Автор Маяла Джарвіс | MIT Laboratory з питань інформації та систем прийняття рішень | MIT News
На тлі переваг, які пропонують алгоритмічні рішення щодо прийняття рішень та штучного інтелекту-включаючи революцію в швидкості, ефективності та прогнозованих можливостей у величезному діапазоні сфер-Маніш Рагхаван працює над зменшенням пов'язаних ризиків, а також шукати можливості застосувати технології, щоб допомогти в попередньому існуючому соціальні проблеми.
“Я в кінцевому підсумку хочу, щоб мої дослідження підштовхували до кращих рішень до давніх суспільних проблем”,-каже Рагхаван, професор з розвитку кар'єри Дрю Х'юстон, який є спільним викладачем між школою управління MIT Sloan та MIT Schwarzman College of Computing в Департамент електротехніки та інформатики, а також головний слідчий лабораторії з питань інформації та систем прийняття рішень (LIDS).
Хороший приклад наміру Рагхавана можна знайти в його дослідженні використання AI при наймі.
Рагхаван каже: “Важко стверджувати, що практики найму історично були особливо хорошими або вартими збереженням, а інструменти, які навчаються з історичних даних, успадковують усі упередження та помилки, які люди робили в минулому”.
Тут, однак, Рагхаван наводить потенційну можливість.
“Завжди важко було виміряти дискримінацію”,-каже він, додавши: “Системи, орієнтовані на AI, іноді простіше спостерігати і вимірювати, ніж люди, і одна мета моєї роботи-зрозуміти, як ми можемо використовувати цю покращену видимість для придушення Нові способи розібратися, коли системи поводиться погано ».
Виростаючи в районі затоки Сан -Франциско з батьками, які обидва мають ступінь інформатики, Рагхаван каже, що спочатку хотів бути лікарем. Незадовго до початку коледжу, його любов до математики та обчислення закликала його слідувати за своїм сімейним прикладом до інформатики. Провівши літо як бакалавр, проводячи дослідження в університеті Корнелла з Джоном Клейнбергом, професором інформатики та інформатики, він вирішив, що хоче заробити там докторську ступінь, написавши свою дисертацію на “суспільні наслідки прийняття рішень алгоритмічних рішень”.
Рагхаван виграв нагороди за свою роботу, включаючи премію Національного наукового фонду науково -дослідних стипендій, науково -дослідна стипендія Microsoft та нагорода кафедри дисертації кафедри інформатики університету Корнелла.
У 2022 році він приєднався до факультету MIT.
Можливо, слухаючи його ранній інтерес до медицини, Рагхаван провів дослідження щодо того, чи визначення високоточного алгоритмічного скринінгового інструменту, що використовується у триаді пацієнтів з шлунково-кишковою кровотечею, відомим як показник Глазго-Братфорда (GBS), вдосконалюються за допомогою допоміжного експерта Поради лікаря.
“ГБС приблизно такий же хороший, як і люди, але це не означає, що не існує індивідуальних пацієнтів або невеликих груп пацієнтів, де ГБС помиляються, і лікарі, ймовірно, мають рацію”, – говорить він. “Ми сподіваємось, що ми можемо визначити цих пацієнтів достроково, щоб відгуки лікарів там були особливо цінними”.
Raghavan також працював над тим, як онлайн -платформи впливають на своїх користувачів, враховуючи, як алгоритми соціальних медіа спостерігають за вмістом, який вибирає користувач, а потім показує їм більше такого ж вмісту. Складність, каже Рагхаван, полягає в тому, що користувачі можуть вибирати те, що вони бачать так само, як вони можуть захопити сумку картопляних чіпсів, які, звичайно, смачні, але не всі такі поживні. Досвід може бути задоволений в даний момент, але він може залишити користувача відчувати себе трохи хворим.
Рагхаван та його колеги розробили модель того, як користувач із суперечливими бажаннями-для негайного задоволення та бажання довгострокового задоволення-взаємодіє з платформою. Модель демонструє, як дизайн платформи можна змінити, щоб заохотити більш корисний досвід. Модель виграла зразкову нагороду з прикладеною модельною доріжкою на Конференції з питань економіки та обчислень Асоціації обчислювальних машин 2022 року.
“Довгострокове задоволення є в кінцевому підсумку важливим, навіть якщо все, що вас хвилює,-це інтереси компанії”,-говорить Рагхаван. «Якщо ми можемо почати формувати докази того, що користувачі та корпоративні інтереси більш узгоджені, я сподіваюсь, що ми можемо наполягати на здоровіших платформах, не потребуючи вирішення конфлікту інтересів між користувачами та платформами. Звичайно, це ідеалістично. Але моє відчуття полягає в тому, що достатньо людей у цих компаніях вважає, що є місце, щоб зробити всіх щасливішими, і їм просто не вистачає концептуальних та технічних інструментів, щоб це відбулося ».
Щодо його процесу розробки ідей щодо таких інструментів та понять, як найкраще застосувати обчислювальні методи, Рагхаван каже, що його найкращі ідеї приходять до нього, коли він на деякий час думає про проблему і продовжується. Він радив би своїм учням, за його словами, слідувати за його прикладом відкладання дуже складної проблеми на день, а потім повернутися до нього.
“На наступний день все часто краще”, – каже він.
Коли він не спантеличує проблему чи викладання, Рагаван часто можна знайти на свіжому повітрі на футбольному полі, як тренер Гарвардського чоловічого футбольного клубу, посаду, яку він плекає.
“Я не можу зволікати, якщо я знаю, що мені доведеться провести вечір на полі, і це дає мені щось з нетерпінням чекати наприкінці дня”, – говорить він. “Я намагаюся мати речі в своєму графіку, які здаються принаймні настільки ж важливими для мене, як робота, щоб поставити ці виклики та невдачі в контекст”.
Як Рагхаван вважає, як застосовувати обчислювальні технології, щоб найкраще служити нашому світі, він каже, що він знаходить найбільш захоплюючу річ, що відбувається на його сфері, – це думка, що AI відкриє нові уявлення про “люди та людське суспільство”.
«Я сподіваюся, – каже він, – що ми можемо використовувати його, щоб краще зрозуміти себе».
–
Передруковано з дозволу MIT News
***
Чи знайомства коли -небудь відчувають себе складними, незручними чи розчаровуючими?
Перетворіть своє знайомство в вау! з нашими новими заняттями та живим коучингом.
Клацніть тут, щоб отримати додаткову інформацію або купувати за допомогою спеціальних ціноутворень!
***
На заміні? Слідкуйте за нами, щоб отримати більше чудових знайомств та змісту стосунків.
–
Кредитна фотографія: Unsplash
