Devi Parikh, bývalá senior ředitelka generativní AI ve společnosti Meta a spoluzakladatelka startupu v oblasti AI, se podělila o své zkušenosti a poznatky z oblasti umělé inteligence.
Má doktorát, ale tvrdí, že to není nutností pro práci v této oblasti. Uvedla, že schopnost dovést myšlenky do konce je klíčová pro její úspěch v průmyslu.
Tento článek je založen na rozhovoru s 41letou Devi Parikh, která žije v San Franciscu. Text byl upraven pro stručnost a přehlednost.
Počátky zájmu o umělou inteligenci
Moje vášeň pro umělou inteligenci začala na začátku 2000. let, kdy jsem studovala elektrotechniku a počítačové inženýrství na vysoké škole. Byla jsem vystavena typu strojového učení zvanému rozpoznávání vzorů.
V roce 2009 jsem dokončila doktorát v oblasti počítačového vidění na Carnegie Mellon, ještě dlouho před současným vzrušením kolem LLM a generativní AI. Naším cílem bylo učinit stroje inteligentnějšími.
Poté jsem se přesunula do výzkumu a výuky a v roce 2016 jsem strávila rok jako výzkumný pracovník ve Facebook AI Research (FAIR). Následně jsem trávila jara a léta ve FAIR v Menlo Park v Kalifornii a na podzim jsem učila počítačové vidění na Georgia Tech.
S časem jsem si výkon Meta začala více užívat než svou profesuru a v roce 2021 jsem přešla na plný úvazek, až jsem se nakonec stala senior ředitelkou GenAI. V roce 2024 jsem opustila Meta, abych založila AI společnost s názvem Yutori, spolu se svým manželem a naším přítelem.
Poučení z více než 15 let v oblasti AI
1) Nepředpokládejte, že potřebujete doktorát pro práci ve špičkové AI
Professorské a výzkumné pozice v AI často vyžadují doktorát, ale existují i jiné špičkové pozice v této oblasti. Existují dobré důvody, proč získat doktorát, například pokud chcete pracovat v akademické sféře nebo prozkoumat určité koncepty. Pokud však vaším konečným cílem je zajímavá práce v AI a pochopit, jak to funguje, můžete strávit těch pět až šest let v startupu nebo ve velkých laboratořích.
Také můžete zkusit své vlastní projekty, využívat open-source kód a online komunity, abyste si vyzkoušeli praktické dovednosti. Pokud budete usilovně pracovat na čemkoli, co děláte, vyniknete a zároveň se naučíte řadu dovedností.
Myslím, že vnímání nutnosti doktorátu v této branži se v poslední době změnilo. V Yutori se na to při přijímání zaměstnanců moc nehledí; snažíme se vybudovat AI agenty, kteří mohou lidem pomáhat s digitálními úkoly, jako je hledání bytů nebo nákup sluchátek.
Soustředíme se na lidi s relevantními zkušenostmi, například s trénováním modelů, a také na to, jak kandidáti obstojí v technických pohovorech, které zahrnují programovací problémy a otázky návrhu systémů.
2) Mějte flexibilní profesionální identitu
V letech 2011 až 2013 přišla „vlna hlubokého učení“, kdy si komunity AI začaly uvědomovat efektivitu hlubokých neuronových sítí. Někteří kolegové výzkumníci připevnili svou identitu k nástrojům, se kterými pracovali, a váhali s přechodem k hlubokým modelům, přestože bylo jasné, že fungují mnohem lépe pro problémy, které jsme řešili.
Obor se rychle vyvíjí, a pokud evidence ukáže, že nové nástroje fungují lépe, nedržte se své minulosti. Držení se profesní identity, jako například považování se za akademika, může být také nevhodné.
Taktéž jsem se naučila nevázat se na výzkumné oblasti. Pracovala jsem na počítačovém vidění během svého doktorského studia, poté na multimodálních problémech a později na generativních modelech pro obrázky a videa. V té době jsem netušila, že přichází ChatGPT a generativní AI se stane prioritou v technologickém sektoru. Kdybych se držela své identity jako výzkumnice počítačového vidění a neprozkoumávala tyto jiné oblasti, přišla bych o příležitosti.
3) Sledujte své pravé zájmy, ne to, co si myslíte, že byste měli dělat
Na papíře byla má práce v Meta úžasná. Pravděpodobně byste ji neopustili, abyste založili firmu, pokud byste se strategicky orientovali na posun vpřed ve své kariéře a znali úspěšnost startupů. Může být těžké zjistit, zda je příležitost strategicky správný krok, ale já snadno věnuji čas a energii věcem, o kterých myslím, že budou zábavné, a tím produkuji kvalitnější práci, která je uznávána.
4) Dovádějte myšlenky do konce
Schopnost dovést věci do konce — na 100 %, ne 95 % — může být jedinou nejdůležitější věcí, která mi pomohla vyniknout a dosáhnout toho, co mám. Například během pandemie COVID-19 jsem zahájila sérii na YouTube nazvanou „Humans of AI“, kde jsem rozhovorovala přibližně 20 výzkumníků AI ve své síti o jejich každodenních návycích, silných a slabých stránkách.
Myslela jsem si, že ukázání lidské stránky výzkumníků AI, které jsme obdivovali, ukáže lidem v komunitě, že mohou mít podobný dopad. Lidem se to líbilo a mě to udělalo viditelnější. Potkala jsem lidi na konferencích, kteří o mé práci nemuseli vědět, ale viděli sérii.
Mnoho lidí je nadšených ze svých projektů pouze na 20 nebo 30 % cesty, poté jejich zájem opadne a zůstane po nich spousta nedokončených projektů. Pokud jste něco nedovršili do konce, nemůže to mít dopad nebo vás dovést k dalším projektům. Jestliže existuje něco, co byste chtěli dělat, jděte do toho, místo abyste se příliš analyzovali a nezapojili se do pokroku.
Máte příběh o budování kariéry v oblasti AI? Kontaktujte tohoto reportéra na adrese [email protected].
