Democratizar a IA na África
Ele tem 32 anos de idade, foi nascido e criado no Senegal, onde estudou matemática e física. Obteve seu primeiro mestrado em Inteligência Artificial (IA) na França e passou um ano em Montreal, no Canadá, para buscar seu segundo mestrado antes de voltar à Paris para prosseguir com seu PhD. Há dois anos, se integrou ao Laboratório de Pesquisa em Inteligência Artificial do Facebook (FAIR), uma organização fundada em 2013, que desde então inaugurou laboratórios ao redor do mundo – em Nova Iorque, Menlo Park (Califórnia), Seattle, Paris, Montreal, etc. Esta é, em resumo, a história de Moustapha Cissé, ue nos fala sobre sua pesquisa, suas motivações e suas esperanças.
Moustapha Cissé, entrevistado por Katerina Markelova
Em quais projetos você está trabalhando no laboratório da FAIR em Paris?
TOs assuntos que eu mais acho interessantes são a equidade, a transparência e a confiabilidade da IA. Em 2017, um grupo de colegas e eu fomos os primeiros a desenvolver algoritimos (Houdini) que avaliam a força dos sistemas inteligentes, qualquer seja a mídia: áudio, vídeo ou outros.
A força dos algoritmos é essencial para a segurança dos produtos de IA. Imagine o que poderia acontecer se alguém com más intenções quisesse mudar o algoritmo que dirige o seu carro autônomo! Qualquer sistema de computador pode ser atacado pelo lado de fora – por invasão ou por alguma modificação maliciosa. Então, é essencial que asseguremos sua capacidade de resistir a estes ataques.
Outro trabalho que publiquei recentemente junto a um colega envolve equipar algoritmos inteligentes com a capacidade de tratar todos os seres humanos de maneira justa – o que significa que seus comportamentos não seriam diferentes caso você seja homem ou mulher, branco ou negro etc.
Em outras palavras, eu tento assegurar que os algoritmos sejam não apenas o mais confiáveis, mas também os mais relevantes de acordo com as necessidades e valores da sociedade que eles foram criados para servir.
Estudos demonstram que os sistemas de reconhecimento facial funcionam melhor com rostos europeus que com rostos africanos, por exemplo. O mesmo serve para sistemas de IA que identificam câncer de pele: eles oferecem melhores resultados para pacientes brancos que para pacientes negros. Da mesma maneira, descobriram que alguns sistemas funcionam melhor com homens que com mulheres. Portanto, há uma completa dimensão axiológica que vem sendo negligenciada durante o desenvolvimento destes sistemas. Eu estou trabalhando com outros colegas para integrar esta dimensão desde o começo da construção dos modelos de IA com os quais estamos trabalhando. Este é um aspecto muito importante do desenvolvimento de IA, se nós quisermos que ela ofereça os mesmos benefícios a todos.
Você disse uma vez que a comunidade de pesquisa em IA deveria parar de focar exclusivamente em "problemas de gente branca".
Eu chamo todos estes avanços tecnológicos que estão na realidade do Ocidente de "problemas de gente branca", a outro reino de imaginação, como carros autônomos, por exemplo. Na África e também em muitas partes da Ásia e da América do Sul, as pessoas têm outros problemas para lidar em seu dia a dia cujas soluções dependem de tecnologias muito menos sofisticadas, e que ainda não existem. Eu acredito que, como uma comunidade científica, poderíamos ter um impacto muito maior se nós olhássemos para as soluções dos problemas dessas pessoas.
Em termos concretos, como você acha que as vidas das pessoas podem ser melhoradas através da IA?
Quando você oferece às pessoas a oportunidade de acessar as informações que precisam para fazer conexões sociais, se integrar mais rapidamente a um ambiente, encontrar trabalho, etc., você melhora as vidas dessas pessoas. Se você utiliza a IA para diagnosticar doenças mais cedo e oferecer terapias, você também melhora suas vidas.
A IA já está mudando muitas indústrias, e eu gostaria de torná-la disponível para todos aqueles que precisam dela, – não apenas uma parte da população do mundo – para vencer os diversos desafios deste século. De minha parte, eu tento fazer com que as coisas se movam nesta direção. E eu continuo convencido de que a comunidade de pesquisa em IA está dando passos gigantes.
Como os menos favorecidos podem ganhar acesso a estes avanços tecnológicos?
Se esta tecnologia precisa ser acessível a todos, ela deve ser ensinada em todos os lugares. É através da educação que ela será posicionada nas mãos daqueles que necessitam. E eu garanto a você que se você der os meios, as pessoas encontrarão soluções para seus próprios problemas.
Durante os últimos três anos eu comecei, junto a um grupo de amigos, a ensinar IA em cursos de verão na África organizados pelo Data Science Africa, uma organização de compartilhamento de conhecimento sem fins lucrativos. Todo verão, durante uma semana ou duas, nós introduzimos diversas técnicas de IA para estudantes e professores que queiram conhecer esta disciplina científica.
No ano passado, nós lançamos a iniciativa Black in AI com outro grupo de amigos. Ela reuniu mais de 200 pesquisadores negros (sem contar os americanos) na 30ª edição da maior conferência científica de IA do mundo, a Neural Information Processing Systems (NIPS 2017). Em anos anteriores, nós não chegávamos a dez, de um total de mais de 5.000 participantes.
Então, em nosso nível modesto, estamos tentando democratizar a IA e o acesso a informações sobre a disciplina. Estou ciente de que não é suficiente e que uma ação ainda maior é necessária, mas permaneço otimista.
Estas iniciativas foram lançadas por você sozinho, ou elas são parte de seu trabalho na FAIR?
Estas são iniciativas que eu lancei em caráter pessoal com amigos, mas recebi o suporte financeiro e logístico do Facebook, que patrocinou a maior parte das participações de cerca de cinquenta jovens pesquisadores africanos na conferência que mencionei.