最近は人工知能にばかり注目が集まっているように思えますが、最も重要な技術的進歩のいくつかは、実際にはその分野で本当に優れた人々によってもたらされたということを忘れないでください。
IEEE フェロー、教授兼研究者のカレン・ペンタは、世界で最も差し迫った問題のいくつかを解決するために、コンピューティングをはるかに超えた問題にエンジニアリング技術を適用することに何十年も費やしてきました。
彼女の仕事は、捜索救助用の水中画像システムから、野生生物監視システム、有害な病原体を検出する低コストの方法まで多岐にわたります。そのため、彼女の仕事は地球上の生命に非常に大きな影響を与えています。
実際、ペンタのプロジェクトの多くは、テクノロジーのためのテクノロジーを追求するのではなく、現実世界の問題を特定することから生まれており、これは科学の発展に最大の影響力を持つ人々とそうでない人々の間の明確な違いです。
STEM教育と人工知能リテラシーを優先すべきである
今日、研究は AI の影響を最も受けている分野の 1 つであり、パネッタのような人々は、コンピューターや人間の視覚などのプロジェクトで自分の研究をさらに推進できるようになりました。
彼女は 2026 年の IEEE ミルドレッド ドレッセルハウス メダルの受賞者でもあり、「コンピューター ビジョンとシミュレーション アルゴリズムへの貢献、および STEM のキャリアを向上させるプログラム開発におけるリーダーシップ」が認められています。
現在、パネッタ氏は AI リテラシーと STEM 教育へのアクセスについて著名な発言者です。ほぼすべてのセクターが AI の導入を急いでいる中、テクノロジーに対する国民の理解が追いついておらず、リスクが間もなく現れる可能性があると彼女は主張しています。
AI とイノベーションの未来を探るため、私はカレン・ペンタに、彼女の仕事にインスピレーションを与えているテクノロジーとその影響、STEM 教育が直面している課題、そしてなぜ人類の最も困難な問題の解決には単なる技術的専門知識以上のものが必要なのかについて話しました。
- あなたの仕事とキャリアをざっと見てみると、科学とテクノロジーに対するあなたの興味が広範囲に広がっていることがわかります。なぜあなたはそこまで熱心な博学者なのでしょうか？
私は、メディアで目にする社会問題や技術的な課題に常に刺激を受けています。
たとえば、海上での災害は、捜索や救助のために水中視力を向上させる動機を与えてくれました。私たちを守るために命を危険にさらした初期対応者の命が失われたことをきっかけに、私は煙や暗闇を通して見るための画像技術に取り組むようになりました。
最近、死亡や入院を引き起こす食中毒が増加しています。このことが私に、顕微鏡や培養を使わずに大腸菌などの病原体を同定する低コストの方法を開発することにつながりました。
- あなたの仕事はコンピュータ ビジョンに大きな影響を与えました。人間の感覚をシミュレートするという私たちの探求において、人工装置である人間の視覚を与えるためには何が残されているのでしょうか?
私の最も有名な作品の 1 つは、人間が人間の視覚に基づいて画質を判断することを示しましたが、人間の品質認識に対応するコンピューター アルゴリズムで使用される指標は存在しませんでした。
そこで私は、どの画像が人々に関連情報をより容易に見させるかを自律システムが判断できるようにする定量的な指標を作成しました。人間の視覚には奥行き知覚もあり、遮蔽されたオブジェクトのあるシーンを拡大することができます。
人工知能は、奥行き知覚を統合し、部分的にブロックされている、またはグループ化されているオブジェクトを識別する際に発生する問題のいくつかを解決するのに役立ちます。
一例として、動物の健康状態と大きさを測定しようとすると、次のような問題が発生します。さまざまな距離や動物のグループを集めて写真を撮ります。赤ちゃんチンパンジーが母親の背中に乗っているシーンから切り離されるという課題がありました。
目標は、人間と動物の相互作用ではなく画像を使用して、サイズと健康データを収集することでした。動物に触れることは人間にストレスや潜在的な健康被害を引き起こすため、私たちはそれを避けたいと考えていました。
これらの課題を解決するには、深度推定やその他の高度なアルゴリズムを使用する必要がありました。結論として、シーンまたはシーン内のオブジェクトに関するより多くの情報を提供するには、より多くの種類のセンサーが必要です。
将来的には、「私たちが見ているもの」を正確に分析できるよう、音声センサーや化学センサーも使用できるようになるかもしれません。
- あなたは、研究者が人工知能のバイアスを検出するのに役立つ画像認識データベースに幅広く取り組みました。人工知能とそれが社会一般に与える影響について、あなたの見解は何ですか?
