Liderando un movimiento para fortalecer el aprendizaje automático en África
Liderando movimiento para fortalecer aprendizaje automático en África.
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Avishkar Bhoopchand, un ingeniero de investigación en el equipo de Teoría de Juegos y Multiagentes, comparte su trayectoria en DeepMind y cómo está trabajando para aumentar el perfil del aprendizaje profundo en toda África.
Obtenga más información sobre Deep Learning Indaba 2022, la reunión anual de la comunidad africana de IA, que se llevará a cabo en Túnez en agosto.
¿Cómo es un día típico de trabajo?
Como ingeniero de investigación y líder técnico, ningún día es igual. Por lo general, comienzo mi día escuchando un podcast o audiolibro en mi trayecto hacia la oficina. Después del desayuno, me enfoco en los correos electrónicos y la administración antes de comenzar mi primera reunión. Estas reuniones varían desde reuniones individuales con miembros del equipo y actualizaciones de proyectos hasta grupos de trabajo de diversidad, equidad e inclusión (DE&I).
Trato de reservar tiempo para mi lista de tareas por la tarde. Estas tareas pueden incluir preparar una presentación, leer artículos de investigación, escribir o revisar código, diseñar y ejecutar experimentos o analizar resultados.
- Diseño de mecanismos centrado en el ser humano con IA democrática
- Trabajando juntos con YouTube
- La última investigación de DeepMind en ICML 2022
Cuando trabajo desde casa, ¡mi perro Finn me mantiene ocupado! Enseñarle es muy parecido al aprendizaje por refuerzo (RL), como entrenamos a agentes artificiales en el trabajo. Así que, gran parte de mi tiempo lo paso pensando en aprendizaje profundo o aprendizaje automático de una forma u otra.
¿Cómo te interesaste por la IA?
Durante un curso sobre agentes inteligentes en la Universidad de Ciudad del Cabo, mi profesor demostró un robot de seis patas que había aprendido a caminar desde cero utilizando RL. A partir de ese momento, no pude dejar de pensar en la posibilidad de utilizar mecanismos humanos y animales para construir sistemas capaces de aprender.
En ese momento, la aplicación e investigación de aprendizaje automático no era realmente una opción de carrera viable en Sudáfrica. Como muchos de mis compañeros estudiantes, terminé trabajando en la industria financiera como ingeniero de software. Aprendí mucho, especialmente sobre el diseño de sistemas robustos a gran escala que cumplen con los requisitos del usuario. Pero después de seis años, quería algo más.
En ese momento, el aprendizaje profundo comenzó a despegar. Primero comencé a hacer cursos en línea como las conferencias de aprendizaje automático de Andrew Ng en Coursera. Poco después, tuve la suerte de recibir una beca en University College London, donde obtuve mi maestría en estadística computacional y aprendizaje automático.
¿Cuál es tu participación en Deep Learning Indaba?
Además de DeepMind, también soy un orgulloso organizador y miembro del comité directivo de Deep Learning Indaba, un movimiento para fortalecer el aprendizaje automático y la IA en África. Comenzó en 2017 como una escuela de verano en Sudáfrica. Esperábamos que unos 30 estudiantes se reunieran para aprender sobre aprendizaje automático, pero para nuestra sorpresa, ¡recibimos más de 700 solicitudes! Fue increíble verlo y claramente mostró la necesidad de conexión entre investigadores y profesionales en África.
Desde entonces, la organización ha crecido hasta convertirse en una celebración anual de la IA africana con más de 600 asistentes, y se llevan a cabo eventos locales de IndabaX en casi 30 países africanos. También tenemos becas de investigación, premios de tesis y programas complementarios, incluido un programa de mentoría, que comencé durante la pandemia para mantener a la comunidad comprometida.
En 2017, no hubo publicaciones con un autor africano, basadas en una institución africana, presentadas en NeurIPS, la conferencia líder en aprendizaje automático. Los investigadores de IA en todo el continente africano estaban trabajando en silos, algunos incluso tenían colegas trabajando en el mismo tema en otra institución de la misma ciudad y no lo sabían. A través de Indaba, hemos construido una comunidad próspera en el continente y nuestros exalumnos han establecido nuevas colaboraciones, publicado artículos en NeurIPS y todas las principales conferencias.
