Yapay Zekada Kadınlar: Catherine Breslin şirketlerin yapay zeka stratejileri geliştirmesine yardımcı oluyor

Yapay zeka odaklı kadın akademisyenlere ve diğerlerine hak ettikleri ve gecikmiş zamanlarını ilgi odağı haline getirmek için TechCrunch, yapay zeka devrimine katkıda bulunan dikkat çekici kadınlara odaklanan bir dizi röportaj yayınlıyor. Yapay zeka patlaması devam ederken bu parçaları yıl boyunca yayınlıyoruz ve çoğu zaman fark edilmeyen önemli çalışmaları vurguluyoruz. Daha fazla profili buradan okuyun.

Catherine Breslin, şirketlerin yapay zeka stratejileri geliştirmesine yardımcı olduğu Kingfisher Labs’ın kurucusu ve yöneticisidir. Yirmi yılı aşkın bir süredir yapay zeka bilimcisi olarak çalışmış ve Cambridge Üniversitesi, Toshiba Research ve hatta Amazon Alexa için çalışmıştır. Daha önce VC fonu Deeptech Labs’ın danışmanıydı ve Cobalt Speech & Language’da Çözüm Mimarı Direktörü olarak görev yaptı.

Cambridge Üniversitesi’nde yüksek lisans ve doktora eğitimini almadan önce lisans eğitimi için Oxford Üniversitesi’ne gitti.

Kısaca yapay zekaya nasıl başladınız? Sizi sahaya çeken ne oldu?

Okulda matematik ve fiziği hep sevdim ve üniversitede mühendislik okumayı seçtim. O zamanlar adı yapay zeka olmasa da yapay zekayı ilk kez orada öğrendim. Biz insanların kolay bulduğu konuşma ve dil işlemlerini yapmak için bilgisayarları kullanma fikri ilgimi çekti. Oradan ses teknolojisi alanında doktora eğitimi aldım ve araştırmacı olarak çalıştım. Son zamanlarda yapay zeka konusunda ileriye doğru büyük adımların atıldığı bir noktadayız ve insanların yaşamlarını iyileştirecek teknolojiler geliştirmek için büyük bir fırsat olduğunu hissediyorum.

Yapay zeka alanında en çok hangi çalışmanızla gurur duyuyorsunuz?

2020 yılında, salgının ilk günlerinde, kuruluşlara gerçek dünyadaki yapay zeka uzmanlığını ve liderliğini getirme misyonuyla kendi danışmanlık şirketimi kurdum. Müşterilerimle farklı ve ilginç projelerde yaptığım çalışmalardan ve ayrıca bunu ailemin yanında gerçekten esnek bir şekilde yapabildiğimden gurur duyuyorum.

Erkek egemen teknoloji endüstrisinin ve buna bağlı olarak erkek egemen yapay zeka endüstrisinin zorluklarını nasıl aşıyorsunuz?

Tam olarak ölçmek zor ama yapay zeka alanının yaklaşık %20’si kadınlardan oluşuyor. Benim kanaatim, kıdeminiz arttıkça bu oranın düştüğü yönünde. Bana göre bu konuda ilerlemenin en iyi yollarından biri destekleyici bir ağ oluşturmaktır. Elbette destek her cinsiyetten insandan gelebilir. Ancak bazen benzer durumlarla karşı karşıya kalan veya aynı sorunları görmüş kadınlarla konuşmak güven vericidir ve kendinizi yalnız hissetmemek harikadır.

Benim için diğer bir şey de enerjimi nereye harcayacağımı dikkatlice düşünmek. Kalıcı değişimi ancak daha fazla kadının üst düzey ve liderlik pozisyonlarına gelmesiyle göreceğimize inanıyorum ve eğer kadınlar tüm enerjilerini kariyerlerini ilerletmek yerine sistemi düzeltmeye harcarlarsa bu gerçekleşmeyecek. Değişimi zorlamak ile kendi günlük işlerime odaklanmak arasında bulunması gereken pragmatik bir denge var.

