フォーブスが AI 分野で影響力のある女性 8 人を選出 (リー・フェイフェイや Coursera 創設者を含む)
科学技術分野における女性実務者の割合は常に男性よりも低いですが、これは科学研究で活躍する能力に影響を与えるものではなく、AIの分野でも同様です。最近、フォーブスは、AI の分野で傑出した業績をもたらした 8 人の女性を紹介する記事を掲載しました。彼女たちの知恵と強さを一緒に目撃しましょう。
人工知能の分野で働く男性の数が女性よりもはるかに多いことは、議論の余地のない事実です。 Wired と Element AI による 2018 年の調査によると、世界の AI 研究者のうち女性はわずか 12% です。
しかし、数的不利だからといって、AIの分野で女性が劣るわけではありません。実際には、コンピューター関連の分野において、女性が男性とは異なる才能や能力を持っているという科学的証拠はありません。
現在、世界中には多くの優秀な女性がAIの最前線に立ち、AIの発展促進にかけがえのない貢献をしています。彼らはまた、人工知能の未来を形成しており、次世代の AI リーダーのロールモデルとして機能するでしょう。
最近、フォーブスの AI コラムニストでハイランド キャピタル パートナーズのベンチャー キャピタル専門家であるロブ トゥーズ氏は、今日の人工知能分野の代表的な女性リーダー 8 人をリストする記事を書きました。 AI の分野は、彼らの貢献によって大きく異なります。
注：以下で紹介するAI女性リーダーは順不同です。
ジョイ・ブオラムウィニ氏は「AI革命の良心」と呼ばれている。
マサチューセッツ工科大学 (MIT) の大学院生だった彼女のアルゴリズム バイアスに関する先駆的な研究は、顔認識システムにおける人種および性別のバイアスに世界の注目を集めるきっかけとなりました。
彼女の研究のせいで、Amazon、Microsoft、IBM はそれぞれ 2020 年に顔認識製品の製造を中止し、この技術がまだ公共の利用に適していないことを認めました。
ブオラムウィニは、人工知能テクノロジーの社会的影響を検証し、対処する新たな運動の最前線に立っており、非営利のアルゴリズム ジャスティス アライアンスを通じてこの運動を推進しています。
アルゴリズムによる偏見との戦いについて、ブオラムウィニ氏は次のように述べています。「私が 2016 年にこのことについて話し始めたとき、それは多くの人にとってまだ非常に馴染みのない概念でした。しかし、今日では、オンラインにアクセスすると、システム的に偏ったジャーナリズムについて言及することになります。人々は今、問題が存在するという事実に気づき始めています。もちろん、その認識を持つことは良いことですし、私たちがそうすべきなのです。」
SRI (スタンフォード国際研究所) から Google、そして Uber から NVIDIA に至るまで、クレア ドロネーはシリコン バレーの最も象徴的な組織の多くで技術的指導的地位を歴任してきました。彼女は、自動運転トラックの新興企業 Otto の共同創設者兼エンジニアリング責任者でもあります。
Delaunay は、NVIDIA に在職中、自動化デバイスの大規模展開を可能にするツールとプラットフォームの構築に重点を置きました。
彼女は大企業と新興企業の間のトレードオフについて次のように述べています。「大企業でのみ達成できるブレークスルーもあれば、スタートアップでのみ達成できるブレークスルーもあります。。スタートアップは物事を解体し、大きく前進することが非常に得意です。大企業は、画期的な成果を統合し、将来のイノベーションを可能にする強力な技術基盤を構築することに非常に優れています。 」
ラナ・エル・カリオビー氏は、AI をより感情的にインテリジェントにすることに取り組んできました。彼女は、Emotion AI (感情人工知能) 分野の先駆者とみなされています。
2009 年に、彼女は人間の感情を理解できる機械学習システムを開発するスタートアップ Affectiva を MIT と共同設立しました。現在、同社のテクノロジーは、メディア分析、消費者行動調査、自動車のユースケースなど、フォーチュン 500 企業の 25% で使用されています。 （Affectivaの技術や活用事例についてはこれまでも何度かご紹介してきました。詳しくはこちらをご覧ください）「あなたのガールフレンドは怒っていますか？アルゴリズムは異性愛者よりも彼女のことをよく理解しています。」。)
カリオビーは自分の全体像を次のように説明します。「私のライフワークは、テクノロジーが人間性を奪う前に、テクノロジーを人間味のあるものにすることです。」
Daphne Koller の幅広いキャリアは、人工知能分野の特徴である学術界と産業界の共生関係を示しています。
コラー氏は 1995 年からスタンフォード大学で機械学習の教授を務めています。 2012 年に、彼女はスタンフォード大学教授で AI ラボの責任者である Andrew Ng と教育テクノロジーのスタートアップ企業 Coursera を共同設立しました。現在、Coursera は年間売上高 26 億米ドルを誇る教育テクノロジーの巨人です。
コラー氏のこれまでで最も野心的な事業は、彼女の最新の会社かもしれない。彼女は 2018 年に機械学習を応用して創薬と開発を変革する会社、insitro を設立しました。設立からわずか 2 年で、Insitro は Andreessen Horowitz などから約 2 億 5,000 万ドルを調達し、最近では Bristol Myers Squibb との大規模な商業提携を発表しました。
Koller 氏は、AI 分野を始めたばかりの人々に次のアドバイスを与えました。「本当に重要で、真の社会的価値を持つ人工知能アプリケーションを選択してください。結局のところ、すべての AI アプリケーションがこのようなものではありません。そして、この分野を真に理解するために懸命に努力してください。私が 20 年間生物学を勉強してきたので、insitro を構築することができました。今、若い人たちに一つの分野を勧めるなら、エネルギーと環境でしょう。 」
