آب (أغسطس) 2017
أطلق "سام ويتفين" و"مارتن أندروز" مبادرة TensorFlow وDeep Learning سنغافورة في شباط (فبراير) 2017. وزاد عدد المشتركين في المنتدى إلى 1.6 ألف مشترك خلال 8 أشهر فقط. وخلال المقابلة، ناقشت هذه المقابلة بعض التحديات الفريدة التي شهدها هذا النمو السريع، وناقشت أيضًا طرقًا لجعل المحتوى التقني مثيرًا للاهتمام وممتعًا.
أخبرنا سامي مارتن عن سبب قرارك بإنشاء منتدى للتعلُّم الآلي والتعليم المعمّق في سنغافورة.
سام: بدأتُ أنا ومارتن بالحديث عن إنشاء منتدى في تشرين الثاني (نوفمبر) 2016. رأينا أن الناس مهتمون بالتعلم الآلي والتعلم المتعمق، لكن في الحقيقة لم تكن هناك مجموعة لقاءات. بدأنا رسميًا في شباط (فبراير) 2017 بعد بعض العروض الترويجية المكثفة من جانبنا. كان مارتن متحدثًا في العديد من فعاليات بايثون وتواصلت مع الشركات الناشئة.
كانت فلسفتنا منذ البداية تتمثل في توفير محتوى لكل من مطوري البرامج المبتدئين والمتقدمين إلى جانب الجلسات الموجزة و/أو المتحدثين الضيوف.
مارتن: تتمثّل المبادئ أيضًا في أننا لن نجري محادثة بدون استخدام رمز: يجب أن يُظهر كل من يتحدث لغة برمجة مفيدة. على الرغم من أنّ سنغافورة تتميّز بمشهد لقاء مفعم بالحيوية، فضلاً عن ثقافة الذين يعقدون لقاء واحد أو أكثر كلّ أسبوع، إلا أنّه من الصعب إقناعهم بالتحدث في الفعاليات. وعندما بدأنا، أدركنا أن هذه ستكون مشكلة، لذلك تحدثت أنا وسام في كل فعالية من فعالياتنا. لذا، حتى لو لم يكن لدينا ضيف متحدث، أحرص أنا وسام على تقديم محتوى للمبتدئين وأشياء أكثر حداثة في كل حدث. كما نعتقد أنه من المهم أن تتم الأحداث بانتظام، ويمكن الاعتماد على ذلك بأنها تستحق الزيارة. تقدّم Google مكانًا لفعالياتنا يتسع إلى 200 شخص. هذا مفيد للغاية، لأن هذا يعني أنه لا يتعين علينا القلق بشأن هذا الجانب.
هل التواصل جزء من فعالياتك؟
سام: أقصد أننا لا نمنع أي شخص من التواصل، ولكن ليس هناك وقت مخصص للتواصل. مع ذلك، لا يزال المستخدمون يتواصلون بشكل طبيعي.
مارتن: البيتزا، لسبب ما، باهظة الثمن في سنغافورة ولم نتفق على أي طعام جيد آخر للمطورين (ضحك). لذلك ليس لدينا أي طعام.
تُعقد لقاءاتنا عادةً من الساعة 7 إلى 9 مساءً، ثم يتشتت حوالى نصف الجمهور والباقي يتسكع ويتحدثون.
كنت تتحدث عن الترويج للقاءات منتداك. كيف قمت بذلك، وما الأدوات التي استخدمتها؟
سام: كان التواصل الشفهي هو الطريقة التي تعرّف الناس علينا من خلالها. ونحرص أيضًا على تحديد موضوع "شيق" واحد على الأقل، مثل إضافة تسميات توضيحية للصور في كل لقاء. لقد كان هذا عاملاً رئيسيًا في إعادة الأشخاص. كما اخترنا كل شهر موضوعًا يركز على الآخرين. لدينا موضوع الشهر. على سبيل المثال، لقد تناولنا التعلم المتعمق للهاتف المحمول، وموضوعات مختلفة حول النص، وما إلى ذلك.
