Nadja Rhodes yapay zeka ile büyülendi. Derin öğrenme gibi AI tekniklerini uygulayamayan Seattle merkezli bir Microsoft yazılım geliştiricisi olan Rhodes, bir dizi teknoloji şirketi AI ikamet girişimine sponsorluk yapmıştı, ancak hiçbir işe yaramadı. Ve böylece OpenAI Akademisyenler tarafından kabul edilmek için çok heyecanlandı.
Mart ayında lanse edilen OpenAI Scholars, öğrencilere yeni öğrenmeleri için tam zamanlı üç ay boyunca tam zamanlı çalışmaya ve açık kaynaklı bir projeyi tamamlamaya olanak tanıyan rehberlik ve ödüller sağlayan çeşitlilik odaklı bir girişimdir. Geçtiğimiz hafta OpenAI, San Francisco ofisinde bir Scholars Demo Day düzenledi. Rhodes’in projesi otomatik bir müzik yorum jeneratörüdür – bir şarkıyı veya bir melodiyi dinledikten sonra müzik incelemeleri yazabilen bir bot. İnsanlar her zaman müzik yorumunu yazmanın süper tanımlayıcı ve yaratıcı bir yoluna sahiptir. Artı, her zaman benzersiz bir şey yapmak istiyorum, ”diyor Rodos. Sekiz bilim insanından altısı kadındır ve grup Latin kökenli bir ressamdan Rus eski balerinine kadar çok çeşitli etnik ve kökeni temsil etmektedir. Beyaz erkek yok. Çeşitlilik baskısı, OpenAI’nin, makine öğrenimi konusunda yetersiz temsil edilen grupların tanıtımına olan bağlılığını ve kurumun bir bütün olarak insanlığın yararına olacak şekilde dijital zekayı ilerletme konusundaki uzun vadeli misyonunun altını çiziyor. Özellikle ırkla ilgili görevlerde, makine öğrenmesindeki önyargı ile ilgili kamu çıkarı ortaya çıkmıştır. Özellikle ırkla ilgili görevlerde, makine öğrenmesindeki önyargı ile ilgili kamu çıkarı ortaya çıkmıştır. MIT ve Microsoft araştırmacıları tarafından bu yılın başlarında yayınlanan bir çalışma, Microsoft, IBM ve Çin AI tek boynuzlu atlı Megavii’den yüz tanıma teknolojisinin, koyu tenli kadın özneleri tanıyarak ortalama yüzde 65-80’lik bir ortalama doğruluk oranına sahip olduğunu buldu. Ancak Açık tenli erkek tespit ederken yüzde 99,6 doğruluğudur. “AI için bir çeşitlilik krizinde bulunuyoruz,” NIPS 2017 AI atölye organizatörü Timnit Gebru bu yılın başlarında MIT Tech’de söyledi. Bu baharın Google Geliştirici Konferansı I / O’sunda Stanford Üniversitesi Profesörü Fei-Fei Li, “AI’nın geleceğini dünyaya çevireceğine inanıyorum. Soru şu: AI’yi kim değiştiriyor? Farklı öğrenci gruplarını ve gelecekteki liderleri AI’nın gelişimine getirmek gerçekten çok önemli. ” OpenAI Proje Yöneticisi ve Akademik Programın Lideri Larissa Schiavo, doktora programında beş yılını harcayarak renk insanlarının mühendis olma olasılığının daha yüksek olduğunu öne sürüyor. “Geleneksel olarak, makine öğrenimi daha geleneksel bir akademik geçmişe sahip insanlar tarafından yönetilmektedir.” OpenAI alim programi, insanları renklendirmeyi makine öğrenimine hızlı bir şekilde hızlandırmak amacıyla yapılmıştır. Her bir akademisyene mentor olarak bir OpenAI araştırmacısı atanır. Haftada yaklaşık 40 saat çalışıyorlar, önce temel makine öğrenim becerilerini ediniyorlar, sonra bir araştırma projesi geliştiriyorlar; ve topluluktaki gelişmeleri takip eden haftalık blog yayınları yazabilirsiniz. Rhodes çok şey öğrendiğini söyledi. Son projesi için, 104.500 cümleye bölünmüş 20.000 müzik yorumu içeren bir dizi eğitim verisi topladı. Model, bir düşünce vektörü z üzerinde koşullandırılmış metinlerin ve referans verilen müziğin nitelikleri oluşturmak için ek bir gizli kısıtlar üretken rakip ağı (LC-GAN) modeli ile bir dizi-dizi koşullu varyasyonel oto kodlayıcı (seq2seq CVAE) modeli üzerine kurulmuştur. a. Rodos’un eğitimli modeli “Deephypebot” düzenli olarak popüler YouTube şarkılarında “garip ama ilginç yorumlar” tweetliyor.
XRodos artık Microsoft’a döndü ve burada bir makine öğrenimi mühendisi olma hayalini sürdürmeye devam edecek.
(Journalist: Tony Peng | Editor: Michael Sarazen, n.d.)
Kaynak: https://medium.com/syncedreview/openai-scholars-initiative-promotes-diversity-in-ai-d438fa2a2d70
https://blog.openai.com/openai-scholars-2018-final-projects/
https://iconix.github.io/dl/2018/06/29/energy-and-vae#seq2seq-vae-for-text-generation