Angela Fan è una ricercatrice di intelligenza artificiale (AI) presso Facebook. Il suo ruolo professionale è incentrato sulla traduzione delle macchine. Ma cos’è davvero l’IA? Cosa fa Angela al lavoro ogni giorno?
Quando Fan è entrata al college, era interessata ad una futura carriera di medico o di infermiera. Poi, dopo un dottorato in Inria Nancy e Fair Pari sulla generazione di testo, si è specializzata in Statistica conseguendo la laurea ad Harvard. Presto si rese conto che imparare a programmare l’avrebbe aiutata a “manipolare e analizzare i dati in modo più efficiente”. Da qui gli studi di Informatica, percorso che l’ha portata a frequentare uno stage di data science fino ad ottere il ruolo di scienzata dei dati presso Facebook. Poco dopo essersi unita a Facebook, ha imparato a conoscere il team di ricerca sull’intelligenza artificiale. Entusiasta del lavoro che stavano facendo, ha fatto domanda per il trasferimento.
In Facebook, le persone sono incoraggiate a lavorare in team diversi. “Il motivo principale per cui volevo unirmi a Facebook era il processo di “boot camp”: molte persone vengono assunte per un ruolo generale e possono confrontarsi con le metodologie dei diversi team e provare vari piccoli compiti prima di decidere a quale gruppo unirsi a tempo pieno. Questo processo è abbastanza fluido. ” Dopo il trasferimento in un team di lavoro – continua – i dipendenti possono “hackerare un mese” su un altro team per vedere come lavorano e magari condividere insieme alcuni aspetti dei progetti. Questo processo massimizza davvero l’opportunità di imparare nuove informazioni, parlando con i manager del team, ma anche conoscendo altre persone, osservandoli al lavoro, comprendere la dinamica del team e le opportunità di progetto disponibili. Considera cosa vorresti imparare e se gli obiettivi del team sono in linea con le aree su cui vorresti lavorare”.
Cos’è l’intelligenza artificiale?
“L’intelligenza artificiale è il campo scientifico che insegna ai computer a pensare e prendere decisioni come gli umani. Alcuni esempi su Facebook sono la traduzione automatica della lingua, l’aggiunta di effetti interattivi alle foto, il posizionamento dei post nel feed e il blocco dei contenuti offensivi. Un mito sull’IA è l’autosufficienza, quindi può funzionare interamente da sola. Non è vero: l’intelligenza artificiale oggi è intelligente come un gatto o un cane. Questo non è per diminuire i progressi finora, ma abbiamo ancora molta strada da fare. Altra idea sbagliata è che sia pronto a sostituire i lavori umani. Ma in generale, l’IA integra le persone e il loro lavoro. Ad esempio, l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare i medici a rilevare le cellule cancerose nelle immagini mediche più rapidamente, lasciando ai medici più tempo per aiutarti con il piano di trattamento e il recupero”.
Una tipica giornata lavorativa?
“Al mattino, partecipo spesso a un discorso di ricerca o a un “incontro di lettura”, in cui diverse persone presentano il lavoro che hanno fatto o di cui hanno letto. In seguito, rispondo alle e-mail, leggo un articolo scientifico e controllo i miei “esperimenti” – idee diverse per gli algoritmi – per vedere quanto hanno successo. Dopo il pranzo con il mio team, programmo a testa bassa e imposto altri esperimenti. Il giovedì pomeriggio lo dedico all’incontro con gli stagisti, alla supervisione dei progetti e alla partecipazione alle mie riunioni in cui discutiamo i risultati in corso e condividiamo idee su ciò che potremmo voler provare dopo. Molto tempo è dedicato al brainstorming”.
Progetti su cui stai lavorando in questo momento?
“Lavoro ampiamente sulla generazione di testo, che si concentra sul miglioramento dei modelli che scrivono il testo. Ad esempio la traduzione. In questo caso il modello leggerà una frase francese e, durante la lettura delle parole francesi, scriverà la corrispondente traduzione inglese. Altro progetto è quello di utilizzare gli algoritmi che alimentano i modelli di traduzione e applicarli a compiti creativi come scrivere racconti. L’obiettivo è quello di creare modelli che possano prendere una premessa (ad esempio, una storia su un supereroe) e scrivere un paragrafo o due su di esso. È un problema di ricerca molto interessante perché la maggior parte delle attività di generazione del testo si concentra sulle frasi, non sui paragrafi. Creare algoritmi in grado di scrivere diverse frasi che abbiano effettivamente senso insieme è impegnativo”.
.