قبل لقائنا الأول، نشرت بعض الإشعارات في منتديات مطوّري البرامج والشركات الناشئة على Facebook. منذ ذلك الحين، نستخدم Meetup.com وهذا مناسب لنا.
زاد عدد المشتركين الداعمين في قناتك من 0 إلى 1.6 ألف خلال 7 أشهر فقط. فما هي بعض التحديات الفريدة المرتبطة بهذا النمو السريع؟
سام: يتمثّل أحد التحديات التي نواجهها في جعل اللقاءات مثيرة للاهتمام للقادة الجدد الذين لم يتمكّنوا من الاطّلاع على اللقاءات السابقة، وفي الوقت نفسه مزيد من الأعضاء الكبار الذين يريدون محتوى أكثر تقدّمًا. نفكر الآن في تكرار محتوى المبتدئين كأحداث منفصلة. وبما أنّ TensorFlow هو تطبيق متطوّر للغاية، يأتي بعض الأشخاص للقاءات لديهم شعور بأنّ ذلك قد يكون مفيدًا لهم، لكنهم ليسوا متأكدين بنسبة 100% من كيفية إجراء ذلك. لذا حرصنا أنا ومارتن على جعل أنفسنا متاحين للتحدث إليهم. يتمثّل التحدي الذي أمامنا في العثور على مستخدمين ينفّذون تطبيقات مثيرة للاهتمام لتعلُّم الترميز (ML/DL) وتشجيعهم على التفكير في الأمر.
مارتن: المبتدئين ليس صاخبًا جدًا، بل يريد التعلُّم فقط. يريد الأشخاص المتقدمون دائمًا أشياء أكثر تقدمًا. لذلك علينا تحقيق التوازن بين العناصر الأكثر صوتية وحكمنا بشأن المزيج الصحيح. يعد التوصل إلى موضوعات جديدة ومثيرة للاهتمام للتحدث عنها كل شهر أمرًا صعبًا أيضًا.
سام: نحن أيضًا نتجاوز مساحة اللقاء بيننا (ضحك).
ما مدى صعوبة دخول المبتدئين إلى عالم التعلُّم المعمّق؟
سام: إذا كنت تعرف كيفية الترميز، يمكنك تعلُّم الأساسيات بسرعة كبيرة. كنا ندرك أن الأشخاص قد لا يتمتعون بخبرة في استخدام لغة بايثون، لذلك أرسلنا رابطًا إلى أحد صفوف بايثون الأساسية قبل حدث "يوم المبتدئين" الذي أجريناه. كنت راضيًا جدًا عن الملاحظات بعد ذلك. شعر جميع الأشخاص المئة تقريبًا الذين حضروا أنهم تعلموا الكثير من الأشياء.
مارتن: بدلاً من الاكتفاء بالمحتوى، نحاول التأكيد على أنّه يمكن للجميع الاستفادة من التعلُّم المعمّق. نحاول أيضًا أن نجعل جميع الأمثلة مرئية للغاية. على سبيل المثال، سجّلت نفسي أقول بعض الأرقام على هاتف Android ثم حولناها إلى صور طيفية واستخدمت شبكة قياسية لسردها. هذا يجعل مثالاً على مستوى المبتدئين ممتعًا أيضًا للحاضرين الأكثر تقدمًا. استخدم سام مفهوم CycleGAN ليعرض كيف يبدو الشتاء في سنغافورة، وهو ما لن يحدث أبدًا في الحياة الواقعية. نحاول تمكين أعضاء مجتمعنا من تجربة أشياء جديدة والاستمتاع بذلك أثناء القيام بذلك.
سام: التكنولوجيا مثيرة للاهتمام إذا استطعنا عرضها بطريقة مثيرة للاهتمام. أعتقد أننا نكسب الكثير من الاحترام من خلال إظهار ما لم ينجح وكيف تمكنا من حلها. لذلك لا يُنظر إلينا كما لو أننا نعرف كل شيء من البداية ولدينا جميع الإجابات.
