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Cómo aprendimos a derribar las barreras del aprendizaje automático
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Cómo aprendimos a derribar las barreras del aprendizaje automático

Dr. Sephus analiza cómo derribar las barreras del aprendizaje automático en Ars Frontiers 2022. Haga clic aquí para la transcripción.

bienvenido a la semana después Fronteras Ars! Este artículo es el primero de una breve serie de artículos que recapitularán cada una de las charlas del día para beneficiar a aquellos que no pudieron viajar a DC para nuestra primera conferencia. Ejecutaremos uno de estos cada pocos días durante las próximas semanas, y cada uno incluirá un video incrustado de la charla (junto con una transcripción).

Para el resumen de hoy, hablemos de nuestra conversación con el evangelista tecnológico de Amazon Web Services, el Dr. Nashlie Sephus. Nuestro debate se tituló «Romper las barreras del aprendizaje automático».

¿Qué barreras?

Dr. Sephus llegó a AWS a través de una ruta indirecta, creció en Mississippi antes de unirse a una empresa emergente de tecnología llamada partpic. Partpic era una empresa de inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML) con una premisa interesante: los usuarios podían tomar fotografías de herramientas y piezas, y la aplicación Partpic analizaba algorítmicamente las imágenes, identificaba la pieza y proporcionaba información sobre cómo era la pieza. y dónde comprar más. Partpic fue adquirida por Amazon en 2016, y Dr. Sephus llevó sus habilidades de aprendizaje automático a AWS.

Al ser interrogada, identificó Acceso como la mayor barrera para un mayor uso de AI/ML; en muchos sentidos, es otra arruga en el antiguo problema de divisoria digital. Un componente esencial para poder usar las herramientas de IA/ML más comunes es tener un acceso rápido y confiable a Internet y, según su experiencia en capacitación, la Dra. Sephus señaló que la falta de acceso a la tecnología en las escuelas primarias de las zonas más pobres del país aleja a los niños de poder utilizar el tipo de herramientas de las que estamos hablando.

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Además, la falta de acceso temprano conduce a la resistencia a la tecnología más adelante en la vida. «Estás hablando de un concepto que mucha gente encuentra bastante intimidante», explicó. «Muchas personas tienen miedo. Se sienten amenazadas por la tecnología».

dividir las cosas

Una forma de abordar la brecha aquí, más allá de simplemente aumentar el acceso, es cambiar la forma en que los tecnólogos se comunican sobre temas complejos como AI/ML con la gente común. «Entiendo que, como tecnólogos, a menudo nos gusta construir cosas geniales, ¿verdad?» Dr. dijo Sefo. «No estamos pensando en el impacto a largo plazo, pero por eso es tan importante tener esta diversidad de pensamiento sobre la mesa y estas diferentes perspectivas».

Dr. Sephus dijo que AWS está contratando sociólogos y psicólogos para que se unan a sus equipos de tecnología para descubrir formas de abordar la brecha digital reuniendo a las personas donde están en lugar de obligarlas a recurrir a la tecnología.

Simplemente reformular temas complejos de IA/ML en términos de acciones cotidianas puede eliminar las barreras. Dr. Sephus explicó que una forma de hacer esto es señalar que casi todo el mundo tiene un teléfono celular, y cuando estás hablando con tu teléfono o usando el reconocimiento facial para desbloquearlo, o cuando estás recibiendo recomendaciones para una película o escuchando el siguiente, música: estas cosas son ejemplos de interacción de aprendizaje automático. No todo el mundo piensa eso, especialmente los profanos en tecnología, y mostrarle a la gente que estas cosas están impulsadas por AI/ML puede ser revelador.

“Encontrarlos donde están, mostrarles cómo estas tecnologías los afectan en su vida cotidiana y tener programación disponible de una manera muy accesible, creo que es algo en lo que debemos centrarnos”, dijo.

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