Der Informatiker Yang Liu gewinnt den NSF CAREER Award

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Yang Liu, Assistenzprofessor für Informatik an der Baskin School of Engineering, gewann einen renommierten NSF CAREER Award für seine Studie über menschenzentriertes maschinelles Lernen.

Yang Liu, Assistenzprofessor für Informatik und Ingenieurwesen an der University of California, Santa Cruz, hat einen Faculty Early Career Development (CAREER) Award der National Science Foundation (NSF) gewonnen, um seine Studie über menschenzentriertes maschinelles Lernen zu finanzieren. 

Modelle des maschinellen Lernens, Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die sich durch Daten und Erfahrung verbessern, werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, die schwerwiegende Auswirkungen auf das Leben der Menschen haben, wie z. B. die Überprüfung von Kreditanträgen bei Finanzdienstleistungen oder Medicare-Anwendungen im Gesundheitswesen.

Lius Forschungsprojekt wird sich mit Fragen der Robustheit, Fairness und der Dynamik, die sich in diesem Bereich ergeben, aus einer datenzentrierten Perspektive befassen. Sein Team wird untersuchen, wie Algorithmen voreingenommen werden können, indem sie vorhandene Vorurteile in den Datensätzen replizieren, die die Modelle trainieren, aber noch wichtiger, sie werden Modelle erstellen, um das Verhalten von Menschen bei der Interaktion mit maschinellen Lernalgorithmen zu verstehen und vorherzusagen, und die dadurch erzeugten Daten berücksichtigen Interaktion.

„Ein Teil der vorgeschlagenen Forschung wird sich darauf konzentrieren, die Möglichkeiten zur Identifizierung und Minderung der natürlichen Verzerrung und des Rauschens, die in Daten von Menschen vorhanden sind, zu verstehen“, sagte Liu. „Aber wenn wir noch einen Schritt weiter schauen, geht es nicht nur um maschinelles Lernen und wie es mit den Daten arbeitet, die Sie bereits haben, sondern auch um die Daten, die es in Zukunft generieren wird – ich denke, das ist der fehlende Teil in den meisten laufenden Diskussionen. Mir sind die Daten wichtig, die generiert werden, nachdem ein maschinelles Lernmodell und eine Datenerfassungspipeline bereitgestellt wurden, also ist dies eine der Hauptfragen dieses Vorschlags.“ 

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Liu und sein Team werden auch NSF-Mittel verwenden, um Human-Subjekt-Studien durchzuführen, um zu verstehen, wie Menschen auf verschiedene maschinelle Lernmodelle in einer Vielzahl von Anwendungen reagieren, von Finanzdienstleistungen über Empfehlungssysteme bis hin zu möglicherweise Schulzulassungen. Sie werden diese Experimente verwenden, um theoretische Rahmen und Rechenlösungen zu erstellen, um sicherzustellen, dass Modelle für maschinelles Lernen so konzipiert und eingesetzt werden, dass sie Menschen ohne Vorurteile dienen.

„Maschinelles Lernen wird kein einmaliges oder statisches Problem mehr sein“, sagte Liu. „Modellgenauigkeit ist wichtig, aber es wird zur Sitte für langfristiges Wohlbefinden werden. Was sind die Verhaltensweisen, welche Dynamik wird das Modell bei den Menschen hervorrufen? Darauf werde ich mich wirklich konzentrieren.“ 

Darüber hinaus möchte Liu sicherstellen, dass maschinelle Lernmodelle den Menschen Möglichkeiten zur Verbesserung bieten. 

Einige Modelle des maschinellen Lernens liefern Ergebnisse, ohne eine Erklärung anzubieten, und selbst wenn sie Erklärungen anbieten, fehlen ihnen oft konstruktive Vorschläge für den Benutzer. Beispielsweise könnte ein konstruktiver Vorschlag im Zusammenhang mit Finanzdienstleistungen so aussehen, als würde er einem Kunden, der derzeit nicht für einen Kredit in Frage kommt, eine Möglichkeit bieten, sein Finanzprofil zu verbessern, um in Zukunft genehmigt zu werden. Liu hofft, dass der Aufbau dieses Transparenzniveaus das Vertrauen der Menschen in die Technologie des maschinellen Lernens stärken und ihr eine breitere Akzeptanz ermöglichen könnte.

„Diese Arbeit betont, wie wichtig es ist, die tatsächlichen Erfahrungen von Menschen bei der Interaktion mit maschineller Lerntechnologie in den Mittelpunkt zu stellen, da diese Technologie tiefgreifende Auswirkungen auf ihre Möglichkeiten und ihr Wohlbefinden haben kann“, sagte Alexander Wolf, Dekan der Baskin School of Engineering. „Lius ethikzentrierter Ansatz stimmt mit der Mission unserer Schule überein, sicherzustellen, dass das, was wir erschaffen, einen positiven Einfluss auf unsere Gesellschaft hat.“

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