Olga Russakovsky ist eine außerordentliche Professorin für Informatik an der Princeton University. Ihre Forschung konzentriert sich auf Computer Vision und maschinelles Lernen, mit besonderem Schwerpunkt auf dem Verständnis und der Abschwächung gesellschaftlicher Verzerrungen in visuellen Erkennungssystemen. Sie war eine der Leiterinnen der ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, einer zentralen Anstrengung in der Entwicklung des modernen Deep Learning und der künstlichen Intelligenz. Russakovsky wurde von MIT Technology Review als eine der weltweit führenden jungen Innovatorinnen anerkannt.
Russakovsky ist Ukrainisch-Amerikanerin. Sie studierte Mathematik an der Stanford University und blieb dort für ihre Doktorandenstudien. Zunächst lehnte sie Informatik ab und fühlte sich von der Forschung entfremdet, da sie die einzige Frau in ihrem Labor war. Die Ankunft von Fei-Fei Li in Stanford veränderte ihren Werdegang. Russakovsky schloss ihre Promotion in Computer Vision im Jahr 2015 ab, während der sie mit Li an der Bildklassifikation arbeitete. Sie entwickelte einen Algorithmus, der ausgewählte Objekte vom Hintergrund trennen konnte, was ihr die menschliche Verzerrung in Daten deutlich machte. Sie arbeitete auch an Mechanismen, um die Belastung der Bildklassifikation für menschliche Annotatoren zu verringern, indem sie weniger und allgemeinere Fragen zu den untersuchten Bildern stellte. Zusammen mit Li entwickelte Russakovsky ImageNet, eine Datenbank mit Millionen von Bildern, die heute in der Computer Vision weit verbreitet ist.
Forschung und Karriere
Nach ihrer Promotion war Russakovsky Postdoktorandin am Carnegie Mellon University. Anschließend trat sie der Princeton University als außerordentliche Professorin für Informatik bei. Ihre Forschung untersucht die historische und gesellschaftliche Verzerrung in der visuellen Erkennung und die Entwicklung computergestützter Lösungen, die algorithmische Fairness fördern. Beispielsweise bezeichnete 2015 eine neue Fotoidentifikationsanwendung von Google ein schwarzes Paar als „Gorillas“. Zu dieser Zeit waren nur 2 % der Google-Belegschaft Afroamerikaner. Russakovsky betonte, dass, obwohl die Belegschaften, die Systeme der künstlichen Intelligenz entwerfen, nicht vielfältig genug sind, nur die Verbesserung der Vielfalt von Informatikern nicht ausreichen wird, um algorithmische Verzerrungen zu beheben. Stattdessen hat sie das Training von Deep-Learning-Modellen einbezogen, die geschützte Merkmale wie Rasse oder Geschlecht dekorrelieren. 2019 erhielt sie ein Schmidt DataX-Stipendium zur Untersuchung der Genauigkeit von Bildunterschriftensystemen.
Öffentliches Engagement
Russakovsky war an mehreren Initiativen beteiligt, um den Zugang zur Informatik und das öffentliche Verständnis von künstlicher Intelligenz zu verbessern. Sie ist im Vorstand von AI4ALL tätig, einer Stiftung, die die Vielfalt in der KI verbessern möchte. Im Rahmen von AI4ALL leitete Russakovsky ein Sommercamp für Oberschulmädchen. Sie führte das erste Sommercamp 2015 durch, benannt als Stanford Artificial Intelligence Laboratory's Outreach Summer Program (SAILORS). Bis 2018 hatte es sich auf sechs weitere US-Campusgelände ausgeweitet. Sie hat ähnliche Initiativen an der Princeton University gestartet. Das Sommercamp zielt darauf ab, Verzerrungen aus der KI herauszuhalten, indem Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund über Informatik, maschinelles Lernen und Politik aufgeklärt werden.
Ausgewählte Veröffentlichungen
Russakovsky ist die Hauptautorin von „ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge“, veröffentlicht im International Journal of Computer Vision im Jahr 2015. Der Artikel beschreibt die Erstellung eines öffentlich zugänglichen Datensatzes mit Millionen von Bildern alltäglicher Objekte und Szenen sowie dessen Verwendung in einem jährlichen Wettbewerb zwischen visuellen Erkennungsalgorithmen teilnehmender Institutionen. Der Artikel diskutiert die Herausforderungen bei der Erstellung eines so großen Datensatzes, die Entwicklungen in der algorithmischen Objektklassifikation und -erkennung, die aus dem Wettbewerb resultierten, sowie den Stand des Objekterkennungsfeldes zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Laut der Zeitschriftenwebsite wurde der Artikel über 5.000 Mal zitiert. Laut Google Scholar, das Zitate der Vorabveröffentlichung auf arXiv einschließt, wurde der Artikel insgesamt über 13.000 Mal zitiert. Russakovsky ist Autorin von mehr als 20 weiteren akademischen Artikeln, von denen laut Google Scholar sechs jeweils mehr als 100 Mal zitiert wurden.
Auszeichnungen und Ehrungen
Russakovskys Auszeichnungen und Ehrungen umfassen:
- 2015 Foreign Policy 100 Leading Global Thinkers
- 2016 PAMI Everingham Prize
- 2017 MIT Technology Review 35 unter 35
- 2020 Anita Borg Early Career Award (BECA)