Вы когда-нибудь восхищались способностью осьминога управлять восемью руками, движущимися одновременно? Вы когда-нибудь задумывались, как он может двигаться в одном направлении с помощью разнонаправленных щупалец? Честно говоря, я никогда этого не делал, пока не прочитал статью, в которой говорилось, что каждая рука осьминога имеет собственный разум. Здесь я странным образом заметил аналогию между осьминогами и инженерами искусственного интеллекта в моей родной стране, Тунисе.
«Искусственный интеллект формирует здесь и сейчас и переосмысливает будущее. Тот, кто владеет ключами ИИ, будет править безраздельно », - говорит мне мой внутренний голос. Тем не менее, когда я каждое утро вставал в Тунисе в качестве страстного искусственного интеллекта и пытался внести свой вклад в эту область, я глубоко чувствовал необходимость быть осьминогом с множеством рук и множеством умов, чтобы перемещаться по холмам ИИ в моей стране.
К счастью, мне удалось встретиться со многими коллегами по искусственному интеллекту в Тунисе, которые в некотором роде разделяют мое желание быть осьминогом. После многих дискуссий я обнаружил, что все мы проходим через одни и те же препятствия и сражаемся, чтобы преодолеть примерно одни и те же холмы. Ниже приводится неисчерпывающий ряд холмов, на которые ИИ-инженер должен подняться.
Холм 1. Проблемы с оборудованием
Системы искусственного интеллекта выполняют все более сложные задачи, требующие большей вычислительной мощности и, следовательно, большего количества аппаратных ресурсов. Большинство разработчиков искусственного интеллекта в Тунисе используют Google Colab, бесплатную среду программирования для совместной работы в браузере, которая предоставляет интерактивную и простую в использовании платформу для проектов в области науки о данных. Но, в конце концов, эта платформа ограничена с точки зрения дискового пространства, ОЗУ, ЦП, графического процессора и т. Д., И она не масштабируется, поскольку мы не можем справиться с растущим объемом работы, добавляя ресурсы в систему. Более того, если он бесплатный сегодня, нет никаких гарантий, что он останется в будущем. Как мы можем с этим справиться?
Создание собственного оборудования требует времени, бюджета и большого опыта. Кроме того, тунисские национальные облачные провайдеры не предоставляют аппаратные услуги, необходимые для решения задач искусственного интеллекта. Зарубежные сервисы облачных вычислений, такие как AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Deep Learning SAAS и т. Д., Являются убедительным решением, но оно по-прежнему создает множество проблем с точки зрения безопасности данных, юридических вопросов и особенно того, как мы можем получить к ним доступ без доступные онлайн-системы электронных платежей в нашей стране.
Инженер искусственного интеллекта в Тунисе должен не только знать об этих ограничениях, но и уметь справляться с ними и находить сложные заменители.
Холм 2: Сообщество без ИИ
Правовой и политический ландшафт Туниса не является таким стимулом для инвестиций в ИИ. С одной стороны, бюджетные ограничения не побуждают к исследованиям в области ИИ, особенно в связи с упомянутой выше аппаратной проблемой. Это видно по количеству статей, опубликованных тунисскими исследовательскими лабораториями, по сравнению с другими странами. С другой стороны, правительство Туниса, которому мешает его правовая и процедурная инфраструктура, очень медленно адаптирует технологии на основе ИИ. Такие вещи, как распознавание изображений и обнаружение мошенничества на основе искусственного интеллекта, становятся повсеместными в современном обществе, но для нас это кажется далекой фантазией. Существует всплеск необходимости изменений с нуля.
Помимо того, что политические силы не проявляют активности, не так активен и государственный сектор. Несмотря на наличие большого сообщества тунисских энтузиастов и экспертов по всему миру, ИИ в Тунисе не имеет центрального комитета, в который могли бы подпадать все люди. Мероприятия организуются отдельно, людьми или компаниями, и недостаточно освещения или охвата, чтобы привлечь внимание людей. Мы видим, что кое-где происходят встречи, но нет ничего глобального, что могло бы провести всех, от политической власти до крупных компаний, мелких предпринимателей и исследователей.
Из-за отсутствия сообщества, к которому можно было бы обратиться, и отсутствия поддержки со стороны правительства, инженер искусственного интеллекта в Тунисе изо всех сил пытается выжить.
Холм 3. Расхождения между исследованиями и отраслью
Различия между исследовательскими лабораториями и отраслью в области искусственного интеллекта в Тунисе отражаются в навыках, которые они расширяют, в вопросах, которые они задают, и в конечных результатах, которые они преследуют.
