アフリカにおける機械学習の強化を推進する運動のリーダーシップ

リーダーシップを担うアフリカにおける機械学習の強化の推進運動

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Game Theory and Multi-agentチームの研究エンジニアであるAvishkar Bhoopchandは、DeepMindへの道のりと、彼がアフリカ全土でディープラーニングの知名度を高めるために取り組んでいることについて共有しています。

Deep Learning Indaba 2022について詳しく知るには、毎年開催されるアフリカのAIコミュニティの集まりであるDeep Learning Indaba 2022をご覧ください。今年の8月、チュニジアで開催されます。

仕事の典型的な1日はどのようなものですか？

研究エンジニアおよびテクニカルリードとして、毎日同じではありません。通勤中にポッドキャストやオーディオブックを聴くことから始めることが多いです。朝食後、メールとアドミンに集中してから最初のミーティングに入ります。これらは、チームメンバーとの個別のミーティングやプロジェクトの更新、多様性、公平性、包含（DE&I）の作業グループなど様々です。

• 発達心理学に触発された深層学習モデルによる直感的な物理学の学習
• AIとの対話：より優れた言語モデルの構築
• DragonDiffusionをご紹介します：拡散モデルでのドラッグスタイル操作を可能にする細かい画像編集手法

午後には、自分のやることリストのための時間を確保しようとします。これらのタスクには、プレゼンテーションの準備、研究論文の読み込み、コードの記述やレビュー、実験の設計と実施、結果の分析などが含まれることがあります。

在宅勤務の場合、私の犬フィンが私を忙しくさせます！彼に教えることは、強化学習（RL）のようなものです – 職場で人工エージェントを訓練する方法のようなものです。そのため、私の時間の多くはディープラーニングや機械学習について考えることに費やされます。

AIに興味を持つようになったきっかけは何ですか？

ケープタウン大学で知能エージェントのコースを受講している最中、私の講師がRLを用いてゼロから歩くことを学んだ六脚ロボットのデモを行いました。その瞬間から、人間や動物のメカニズムを使用して学習可能なシステムを構築する可能性について考えることができなくなりました。

当時、南アフリカでは機械学習の応用や研究は実際には選択肢ではありませんでした。私の同僚の多くと同様に、私もソフトウェアエンジニアとして金融業界で働くことになりました。大規模で堅牢なシステムの設計やユーザー要件を満たすための経験を積むことができました。しかし、6年後、私はもっと何かを求めるようになりました。

その頃、ディープラーニングが急速に広まり始めました。最初はCourseraのAndrew Ngの機械学習の講義などのオンラインコースを受講し始めました。その後すぐに、私は幸運にもロンドン大学カレッジで奨学金を受け、統計解析と機械学習の修士号を取得することができました。

Deep Learning Indabaへの関与は何ですか？

DeepMind以外にも、私はDeep Learning Indabaの誇りある主催者およびステアリング委員会のメンバーでもあります。Deep Learning Indabaは、アフリカで機械学習とAIを強化するための運動です。それは2017年に南アフリカで夏の学校として始まりました。機械学習について学ぶために30人程度の学生が集まることを予想していましたが、驚くほど700件以上の応募がありました！それは驚くべきことであり、明らかにアフリカの研究者と実践者の間のつながりの必要性を示していました。

それ以来、この組織はアフリカのAIを祝う年次イベントに成長し、600人以上の参加者が集まり、約30のアフリカ諸国で開催される地域のIndabaXイベントも開催されています。また、研究助成金、論文賞、メンターシッププログラムなどの補完プログラムもあります。私はパンデミック中にコミュニティを活性化させるために始めたメンターシッププログラムも含まれています。