Yapay zeka alanına girmek isteyen kadınlara ne gibi tavsiyelerde bulunursunuz?

Yapay zeka, pek çok şeyin gerçekleştiği devasa ve heyecan verici bir alandır. Ayrıca, sürekli olarak piyasaya sürülen kağıt, ürün ve model akışı gibi görünen büyük miktarda gürültü de var. Her şeye yetişmek mümkün değil. Ayrıca, basın bülteni ne kadar gösterişli olursa olsun, her makale veya araştırma sonucu uzun vadede önemli olmayacaktır. Benim tavsiyem, gerçekten ilerleme kaydetmeye ilgi duyduğunuz bir niş bulmanız, bu niş hakkında öğrenebileceğiniz her şeyi öğrenmeniz ve çözmeye motive olduğunuz sorunların üstesinden gelmenizdir. Bu sana ihtiyacın olan sağlam temeli verecektir.

Yapay zeka geliştikçe karşı karşıya kalan en acil sorunlardan bazıları nelerdir?

Geçtiğimiz 15 yıldaki ilerleme hızlıydı ve durumu doğru bir şekilde değerlendirmek ve sonuçları tahmin etmek için gerçekten geri adım atmadan yapay zekanın laboratuvardan çıkıp ürünlere yöneldiğini gördük. Akla gelen bir örnek, ses ve dil teknolojimizin ne kadarının İngilizce’de diğer dillere göre daha iyi performans gösterdiğidir. Bu, araştırmacıların diğer dilleri göz ardı ettiği anlamına gelmiyor. İngilizce dışındaki dil teknolojisine önemli çaba sarf edilmiştir. Ancak daha iyi İngilizce dili teknolojisinin istenmeyen sonucu, herkese eşit hizmet vermeyen bir teknoloji geliştirip kullanıma sunduğumuz anlamına geliyor.

Yapay zeka kullanıcılarının bilmesi gereken bazı sorunlar nelerdir?

İnsanların yapay zekanın önümüzdeki birkaç yıl içinde tüm sorunları çözecek sihirli bir değnek olmadığının farkında olması gerektiğini düşünüyorum. Etkileyici bir demo oluşturmak hızlı olabilir ancak sürekli olarak iyi çalışan bir yapay zeka sistemi oluşturmak için çok fazla çaba harcamak gerekir. Yapay zekanın insanlar tarafından insanlar için tasarlanıp inşa edildiği gerçeğini gözden kaçırmamalıyız.

Yapay zekayı sorumlu bir şekilde oluşturmanın en iyi yolu nedir?

Yapay zekayı sorumlu bir şekilde oluşturmak, müşterileriniz ve ürününüzden etkilenen herkes dahil olmak üzere, en başından itibaren çeşitli görüşleri dahil etmek anlamına gelir. Çeşitli senaryolarda ne kadar iyi çalıştıklarını bildiğinizden emin olmak için sistemlerinizi kapsamlı bir şekilde test etmek önemlidir. Test yapmak, yeni algoritmalar icat etmenin heyecanıyla karşılaştırıldığında sıkıcı bir iş olarak ün kazanıyor. Ancak ürününüzün gerçekten işe yarayıp yaramadığını bilmek çok önemlidir. Ayrıca, sisteminizin kötüye kullanılmaması için, oluşturduğunuz şeyin kapasitesi ve sınırlamaları konusunda kendinize ve müşterilerinize karşı dürüst olmanız gerekir.

Yatırımcılar sorumlu yapay zekayı nasıl daha iyi teşvik edebilir?

Startup’lar birçok yeni yapay zeka uygulaması geliştiriyor ve yatırımcıların neyi finanse etmeyi seçtikleri konusunda dikkatli olma sorumluluğu var. Daha fazla yatırımcının, inşa ettiğimiz geleceğe dair vizyonları ve sorumlu yapay zekanın buna nasıl uyum sağladığı konusunda sesini duyurmasını çok isterim.