publicó ayer sobre el tema que hemos estado buscando en esta dirección; tal vez podamos usarlo”. Básicamente, requiere tiempo y requiere algo más que mi propio esfuerzo; es un esfuerzo de equipo.
¿Cómo ha evolucionado su perspectiva sobre el potencial y las limitaciones de la IA a lo largo de su carrera y qué espera lograr o descubrir en su investigación futura?
Creo que ha habido un cambio en la percepción de la IA. La IA era muy impopular cuando estaba haciendo mi doctorado, lo que se conoce como el invierno de la IA, y no había financiación, entre otras cuestiones. Pero luego surgieron algunos avances tecnológicos que demostraron su potencial. De repente, estas máquinas fueron capaces de hacer cosas asombrosas y la gente se asustó y se preguntó si iban a dominar el mundo en asuntos al estilo Terminator .
Ahora, creo que todavía hay algo de ese miedo , pero las preguntas han cambiado. La gente está aceptando que esto es parte de la vida y siempre lo será porque es una tecnología habilitadora, no sólo en la informática. Está permitiendo que todas las demás tecnologías y campos progresen rápidamente. Por lo tanto, tenemos que aceptarlo, y lo hacemos, incluso en nuestra vida cotidiana. Lo estamos adoptando en las herramientas de nuestros teléfonos inteligentes y dispositivos, y en los electrodomésticos. Así que ahora las preguntas se han desplazado hacia cómo podemos garantizar la privacidad, la seguridad, la ética y aprovechar esta nueva tecnología de manera que beneficie a la humanidad en general.
¿Qué papel cree que desempeña la ciencia, o la IA, para abordar algunos de los desafíos más apremiantes del mundo, como el cambio climático , la salud pública y la justicia social?
Ya está desempeñando un papel. Por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial se utilizan en los tribunales para recomendar sentencias para personas declaradas culpables. Los médicos están utilizando sistemas de inteligencia artificial para ayudarlos a tomar mejores decisiones de diagnóstico y tratamiento . Trabajamos, por ejemplo, con oncólogos, especialmente analizando y trabajando con especialistas en cáncer de mama, y ayudándolos a crear nuevas herramientas de inteligencia artificial para ayudar en este proceso. En nuestro departamento, también contamos con un extenso grupo que investiga el uso de la IA para abordar los desafíos del cambio climático. Entonces sí, absolutamente, ya están ayudando. Ya se ha implementado y, a medida que investiguemos más y encontremos más soluciones, creo que seguirá estando aún más presente y será más útil.
¿Cómo asesora a la próxima generación de científicos para prepararlos para futuros desarrollos y oportunidades en IA?
Por supuesto, soy mentor de muchos estudiantes. Doy clases a estudiantes universitarios, superviso estudiantes de maestría y tengo un gran equipo de estudiantes de doctorado y posdoctorados. Mi objetivo principal es básicamente ayudarlos a convertirse en investigadores independientes que se convertirán en expertos mundiales en el campo y tema que les entusiasma y apasiona, y que podrán comunicar su ciencia no solo a los especialistas sino al público en general. también, y que llevarán a cabo este trabajo e investigación de manera científica y transparente.
¿Cómo colabora exitosamente con colegas y otros científicos, y qué estrategias le han resultado más útiles para construir relaciones de trabajo sólidas?
Hay dos aspectos de esto. Una es que mi trabajo es inherentemente interdisciplinario. En mi trabajo diario colaboro estrechamente con científicos cognitivos, pedagogos, médicos y matemáticos y, de hecho, también con abogados. Lo principal que ayuda, o el primer desafío principal que tenemos que superar para establecer una colaboración exitosa, es que tenemos que poder comunicarnos porque utilizamos terminología técnica diferente. Tenemos diferentes conocimientos. Así que realmente tenemos que aprender unos de otros, escucharnos unos a otros y tratar de entender de dónde venimos. Otro aspecto es que creo que también tenemos que comunicar nuestra ciencia al público en general, y somos colectivamente responsables de la imagen o percepción que la IA tiene entre el público.
¿Qué importancia cree que es para los científicos asistir a conferencias científicas , presenciales o virtuales, con fines de comunicación y colaboración?
En informática, que es un campo en rápido movimiento, descubrimos que los lugares más respetados y destacados para publicar nuestros resultados son las conferencias y las actas de conferencias. Las revistas y demás toman demasiado tiempo para un campo que evoluciona tan rápidamente. Hay muchas conferencias que presentan nuevas investigaciones de vanguardia. Este es nuestro modo normal de operación: vamos a conferencias para presentar nuestro trabajo, pero lo más importante, para establecer contactos con otros y aprender sobre nuevos trabajos y establecer nuevas colaboraciones.
Como docente, ¿incorporas recursos multimedia, como videos científicos , en tus estrategias docentes?
Sí, utilizamos recursos multimedia para complementar nuestra enseñanza. Están ahí para explicarme cómo funciona, por lo que definitivamente integro mi material con otros recursos, incluidos videos. Les digo a los estudiantes de maestría y doctorado que aprovechen esos recursos; por ejemplo, hay cursos de redacción científica, presentación y discusión de sus investigaciones. Por eso, complementamos todo el material que preparamos con útiles recursos online, incluidos vídeos. Nuestros estudiantes son muy ambiciosos y buscan estos recursos adicionales que les proporcionamos.
Dada su extensa carrera, ¿hay algún momento profesional que haya sido particularmente impactante o memorable hasta el momento?
No hay un solo momento que haya sido particularmente impactante o memorable en mi carrera; todos tienen su impacto. Sin embargo, hay un par de momentos que me son muy queridos. Una es estar en mi oficina con estudiantes de doctorado, discutiendo la profundidad de sus ideas. Durante estas discusiones, cuando les pido que aclaren sus pensamientos, puedes verlos llegar a una comprensión, a un momento de claridad que les ayuda a responder sus propias preguntas. Esta motivación y creatividad en la nueva generación de mis alumnos es increíblemente gratificante. Les digo que cuando terminen su doctorado, serán expertos mundiales, mucho mejores que yo, en el tema elegido.
Otro momento significativo fue cuando estaba dando una charla TEDx, lo que influyó en toda mi docencia posterior. La formación sobre cómo hacer accesible la ciencia tuvo un profundo impacto. En términos de trabajo técnico, las cosas que estamos haciendo sobre la explicabilidad y la implementación con los oncólogos en la práctica para ayudar a los especialistas a tomar mejores decisiones es realmente emocionante.
¿Qué consejo le daría a las mujeres jóvenes interesadas en seguir una carrera en los campos de ciencia, tecnología, ingeniería o matemáticas (STEM)?
Yo diría que lo hagas, que sigas tus sueños. Debes estar entusiasmado con el trabajo que estás haciendo; casi debería sentirse como un pasatiempo y no hay barreras que no puedas superar. Un consejo importante que te daría es rodearte siempre de personas que te apoyen y encontrar un mentor, o tal vez varios mentores si se especializan en diferentes aspectos de tu viaje, que te animen y estén ahí para pedir consejo y apoyo. usted mientras atraviesa este proceso. ¡Realmente ayuda!
Fuente: https://www.researchinformation.info/interview/interview-advancing-ai-and-womens-journey-science
