यह फेसबुक पर एआई अनुसंधान करना पसंद है - म्यूज

एंजेला फैन- फेसबुक पर एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) शोधकर्ता - जानते हैं कि ज्यादातर लोग वास्तव में यह नहीं समझते हैं कि एआई क्या है, अकेले उसे हर दिन काम पर जाने दें। इस वास्तविकता के साथ आने वाली कुंठाओं के बावजूद, फैन वास्तव में उसके द्वारा चुने गए क्षेत्र से खुश है।

वह कहती हैं, "इन आश्चर्यजनक संभावनाओं वाले शोध समस्याओं पर काम करना बहुत ही रोमांचक है।"

जब फैन ने कॉलेज में प्रवेश किया, तो उसे नहीं पता था कि वह एआई में समाप्त हो जाएगी। पहले, उसने सोचा कि वह एक डॉक्टर या नर्स होगी। फिर, सार्वजनिक स्वास्थ्य और महामारी विज्ञान द्वारा साज़िश की गई, उसने आंकड़ों को अपना प्रमुख चुना। उसने जल्दी से महसूस किया कि कोड सीखने से उसे "डेटा को अधिक कुशलता से हेरफेर और विश्लेषण करने में मदद मिलेगी", इसलिए वह कंप्यूटर विज्ञान में भी काम करती है। इस रास्ते ने उसे एक डेटा साइंस इंटर्नशिप के लिए प्रेरित किया, जिसे वह प्यार करती थी। इसलिए, उसने फेसबुक पर एक डेटा वैज्ञानिक बनने के लिए आवेदन किया और उसे भूमिका मिली।

फेसबुक से जुड़ने के कुछ समय बाद ही उन्हें अपनी AI रिसर्च टीम के बारे में पता चला। वे जो काम कर रहे थे, उससे उत्साहित होकर उसने स्थानांतरण के लिए आवेदन किया।

"मैं अपने आवेदन में बहुत आश्वस्त नहीं थी, लेकिन मुझे लगा कि मुझे वैसे भी कोशिश करनी चाहिए, " वह साझा करती है। "मुझे बहुत खुशी है कि मैंने किया।"

फैन के अनुभव और एआई के बारे में अधिक जानने के लिए, पढ़ते रहें।

यह टीमों को स्थानांतरित करने के लिए क्या पसंद है?

फेसबुक पर, लोगों को विभिन्न टीमों में काम करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। दरअसल, फेसबुक से जुड़ने की मुख्य वजह "बूट कैंप" प्रक्रिया थी - कई लोगों को एक सामान्य भूमिका के लिए काम पर रखा जाता है, और वे अलग-अलग टीमों से बात कर सकते हैं और विभिन्न छोटे कार्यों को आजमाने से पहले यह तय कर लेते हैं कि कौन सा समूह पूर्णकालिक में शामिल हो।

जहां तक ​​टीमों के स्थानांतरण की बात है, एक साल के लिए आपकी टीम में काम करने के बाद, कर्मचारी दूसरी टीम पर "हैक-ए-महीना" कर सकते हैं, यह देखने के लिए कि यह कैसा है और यह देखने के लिए कि क्या इसमें शामिल होने में मज़ा आएगा, इसलिए प्रक्रिया सुंदर है चिकनी।

आंतरिक स्थानांतरण करने की इच्छा रखने वाले किसी व्यक्ति के लिए मेरी सलाह यह होगी: अपनी टीम का चयन करने में सक्षम होना एक महान सौभाग्य की बात है। वास्तव में न केवल टीम पर प्रबंधकों से बात करके, बल्कि अन्य लोगों को भी जानने और उनसे उनके काम के बारे में पूछने, टीम को गतिशील बनाने और परियोजना के अवसर उपलब्ध होने के अवसर को अधिकतम करें। विचार करें कि आप क्या सीखना चाहते हैं और यदि आप जिन क्षेत्रों में काम करना चाहते हैं, उनके साथ टीम के लक्ष्य संरेखित हैं।

आपके शब्दों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्या है ?