Muchos miembros han conseguido empleo en importantes empresas tecnológicas, han creado nuevas startups en el continente y han lanzado otros increíbles proyectos de IA en África. Aunque organizar Indaba requiere mucho trabajo duro, vale la pena ver los logros y el crecimiento de la comunidad. Siempre salgo de nuestro evento anual sintiéndome inspirado y listo para enfrentar el futuro.
¿Qué te llevó a DeepMind?
DeepMind era la empresa de mis sueños para trabajar, pero no creía tener ninguna oportunidad. De vez en cuando, he luchado con el síndrome del impostor: cuando te rodeas de personas inteligentes y capaces, es fácil compararse en un solo aspecto y sentirse como un impostor. Afortunadamente, mi maravillosa esposa me dijo que no tenía nada que perder al aplicar, así que envié mi CV y finalmente obtuve una oferta para un puesto de ingeniero de investigación.
Mi experiencia previa en ingeniería de software realmente me ayudó a prepararme para este puesto, ya que pude aprovechar mis habilidades de ingeniería para el trabajo diario mientras desarrollaba mis habilidades de investigación. No obtener el trabajo de tus sueños de inmediato no significa que las puertas estén cerradas para esa carrera para siempre.
¿De qué proyectos te sientes más orgulloso?
Recientemente trabajé en un proyecto sobre dar a los agentes artificiales la capacidad de transmisión cultural en tiempo real. La transmisión cultural es una habilidad social que poseen los seres humanos y ciertos animales, que nos brinda la capacidad de aprender información observando a otros. Es la base de la evolución cultural acumulativa y el proceso responsable de expandir nuestras habilidades, herramientas y conocimientos a lo largo de múltiples generaciones.
En este proyecto, entrenamos agentes artificiales en un entorno simulado en 3D para observar a un experto realizando una nueva tarea, luego copiar ese patrón y recordarlo. Ahora que hemos demostrado que la transmisión cultural es posible en agentes artificiales, puede ser posible utilizar la evolución cultural para ayudar a generar inteligencia artificial general (AGI).
Esta fue la primera vez que trabajé en RL a gran escala. Este trabajo combina el aprendizaje automático y las ciencias sociales, y había mucho que aprender del lado de la investigación. A veces, el progreso hacia nuestro objetivo también fue lento, ¡pero finalmente lo logramos! Pero realmente, estoy más orgulloso de la cultura increíblemente inclusiva que tuvimos como equipo de proyecto. Incluso cuando las cosas eran difíciles, sabía que podía contar con mis colegas para recibir apoyo.
¿Eres parte de algún grupo de compañeros en DeepMind?
He estado muy involucrado en una serie de iniciativas de diversidad, equidad e inclusión (DE&I). Creo firmemente que DE&I en el lugar de trabajo conduce a mejores resultados y, para construir IA para todos, debemos tener representación de un conjunto diverso de voces.
Soy facilitador de un taller interno sobre el concepto de Alianza, que consiste en utilizar la posición de privilegio y poder para desafiar el status quo en apoyo de personas de grupos marginados. Estoy involucrado en varios grupos de trabajo que buscan mejorar la inclusión comunitaria entre los ingenieros de investigación y la diversidad en la contratación. También soy mentor en el programa de becas de DeepMind, que tiene colaboraciones en África y otras partes del mundo.
¿Qué impacto esperas que tenga el trabajo de DeepMind?
Estoy particularmente entusiasmado con las posibilidades de que la IA tenga un impacto positivo en la medicina, especialmente para comprender y tratar mejor las enfermedades. Por ejemplo, las condiciones de salud mental como la depresión afectan a cientos de millones de personas en todo el mundo, pero parece que tenemos una comprensión limitada de los mecanismos causales detrás de ella y, por lo tanto, opciones de tratamiento limitadas. Espero que en un futuro no muy lejano, los sistemas de IA general puedan trabajar en conjunto con expertos humanos para desvelar los secretos de nuestras mentes y ayudarnos a comprender y curar estas enfermedades.
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