女性与科学——尼娜·米奥兰肖像

在X和帝国理工学院接受理论物理培训后，我在Inria Sophia Antipolis完成了论文。在Xavier Pennec博士（X89）的指导下，我与斯坦福大学统计学教授Susan Holmes合作，帮助定义了创建数字器官双胞胎的统计框架，以改善神经退行性疾病的诊断和预后。

然后，我的职业生涯将我带到了硅谷的中心，在那里我在高等教育和工业领域担任职务：在Caption Health，我参与了人工智能心脏病诊断的开发，特别感兴趣的是在没有医学专家的国家或地区部署这些技术；在斯坦福大学，我改进了大脑图像分析的人工智能技术；在Atmo，我开发了人工智能气候预测模型，特别是针对风险最大的国家或地区

今天，我是加州大学圣巴巴拉分校（University of California，Santa Barbara）的人工智能教授，在那里我领导着几何智能实验室。与我的团队一起，我们正在开发几何技术，将人工智能部署在复杂数据上，例如大脑形状，而不需要巨大的数据集或巨大的计算能力。

事实上，尽管ChatGPT的开发得益于互联网在文本和图像方面的广泛性，但医疗领域的数据集相对较小。这严重限制了人工智能模型的培训。我首先寻求人工智能产生真正和积极的影响；为此，所有人都必须平等地使用它

这也是为什么我共同创立了真正的人工智能倡议，将我们的研究转化为现实世界影响的解决方案，以及安·S·鲍尔斯妇女大脑健康倡议，该倡议专门利用人工智能在妇女健康领域发展知识

是什么促使你学习科学，你会给犹豫不决的年轻学生什么建议

最初对科学漠不关心，我将科学研究视为一种务实的职业策略。然而，在L'X，一场“从粒子到恒星”的演讲激发了我的好奇心，并将我引向物理学。我一直计划在获得硕士学位后进入该行业，但与我未来的论文导师泽维尔·彭内克（Xavier Pennec）的一次偶然相遇引起了我的兴趣，并导致我与斯坦福大学（Stanford University）合作攻读人工智能博士学位，在那里我遇到了苏珊·霍姆斯（Susan Holmes）。她作为一名研究人员的日常生活激励了我，她成为了我的第一位女性模特。就在那时，我意识到我想要推进科学。

对于犹豫不决的年轻学生，我建议与研究人员会面，讨论他们的日常生活。我们都对我们的工作充满热情，有什么，这种热情是有感染力的

此外，科学需要女性。缺乏女科学家导致了巨大的差距，例如，国际上对妇女健康的认识严重不足。自20世纪90年代以来，在脑成像领域发表的5万篇研究论文中，只有0.5%研究女性健康。避孕会引发抑郁发作吗？怀孕对记忆有什么影响？为什么更年期会导致睡眠障碍？我们已经登上月球，但我们无法回答这些问题。超过80%的人工智能和神经科学教授是男性这一事实并不完全陌生。

您于2016年获得欧莱雅联合国教科文组织国际女性科学奖。你能告诉我们这个奖项，它奖励了什么，它对你意味着什么吗

我因研究创造器官（包括大脑）数字孪生所需的数学而获得该奖项。这些数字模型可以在计算机中表示“普通”大脑的所有特征及其在健康人群中的变化。当获得新患者的MRI图像时，将其与数字模型进行比较，以确定其是否代表大脑形状的健康或病理变化；这是数字医学的原理。

欧莱雅联合国教科文组织奖给了我很多曝光：我能够与公众分享我的研究，并成为“女孩参与科学”计划的大使。我参加了几次国际活动，访问了法国的中学，分享了我作为一名女科学家的日常生活。我意识到人们对科学着迷！我记得在我演讲后听到一个学生说“事实上，科学很酷”。这些互动极大地促进了我选择继续从事科学工作。

你在加州大学圣巴巴拉分校领导一个几何智能实验室。到达那里的路复杂吗？你是如何在这个相当男性化的环境中找到自己的位置的

这条路确实有点复杂，因为你在论文和博士后阶段做了几年的研究，不知道你是否能找到一个职位。我们想知道“这场比赛是否值得”。这是值得的，这些年的论文和博士后工作也非常棒。这是一个旅行的机会，认识非常不同的人和思想流派。我喜欢这条路线的每一步

当你处于少数群体时，找到自己的位置并不总是容易的，就像我在科学领域的情况一样。但当你像科学界的人一样，在绝大多数情况下，也很难找到自己的位置。这取决于每个人的性格。我看到许多学生告诉我，由于缺乏多样性，他们想离开科学界

在我的实验室里，我们65%是女性，女性略占多数，这对于人工智能实验室来说是独一无二的！我所在部门的女性比例为15%。事实上，我认为这种多样性使我们能够拥有出色的团队动态

是什么让你的工作令人兴奋？你未来的项目是什么？

人工智能正在从根本上改变我们的世界。开发这些技术很有趣，但最重要的是确保这些进步惠及所有人。大多数人工智能公司由不代表整个人口的个人控制。例如，OpenAI的董事会由100%的白人男性组成，或者埃隆·马斯克的XAI创始团队的16名成员都是男性。如果人工智能正在引导我们走向“有史以来最好的世界”，正如山姆·奥特曼（OpenAI）所说，我们必须扪心自问，这个世界到底是为谁而活

在我们的实验室里，我们专注于我们认为人工智能可能会忘记的最紧迫的问题。例如，我们正在开发人工智能方法，以提高妇女健康领域的知识。事实上，看到科学界在这一问题上的差距令人震惊。生物医学研究主要依赖于男性产生的数据，即使是女性更为普遍的疾病——女性占阿尔茨海默病患者的70%，患重度抑郁症的风险是女性的两倍。我们对更年期、怀孕、月经周期和激素药物如何影响大脑知之甚少。并不是说我们无法发现它，而是很少有人关心它。我们的实验室正在努力扭转这一趋势。我们的使命是在医疗数据上部署人工智能，以缩小与性别相关的知识差距。我们正在努力使科学在谁有权提出问题和谁从答案中受益方面具有包容性。