2017年、NeurIPSという主要な機械学習のカンファレンスでアフリカの著者が在籍するアフリカの機関が関与する発表はゼロでした。アフリカ大陸全体のAI研究者は孤立して働いていました – その中には、道を挟んで別の機関で同じテーマに取り組んでいる同僚さえいて、知らない人もいました。Indabaを通じて、私たちは大陸全体で繁栄するコミュニティを築き、私たちの卒業生は新しい協力関係を築き、NeurIPSや他の主要なカンファレンスで論文を発表しています。

多くのメンバーがトップのテック企業での仕事を得たり、大陸で新しいスタートアップを立ち上げたり、他の素晴らしいAIプロジェクトをアフリカで展開したりしています。Indabaを組織することは大変な作業ですが、コミュニティの成果と成長を見ることでそれが価値あるものになります。私は毎年のイベントを終えると、インスピレーションを受け、未来に取り組む準備ができています。

DeepMindに来たきっかけは何ですか？

DeepMindは私の究極の夢の会社でしたが、自分にはチャンスがないと思っていました。時折、私はインポスターシンドロームに苦しんでいます-知識豊富で能力のある人々に囲まれていると、自分自身を単一の軸で比較してインポスターのように感じることが簡単です。幸いなことに、素晴らしい妻が私に応募してみることに何も失うものはないと言ってくれたので、履歴書を送り、最終的に研究エンジニアの役職のオファーをもらうことができました！

以前のソフトウェアエンジニアとしての経験が、この役職に備えるのに本当に役立ちました。日々の仕事ではエンジニアリングのスキルに頼ることができ、同時に研究のスキルを身につけることができました。夢の仕事をすぐに手に入れられなかったとしても、それはそのキャリアが永遠に閉ざされたということではありません。

あなたが最も誇りに思っているプロジェクトは何ですか？

最近、人工エージェントにリアルタイムの文化伝達能力を与えるプロジェクトに取り組んでいます。文化伝達は、人間や特定の動物が持つ社会的なスキルであり、他者の観察によって情報を学ぶ能力を与えています。これは累積的な文化進化の基盤であり、複数の世代にわたって私たちのスキル、ツール、知識を拡大するプロセスを担当しています。

このプロジェクトでは、3Dシミュレート環境で人工エージェントを訓練し、専門家が新しいタスクを実行する様子を観察し、そのパターンをコピーして覚えるようにしました。人工エージェントで文化伝達が可能であることを示した今、文化進化を利用して人工汎用知能（AGI）を生成することが可能になるかもしれません。

これは私が大規模な強化学習に取り組んだ初めての経験でした。この仕事は機械学習と社会科学を組み合わせており、研究面で学ぶことがたくさんありました。目標に向けた進捗は時に遅かったですが、最終的に達成しました！しかし、本当に誇りに思っているのは、プロジェクトチームとして信じられないほど包括的な文化があったことです。困難な時でも、同僚たちに頼ることができると分かっていました。

DeepMindの同僚グループに所属していますか？

私は多様性、公平性、包括性（DE&I）のイニシアチブに積極的に関与しています。職場でのDE&Iは良い結果につながると強く信じており、AIをすべての人のために構築するためには、多様な声の代表を持つことが必要です。

私は内部のアライアンスに関するワークショップのファシリテーターであり、特定のマージナライズドグループの人々をサポートするために特権と権力を使って現状に挑戦することについてです。研究エンジニアのコミュニティの包括性を向上させることを目指すさまざまな作業グループに関与しています。また、DeepMind奨学金プログラムのメンターでもあり、アフリカや他の地域とのパートナーシップを持っています。

DeepMindの仕事が持つ影響力は何ですか？

私は特にAIが医学においてポジティブな影響を与える可能性に熱心です。特に、うつ病などの精神的な健康状態は世界中の数億人に影響を与えていますが、その原因メカニズムについては限られた理解しか持っておらず、したがって、限られた治療オプションしかありません。将来、一般的なAIシステムが人間の専門家と連携して私たちの心の秘密を解き明かし、これらの病気を理解し治療する手助けをしてくれることを願っています。

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