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Un antropólogo Ingeniería: ¿Por qué las empresas de tecnología tienen que contratar a los desarrolladores de software con conocimientos etnográficos


1955a58Nota del Editor, Tricia Wang: Estoy muy contento de anunciar que el próximo colaborador en el Co-diseñar máquinas con la edición es Astrid Countee (@ianthro), un antropólogo, desarrollador de software, analista de datos y escritor todo-en-uno. En este artículo, Astrid ilustra cómo ser antropólogo le hace una mejor desarrollador, y sostiene que la brecha entre la ciencia social y tecnología debe enjugar para alcanzar nuevas innovaciones. Su artículo se hace eco de los temas planteados en la edición contribuyentes Stephen Gustafson y Che-Wei Wang puesto – donde ambos autores discuten la importancia de la parte humana de las innovaciones AI. Como fan de mucho tiempo de trabajo de Astrid, También estoy emocionado de que llegamos a escucharla relatar su viaje de sus inicios como estudiante neurocirujano de convertirse en un antropólogo y un programador de software. Ella es un organizador para los carriles de las muchachas, un taller que enseña a las niñas y las mujeres cómo codificar. Su libro recientemente disponible, Hablar familia y Enfermedades Crónicas, una guía práctica para las familias negras para controlar la diabetes y la hipertensión. Actualmente está realizando una maestría en ciencias de la computación y matemáticas. Más de la escritura de Astrid en Ianthro.

foto por Martin QuirozNo siempre tengo sueños de ser un ingeniero de software. Durante mucho tiempo soñé única de ser un cirujano. Estaba fascinado con la medicina, y deseados para poder ayudar a la gente de adentro hacia afuera. Fue con este enfoque singular que entré a la universidad como una ciencia forense pre-med mayor y empezó a bajar por un camino que pensé con seguridad terminaría conmigo en la sala de operaciones.

Pero mi destino fue cambiado, al principio muy lentamente y después con una rapidez. El primer par de años en la escuela había sido duro en mí. Me hizo la pregunta si estaba haciendo lo correcto, ya que no estaba disfrutando de mi importante tanto como pensé que lo haría. No me gusta la forma en que las ciencias naturales enseñan a través de la memorización. Yo estaba interesado en el descubrimiento, y quería el reto de hacer algo nuevo, en lugar de aprender cómo las cosas ya trabajaron. Todas estas cosas eran pequeñas molestias en un primer momento, pero me dejaron tomar la decisión de dejar mi designación pre-medicina. Ahora era libre de tomar las clases que he encontrado interesante. He encontrado una psicología que estudia mejor ajuste, la neurociencia y la lingüística. Entonces tomé mi primera clase de antropología. Esto marcó el comienzo de la variación rápida. He encontrado la disciplina que me gustaría seguir estudiando en la universidad, y una visión del mundo que me dio la oportunidad de descubrir. Me encantó la integración de las ciencias naturales, la filosofía de arte e historia. Se permitió que mi mente para ver el mundo desde una nueva perspectiva.

Mientras trabajaba en mi título de grado, También trabajé a tiempo completo en una empresa de datos. Fue en esta empresa que he aprendido acerca de la tecnología y de mi amor y afinidad por ella. Aprendí cómo ejecutar consultas, cómo construir las bases de datos, y cómo manipular los datos de una manera que nunca había pensado antes. Fue un gran complemento a mis estudios de grado como un antropólogo médico. Fue también en esta compañía que se plantaron las semillas que me llevan a convertirse en un ingeniero de software. Era la misma sensación de descubrimiento combinado con herramientas para construir lo que quería a la existencia.

He encontrado la forma de aplicar la antropología a todo lo que hice, incluyendo el software. La antropología y el software no son exactamente mantequilla de maní y jalea, pero lo hacen mantener un delicado equilibrio con la innovación.

Excavando en Antropología

La antropología es una disciplina amplia que se trate con técnicas como la etnografía, a menudo utilizando la teoría fundamentada, donde vaya a cabo en el campo y permitir que una cultura que le diga lo que son y cómo se hacen las cosas. Es una ciencia diferente a cualquier otro en el que lo que se puede estudiar casi no tiene límites. La inmensidad de la disciplina que entrena a ver patrones universales. Se entiende todo como perteneciente a un sistema de. Es a través de la comprensión del sistema que se puede encontrar su equilibrio en algo desconocido, y encontrar su camino a través de él. No es de extrañar que cuando empecé a trabajar como ingeniero de software, Me sentí atraído por DevOps y sistemas de ingeniería. Mi formación antropológica me llevan directamente al marco de cómo funciona la tecnología.