एआई इंसानों की तरह सोचने और निर्णय लेने के लिए कंप्यूटर सिखाने की कोशिश करने का वैज्ञानिक क्षेत्र है। फ़ेसबुक पर कुछ उदाहरण स्वचालित भाषा अनुवाद हैं, फ़ोटो में इंटरैक्टिव प्रभाव जोड़ते हैं, आपके फ़ीड में पोस्टिंग और आक्रामक सामग्री को रोकते हैं।

एआई के बारे में एक मिथक यह है कि यह आत्मनिर्भर है और पूरी तरह से अपने दम पर चल सकता है। यह सच नहीं है - एआई आज एक बिल्ली या एक कुत्ते के रूप में स्मार्ट है। यह अब तक की प्रगति को कम करने के लिए नहीं है, लेकिन हमारे पास अभी भी एक लंबा रास्ता तय करना है। वहाँ भी गलतफहमी है कि यह मानव नौकरियों को बदलने के लिए तैयार है। लेकिन सामान्य तौर पर, AI लोगों और उनके काम को पूरा करता है। उदाहरण के लिए, एआई डॉक्टरों को चिकित्सा छवियों में कैंसर कोशिकाओं का अधिक तेज़ी से पता लगाने में मदद कर सकता है, जिससे डॉक्टरों को उपचार योजना और पुनर्प्राप्ति में आपकी सहायता करने में अधिक समय लगता है।

आप के लिए एक विशिष्ट कार्य दिवस क्या है?

सुबह में, मैं अक्सर एक शोध वार्ता या "रीडिंग मीटिंग" में भाग लेता हूं, जहां विभिन्न लोग मौजूद काम करते हैं जो वे कर रहे हैं या जिनके बारे में पढ़ रहे हैं। बाद में, मैं ईमेलों का जवाब देता हूं, एक वैज्ञानिक पेपर पढ़ता हूं, और एल्गोरिदम के लिए मेरे "प्रयोगों" -different विचारों पर जांच करता हूं - यह देखने के लिए कि वे कितने सफल हैं।

अपनी टीम के साथ लंच के बाद, मैं हेड-डाउन कोडिंग कर रहा हूं और अधिक प्रयोग कर रहा हूं। मैं गुरुवार दोपहर को इंटर्न के साथ बैठक करने की सलाह देता हूं, जिन परियोजनाओं की मैं सलाह देता हूं उनकी देखरेख करता हूं, और अपनी खुद की परियोजना बैठकों में भाग लेता हूं, जहां हम चल रहे परिणामों पर चर्चा करते हैं और उन विचारों को साझा करते हैं जो हम आगे की कोशिश करना चाहते हैं। मैं इन बुद्धिशीलता सत्रों के लिए बहुत समय छोड़ना पसंद करता हूं क्योंकि आप कभी नहीं जानते कि आप क्या सोचते हैं अगर आप चर्चा करते रहें।

किसी भी विशिष्ट परियोजनाओं तुम अभी पर काम कर रहे हैं कि आप उत्तेजित?

मैं मोटे तौर पर टेक्स्ट जनरेशन पर काम करता हूं, जो इस बात पर केंद्रित है कि हम टेक्स्ट लिखने वाले मॉडल्स को कैसे बेहतर बना सकते हैं। इसका एक उपयोग अनुवाद है। उदाहरण के लिए, मॉडल एक फ्रांसीसी वाक्य पढ़ेगा और, फ्रांसीसी शब्दों को पढ़ते समय, इसी अंग्रेजी अनुवाद को लिखें।

एक प्रोजेक्ट जिस पर मैं अभी काम कर रहा हूं, वह है एल्गोरिदम का उपयोग करना जो पावर ट्रांसलेशन मॉडल का उपयोग करता है और उन्हें रचनात्मक कार्यों जैसे लघु कथाएँ लिखना। लक्ष्य ऐसे मॉडल बनाना है जो एक आधार ले सकते हैं (जैसे, एक सुपर हीरो के बारे में एक कहानी) और इसके बारे में एक पैराग्राफ या दो लिखें। यह एक बहुत ही रोचक शोध समस्या है क्योंकि अधिकांश पाठ पीढ़ी के कार्य वाक्यों पर केंद्रित होते हैं, पैराग्राफों पर नहीं। एल्गोरिदम बनाना जो कई वाक्यों को लिख सकता है जो वास्तव में एक साथ समझ में आता है चुनौतीपूर्ण है!