Ödüllü Araştırmacı, Robotları Bilgili Tahminler Yapmaları İçin Eğitiyor
Yen-Ling Kuo her zaman şeylerin nasıl çalıştığını anlamak istemiştir. Tayvan'da büyürken, ilkokulda Michael Faraday'ın hikayesini okumak, doğal dünyaya olan merakını artırdı. O dönemde, çocukların temel kodlama öğrenmelerine yardımcı olmak için bir kaplumbağa imleci olan Logo adlı bir bilgisayar programıyla tanıştı. Bu, Kuo'nun programlama mantığına girişiydi. Yen-Ling Kuo, Charlottesville'deki Virginia Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi yardımcı doçenti olarak görev yapmaktadır. IEEE üyesi olan Kuo, süreçlerin ve araçların arkasındaki "nasıl" sorusuna olan ilgisini hiç kaybetmedi. Merakı ve Silikon Vadisi'nde çalıştığı süre, onu bilişsel ve bilgisayar bilimlerinin kesişiminde yeniliklere odaklanmaya yönlendirdi. Geçen yıl, IEEE Robotik ve Otomasyon Derneği'nin ilk "Robotik ve Otomasyon Alanında Öne Çıkan Kadınlar" Erken Kariyer Katkı Ödülü'nü aldı. Bu ödül, IEEE-RAS Kadın Mühendisler'in Robotik ve Otomasyon Alanında Öne Çıkan Kadınlar (WiRA) Makale Ödülleri'nin bir parçasıdır ve kadın araştırmacıların robotik ve otomasyon alanlarındaki etkisini tanımayı amaçlamaktadır. Kuo'nun ödüllü makalesi, "Diff-DAgger: Robot Manipülasyonu için Difüzyon Politikası ile Belirsizlik Tahmini", robotların eğitim almadıkları senaryolarla karşılaştıklarında belirsizliği daha iyi tanımlayıp tahmin etmelerine yardımcı olacak yenilikçi bir yöntemi göstermektedir. Bu yöntem, insan gözetimini azaltmakta, bir robotun görev tamamlama oranını artırmakta ve daha karmaşık modellerin etkileşimli robot öğrenimine dahil edilmesi için bir yol açmaktadır. Araştırmasının, robotik ve otomasyon alanlarında çalışan insanların etkili model eğitimi için gerekli verileri daha verimli bir şekilde toplamalarına yardımcı olacağını söylüyor. Kuo, 2009 ve 2012 yıllarında Taipei'deki Ulusal Tayvan Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri alanında lisans ve yüksek lisans diploması aldı. Yüksek lisansını tamamlarken, birçok bilgisayar bilimi mezununun yaptığı gibi bir teknoloji şirketinde yaz stajı yapmaya karar verdi. 2011 yazında Washington'daki Google kampüsünde, şirketin karşılaştırmalı reklamlar projesinde çalıştı. Stajı sona erdiğinde, MIT Medya Laboratuvarı'na misafir öğrenci olarak katıldı ve Henry Lieberman ile birlikte Open Mind Common Sense projesinde çalıştı. Doktora yapmayı düşünürken, Google'dan gelen bir telefon planlarını değiştirdi. Şirket ona yazılım mühendisi olarak tam zamanlı bir iş teklif etti. "İş teklifini olumlu bir gelişme olarak gördüm," diyor. "Gerçek dünya deneyimi edinmenin gelecekteki araştırma kariyerinize asla zarar vermeyeceğine inanıyorum." 2012'de işe alındı ve müşteri alışveriş arama deneyimini geliştirmek için bilgisayarla görme ve doğal dil işleme tekniklerini birleştiren yöntemler geliştirmeye yardımcı oldu. Şirketin, Google'ın mevcut AI destekli alışveriş deneyiminin öncüsü olan "Shop the Look" girişimini yönetti. Proje, sosyal medya içeriğini arama sonuçlarıyla birleştirmeyi amaçlıyordu; bu, şirketin geçmişte başarmakta zorlandığı bir şeydi. Kuo ve ekibi, insanların bir öğeyi tanımlamak için kullandığı doğal dil ile arayan kişinin niyetine uygun bir görüntü arasında bir bağlantı kurmaktan sorumluydu. O dönemde, derin öğrenme modellerini Google ürünlerini güçlendirmek için kullanan sinir ağları şirket içinde ivme kazanıyordu. Sinir ağı araçlarını işine entegre etmek zorunluydu - bu da Kuo için bazı soruları beraberinde getirdi. "Sinir ağı araçlarını uyguluyordum," diyor. "Ama onların nasıl çalıştığı konusunda yüzde yüz bir kesinliğim yoktu." Derin öğrenme modelleri hakkında daha fazla bilgi edinmenin yollarını düşündü. Bu, onun için bir dönüm noktasıydı. Google'da neredeyse dört yıl geçirdikten sonra, bilgisayar bilimleri alanında doktora yapmaya karar verdi ve 2016'da MIT'ye döndü. Her şeyi değiştiren soru, Kuo'nun doktora danışmanlarından biri olan Boris Katz'ın, MIT Bilgisayar Bilimleri ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nın (CSAIL) baş araştırma bilimcisi ve InfoLab'ın başı olmasıydı. Katz, Kuo'ya neden doktora yapmak istediğini sordu. Kuo, sinir ağlarının nasıl çalıştığını anlamaya ve bu bilgiyi fiziksel dünya ile insan dili arasında bir bağlantı kurmak için kullanmaya olan ilgisini açıkladı. Katz, ona MIT'nin Beyinler, Zihinler ve Makineler Merkezi'nde bir yaz kursuna katılmasını önerdi. CBMM'nin amacı, bilgisayar bilimcilerini, bilişsel bilimcileri ve sinir bilimcilerini bir araya getirerek insan zekasının nasıl çalıştığını anlamaktı. Elde edilen içgörüleri, yapay zeka sistem