Sé que el valor de holismo, de ver cómo una pieza afecta a otro. Es una cosa obvia que a menudo se pasa por alto cuando la construcción de sistemas técnicos. La gente suele pensar en la tecnología como máquinas hablando con máquinas. Y si bien es cierto que en algún nivel en la pila de tecnología, la construcción de software es más sobre la gente que cualquier otra cosa. Hay personas que están utilizando los sistemas, hay personas que son la arquitectura de los sistemas. Hay gente que está escribiendo el software. La huella humana se puede encontrar en todas partes hay. Así, tiene sentido que el pensamiento humanista en el software es revolucionario. Es la razón por la que Apple puede cambiar el mundo mediante la adopción de su iPod y lo conecta a un teléfono celular. 10 Hace años los teléfonos inteligentes fueron una parte muy pequeña del mercado. Ahora, en el mundo occidental, lo más probable es que hay más teléfonos inteligentes y las tabletas en un hogar que no son ordenadores personales. No es por accidente, o solamente por gran marketing. Es mediante el uso de la tecnología para aprovechar un sistema holístico. Estos sistemas existe a nuestro alrededor todo el tiempo, y un antropólogo está capacitado para erradicarlos, entiéndelos, y predecir cómo cambiarán.

Se prepara con la Ingeniería

Pero al igual que cualquier ecuación equilibrada, siendo un desarrollador de software ha cambiado mi punto de vista como antropólogo, así. Mi entrenamiento, incluso como un practicante aplicado no era casi como un proyecto impulsado ya que mi trabajo como ingeniero de software. Con el fin de romper los problemas que yo estoy mirando, es útil para empezar a hacer algo, con el fin de entenderlo. Incluso si eso significa esbozar la cadena de acontecimientos que estoy tratando de arreglar, la acción es una virtud. Usted es un ingeniero de software ya que escribe programas de trabajo. Eso es todo. Ningún trabajo revisada por pares, ninguna lista de reconocimientos para demostrar su valor. Que la ejecución intencionada ha influido en la forma en que pienso en la resolución de problemas. Me obliga a adentrarse en el trabajo sucio mucho más pronto. También significa convertirse en un experto en la reducción de los grandes problemas a su tamaño. La única manera de comer el elefante es un bocado a la vez. Nadie lo sabe mejor que un ingeniero de software. Es una gran parte del trabajo para diseccionar lo que está haciendo a pequeños trozos de problemas solubles. Estar en medio de ella es lo que me gustaba de ser antropólogo. Al ser un ingeniero de software que lleva a un nivel completamente nuevo.Leer más… Un antropólogo Ingeniería: ¿Por qué las empresas de tecnología tienen que contratar a los desarrolladores de software con conocimientos etnográficos

Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana



web-7525squareCarta del Editor: Estoy feliz de anunciar el El Co-Proyectos con la edición Máquinas. Como alguien con un pie en organizaciones de la industria rediseño que florezca en un mundo rico en datos y otro pie en la investigación, Estoy constantemente tratando de tener una vista aérea sobre los logros técnicos. Últimamente, He estado obsesionado con el futuro del diseño en un mundo cada vez más rico en datos alimentado por la inteligencia artificial y sus algoritmos. Lo que comenzó durante una conversación cocina con mi colega, Che-Wei Wang (colaborador de esta edición) sobre el diseño generativo y los algoritmos genéticos se convirtieron en una gran parte de mi hablar en el diseño de interacción 2016 en Helsinki, Finlandia. Ese trozo entonces ocupaba más de un espacio de mi cerebro y ampliado en esta edición de Espacio para la Etnografía, Co-diseño con máquinas. En el post de introducción de esta edición, Comparto una manera más productiva para enmarcar la colaboración humana y la máquina: como un sistema en red. Entonces me persiguió por nueve personas que están a la vanguardia de esta transformación para compartir sus puntos de vista con nosotros. Alicia Dudek de Deloitte se iniciará el próximo post con una ficción especulativa sobre si los robots de AI pueden realizar cualquier parte del trabajo de campo cualitativo. Janet Vertesi cerrará esta edición nos da un adelanto de su próximo libro con un artículo sobre la colaboración humana y la máquina en las expediciones de la NASA Mars Rover. Y entre Alicia y Janet son siete colaboradores provienen de la comercialización de la máquina de aprendizaje con los artículos súper reflexivos. Gracias por unirse a la carrera! Y si usted encuentra que esto sea atractiva, tenemos una Una mala en la que podemos continuar con las conversaciones y conocer a otras personas humanocentrista. Únete a nuestro @ethnomatters Twitter para las actualizaciones. Gracias. @ Triciawang