AI は非常に強力なツールになる可能性を秘めており、誰もがその限界を理解したり、AI が害を及ぼさないように保護措置を講じたりすることなく、AI 製品やサービスの推進を急いでいます。
一般の人々の教育レベルには AI リテラシーが含まれていないことが多く、AI の応答は常に正しいと信じ込まされています。一旦誤った情報が広く流布されてしまうと、世間の認識を変えるのは憂慮すべきことであり、困難です。また、誤った情報を「元に戻して」修正するには非常にコストがかかります。
- 世界で STEM を推進する上での最大の課題は何だと思いますか? IEEE はこの問題への対処をどのように支援しましたか?
異なる文化や言語での教育へのアクセスは改善されるべきです。考え方が変わるには何世代もかかりますが、残念なことに、STEM 専攻には、これらの分野への参加をフィルタリングするために長い間使用されてきた誤った情報があります。
たとえば、「数学と科学が得意であるべきです。」それは何十年にもわたって若者をSTEMから遠ざけています。
私たちは、若者たちにこれらの分野が自分たちに開かれたものであると認識してもらうために、創造性と現実世界の課題の解決に影響を与える能力にもっと焦点を当てる必要があります。それがコミュニティであろうと他の場所であろうと。
IEEE は、50 万人の会員の力を活用してコミュニティのニーズを満たすコンテンツを作成し、誰もがアクセスできるグローバルな教育コンテンツを作成することでこの問題に対処しています。
IEEE はまた、若い専門家にロールモデルを提供し、メンターを提供して、これらの若い専門家と関わり、奨励するのを支援します。 IEEE には、IEEE Women in Engineering (WIE)、IEEE Young Professionals、IEEE Life Members などのいくつかのアフィニティ グループがあり、これらすべてが連携して 1 つの大きなコミュニティを形成しています。
これにより、IEEE は、キャリア段階や出身地に関係なく、人々をサポートするための一貫した歓迎環境を作り出します。
- あなたとあなたの作品に最も影響を与えた文化的アイテム (映画、本、歌) はどれだと思いますか?
私の唯一のロールモデルは、「ジニーの夢」や「魔法にかけられて」などのテレビ番組と、ハリー・ポッターの映画でした。それらはすべて力（魔法）を持つ女性を特集していますが、他の人ができない素晴らしいことができるということを他の人が受け入れることができなかったので、彼女たちは自分の力を隠さなければなりませんでした。ある意味、エンジニアリングは私の情熱そのものです。
- あなたが2022年に行ったインタビューで、あなたは「当時、特に他の人が何十年も取り組んできたこの分野にコンピュータアーキテクトだった人が参入するのは画期的なことだった」と語っていたのを見つけました。この種の他家受粉はどの程度重要だと思いますか?また、それを促進するために組織で何ができるでしょうか?
私が確立されたイメージング分野で新しい方向性を見つけたのは、まったく異なる分野 (コンピューター アーキテクチャとシミュレーション) から新しい視点を持ったからです。
あらゆる分野や使用シナリオから設計を検討しなければ、今日のシステムは成功しません。私はタフツ歯学部および機械工学科、コンピュータサイエンス科、電気およびコンピュータ工学科の教授としていくつかの任命を受けています。
なぜなら、私の仕事は非常に多くの異なる分野に及び、異なる分野にまたがって適用されるからです。他の分野の専門家や専門家と協力しない場合、彼らの最大の課題を解決する中核となるテクノロジーをどのように作成できるでしょうか?
- IEEE ミルドレッド・ドレッセルハウス・メダルの意味と、この表彰があなたにとって何を意味するか教えていただけますか?
ミリー・ドレッセルハウスを知ることができたのは幸運でした。彼女は素晴らしい指導者でした。私はよく言いますが、彼女は身長は小さかったですが、輝きと心は大きかったです。
彼女の名前でこのメダルを受け取ることは、深い認識であり、彼女の人生に対する永続的な証です。彼女は私を含め、非常に多くの人々に影響を与えてきました。私は彼女の遺産を引き継いで他の人に影響を与えることができます。
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