Джагрити Агравал — соучредитель и директор по приложениям искусственного интеллекта в стартапе Kira Learning, разрабатывающем учебную программу STEM для детей в возрасте от K до 12 лет. Однако она начала свою карьеру в сфере ИИ, чувствуя себя безнадежно отстающей от всех своих сверстников. Она рассказала нам о своем пути от аутсайдера до инженера и о том, как ее опыт в области искусственного интеллекта помогает ей управлять командами разработчиков продуктов. Она также поделилась своим мнением о том, как помогала создавать автономные системы планирования для марсохода NASA Perseverance.

Расскажи мне о своей работе. Каковы ваши основные обязанности и как ИИ вписывается в вашу повседневную работу?

Мои обязанности делятся на три основные категории: руководство разработкой содержания и учебного плана; Улучшение наших возможностей автооценки и понимание того, как мы можем более эффективно давать обратную связь учащимся с помощью ИИ; И обучение.

ИИ вписывается почти в каждую часть моей работы, будь то потому, что я помогаю создавать курсы ИИ, или я думаю о том, как мы можем использовать ИИ, чтобы улучшить обучение студентов.

Что самое сложное в вашей работе?

Самое сложное в некотором смысле и самое захватывающее. Мы действительно хотели бы, чтобы наши курсы и платформа предоставляли студентам повсюду возможность узнать о технологиях, формирующих так много нашего мира. Это позволяет им принимать обоснованные решения о том, как они реагируют на эти изменения и как они хотят повлиять на мир. Для этого нам необходимо сотрудничать со школами и округами, особенно с теми, в которых нет существующей учебной программы по информатике или искусственному интеллекту. Это, безусловно, сложно, но я действительно думаю, что это оказывает огромное положительное влияние на следующие поколения.

Что самое приятное в вашей работе?

Недавно я провел личный урок Киры для учеников средней школы, которые только что закончили наш микрокурс «Введение в ИИ» с моим коллегой Крисом Греггом, нашим руководителем отдела компьютерных наук. Было несколько студентов, которые, как я заметил, вначале очень не решались участвовать или задавать вопросы. На уроке мы старались вовлечь именно этих студентов, чтобы они выражали свои мысли. К концу урока наши усилия окупились, и эти ученики стали гораздо больше вовлекаться. Это было очень полезно, потому что я также был одним из студентов, которые очень не решались участвовать. Определенные учителя и наставники помогли мне начать чувствовать себя более уверенно. Помимо развития навыков и знаний, я думаю, что помочь учащимся поверить в себя и развить их самооценку — это одна из самых эффективных вещей, которые может сделать образование.

Какую самую большую пользу вы видите в детях, когда обучаете их информатике и искусственному интеллекту?

Поскольку информатика, и особенно ИИ, все больше влияет на нашу повседневную жизнь, более важно, чтобы учащиеся узнали, как создаются эти технологии и как они влияют на их жизнь и решения. Мы должны начать обучать этим понятиям на ранней стадии. Прежде всего, чтобы студенты не чувствовали себя отсталыми при поступлении в колледж. Во-вторых, они начинают заранее думать как о полезных, так и о вредных способах применения этих технологий. В ближайшие годы ИИ станет только более мощным, и мы должны убедиться, что люди, разрабатывающие его, выросли, зная, как он влияет на их жизнь, и что они несут ответственность за то, чтобы сделать мир лучше.

Каково ваше первое воспоминание о встрече с ИИ, и что заставило вас решить, что это та профессия, которой вы хотите заниматься?

Я заинтересовался ИИ в колледже, когда узнал, как его можно использовать, чтобы помочь врачам диагностировать болезни на ранней стадии, прежде чем они станут слишком серьезными. Это произвело на меня впечатление, потому что я был свидетелем некоторых неправильных диагнозов с ужасными последствиями. Изначально я хотел изучать биохимию в колледже, чтобы помогать лечить малоизвестные болезни. Я переключился на информатику в основном потому, что у нее так много разных применений.

Какой совет вы можете дать тем, кто, как и вы, чувствует себя отстающим?

Начать заниматься ИИ было для меня очень сложно. Я не посещал свой первый курс информатики до колледжа, и даже вводные курсы по информатике, которые я брал там, были заполнены людьми с многолетним опытом. Мне потребовалось много времени, чтобы понять, что я боролся не потому, что был не таким умным или способным, как другие, а потому, что у меня было меньше лет практики и обучения, чем у них. Сотрудничество с моими сверстниками и задавание вопросов ассистентам учителей и профессорам помогло мне пройти через это и учиться. Я действительно очень благодарен многим помощникам учителей, которые находят время, чтобы помочь таким ученикам, как я, понять материал и помогают поддерживать нашу мотивацию.

«Мотивированный» кажется подходящим словом, особенно потому, что после выпуска вы в конечном итоге получили работу в НАСА. Как это получилось?

