Rendendoci conto che gli scienziati sono i veri supereroi

Gli scienziati sono i veri supereroi.

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Incontra Edgar Duéñez-Guzmán, un ingegnere di ricerca nel nostro team di Ricerca Multi-Agenti che si basa sulla conoscenza della teoria dei giochi, dell’informatica e dell’evoluzione sociale per far sì che gli agenti di intelligenza artificiale lavorino meglio insieme.

Cosa ti ha portato a lavorare nell’informatica?

Ho voluto salvare il mondo fin da quando ne ho memoria. Ecco perché ho voluto essere uno scienziato. Mentre amavo le storie dei supereroi, mi sono reso conto che gli scienziati sono i veri supereroi. Sono loro che ci danno acqua pulita, medicine e una comprensione del nostro posto nell’universo. Da bambino amavo i computer e amavo la scienza. Crescendo in Messico, però, non mi sembrava fattibile studiare informatica. Così, ho deciso di studiare matematica, considerandola come una solida base per l’informatica e alla fine ho realizzato la mia tesi universitaria sulla teoria dei giochi.

• Avanzare nella conservazione con il riconoscimento facciale basato su intelligenza artificiale delle tartarughe
• Dal controllo dei motori all’intelligenza incarnata
• In conversazione con l’IA costruire modelli di linguaggio migliori

Come hanno influito i tuoi studi sulla tua carriera?

Come parte del mio dottorato in informatica, ho creato simulazioni biologiche e alla fine mi sono innamorato della biologia. Comprendere l’evoluzione e come ha plasmato la Terra è stato entusiasmante. La metà della mia tesi era dedicata a queste simulazioni biologiche e ho proseguito lavorando in ambito accademico studiando l’evoluzione dei fenomeni sociali, come la cooperazione e l’altruismo.

Da lì ho iniziato a lavorare nella ricerca presso Google, dove ho imparato a gestire enormi quantità di calcolo. Anni dopo, ho messo insieme tutti e tre i pezzi: teoria dei giochi, evoluzione dei comportamenti sociali e calcolo su larga scala. Ora uso questi elementi per creare agenti artificialmente intelligenti in grado di imparare a cooperare tra loro e con noi.

Cosa ti ha spinto a candidarti a DeepMind rispetto ad altre aziende?

Era metà degli anni 2010. Da oltre un decennio seguivo l’intelligenza artificiale e conoscevo DeepMind e alcuni dei loro successi. Poi Google l’ha acquisita e sono rimasto molto entusiasta. Volevo farne parte, ma vivevo in California e DeepMind stava assumendo solo a Londra. Quindi, ho continuato a seguire i progressi. Appena è stato aperto un ufficio in California, sono stato il primo in fila. Ho avuto la fortuna di essere assunto nel primo gruppo. Alla fine, mi sono trasferito a Londra per dedicarmi alla ricerca a tempo pieno.

Cosa ti ha sorpreso di più nel lavorare a DeepMind?

Quanto talento e cordialità ci siano. Ogni persona con cui ho parlato ha anche un lato emozionante al di fuori del lavoro. Musicisti professionisti, artisti, ciclisti super in forma, persone che sono apparse in film di Hollywood, vincitori di olimpiadi di matematica: abbiamo di tutto! E siamo tutti aperti e impegnati a rendere il mondo un posto migliore.

In che modo il tuo lavoro aiuta DeepMind a avere un impatto positivo?

‍ Al centro della mia ricerca c’è la creazione di agenti intelligenti che comprendano la cooperazione. La cooperazione è la chiave del nostro successo come specie. Possiamo accedere alle informazioni del mondo e connetterci con amici e familiari dall’altra parte del mondo grazie alla cooperazione. Il nostro fallimento nel affrontare gli effetti catastrofici dei cambiamenti climatici è un fallimento della cooperazione, come abbiamo visto durante la COP26.

Qual è la cosa migliore del tuo lavoro?

La flessibilità nel perseguire le idee che ritengo più importanti. Ad esempio, mi piacerebbe contribuire a utilizzare la nostra tecnologia per una migliore comprensione dei problemi sociali, come la discriminazione. Ho presentato questa idea a un gruppo di ricercatori esperti in psicologia, etica, equità, neuroscienze e apprendimento automatico, e ho creato un programma di ricerca per studiare come la discriminazione possa originarsi dagli stereotipi.