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¿Quién está ganando la batalla entre humanos y ordenadores? Si usted lee los titulares sobre Inteligencia Artificial de Google (AI), DeepMind, batiendo el jugador de go-campeón del mundo, se podría pensar las máquinas están ganando. el artículo de la CNN sobre proclama DeepMind, "En la última batalla del hombre contra la máquina, los seres humanos se están ejecutando en segundo lugar. "Si, por otra parte, usted lee los titulares acerca de Facebook Tendencia de la sección Noticias y Asistente personal, M, que podría estar convencido de que las máquinas son menos puro y perfecto de lo que hemos hecho creer. A medida que la Borde titular pone, “Facebook admite su algoritmo de noticias de tendencias necesita mucha ayuda humana.”

Los titulares de ambos lados se basan en una falsa, tropo obsoleta: El binario de los seres humanos frente a los ordenadores. Estamos rodeados de argumentos similares en películas populares, ciencia ficción, y las noticias. A veces, las computadoras son intelectualmente superiores a los humanos, a veces son moralmente superior y libre de prejuicios humana. DeepMind de Google está ganando un juego de suma cero. algoritmos de Facebook de alguna manera están fallando al confiar en la ayuda humana, como si la colaboración entre humanos y ordenadores de esta batalla épica es de alguna manera vergonzosa.

El hecho es que los humanos y los ordenadores han sido siempre colaboradores. El ser humano / ordenador vista binario es perjudicial. Nos está restringiendo se acerquen a las innovaciones de IA más cuidadosamente. Se enmascara la cantidad de nos inclinamos a creer que las máquinas no producen resultados sesgados. Se permite a las empresas evitar asumir la responsabilidad por sus prácticas discriminatorias diciendo, "se salió a la superficie por un algoritmo ". Además, nos está impidiendo que inventar formas nuevas y significativas para integrar la inteligencia y la máquina de la inteligencia humana para producir mejores sistemas.

giphyA medida que las computadoras se vuelven más humanos, tenemos que trabajar aún más duro para resistir el binario de los ordenadores frente a los humanos. Tenemos que reconocer que los seres humanos y máquinas siempre han interactuado como un sistema simbiótico. Desde los albores de nuestra especie, hemos cambiado herramientas tanto como herramientas nos han cambiado. Hasta hace poco, las formas en que nuestros cerebros y nuestras herramientas cambiaron estaban limitados a la cantidad de entrada de datos, almacenamiento, y procesar tanto podía manejar. Pero ahora, hemos roto la ley de Moore y estamos sentados en más datos de lo que es capaz de procesar. Para realizar el siguiente salto para obtener el valor social completa de la información que hemos recopilado, tenemos que hacer un salto en la forma en que concebimos nuestra relación con las máquinas. Tenemos que vernos como una sola red, no como dos campos separados. Ya no podemos darnos el lujo de ver a nosotros mismos en una posición de confrontación con los ordenadores.

Para aprovechar la enorme cantidad de datos que hemos recogido de una manera que tenga sentido para los seres humanos, tenemos que abrazar la inteligencia humana y la máquina como un sistema holístico. A pesar de los llamativos titulares juego de suma cero, esta es la verdad detrás de cómo DeepMind dominado Go. Mientras que la prensa interpretó el éxito de DeepMind como dote independiente del juicio humano, que no era el caso en absoluto. Leer más… Co-diseño con máquinas: ir más allá de la máquina binaria / humana