패트릭 M. 필라스키(Patrick M. Pilarski) 박사 캐나다 CIFAR AI 의장(Amii)

에 의해

Patrick M. Pilarski 박사는 캐나다 CIFAR 인공 지능 학과장이자 재활을 위한 기계 지능 부문 캐나다 연구 학과장을 역임했으며 앨버타 대학교 의과대학 물리 의학 및 재활 부문 부교수입니다.

2017년에 Pilarski 박사는 앨버타 주 에드먼턴에 DeepMind의 첫 번째 국제 연구 사무소를 공동 설립했으며, 2023년까지 사무실 공동 책임자이자 수석 연구 과학자로 재직했습니다. 그는 앨버타 학회의 펠로우이자 이사회 회원입니다. 기계 지능 연구소(Amii)는 BLINC(개선된 자연 제어를 위한 생체 공학 사지) 연구소를 공동으로 이끌고 있으며 강화 학습 및 인공 지능 연구소(RLAI) 및 감각 운동 적응 재활 기술(SMART) 네트워크의 수석 연구원입니다. 앨버타 대학교.

Pilarski 박사는 수상 경력이 있는 저자 또는 120개 이상의 동료 검토 기사의 공동 저자이자 IEEE의 선임 회원이며 지방, 국가 및 국제 연구 보조금의 지원을 받았습니다.

우리는 AB주 에드먼턴에서 개최되고 Amii(Alberta Machine Intelligence Institute)가 주최하는 AI에 관한 연례 2023 Upper Bound 컨퍼런스에서 인터뷰를 진행했습니다.

AI에서 자신을 어떻게 찾았나요? 이 업계에 끌린 이유는 무엇입니까?

그것은 두 가지 별도의 질문입니다. 제가 AI에 끌리는 이유는 복잡성이 어떻게 나타날 수 있는지, 그리고 어떻게 구조가 복잡성에서 나타날 수 있는지에 대한 아름다운 점이 있습니다. 지능은 이러한 놀라운 예 중 하나일 뿐입니다. 따라서 그것이 생물학에서 나오든 기계에서 나타나는 정교한 행동을 보는 방식에서 나오든 거기에는 아름다운 점이 있다고 생각합니다. 그것은 오랫동안 나를 매료시켰고 지금 내가 일하고 있는 AI 분야에서 일하기 위한 나의 매우 긴 구불구불한 궤적은 시행착오를 통해 학습하는 기계, 인간이 몰입되어 있는 동안 인간과 상호작용하는 강화 시스템입니다. 그 속에서 경험의 흐름, 시간의 흐름은 온갖 종류의 정체기를 통과했습니다. 저는 기계와 인간이 어떻게 상호 작용할 수 있는지 생체 메카트로닉 장치와 생명 공학, 즉 의수족과 보철물과 같은 측면에서 연구했습니다.

저는 의료 진단을 지원하기 위해 AI가 어떻게 사용될 수 있는지, 기계 지능을 사용하여 질병으로 이어지는 패턴을 이해하기 시작할 수 있는 방법, 기계에 기록된 측면에서 다양한 질병이 어떻게 나타날 수 있는지 살펴보았습니다. 그러나 그것은 매우 간단한 기초에서 매우 복잡한 동작을 얻을 수 있는 방법을 실제로 인식하기 시작하는 이 장황한 추진력의 일부입니다. 특히 강화 학습에 관해 제가 정말 좋아하는 점은 기계가 시간의 흐름 속에 스스로를 포함시키고 자신의 경험을 통해 학습하여 매우 복잡한 행동을 보이고 주변 세계의 복잡한 현상을 실제로 포착할 수 있다는 아이디어입니다. . 그게 원동력이 됐어요.

역학적으로 저는 실제로 고등학교 때 스포츠 의학 훈련 등을 많이 했습니다. 저는 스포츠 의학을 공부했고 지금은 기계 지능과 재활 기술이 어떻게 결합되어 사람들의 일상 생활을 지원하는지 살펴보는 환경에서 일하고 있습니다. 복잡한 시스템과 복잡성에 대한 측면의 매력과 같은 매우 흥미로운 여정이며, 인간이 어떻게 더 나은 지원을 받을 수 있는지, 그들이 살고 싶은 삶을 살 수 있는지에 대해 어떻게 생각하기 시작하는지에 대한 매우 실용적인 실용주의입니다.

처음에 스포츠를 통해 어떻게 보철 분야로 진출하게 되었나요?

스포츠 의학과 같은 분야에서 정말 흥미로운 점은 인체를 살펴보고 스포츠이든 아니든 개인의 고유한 요구 사항이 실제로 다른 사람의 절차와 과정을 통해 어떻게 지원될 수 있는지를 살펴보는 것입니다. 생체 공학적 사지와 보철 기술은 사람들이 원하는 삶을 살 수 있도록 돕는 장치, 시스템, 건축 기술을 만드는 것입니다. 이 두 가지는 정말 긴밀하게 연결되어 있습니다. 우리가 연구하는 연구실을 공동 이끌면서 완전한 원점을 이루고 이전의 관심사 중 일부가 결실을 맺을 수 있다는 것은 실제로 정말 흥미진진한 일입니다. 특히 긴밀하게 결합된 방식으로 작동하는 기계 학습 시스템은 지원하도록 설계된 사람.