Angela Fan, investigadora de inteligencia artificial (IA) en Facebook, es consciente de que la mayoría de las personas realmente no entienden qué es la IA, y mucho menos qué hace en el trabajo todos los días. A pesar de las frustraciones que vienen con esta realidad, Fan está muy contenta con el campo que eligió.
"Es muy emocionante trabajar en problemas de investigación que tienen estas increíbles aplicaciones potenciales", dice ella.
Cuando Fan ingresó a la universidad, no tenía idea de que terminaría en IA. Primero, pensó que sería doctora o enfermera. Luego, intrigada por la salud pública y la epidemiología, eligió la estadística como su especialidad. Rápidamente se dio cuenta de que aprender a codificar la ayudaría a "manipular y analizar datos de manera más eficiente", por lo que también se sumergió en la informática. Este camino la llevó a una pasantía en ciencia de datos, que le encantó. Entonces, solicitó ser científica de datos en Facebook y obtuvo el papel.
Poco después de unirse a Facebook, se enteró de su equipo de investigación de IA. Emocionada por el trabajo que estaban haciendo, solicitó la transferencia.
"No tenía mucha confianza en mi solicitud, pero pensé que debería intentarlo de todos modos", comparte. "Estoy tan contento de haberlo hecho".
Para aprender más sobre la experiencia de Fan y la IA, sigue leyendo.
¿Cómo es transferir equipos?
En Facebook, se alienta a las personas a trabajar en diferentes equipos. En realidad, la razón principal por la que quería unirme a Facebook fue el proceso del "campo de entrenamiento": muchas personas son contratadas para un rol general y pueden hablar con diferentes equipos y probar varias tareas pequeñas antes de decidir a qué grupo unirse a tiempo completo.
En lo que respecta a la transferencia de equipos, después de trabajar en su equipo durante un año, los empleados pueden "piratear un mes" en otro equipo para ver cómo es y para ver si sería divertido unirse, por lo que el proceso es bastante suave.
Mi consejo para cualquiera que quiera hacer una transferencia interna sería: Es un gran privilegio poder seleccionar su equipo. Maximice realmente la oportunidad no solo hablando con los gerentes del equipo, sino también conociendo a las otras personas y preguntándoles sobre su trabajo, la dinámica del equipo y las oportunidades de proyectos disponibles. Considere lo que le gustaría aprender y si los objetivos del equipo se alinean con las áreas en las que le gustaría trabajar.
En tus palabras, ¿qué es la inteligencia artificial?
La IA es el campo científico de tratar de enseñar a las computadoras a pensar y tomar decisiones como los humanos. Algunos ejemplos en Facebook son la traducción automática de idiomas, agregar efectos interactivos a las fotos, clasificar las publicaciones en su feed y bloquear el contenido ofensivo.
Un mito sobre la IA es que es autosuficiente y puede ejecutarse por sí solo. Eso no es cierto: la IA de hoy es tan inteligente como un gato o un perro. Esto no es para disminuir los avances hasta ahora, pero todavía tenemos un largo camino por recorrer. También existe la idea errónea de que está listo para reemplazar los trabajos humanos. Pero, en general, la IA complementa a las personas y su trabajo. Por ejemplo, la IA podría ayudar a los médicos a detectar células cancerosas en las imágenes médicas más rápidamente, dejándoles más tiempo para ayudarlo con el plan de tratamiento y la recuperación.
¿Cómo es un día de trabajo típico para usted?
Por la mañana, a menudo asisto a una charla de investigación o "reunión de lectura", donde diferentes personas presentan el trabajo que han estado haciendo o leyendo. Después, respondo a correos electrónicos, leo un artículo científico y reviso mis "experimentos", diferentes ideas para algoritmos, para ver cuán exitosos son.
Después de almorzar con mi equipo, estoy codificando y preparando más experimentos. Dedico los jueves por la tarde a reunirme con pasantes, supervisar proyectos que aconsejo y asistir a mis propias reuniones de proyectos donde discutimos los resultados en curso y compartimos ideas sobre lo que podríamos querer probar a continuación. Me gusta dejar mucho tiempo para estas sesiones de lluvia de ideas porque nunca se sabe lo que podría pensar si sigue discutiendo.
¿Algún proyecto específico en el que esté trabajando en este momento que lo entusiasme?
En general, trabajo en la generación de texto, que se centra en cómo podemos mejorar los modelos que escriben texto. Un uso de esto es la traducción. Por ejemplo, el modelo leerá una oración en francés y, mientras lee las palabras en francés, escribirá la traducción al inglés correspondiente.
Un proyecto en el que estoy trabajando ahora es utilizar los algoritmos que potencian los modelos de traducción y aplicarlos a tareas creativas, como escribir historias cortas. El objetivo es crear modelos que puedan tener una premisa (por ejemplo, una historia sobre un superhéroe) y escribir uno o dos párrafos al respecto. Es un problema de investigación muy interesante porque la mayoría de las tareas de generación de texto se centran en oraciones, no en párrafos. ¡Crear algoritmos que puedan escribir varias oraciones que realmente tengan sentido juntos es un desafío!
