Африка – бъдещата суперсила в AI изследванията

Изследванията за приложението на изкуствения интелект в Африка са най-предизвикателни, интересни за учените и полезни за хората (снимка: CCO Public Domain)

Вторачени в дискусии за търговски войни, процесори и суперкомпютри, малцина се замислят за ролята на високите технологии в континент като Африка. Някои навярно дори си мислят, че там хората живеят по дърветата, но реалността е, че изследванията за приложението на изкуствения интелект (AI) тук са най-предизвикателни, интересни за учените и полезни за хората. Затова големите имена от областта на AI вече имат своите изследователски центрове в Африка и работят усилено.

Африканската общност за машинно обучение процъфтява през последните няколко години. През 2013 г. местна група от професионалисти и изследователи от индустрията стартира ежегодния семинар а Data Science Africa – място за споделяне на ресурси и идеи. Четири години по-късно друга група сформира организацията Deep Learning Indaba, която вече има подразделения в 27 от 54-те страни на континента. Университетски курсове и други образователни програми, посветени на преподаването на машинно обучение, се роят – в отговор на нарастващото търсене.

Големите авторитети са на линия. В края на 2013 г. IBM Research откри първия си африкански офис в Найроби. После отвори и офис в Йоханесбург, ЮАР. По-рано тази година Google откри нова лаборатория за изкуствен интелект в Акра, Гана, а през следващата година ICLR – голяма научно-изследователска конференция, ще бъде домакин на ежегодното си събитие по темата в Адис Абеба, Етиопия, отбелязва MIT Technology Review.

Тази тенденция е особено важна за региона, който в много отношения е бил откъснат от останалия свят. Редица академични и корпоративни изследователски лаборатории, които доминират в изследванията на AI, са съсредоточени в богати „острови на иновациите” като Силициевата долина и китайската Жонггуакун край Пекин. Този ограничен ртериториален обхват обуславя и обхвата на AI системите, които въпросните центрове създават.

Африка, от друга страна, би могла да предложи контекст, чрез който изкуственият интелект може да се върне към първоначалното си обещание: да създава технологии, които да отговарят на глобалните предизвикателства като глад, бедност и болести. „Мисля, че за всеки, който търси предизвикателства, това е мястото”, казва Черити Уейуа, ръководител на един от двата изследователски центъра на IBM в Африка.

Африкански модел на иновации

И офисите на IBM Research в Кения и Южна Африка, и лабораторията за AI на Google в Гана имат същата мисия като своите родителски организации: да се стремят към фундаментални и авангардни изследвания. Те се съсредоточават върху въпроси като увеличаване на достъпа до здравеопазване, приобщаващи финансови услуги, укрепване на дългосрочната продоволствена сигурност и рационализиране на правителствените дейности.

„Изследванията не могат да бъдат отделени от средата, в която се извършват”, казва Мустафа Сисе, директор на Google AI в Гана. „Да бъдем в среда, в която предизвикателствата са уникални по толкова много начини, ни дава възможност да изследваме проблеми, които може би други учени на други места не биха могли да проучат”.

Преди да създаде своята лаборатория за изкуствен интелект в Гана, например, Google започва да работи с фермери в селските райони на Танзания, за да разбере някои от проблемите, с които те се сблъскват при производството на храни. Изследователите научават, че болестите по хранителните култури могат значително да намалят добивите и в Африка земеделците трудно се справят с това.

Учените създават модел за машинно обучение, който може да диагностицира ранните етапи на заболяванията по растението маниока – много важна култура в региона. Моделът, който работи директно на телефоните на фермерите, без да има нужда от достъп до интернет, им помага да се намесят по-рано, за да опазят насажденията си.

Уейуа дава друг пример. През 2016 г. екипът на IBM Research в Йоханесбург установява, че процесът на докладване на данни за рака до правителството, който се използва за формиране на националните здравни политики, отнема четири години. Толкова е нужно, за да стигне информацията от поставянето на диагнозата в болницата до базите с информация на правителството. Подобно закъснение означава неадекватно реагиране на тенденциите в заболеваемостта. То, оказва се, се дължи на неструктурирания характер на докладите за болничната патология.

Експертите четат всеки случай и го класифицират в една от 42-те групи рак, но текстът на свободната форма на докладите прави този процес бавен, тромав, много времеемък. Изследователите разработват модел за машинно обучение, който да може да маркира докладите автоматично. В рамките на две години е създадена успешна прототипна система и сега учените се опитват да я направят мащабируема, така че да може да бъде полезна на практика.

„Но технологията е само половината от уравнението”, казва Уейуа. „Другата половина е да сме способни да разберем проблемите, които виждаме, и да можем да ги дефинираме обективно по начин, който науката и инженерството могат да решат”.

След като подобен изследователски проект стане готов за реалния свят, идва на ред още едно предизвикателство: системата да бъде възприета от евентуалните си потребители. „Взаимоотношенията са наистина важни за промяната”, казва Уейуа. Лесно е да се събират данни и да се проектира перфектна система във вакуум, но това е безсмислено, ако никой не иска да я използва.

„Важни са взаимоотношенията, които непрекъснато изграждате с течение на времето, които ви помагат да разберете защо това, което се опитвате да приложите, не работи наистина”, добавя тя.

Да се отговори на реалните нужди на потребителите спомага за фундаменталния напредък в технологичните възможности. Google AI в Гана в момента работи за подобряване на разбирането на естествения език, например, с амбицията да обхване всичките около 2000 говорими езика в Африка. „Това е езиково най-пъстрата част на Земята”, казва Мустафа Сисе. „Има много какво да се научи и да се изследва”.

Следващото поколение

И Сисе, и Уейуа имат сходна кариерна траектория. Те напускат Африка, за да завършат висше образование, преди да се върнат, надявайки се да приложат уменията си по начини, които биха имали голямо въздействие. Сега и двамата влагат всичките си сили в развитието на повече местни образователни възможности за младите хора, които се интересуват от изкуствен интелект.

Сисе е основал и ръководи африканска магистърска програма по машинно обучение. Това е едногодишна интензивна програма, която довежда в Африка някои от най-добрите изследователи от областта на AI. Лабораторията на Уейуа пък взема на работа амбициозни студенти с добър успех, които да работят наред с персонала на пълно работно време – и им плаща, за да завършат онлайн магистърска програма по компютърни науки, предлагана от Georgia Tech University.

„Основният ресурс за изследванията са талантливите хора и в Африка ще намерите повече таланти, отколкото където и да е другаде”, казва Сисе. „Енергията за технологиите тук е просто невероятна. Въпросът е как да дадете на тези млади хора уменията, които им трябват, за да сбъднат трансформацията на континента и да изградят своето собствено бъдеще”.

Когато преподава на студентите си в магистърската програма, Сисе им казва, че след пет години те ще ръководят областта – и ще се завърнат, за да преподават на свой ред. И е напълно убеден в това. „Бъдещето на изследванията за машинно обучение е в Африка”, казва той.