Antes de empezar el programa
Cuando descubrí AI4ALL durante el semestre de primavera, tenía curiosidad por aprender
más. Sabía que la IA tenía el potencial para cambiar todo y que era
algo de lo que me gustaría formar parte. Para prepararme para el programa, leí sobre
la facultad BAIR y revisó los perfiles de los estudiantes BAIR. He visto…
La charla de Stuart Russell en el TED «3 principios para crear una IA más segura». La gente
fueron todos tan bien logrados. Y sus ideas parecían o bien súper
técnico, o en el otro extremo del espectro, sonaban más como temas de
el departamento de filosofía que el departamento de EECS. Me di cuenta de que no tenía ni idea
…pero decidió intentarlo y empezar.
El primer día
Después de entrar en mi primer día de AI4ALL en el Zoom, me sorprendió gratamente
por el número de rostros ansiosos y acogedores. Entre ellos estaban Tim Hurt, Eva Chao,
Rachel Walsh, Ben Frazier y Maya Maliviya. Todos ellos estaban allí para ayudarnos
se sienten cómodos y tienen éxito!
Empezamos con una rápida actividad de introducción a los rompehielos. Este
particularmente resonó en mí porque no era como el típico tipo de
…el primer día de clases. En su lugar, nos dividieron en una fuga virtual
y pidió encontrar tantas similitudes entre nuestros compañeros como fuera posible.
¡El programa ya había empezado con buen pie! En pocos minutos, yo
se enteraron de que otras cinco personas en la habitación tienen un hermano, han tomado
química, como la pizza, y tenía un corte de pelo de cuarentena como yo! Era un
una gran manera de fomentar la colaboración y el vínculo.
A continuación, se nos unió la profesora del laboratorio BAIR, Anca Dragan, para una charla sobre la IA. El
presentación fue difícil de olvidar debido a su pasión, su curiosidad, y la
la profundidad de su conocimiento. Anca comenzó la charla explicando algunos ejemplos
de la IA en la vida real. Esto ya era tan útil porque inmediatamente despejó
…de los conceptos erróneos sobre la IA. Además, permitió a todos tener
común, aprendizaje compartido y no sentirse excluido si no saben tanto sobre
AI antes de empezar el programa.
Otro elemento de la presentación de Anca que destacó fue su descripción
de un juego de IA. El juego es simple: un robot se posiciona en una cuadrícula y gana
puntos por alcanzar gemas y pierde puntos por caer en fosas de fuego. Anca caminó
a través de la historia de la IA del juego. El objetivo del robot es maximizar la
puntos ganados. A medida que el tiempo asignado al juego disminuye, el robot toma menos
caminos cautelosos (por ejemplo: evitar los pozos de fuego) y se centra principalmente en conseguir
puntos. Aprendimos que esta idea de optimización es una parte fundamental de toda la IA
sistemas.
Al final del día, estábamos inmersos en un cuaderno de Python mientras conversábamos
con compañeros en una sala de descanso. AI4ALL nos equipó con cuadernos Python a través de
Busca en Google Colab para que todos estemos en la misma página cuando hablemos de código.
Realmente disfruté esta parte del programa porque era abierto y el
el material fue presentado de una manera tan limpia y conveniente. Como leí
a través del contenido y completé los ejercicios de codificación, no pude evitar
también noten los divertidos GIFs incrustados aquí y allá! Qué manera memorable de
¡Comienza a aprender la IA!
A mitad del programa
Temprano en el día 3 del programa de 4 días de AI4ALL, comencé a entender realmente el
el significado de la IA. A través de las presentaciones de las conferencias que abren los ojos y
discusiones, me di cuenta de que la IA realmente está en todas partes! Está en nuestro YouTube
recomendaciones, algoritmos de Spotify, Google Maps, y robótica
equipo de cirugía. Ese rango de aplicaciones es parte de lo que hace que la IA sea tan
…prometedor. La IA puede ser para todos, ya sea un desarrollador o un usuario…
no se limita a la gente con locas habilidades de codificación. Una vez que me familiaricé con
los fundamentos del tema, empecé a ver cómo casi cualquier idea puede ser reformada
con la IA.
