Шакир Мохамед сделал огромный вклад в развитие искусственного интеллекта. С 2007 года, когда он поступил в Кембриджский университет, чтобы изучать машинное обучение, этот область прошла огромный путь. В то время, когда Шакир был аспирантом, даже знание о машинном обучении было чем-то невероятным. В 2013 году он присоединился к небольшой лондонской стартап-компании под названием DeepMind, где он начал исследовать генеративные модели искусственного интеллекта. Его работы были цитированы тысячами раз другими исследователями, и сейчас Шакир является директором исследований в Google DeepMind. (Google приобрел DeepMind в 2014 году, и сейчас это одна из лучших лабораторий по искусственному интеллекту в мире.)
Но Шакир Мохамед не только занимается техническими исследованиями, его интересует и социальная сторона проблемы. Родившись и выросший в Южной Африке, он заметил, что в этом регионе очень мало исследователей в области искусственного интеллекта. В 2017 году он вместе с коллегами основал организацию Deep Learning Indaba, которая призвана укрепить машинное обучение и искусственный интеллект в Африке. Индаба — это собрание для обсуждения серьезных вопросов, и Deep Learning Indaba ежегодно собирает ведущих исследователей из Африки для обмена опытом и обучения (в этом году конференция состоится в Гане). Она также поддерживает маленькие конференции IndabaX в 36 разных странах и поощряет исследования, предлагая награды за наиболее влиятельные работы по машинному обучению из этого континента. Прошедшие конференции собрали людей, которые впоследствии основали стартапы, такие как Masakhane и LelapaAI, которые создают программное обеспечение для обработки естественного языка, специально разработанное для африканских языков. В Восточной Европе и Латинской Америке исследователи машинного обучения были вдохновлены Indaba и создали свои собственные конференции и мероприятия для увеличения представительства из стран с низким и средним уровнем доходов.
«Моя личная миссия — работать над машинным обучением с социальной целью», — говорит Шакир. Он предупреждает, что без должного представительства людей со всего мира, новые технологии, такие как искусственный интеллект, могут причинить вред. Он приводит в пример исследование, в котором использовались инновационные методы прогнозирования, чтобы предсказать погоду Эль Ниньо в Перу в 1998 году. Но эти прогнозы часто были неправильно поняты и в некоторых случаях проигнорированы рыбным промыслом, частично потому, что ученые не знали, как общаться с рыбаками. Шакир хочет работать над проектами, которые ставят потребности местных сообществ во главе исследований по искусственному интеллекту. «Это одно из ценностей, которые движут моей работой», — говорит он.