21 世紀の AI の世界に、リー・フェイフェイほど顕著な貢献をした人物はほとんどいません。
彼女は 1976 年に北京で生まれ、四川省で育ち、16 歳のときに両親とともに米国ニュージャージー州に移住しました。プリンストン大学の若き教授として、Feifei Li は、2007 年に何百万ものラベル付き画像のデータベースである ImageNet プロジェクトを提案し、主導しました。 ImageNet が AI の開発軌道全体を変えたことは、業界の誰にとっても明らかです。
ImageNet の背後にある先見の明は、特定のアルゴリズムではなく、大規模なデータ セットが AI の可能性を解き放つ鍵となるということでした。 AI のゴッドファーザーであるジェフリー ヒントンと彼のチームが、2012 年の ImageNet コンペティションで ImageNet でトレーニングされたニューラル ネットワーク ベースのモデルを初めてデモンストレーションしたとき、現代の深層学習時代が誕生しました。
Li Feifei 氏は後にスタンフォード大学の終身教授となり、Google Cloud AI/ML の主任科学者を務め、スタンフォード大学 AI 研究所を率い、Twitter の取締役会に加わり、有名な非営利団体 AI4ALL を共同設立し、スタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）。
リーは数多くの指導的役割の中で、AI に対するより包括的で公平かつ人道的なアプローチを精力的に提唱してきました。
Li Feifei 氏は、AI における多様性がなぜそれほど重要であるかを次のように説明しています。「私たちのテクノロジーと人間の価値観は独立して存在するわけではありません。テクノロジーは、その設計、開発、応用の背後にある人間の価値観も表しています。」したがって、私たちが殺人ロボットのことを心配しているのであれば、本当に心配すべきはその技術の開発者なのです。私たちは、このテクノロジーの作成者に私たちの価値観と私たちに共通する人間性を代表してもらいたいと考えています。 」
Anna Patterson は、大手テクノロジー企業と新興企業の両方で、人工知能製品の開発と展開において優れた実績を持っています。
パターソン氏は 2004 年に長年経営幹部として Google に入社しました。彼女は Google のエンジニアリング担当副社長として、長年にわたり人工知能の取り組みを主導してきました。
2017 年に彼女は Google の AI ベンチャー キャピタル ファンド Gradient Ventures を設立し、現在は主に初期段階の AI スタートアップに投資しています。
パターソン氏は、Algorithmia、Labelbox、test.ai など、数多くの有望な AI スタートアップ企業の取締役も務めています。彼女は上場企業スクエアの取締役も務めています。
AI スタートアップに投資する前に、彼女はこう自問します。「彼らのビジョンや使命について考えたことがありますか?」
Daniela Rus は、世界有数のロボット工学専門家の 1 人です。彼女はマサチューセッツ工科大学 (MIT) の教授であり、MIT のコンピューター サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の初の女性所長です。
CSAIL は世界最大かつ最も権威のある AI 研究所の 1 つであり、そのため彼女は伝説的な一族の一員となっています。数十年にわたり、CSAIL (およびその前身の研究所) の元所長には、AI の伝説的人物であるマービン ミンスキー、JCR リックライダー、ロドニー ブルックスが含まれています。 。
Rus の先駆的な研究は、ネットワーク化された協働ロボット (連携して相互に通信できるロボット)、自己再構成ロボット (環境に適応するために構造を自動的に変更できるロボット)、およびソフト ロボット (剛体のないロボットの進歩）。
ラス氏は、人工知能に関するよくある誤解について語った。「人々は、AIは単なるツールであることを理解しなければなりません。他のツールと同様、本質的に良いも悪いもありません。それをどう扱うかを決めるのは完全に私たち次第です。」 AI を使えば非常に前向きなことができると信じていますが、それは避けられないようです。」
Shivon Zilis は、OpenAI、Neuralink、Tesla、Bloomberg Beta など、いくつかの最先端の AI 企業のリーダーシップ チームに所属してきました。
彼女は OpenAI の最年少取締役です。Neuralink (イーロン マスクが共同設立したブレイン コンピューター インターフェイス会社) では、CEO 室で優先度の高い戦略的取り組みを担当しています。
ジリスさんは、新しい技術開発に対する自身の姿勢について次のように語ります。「最近、『堀を築く』という概念が頻繁に登場することに驚いています。あなたが構築しているテクノロジーが全世界にとって有益であると考えるのであれば、できるだけ早くテクノロジー ツリーを拡張することに集中すべきではないでしょうか?なぜ速度を落としてリソースを分散させて、代わりに他の人の進歩を妨げるのでしょうか？ 」
AI 分野の代表的な 8 人の人物として、彼女たちは、女性が人工知能の分野で無視できない力として貢献していることを世界に知らしめました。
最近では、女性の力も目覚めつつあり、国内外の AI サミットやフォーラムで「女性トピックス」が設けられ、女性の開発者や研究者に注目するよう呼びかける動きが増えています。
科学研究では男性と女性が区別されず、性別の多様性はテクノロジーにおける偏見を排除するのにも役立ちます。 AI業界で働く男性の数はまだ女性よりも多いですが、この比率は最終的にはバランスがとれると信じています。
ソース：
https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/12/13/8-leading-women-in-the-field-of-ai/?sh=308181b5c97e