Летом на первом курсе я проходил стажировку в Лаборатории реактивного движения НАСА. Мой наставник тем летом связал меня с руководителем группы искусственного интеллекта в Лаборатории реактивного движения, где строят роботов агентства, и так я получил возможность пройти собеседование на работу в команде искусственного интеллекта.

Вы помогли разработать автономную систему планирования для марсохода Perseverance. Можете ли вы рассказать мне больше об этом проекте?

Позвольте мне дать вам некоторые сведения. Традиционно, когда марсоход работает, ученые НАСА отвечают за планирование того, какие научные мероприятия он выполняет каждый день, и точное время их выполнения. Создание этого подробного графика занимает много времени, в течение которого ученые могли бы заниматься другими задачами. Кроме того, наши ученые должны быть весьма консервативны в своих оценках при планировании продолжительности каждого действия, потому что, если марсоход займет больше времени, чем ожидалось, он может перейти в безопасный режим, что означает, что все его основные системы отключатся до тех пор, пока он не получит сигнал. сообщение от центра управления полетами.

У меня было две основные обязанности: во-первых, создать автономную систему планирования для марсохода, которая принимала бы в качестве входных данных, какие научные мероприятия необходимо выполнить, и выдавала бы график этих мероприятий. Во-вторых, проанализируйте различные задачи марсохода и придумайте алгоритмы, которые помогут марсоходу самостоятельно реагировать на неопределенность, если действия занимают больше или меньше времени, чем ожидалось. Вместе эти системы устранили большую часть неэффективности и позволили научной группе уделять больше времени научным исследованиям.

С какими трудностями вы столкнулись при разработке этих систем?

Одна из основных проблем заключалась в стоимости. Бюджет миссии «Настойчивость» составлял 2 миллиарда долларов, поэтому мы не могли позволить себе риск, который мог поставить ее под угрозу. Любая новая технология, такая как программное обеспечение искусственного интеллекта, над которым я работал, должна была быть очень тщательно проверена на работоспособность (и, что более важно, не причиняла вреда), прежде чем ее добавляли в миссию. Хотя это гарантировало, что программное обеспечение будет эффективным и безопасным, это также означало, что на его разработку ушло довольно много времени, и потребовалось множество публикаций исследовательских работ, чтобы доказать, что мы действительно должны попробовать новую технологию.

Еще одна проблема заключалась в том, чтобы ученые, которые будут использовать программное обеспечение, доверяли ему и понимали, как оно работает. Поскольку система такого типа никогда раньше не использовалась в такой рискованной миссии, для пользователей было важно понять, почему программное обеспечение принимает именно такие решения. Это не мог быть черный ящик. Чтобы решить эту проблему, мы создали объяснимый инструмент искусственного интеллекта, который наглядно объяснял, почему программное обеспечение составляет расписание именно так, как оно есть.

Как вы перешли от работы в НАСА к основанию компании, занимающейся образовательными технологиями?

Работая в НАСА, я начал преподавать в школах и библиотеках в рамках информационно-просветительской программы. Также я начал заниматься с учениками без постоянного жилья в организации Школа на колесах. После каждого занятия я чувствовал ни с чем не сравнимое чувство удовлетворения. Этот опыт, а также моя собственная история обретения уверенности в себе посредством обучения побудили меня задуматься о влиянии на эту сферу.

Вы получили образование, одновременно работая. Как вы уравновешиваете их?

Я только что получил степень MBA, но второй год работал неполный рабочий день. Не всегда было легко расставлять приоритеты, и я не думаю, что у меня это получалось идеально, но я нашел полезным всегда общаться с моей компанией, когда работы было слишком много, чтобы справиться с ней, или, наоборот, когда я мог справиться с большим. Я также был благодарен за то, что у меня был генеральный директор, который поощрял меня общаться таким образом.

Как ваш опыт в области машинного обучения влияет на вашу роль руководителя проекта?

Я думаю, что одним из наиболее важных аспектов хорошего руководителя проекта является способность понимать и сопереживать инженерам, которые на самом деле создают ваш продукт. Мой опыт в области машинного обучения позволил мне понять их точку зрения, поскольку я сталкивался со многими проблемами, с которыми они сталкиваются ежедневно, чтобы заставить все работать, часто в условиях сильного стресса и срочности.

Наличие опыта в области машинного обучения также помогает мне управлять командой Киры, разрабатывающей нашу учебную программу, поскольку я прошел процесс изучения машинного обучения в школе. Есть так много вещей, которые я хотел бы улучшить во время моего собственного процесса обучения, на которые я ссылаюсь, когда мы разрабатываем контент.

Как вы продолжаете учиться?

У меня есть несколько друзей из колледжа, которые работают в области ИИ, поэтому общение с ними об их работе помогает мне не отставать от этой области. После наших бесед я намеренно буду искать в Google новости о достижениях науки и техники.

Хотите узнать, как знания об искусственном интеллекте могут улучшить вашу карьеру? Ознакомьтесь с подходящей для начинающих специализацией по машинному обучению.