Jak nasi naukowcy współpracują i wprowadzają innowacje podczas konferencji Amazon Machine Learning Conference

„Ma się wrażenie uczestnictwa w prawdziwej konferencji naukowej” – mówi Neeti Narayan, starsza naukowczyni zajmująca się naukami stosowanymi w Amazon Ads. „Są referaty, plakaty, wykłady, ale to, co czyni AMLC wyjątkowym wydarzeniem, to uczestnicy. Tutaj nie spotkamy tylko naukowców; obecni są też inżynierowie, menedżerowie produktu i naukowcy ds. danych z każdego działu firmy. Panuje tu atmosfera, która sprzyja współpracy”.

Dla Martina Radfara, starszego badacza, konferencja AMLC jest równie fascynująca. Martin jest związany z Amazon od sześciu lat, najpierw pracował nad sztuczną inteligencją dla usługi Alexa, a później przeszedł do Amazon Ads, aby zgłębiać zagadnienie przetwarzania obrazów i filmów. Mimo swojego imponującego dorobku naukowego — zaprezentował 16 publikacji na czołowych konferencjach AI — nadal docenia wartość wewnętrznej konferencji Amazon.

Urok AMLC tkwi częściowo w sferze intelektualnej, a częściowo w społecznej. Neeti najbardziej zapadła w pamięć publikacja dotycząca opinii o produktach. „Przejrzałam ją zanim model został wdrożony, dotyczył generowania podsumowań tysięcy opinii z wykorzystaniem dużych modeli językowych” — wspomina. „Później mój zespół wykorzystał ten zestaw danych w jednym z naszych projektów. Ta współpraca była możliwa tylko dzięki AMLC”.

Historia Martina jest podobna. Opracowany przez jego zespół model służący do wykrywania bezpiecznych obszarów na obrazie w celu nałożenia tekstu zwrócił uwagę innej grupy naukowców, którzy następnie włączyli go do własnego przepływu pracy. „AMLC otwiera nowe możliwości” — stwierdza. „Czasami nie dostrzegasz, że Twoja praca może mieć szersze zastosowania, dopóki ktoś inny tego nie zauważy”.

Amazon organizuje konferencję AMLC od 2013 roku. W 2024 roku nadesłano 918 zgłoszeń, z czego 89 zakwalifikowało się do sesji wykładowej, a 190 do sesji plakatowej. Choć wspomniane liczby są imponujące, większe znaczenie ma nawiązywanie kontaktów niż sama skala wydarzenia. Z ankiet przeprowadzonych po zakończeniu konferencji wynika, że

89% uczestników poczuło się bardziej związanych ze społecznością naukową Amazon, co świadczy o dynamicznym rozwoju kultury naukowej, którą AMLC wspiera od ponad dziesięciu lat.

Poczucie przynależności ma znaczenie, zwłaszcza w firmie tak dużej jak Amazon. „Na co dzień skupiasz się na swoim zespole i własnych obowiązkach” — mówi Neeti. „Jednak AMLC daje Ci poczucie, że jesteś częścią czegoś o wiele większego”. W jednej chwili siedzisz obok kogoś z zespołu Alexa lub AWS i uświadamiasz sobie, że mierzycie się z podobnymi wyzwaniami, ale z różnych perspektyw”.

Porównania z konferencjami zewnętrznymi są zarówno nieuniknione, jak i zamierzone. „Brałam udział w największych konferencjach zewnętrznych poruszających tematykę uczenia maszynowego” — dodaje Neeti. „Szczerze mówiąc, poziom prac prezentowanych podczas AMLC jest porównywalny. Różnica polega na tym, że tutaj od razu można zobaczyć zastosowanie prezentowanych pomysłów w praktyce. Masz też możliwość spotykania osób, które mogą pomóc Ci wdrożyć te koncepcje w Twojej własnej pracy”.

Martin zgadza się z Neeti, choć szybko zaznacza, że

dynamiczne tempo rozwoju tej dziedziny zmienia sposób dzielenia się wynikami badań. „Obecnie wiele czołowych firm technologicznych ogranicza publikacje zewnętrzne. Prywatność danych i własność intelektualna — to czynniki, które hamują rozwój. Na konferencji AMLC możesz jednak w krótkim czasie podzielić się swoją pracą i mieć korzystny wpływ na społeczność”.

AMLC to również swego rodzaju kompas, który wskazuje kierunek rozwoju tej dziedziny. W ubiegłym roku jednym z głównych prelegentów był Andrew Ng, profesor ze Stanford i pionier sztucznej inteligencji, który mówił o systemach wieloagentowych, zagadnieniu, które omawiał również Martin. „Właśnie omawiałem wieloagentowe systemy AI” — śmieje się — „a chwilę później Andrew Ng wychodzi na scenę i stwierdza, że to przyszłość badań nad sztuczną inteligencją”. To była przyjemna chwila”.

Dla Neeti źródłem inspiracji jest szybkie tempo dokonywanych odkryć. „Generatywna sztuczna inteligencja rozwija się tak szybko, że trudno za nią nadążyć” — stwierdza. „Co tydzień zespoły opracowują i wprowadzają nowe narzędzia. Skłania nas to do szerszego spojrzenia na reklamy, a także na sposób tworzenia kampanii i prezentowania produktów w Rufusie, asystencie zakupowym Amazon opartym na generatywnej sztucznej inteligencji. Na konferencji AMLC dostrzegasz te idee i zaczynasz wyobrażać sobie przyszłość”.

Oboje naukowców jest zgodnych, że trenowanie dużych modeli, optymalizowanie parametrów i wielokrotne wprowadzanie poprawek w celu uzyskania oczekiwanego efektu może być czasochłonne, lecz AMLC pomaga spojrzeć na te wysiłki w szerszym kontekście. „Pracujesz nad projektem przez wiele miesięcy” — mówi Neeti. „Potem prezentujesz go tysiącom kolegów z branży, słyszysz ich pytania i pomysły — to daje niesamowitą energię”.

Martin przyznaje, że „w pracy naukowców ciekawość i oddziaływanie zawsze idą w parze. Konferencja AMLC to przestrzeń, w której te dwie sfery się łączą”.