Sophia Abraham 一直认为她会成为一名医生。她目前正在圣母大学攻读计算机科学和计算机工程博士学位。
这位有抱负的医生是如何设计人工智能来识别澳大利亚的入侵草种，并设计无人机来帮助搜索和救援工作的？
索菲亚的许多愿望最初源于对医生角色的浪漫化看法。但在神经科学实验室工作了数小时并跟踪医生后，她意识到自己对机械工程有着更强烈的热情。尽管她的家人不赞成换专业，她还是决定在一个她感兴趣的领域里碰碰运气。
追随激情
索菲亚在一家政府智库完成了机械工程实习，并看到了数据科学团队的工作后，调整了课程。她发现真正让她感兴趣的是计算机科学的艺术。
“如果机械工程师正在创造身体，那么计算机科学家正在为身体呼吸生命，”她解释说。“我意识到，我真的很想在我所做的一切创造中注入生命。”
索菲亚决定直接申请几个计算机科学博士课程。虽然申请研究生课程对大多数学生来说都是挑战性和竞争性的，但索菲亚面临着她的背景是否符合入学要求的额外不确定性。
尽管索菲亚没有相关的经验，但凭着坚韧不拔的毅力和努力，她被许多博士项目录取。当她与教授和教员交谈时，许多人对她如何将以前的工作和知识转化为他们当前的愿景和系统感兴趣。
接受新的机会
索菲亚在研究生课程中的经历并非传统。她的本科背景和学习意愿使她在项目和实习中获得了一些非常有趣和丰富的人工智能经验。她开始在 3D 网格重建中训练人工智能模型，这些模型通常用于机器人、计算机图形学和增强现实等各种计算机视觉应用。
在约翰·霍普金斯大学实习期间，她在视频游戏 星际争霸 2 中对人工智能代理进行了面向目标的动作编程培训。这种人工智能技术涉及动态规划，根据游戏中人工智能的进展，激活不同目标的一系列动作。
为了继续扩大在人工智能领域的机会，索菲亚参与了一个计算机视觉项目，与救援人员合作使用无人机识别失踪或受伤人员。该模型识别溺水在河中的人，或通过遮挡物体或地形找到人。索菲亚已经使用类似的计算机视觉技术与澳大利亚的研究人员合作，以识别入侵的草种。
在人工智能研究中寻找利基
经过一段漫长而曲折的旅程，索菲亚觉得她终于开始在生态学和机器学习的交叉点找到一个利基。她的希望是致力于开发技术，不仅解决生物多样性危机等问题，还为农民提供更简单的作物管理和疾病诊断方法。通过她在这一领域的工作，她希望减轻农民目前面临的问题，并通过她在人工智能和机器学习方面的工作帮助他们。
尽管索菲亚的背景对于一名计算机科学博士生来说是非常规的，但她认为，正是她自学材料的动力，以及她对学习和理解她不熟悉的现象的强烈好奇心，让她在人工智能领域取得了进步。她还赞扬了她的同龄人，他们花时间解释具有挑战性的概念，并尽可能顺利地过渡到研究生课程。
学习曲线无疑是陡峭的。尽管如此，她认为，进入壁垒在感知上比在现实中更困难，如果有适当的资源和培训，这是可行的。因此，尽管没有编码背景，但她能够克服传统背景的不足，并在追求人工智能职业生涯中取得成功。
索菲亚走的是一条人迹罕至的道路，做出了许多人质疑的决定。尽管如此，她还是追随自己的内心，发现了对生态学、机器学习和人工智能的新热情。她之前的经历引导她去做她真正想做的事情，这对她个人和职业来说都是最有价值的决定之一。
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