Come descriveresti la cultura di DeepMind?

DeepMind è uno di quei luoghi in cui libertà e potenziale vanno di pari passo. Abbiamo l’opportunità di perseguire idee che riteniamo importanti e c’è una cultura di libero dibattito. Non è raro contagiare gli altri con le proprie idee e formare un team per realizzarle.

Fai parte di qualche gruppo a DeepMind? O altre attività?

Amo partecipare a attività extrascolastiche. Sono un facilitatore di workshop di alleanza a DeepMind, dove cerchiamo di dare potere ai partecipanti per agire per un cambiamento positivo e promuovere l’alleanza in altri, contribuendo a un ambiente di lavoro inclusivo ed equo. Amo anche rendere la ricerca più accessibile e parlare con gli studenti in visita. Ho creato tutorial educativi pubblicamente disponibili per spiegare concetti di intelligenza artificiale ai ragazzi, che sono stati utilizzati in scuole estive in tutto il mondo.

Come può l’intelligenza artificiale massimizzare il suo impatto positivo?

Per avere il massimo impatto positivo, è semplicemente necessario che i benefici siano condivisi ampiamente, anziché essere mantenuti da un numero esiguo di persone. Dovremmo progettare sistemi che diano potere alle persone e che democratizzino l’accesso alla tecnologia.

Ad esempio, quando ho lavorato su WaveNet, la nuova voce dell’Assistente Google, ho pensato che fosse fantastico lavorare su una tecnologia che ora viene utilizzata da miliardi di persone, in Google Search o Maps. È bello, ma poi abbiamo fatto qualcosa di ancora meglio. Abbiamo iniziato a utilizzare questa tecnologia per restituire la voce alle persone con disturbi degenerativi, come la SLA. Ci sono sempre opportunità per fare del bene, dobbiamo solo coglierle.

Quali sono le sfide più grandi che l’intelligenza artificiale affronta?

Ci sono sfide sia pratiche che sociali. Sul lato pratico, stiamo cercando di rendere i nostri algoritmi più robusti e adattabili. Come esseri viventi, diamo per scontata la robustezza e l’adattabilità. Cambiare leggermente l’arrangiamento dei mobili non ci fa dimenticare a cosa serve un frigorifero. I sistemi artificiali faticano molto con questo. Ci sono alcune piste promettenti, ma abbiamo ancora molta strada da fare.

Sul lato sociale, dobbiamo decidere collettivamente che tipo di intelligenza artificiale vogliamo creare. Dobbiamo assicurarci che tutto ciò che viene creato sia sicuro e vantaggioso. Ma questo è particolarmente difficile da realizzare quando non abbiamo una definizione perfetta di cosa significhi.

Quali progetti di DeepMind trovi più ispiranti?

‍ Al momento sto ancora godendo dei vantaggi di AlphaFold, il nostro algoritmo di piegatura delle proteine. Ho una formazione in biologia e comprendo quanto promettente possa essere la previsione della struttura delle proteine per le applicazioni biomediche. E sono particolarmente orgoglioso di come DeepMind abbia reso disponibile la struttura proteica di tutte le proteine conosciute nel corpo umano nei dataset globali, e ora abbia reso disponibili quasi tutte le proteine catalogate note alla scienza.

Qualche consiglio per gli aspiranti DeepMinders?

Sii giocoso, sii flessibile. Non avrei potuto ottimizzare per una carriera che mi portasse a DeepMind (non c’era nemmeno un DeepMind a cui ottimizzare!) Ma ciò che potevo fare era permettermi sempre di sognare il potenziale della tecnologia, di creare macchine intelligenti e di migliorare il mondo con esse.

La programmazione è eccitante di per sé, ma per me è sempre stata più un mezzo per raggiungere un fine. Questo è ciò che mi ha permesso di rimanere aggiornato mentre le tecnologie venivano e andavano. Non ero legato agli strumenti, ero concentrato sulla missione. Non concentrarti sul “cosa”, ma sul “perché” e il “come” si manifesterà da sé.

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