Большинство исследователей ИИ в Тунисе занимаются развитием своих конкретных знаний и вкладом в математику, геометрию, статистику, анализ изображений и т. Д., Стремясь в первую очередь гипотетически превзойти современные алгоритмы или решения, чтобы они могли публиковать свои статьи. в научных журналах с высоким импакт-фактором и, как следствие, повышают свой индекс H. Несмотря на качество результатов и выводов, сфера прибыльности остается ориентированной на отдельных людей, поскольку они не отвечают конкретным и важным отраслевым потребностям. Технические отрасли, со своей стороны, обычно нацелены на быстрые, готовые к использованию и прибыльные решения на основе ИИ. Они не тратят много времени и ресурсов на сотрудничество с исследовательскими лабораториями.
Учитывая, что ИИ все еще находится в стадии экспериментов, AI Engineer в Тунисе должен восполнить этот пробел, сбалансировав рабочую нагрузку между отслеживанием быстрорастущих фреймворков, с одной стороны, и детальными исследованиями, с другой.
Холм 4: дилемма черного ящика
AI в Тунисе сталкивается с проблемой доверия. Многие технические инженеры и менеджеры (и, как это ни парадоксально, некоторые инженеры по ИИ) не считают ИИ, особенно машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) точными науками. В отличие от блокчейна, Интернета вещей и других технологий, проекты ML и DL не подвергаются систематическому контролю, тестированию и развертыванию.
Что наиболее важно, отсутствие прозрачности и объяснимости алгоритмов DL вместе с неспособностью инженера оправдать выдающиеся результаты нейронных сетей препятствуют желаемой скорости внедрения алгоритмов DL и порождают недоверие к ИИ.
По иронии судьбы, чем более успешен алгоритм, тем больше усилий инженер должен приложить, чтобы объяснить свои результаты пользователю-человеку.
Уровень 5: потребляйте и вносите свой вклад
В Тунисе инженеры ИИ обычно используют методы и приложения ML / DL, не задумываясь об инновациях и значительной добавленной стоимости в этой области. Фактически, мы не делаем значительного вклада в эту область, за исключением некоторых научных статей, публикуемых каждый год, или некоторых стартапов, которые создают особую структуру и пытаются продавать ее за рубежом.
Большинство учреждений и предприятий предпочитают использовать существующие решения и адаптировать их к своим потребностям, поскольку они считают, что это более экономично, чем исследование и построение собственных моделей (которые могут быть более точными и эффективными).
Эта ситуация заставляет ИИ-инженера чувствовать себя виноватым и ответственным за внесение новых вкладов, чтобы доказать свою изобретательность, воспринимаемую как способность создавать и разрабатывать новые решения.
Холм 6. Данные как редкий ресурс
Поскольку алгоритмы являются двигателями ИИ, а данные - топливом, мы не можем говорить об ИИ, в основном ML и DL, не указывая на DATA. Фактически, мы полагаемся на данные, чтобы обучить AI Engine предсказывать будущее и принимать наиболее актуальные решения.
К сожалению, в Тунисе мы не располагаем этими данными. Здесь большинство наших транзакций, государственных, финансовых или других, по-прежнему не только выполняются вручную, но и основываются на физических материалах: бумагах. Даже несмотря на то, что некоторые учреждения инвестируют в информационные системы, они не принимают во внимание данные, которые нужно хранить, как их хранить, когда и как их использовать? Не существует глобального видения или методологии, принятой при рассмотрении информационной системы ни как система, ориентированная на учреждения, или как часть глобальной системы электронного правительства.
Эта нехватка местных данных вынуждает тунисского инженера по ИИ инвестировать иностранные валюты, к которым мы не можем получить доступ, для получения иностранных данных, что приводит к несоответствию результатов нашему контексту.
Высота 7: возвращение стране
Предположим, мы, тунисские инженеры по ИИ, смогли преодолеть все эти препятствия и стать признанными экспертами в области ИИ. Как только мы, патриотически настроенные тунисцы, захотим оказать влияние и принести пользу нашей любимой стране, угадайте, что, нас ждет большой шок. Отсутствует цифровая культура, нет мобильных платежей, нет Uber, тунисцы глубоко полагаются на личные дела, на наличные деньги или оплату чеками. Не существует стратегии цифровой трансформации, и даже если она существует, она касается только электронного документооборота, большинство государственных учреждений даже не имеют информационных систем. Нет списка приоритетных областей или областей, которыми нужно начинать заниматься. Процессы устарели, жесткие и требуют большого количества сотрудников. Таким образом, разговор об искусственном интеллекте вызовет у профсоюзов страх и сопротивление против любого испытания, направленного на то, чтобы пробиться к современному, умному способу выполнения работы или предоставления услуг.
В конце концов, похоже, что мы, тунисские инженеры ИИ, живем в двух параллельных мирах, с которыми они никогда не встречались: в первом, где все автоматизировано, оптимизировано, безбумажно, предсказуемо ... и в другом негибком, чрезмерно полагающемся на людей и документы и неопределенном ... Я спрашиваю себя, к какому из обоих миров я принадлежу? где я хочу жить? у меня есть выбор? Могу ли я что-то изменить? или мне следует уйти и поискать лучшее место, где я действительно смогу поверить в этот ворчащий внутренний голос.
