Incontra Nataliya, un consulente di intelligenza artificiale che combina il background accademico con esperienza nel settore pratico. Un principale scienziato di dati con esperienza internazionale ed ex docente di Machine Learning, Nataliya ha guidato iniziative di intelligenza artificiale nei settori manifatturiero, al dettaglio e pubblici.
In questa intervista, discute di come il suo background e l’esperienza del mondo reale modellano il suo approccio ai progetti di intelligenza artificiale. Faremo luce sulle opportunità e le responsabilità dell’IA e condivideremo pensieri pratici su dove l’IA è diretta.
Nataliya, grazie per esserti unito a noi. Potresti iniziare raccontandoci un po ‘del tuo background e cosa ti ha portato inizialmente all’IA?
Ovviamente! Mi è sempre piaciuto la matematica e la risoluzione dei problemi. Quando studiavo matematica e informatica, ho scoperto l’apprendimento automatico e l’ho trovato affascinante: mi ha permesso di combinare la teoria con la risoluzione pratica dei problemi in tutti i tipi di settori. Dopo aver lavorato su alcuni progetti, mi sono reso conto che gli approcci basati sui dati potevano davvero trasformare le imprese, quindi ho deciso di concentrarmi sull’apprendimento automatico sia nel mondo accademico che nel settore.
Attualmente servi come principale consulente di intelligenza artificiale. Cosa comporta quel ruolo quotidiano?
È una miscela di strategia e lavoro pratico. Innanzitutto, aiuto le organizzazioni a capire dove l’IA può davvero fare la differenza, sia che si tratti di ottimizzare le catene di approvvigionamento o di personalizzare le esperienze dei clienti. Quindi conduco progetti di scienze dei dati, progettando modelli, disponendo di pipeline di dati e assicurandosi che tutto sia testato accuratamente. Non si tratta solo di algoritmi fantasiosi; Si tratta di risolvere problemi reali e assicurarsi che le soluzioni durassero.
A proposito di soluzioni tecniche, su quali tecnologie fanno in genere i professionisti dell’IA, specialmente quando si costruiscono soluzioni per le imprese?
Le piattaforme cloud sono di solito un grande punto di riferimento perché si occupano di molte delle basi: punto, potenza di calcolo, monitoraggio degli esperimenti, ecc. Ciò significa che possiamo costruire e testare i prototipi più velocemente, gestire le distribuzioni in modo più fluido e aumentare quando necessario. Hanno anche monitoraggio e versioning integrati, rendendo il monitoraggio di come i modelli si evolvono più semplici. Naturalmente, ci sono momenti in cui le regole sulla privacy dei dati o le esigenze molto specializzate significano che non possiamo semplicemente fare affidamento sul cloud, quindi ci adattiamo a questi casi.
Sei anche riconosciuto come innovatore di campioni di Google Cloud. In che modo si lega al tuo approccio alle soluzioni di intelligenza artificiale basate su cloud?
Il riconoscimento evidenzia una forte attitudine tecnica con i prodotti di Google Cloud e un impegno a condividere le conoscenze con la comunità. È una meravigliosa convalida del mio lavoro e la possibilità di rimanere in contatto con una vivace comunità di professionisti del cloud. Mi permette anche di collaborare direttamente con i team di Google, mantenendomi in prima linea nelle nuove funzionalità e migliori pratiche, a beneficio in definitiva dei clienti che consulto.
L’intelligenza artificiale generativa è stata un argomento piuttosto caldo. Perché credi che sia così trasformativo?
Per me, l’intelligenza artificiale generativa si distingue per l’accessibilità e il rapido impatto: quasi tutti possono provare un modello linguistico di grandi dimensioni e vedere risultati immediati. Questa tangibilità rende la tecnologia potente e preziosa. Oltre a ciò, abbiamo ampliato drasticamente la gamma di attività in cui l’IA generativa può svolgere un ruolo. Non si tratta più di generare testo; Può creare immagini, scrivere codice e altro ancora. La sfida è usarlo in modo responsabile e allinearlo con i bisogni del mondo reale piuttosto che solo l’hype.
Hai menzionato la tua esperienza come docente di apprendimento automatico presso la Kharkiv National University. In che modo l’insegnamento ha modellato il tuo approccio all’intelligenza artificiale nell’industria?
L’insegnamento è stato incredibilmente prezioso. Mi ha costretto a abbattere i concetti complessi in termini più semplici, il che aiuta davvero quando spieghi l’IA a clienti o colleghi che non hanno un background tecnico. Mi ha anche dato un apprezzamento più forte per la teoria fondamentale, che penso porti a soluzioni migliori e più robuste a lungo termine.
Come vedi l’IA avere un impatto duraturo nell’istruzione?
Sono davvero entusiasta del potenziale dell’intelligenza artificiale di personalizzare l’apprendimento e prevedere dove gli studenti potrebbero aver bisogno di ulteriore aiuto. Può aiutare a mantenere gli studenti impegnati e sulla buona strada. Allo stesso tempo, dobbiamo stare attenti, soprattutto con gli studenti più giovani, per garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale siano usati in modo responsabile e non diventino distrazioni. Il bilanciamento dell’innovazione con la responsabilità è fondamentale.
Dalla tua esperienza, quali sono le sfide significative nello sviluppo dell’IA e come li affronti?
La prima sfida è evitare la “sindrome di oggetti lucenti”, non ogni nuova tecnica AI fresca risolve effettivamente un vero problema aziendale. Devi rimanere concentrato su obiettivi chiari e risultati misurabili. Un altro grande è navigare sul lato legale ed etico: assicurarsi che le uscite siano accurate, giuste e conformi. E, naturalmente, i dati possono essere una sfida: trovare i dati giusti, pulirli e garantire che sia di alta qualità. Per affrontarli, pianifico attentamente i progetti, coinvolge esperti di dominio e legali e testo i modelli a fondo prima di lanciarli ampiamente.
Infine, hai qualche consiglio per aspiranti professionisti dell’intelligenza artificiale che vogliono seguire un percorso simile al tuo?
Sono un grande sostenitore per immergermi in profondità nei dettagli tecnici, ma l’IA è un campo così ampio ora che non esiste un singolo percorso. Ottieni esperienza pratica: è un buon modo per imparare. Scegli un’area che ti interessa, sia che si tratti di una visione artificiale o di modelli di linguaggio di grandi dimensioni, e di iniziare a sperimentare set di dati reali. Concentrati su ciò che ti eccita, impara la teoria del nucleo e costruisci il maggior numero possibile di progetti pratici. Non aver paura di fallire alcune volte; Di solito è quando impari di più. Inoltre, tieni d’occhio nuovi framework e tecniche: le cose cambiano rapidamente e rimanere adattabili è enorme.
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