Сара А. Метвалли о развитии перспективной новой технологии, влиянии больших языковых моделей на её работу и многом другом.
В серии интервью «Автор в центре внимания» редакторы TDS беседуют с членами нашего сообщества об их карьере в науке о данных и искусственном интеллекте, их творчестве и источниках вдохновения. Сегодня мы рады поделиться беседой с Сарой А. Метвалли.
Сара — исследователь в области квантовых вычислений в Quantum Software Lab, изучающая пересечение машинного обучения и квантовых систем, а также разработку программного обеспечения для квантовых компьютеров. Она пишет о квантовых технологиях, сосредоточиваясь на ясности, реальности и разграничении шумихи от действительно работающих решений. Сара также любит спорт, чтение, писательство и путешествия. Она жила в Египте, Японии, США и теперь в Шотландии.
Пять лет спустя: от PhD к исследованиям в области квантовых вычислений
Когда мы последний раз говорили с вами пять лет назад — в нашем самом первом интервью этой серии! — вы были на ранней стадии обучения в аспирантуре в Японии. Чем вы занимались все это время?
Кажется, вечность прошла с момента последнего интервью! Я начала писать для TDS в 2019 году. Готовилась поступать в аспирантуру, поступила в 2020 году и завершила её в 2024 году. Должна признать, что писание для TDS помогло мне пережить изоляцию жизни аспиранта во время COVID.
Я переехала в США в середине 2024 года, сразу после защиты диссертации, и работала в течение шести месяцев координатором по просветительской деятельности, прежде чем вернуться в академическую сферу на постдокторское стажировку продолжительностью в год. Наконец, я переехала в Шотландию в октябре прошлого года.
Влияние больших языковых моделей на работу и жизнь
За пять лет, прошедших с тех пор, мы стали свидетелями появления больших языковых моделей и агентов, среди других инноваций. Как развитие легкодоступных инструментов искусственного интеллекта повлияло на вашу работу — и на жизнь в целом?
Рост популярности больших языковых моделей изменил мир, и это не только коснулось моей жизни. Как человека, в основном работающего в академической сфере, я всегда читала статьи и беседовала с исследователями, работавшими над этими технологиями. Я работала с ними и обсуждала их идеи. Я всегда нахожу интересным, как исследования развиваются вне исследовательских лабораторий — как исследователи не знают, как будет использоваться технология, как только все получат к ней доступ.
Внезапный взрывной рост популярности генеративного искусственного интеллекта сделал меня более осведомлённой о важности делиться исследованиями по мере их развития, а не только когда они достигают зрелости.
Я действительно верю, что большие языковые модели можно использовать, чтобы облегчить жизнь многим людям, но их можно неправильно использовать для причинения вреда. Нахождение баланса на личном уровне, на профессиональном уровне и на уровне сообщества — это вызов, с которым сталкивается любая появляющаяся технология на начальном этапе.
Путь в квантовые вычисления
Ваш интерес к квантовым технологиям начался задолго до того, как эта область начала привлекать серьёзное внимание в последние пару лет. Что вас привлекло в этой области?
Мой интерес к квантовым технологиям начался где-то около 2018 года! Я получала степень магистра и работала ассистентом преподавателя на курсе квантовой физики. Мне очень понравился этот курс, и профессор отлично справился с объяснением вещей, которые я раньше никогда не понимала.
Когда я рассматривала возможность поступления в аспирантуру, область квантовых вычислений только начинала расцветать: IBM заявила о своём намерении сделать свои устройства общедоступными и выпустила Qiskit. Это было захватывающе, сложно и умственно требовательно — три вещи, которые привлекают меня в любой области. Здесь была математика, потенциал и кодирование. Я спросила профессора, с которым я работала, знает ли он кого-нибудь, кто согласится взять аспиранта без квантового опыта на PhD, и, к моему удивлению, он знал. Человек, которого он мне представил, оказался моим научным руководителем.
Я люблю программное обеспечение и математику, и квантовые вычисления объединяют эти два направления с потенциалом для отличных приложений. Сегодня я являюсь исследователем в Quantum Software Lab Университета Эдинбурга в Шотландии. Я работаю над мостом между наукой о данных и квантовыми вычислениями, а также над квантовым машинным обучением и приложениями квантовых вычислений.
Почему учёные, работающие с данными, должны узнать о квантовых вычислениях
Ваше публичное писательство на TDS за прошлый год или два сосредоточилось почти исключительно на квантовых технологиях. Почему для профессионалов в области данных и машинного обучения важно узнать об этой технологии?
Поскольку «квантовые» являются модным словом, дезинформация о них взорвалась. Как человек в этой области, я ненавижу видеть, как людей вводят в заблуждение ложной информацией. Я вижу потенциал квантовых вычислений и вижу, как быстро они развиваются. Я думаю, что единственная причина, по которой это улучшается так быстро, — это участие людей вне академии. Я верю, что учёные, работающие с данными, необходимы для развития квантовых вычислений, а квантовые вычисления имеют потенциал изменить то, как мы думаем о науке о данных и машинном обучении.
Я лично верю, что учёные, работающие с данными, должны обратить внимание на квантовые вычисления, потому что многие из основных задач, над которыми они уже работают (такие как оптимизация, выборка и крупномасштабная линейная алгебра), — это именно те проблемы, которые квантовые алгоритмы стремятся ускорить или решить иначе. Квантовые подходы, такие как Квантовый приближённый алгоритм оптимизации и Квантовое машинное обучение, имеют потенциал улучшить производительность в таких областях, как обучение модели, сложное моделирование и принятие решений в условиях неопределённости.
Реалистично говоря, современное оборудование все ещё имеет ограничения, но долгосрочное воздействие может переформатировать решение сложных проблем с данными. Так что это шанс не только быть готовым к следующему большому скачку в технологии, но и быть частью формирования этой технологии.
Писательство в эпоху ChatGPT и других больших языковых моделей
Какой была ваша работа в качестве публичного автора в эпоху ChatGPT, Gemini и остальных? Что вас мотивирует писать в наши дни?
Это отличный вопрос! Я люблю генеративный искусственный интеллект; это показывает, как далеко мы, люди, смогли продвинуть технологию. Но это, в конце концов, машина; это алгоритм, который находит закономерности: у неё нет души, нет опыта.
Я продолжаю писать и читать посты авторов, которых люблю, потому что преподавание или передача знаний — это человеческое дело. ChatGPT может дать вам основы темы, но человек, прошедший процесс обучения, может рассказать вам больше, так как он учтёт препятствия, с которыми столкнулся, и вызовы, которые преодолел. Он может лучше отождествляться с читателями, чем может искусственный интеллект — и это для меня очень важно.
Чтобы узнать больше о работе Сары и быть в курсе её последних статей, вы можете следить за ней на TDS.
Связанные статьи
Подходящий набор навыков — это набор, который позволяет вам преследовать свои интересы
Барри Смит размышляет о своём двойном пути в академии и промышленности и об изменяющемся...
Наука (и искусство) принятия хороших решений
Кэсси Козыркова обсуждает, как улучшить процесс принятия решений...