لقد ذكرت أنه من الصعب العثور على أشخاص مستعدين للتحدث في اللقاءات. كيف يمكنك تحفيزهم وما مدى نجاحك في ذلك؟
مارتن: سنرسل استبيانًا إلى كل عضو جديد (يمكن لتطبيق MeetUp.com إجراء ذلك تلقائيًا). فنحن نسأل بشكل أساسي عن مدى خبرتهم، وما إذا كانوا قد استخدموا التعلم المتعمق من قبل، وهناك أيضًا سؤال يُسأل: "إذا نجحوا، فهل سيتحدثون عن الأمر؟" ونظرًا لطريقة صياغته، يصعب الرفض (ضحك). وأعرب أكثر من 80% عن إمكانية التحدث، ولكن لا يزال من الصعب القيام بذلك. نحن نحاول أن نجعل التفكير في الأمر سهلاً للغاية بالنسبة إلى الأشخاص، ونشر فكرة أنه إذا ألقي أي شخص محادثة البرق التي تتعلق بتجربته الشخصية في التعلم المتعمق، فإن الجمهور بأكمله سيكون حريصًا على سماعها.
يبدو أنّ هناك الكثير من الأمور التي تحدث. كيف تنظم وتجد الوقت للتحضير للاجتماعات وإدارة المجتمع؟
سام: لا يستغرق تنظيم اللقاءات وقتًا طويلاً. إن تحضير المحتوى هو ما يستغرق الكثير من الوقت.
مارتن: من بين الأسباب الشخصية التي دفعتني لذلك هو أنني أردتُ تحديد موعد نهائي زائف لإنتاج محتوى جديد كل شهر. إذا لم تفعل ذلك، أصبح من السهل تجنّب حدوث ذلك. وأردنا أيضًا معرفة هوية "مَن" على المشهد المحلي لأننا اشتبهنا بأنّ العديد من الأشخاص قد يختبئون في أحرام جامعية.
يمكن تطبيق التعلم الآلي والتعلم المتعمق بعدة طرق مثيرة للاهتمام. هل لديك بعض الأمثلة من مجتمعك؟
مارتن: أحد أفراد مؤسستنا استخدم تقنية نقل البيانات (حيث يمكنك التعامل مع شبكة مدربة مسبقًا وتدريبها على التعرّف على عناصر جديدة) وتدريبها على التعرّف على عائلته من خلال صور الأعياد. لم تكن لدي أي فكرة أن شخصًا ما سيجرب شيئًا كهذا، أو أنه سيعمل بالفعل. أعني أن الشبكة المدرّبة مسبقًا لم يتم إنشاءها للتعرف على أشخاص محددين.
سام: يعمل لدينا أشخاص مع شركات ناشئة لتوليد البيانات لتتبُّع ما إذا كان كبار السن قد تعرضوا للسقوط أم لا. استنادًا إلى هذه البيانات، يحاولون التنبؤ بما إذا كان بحاجة إلى إرسال شخص ما للتحقق مما إذا كان هذا الشخص المسنين بحاجة إلى مساعدة.
يتمتع الأعضاء بخبرتهم الخاصة في المجال وأنت تقدم لهم بعض النصائح، ومن الرائع أن يعودوا ويخبرونك بما إذا كان ذلك ناجحًا أم لا.
ما أكثر ما تتطلع إليه في المستقبل القريب؟
سام: "فرانك تشين" من فريق Google Brain سيتحدث عن ما ستتوفّر به منصة TensorFlow. من الرائع أيضًا أنه سيحضر كمتحدث، وكذلك أنه اختار مجموعتنا للقيام بالإعلانات من أجلها.
مارتن: ونتطلّع إلى طرح وحدات معالجة الموتّرات في السحابة الإلكترونية...
سام: نحن أيضًا منفتحين بالتأكيد للتحدث مع المنظمين الآخرين، لا سيما إذا كانوا متواجدين في هذا الجزء من العالم ويريدون التحدث إليك. نبحث دائمًا عن المتحدثين، وسيسعدنا أيضًا التحدث في لقاءات أخرى في المنطقة.