También aprendí que la IA es a menudo diferente de la forma en que se presenta en el
los medios de comunicación. Casi todo el mundo está familiarizado con la idea de que los robots se hagan cargo de los trabajos,
pero eso no es necesariamente lo que sucederá. La IA todavía tiene un largo camino por recorrer
antes de que realmente «se apodere del mundo», según la hipótesis. La IA es un trabajo en
progreso. Al igual que sus creadores, tiene prejuicios. Puede involuntariamente
discriminar. Tiene adversarios y lucha por encontrar ideas con incompletas
datos. Aún así, la IA tiene el poder de cambiar aspectos básicos de nuestro mundo. Esta es la razón por la que
es tan importante que participen personas de tantos orígenes como sea posible
en la IA. Introducir gente de diferentes orígenes en el campo permite
para una mejor gama de ideas y puede ayudar a reducir el número de «rojos» perdidos
banderas» que más tarde podrían tener un gran impacto en las vidas de personas reales.
Al final del programa…
Los últimos dos días de AI4ALL pasaron rápidamente en un borrón. No pude evitar notar cómo
Bueno, el programa estaba organizado. Hubo una combinación equilibrada de conferencias,
discusión, y tiempo de trabajo individual para codificar y colaborar. También me encantaba
cómo el contenido al final del programa reforzó el contenido de la
empezar. Ese aspecto de la estructura del programa hizo que fuera mucho más fácil pedir
preguntas, recordar ideas y aplicarlas a futuras actividades.
Particularmente vi esta idea de refuerzo demostrada en el profesor
La presentación de Kamalika Chaudhuri sobre los adversarios de la IA. Explicó cómo la IA
los algoritmos podrían ser manipulados para que una imagen identificada correctamente con el 50%
confianza como un panda identificaría entonces la misma imagen con un 90% de confianza como
un gibón. El día anterior, el profesor Jacob Steinhardt explicó cómo las imágenes
que parecía similar al ojo humano puede ser modificado para interrumpir la IA
algoritmo. En otro ejemplo, Kamalika describió cómo los píxeles de la imagen podrían ser
almacenados como datos de entrenamiento en forma de vectores. Esta idea se construyó a partir de Tim
El punto anterior de Hurt de que los datos de entrenamiento son el resultado de una entrada
traducido a lenguaje informático (por ejemplo, un vector $x$), y luego mapeado a una etiqueta
salida ($y$).
Después de que la mayoría de las conferencias se hicieron, empezamos a trabajar en nuestros proyectos de grupo.
Nos dividimos en cinco grupos, con cada grupo bajo la instrucción de un
Estudiante de doctorado de Berkeley. Elegí estar en el grupo de «Sobrecocinados», que estaba con
el estudiante de primer año de EECS Micah Carroll. Micah nos mostró el juego que ha estado usando en su investigación,
llamado Overcooked-AI. En pocas palabras, Overcooked-AI se trata de conseguir el mayor número
de sopas de cebolla entregadas mientras se cocinan en una cocina estrecha.
Una vez más, usamos los cuadernos de Colab para aprender y experimentar con el juego
código. Micah nos llevó pacientemente a través de los fundamentos del aprendizaje por imitación,
aprendizaje de refuerzo, árboles de decisión, y ajuste de gráficos/muestras. Era tan
abierto a las preguntas y nunca dudó en ayudar! Las horas que pasamos juntos
y pronto me encontré haciendo una presentación final…
recapitulando todo lo que aprendí. El tiempo realmente pasa cuando estás disfrutando y
…aprender.
Pensamientos finales
En menos de una semana, el programa AI4ALL ha dado forma a mi visión de la IA y a mi
proceso de aprendizaje. Las conferencias, los paneles de asesoramiento y los grupos de proyecto se reunieron
para hacer una experiencia inolvidable. Más allá de aprender qué es la IA y cómo
funciona, ahora me doy cuenta de que todo el mundo tiene el potencial para explorar la IA. Todos ustedes
lo que hay que hacer es empezar. Y así, la próxima vez que escuches a alguien decir «la IA cambiará
el mundo, pero ¿quién cambiará la IA?», puedes decir con confianza «¡lo haremos!»
¡Muchas gracias a todos los que hicieron posible AI4ALL!
