La startup que diversifica la fuerza laboral de la IA más allá de los técnicos

jeremy portje

Rachel Thomas quiere que te unas a la fuerza laboral de IA y tiene un plan para que eso suceda.

el martes a las Revisión de tecnología del MIT conferencia anual de EmTech Digital en San Francisco, el cofundador de Fast.ai , una empresa que ofrece clases gratuitas sobre aprendizaje profundo, argumentó que la IA no es tan inaccesible como parece.

En una presentación en el escenario, Thomas discutió lo que se considera estereotipadamente como requisitos previos para trabajar en IA, como un doctorado, grandes conjuntos de datos y acceso a costosas potencias informáticas. Luego dio ejemplos de sistemas de IA que desafían esas expectativas, como una red neuronal que uno de sus alumnos creó usando una técnica de entrenamiento que solo necesitaba 30 puntos de datos para funcionar. También señaló la disponibilidad de una GPU basada en la nube que cuesta solo 45 centavos la hora.

Las barreras para usar IA son más bajas de lo que piensas, dijo.

Diversos puntos de vista son esenciales para crear una IA que aborde problemas fuera del ámbito de Silicon Valley. Thomas contó el ejemplo de un granjero que se inscribió en la clase de Fast.ai para desarrollar un algoritmo para monitorear mejor la salud de las ubres de sus cabras.

Conoces los problemas que nadie más conoce, dice ella.

Thomas cree que tener más diversidad dentro del mundo de la IA también ayudará con los problemas de parcialidad y equidad que actualmente acosan a la industria. Ella cree que equipos más diversos pueden evitar problemas como la tendencia de la aplicación Fotos de Google a etiquetar negros como gorilas y el racismo implícito descubierto por ProPublica en un algoritmo que se utiliza para las decisiones de fianza en Florida.

El campo tiene un pequeño problema de exclusividad, dijo Thomas. El mundo realmente necesita que todos participen en la IA.

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