نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي
هيون كيم، الرئيس التنفيذي ومؤسس سوبر آي آي – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
هيون كيم هو الرئيس التنفيذي ومؤسس سوبر آي آي، شركة توفر منصة بيانات تعلم الآلة الجديدة للفرق التي تعمل بالذكاء الاصطناعي حتى يتمكنوا من بناء الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل في وقت أقل. سوبر آي آي سوايت هي منصة سحابية مؤسسية مبنية لمساعدة مهندسي التعلم الآلي والفرق المنتجة والباحثين وواضعي البيانات على إنشاء تدفقات عمل كفاءة لبيانات التدريب.
ما الذي جذبك في البداية إلى مجال الذكاء الاصطناعي والعلوم البيانات والروبوتات؟
كطالب في قسم الهندسة الحيوية في جامعة ديوك، كنت مهتمًا بالجينات وكيف يمكننا هندسة الدنا ل治療 الأمراض أو إنشاء كائنات محسنة جينيًا. أتذكر تجربة مختبرية مبللة بشكل واضح استمرت في الفشل لمدة 6 أشهر متتالية. الجزء الأكثر إحباطًا منها هو أن هناك الكثير من العمل اليدوي المتكرر، وكان ذلك على الأرجح الجذور ل许多 أخطاء محتملة.
أدى ذلك الإحباط إلى أن أصبح interess في أي شيء يتعلق بالتأتمت. لقد تقلبت بين عدة مختبرات في جامعة ديوك حتى انضممت إلى مختبر كان يبحث في كيفية مساعدة التعلم الآلي في تشخيص مرض باركنسون باستخدام مسح الأشعة المغناطيسية للدماغ. هنا حصلت على طعم حقيقي ل潜力的 التغيير في شبكات التعلم العميق. انتهى بي المطاف بمتابعة برنامج الدكتوراه في علوم الحاسوب في جامعة ديوك، وعملت بشكل مكثف في مختبر الروبوتات الذكية لتعليم الروبوتات التعلم.
في عام 2016، كنت مشاركًا في تحدي الروبوتات من أمازون. ما كنت تعمل عليه وكيف استمتعت بتجربة؟
في تحديات الروبوتات من أمازون، تحصل الفرق على نقاط من خلال جعل الروبوتات تختار وتخزن الأشياء بشكل مستقل في الوقت المحدد. يمكن هندسة الروبوتات في المصانع والخطوط التجميعية لكي تكون محددة للكائن الذي تقوم الروبوت بتشغيله، لكن تحديات الروبوتات من أمازون تحدت روبوتاتنا للعمل في مواقف ديناميكية. كنت قائد فريق “ديوك” ووظيفتي التخطيط الحركي. قمت بتصميم وتنفيذ أساليب تخطيط حركة الروبوت لمهام التخطيط الحركي في بيئة مخزنية واقعية. كانت تجربة تعلم مثيرة للاهتمام لأننا كان علينا تجميع مجموعة من الأنظمة المعقدة، من أنظمة الإدراك الروبوتية القائمة على الرؤية إلى خوارزميات التخطيط الحركي والمكونات الميكانيكية النهائية المصممة خصيصًا.
(AMZN )ثم عملت لمدة تقريبًا عامين كمهندس أبحاث تعلم الآلة في إس كي تي برين، ما كان هذا المشروع؟
بعد عام تقريبًا من برنامج الدكتوراه، في مارس 2016، هزمت ألفا غو من جوجل البطل البشري لي سيدول في لعبة غو. كانت هذه أخبار مثيرة بشكل خاص في كوريا، حيث تكون لعبة غو أكثر شعبية من غيرها.
بعد ذلك الحدث، بدأت الحكومة والشركات الكبيرة في الاستثمار بشكل كبير في أبحاث الذكاء الاصطناعي. واحدة من هذه الشركات كانت إس كي تي، أو إس كي تيليكوم، وهي تكتل كوري كبير. تم تقديم لي منصب مهندس أبحاث تعلم الآلة في مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي الجديد، وهو تي برين. أخذت إجازة من برنامج الدكتوراه، وعدت إلى كوريا للعمل لمدة عامين تقريبًا.
(SKM )الغرض من فريقنا كان القيام بأبحاث حول مواضيع الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تؤدي إلى منتج أو فرصة أعمال للشركة. في تلك السنتين، قمت بمحاولة بعض المواضيع مثل السيارات ذاتية القيادة، الذكاء الاصطناعي للألعاب (خاصة الذكاء الاصطناعي لستار كرافت) وشبكات التوليد المعادية أو جيه إيه إن.
بعد عامين، بدلاً من العودة إلى المدرسة لإكمال برنامج الدكتوراه، غادرت لبدء شركتي، سوبر آي آي.
ما كان الإلهام وراء إطلاق سوبر آي آي؟
أثناء بحثي عن تعلم الروبوتات في المدرسة، وعمل tôi في مختبر أبحاث شركات، كان واضحًا لي أنني أقضي معظم وقتي في تنقية البيانات.
في المدرسة، كنت أقضي معظم وقتي في إنشاء بيئات محاكاة لبيانات محاكاة الروبوتات. في شركتي السابقة، كنت أقضي وقتًا في جمع وتصنيف مجموعات بيانات للسيارات ذاتية القيادة والذكاء الاصطناعي للألعاب.
وليس ذلك فقط بالنسبة لي. كان الأمر نفسه بالنسبة لزملائي، وكان ذلك نقطة ألم شائعة للباحثين والمهندسين في صناعة التعلم الآلي.
أردت修 ذلك. كما يمكنك أن ترى، أنا معجب كبير بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، وأعتقد أنه يمكن أن يحول حياتنا حقًا. أريد أن تحدث اختراعات تقنية بشكل أسرع، وأريد أن أرى تطبيقها على حياتنا اليومية.
من أجل تحقيق ذلك، قمت في البداية بالبحث في جعل خوارزميات التعلم الآلي تتعلم مع مدخلات بشرية أقل. ذلك جعلني مهتمًا بأشياء مثل التعلم غير الموجه والتعلم المتعاقب. بعد نشر ورقة حول جيه إيه إن، أدركت ما أردت القيام به. بدلاً من نشر أعمال بحثية، أردت إنشاء منتج أو خدمة حقيقية يمكن أن تؤثر على الصناعة وتبدأ في حل مشكلة البيانات الآن.
كيف يمكنك وصف أفضل الخدمات التي تقدمها سوبر آي آي؟
سوبر آي آي توفر منصة بيانات تعلم الآلة تسمى سوبر آي آي سوايت. سوايت تساعد الشركات على إنشاء وتصنيف وإدارة بيانات التدريب بكفاءة، وتسريع دورة عمليات التعلم الآلي.
من المعروف جيدًا أن معظم فرق التعلم الآلي تقضي أكثر من 50% من وقتها في إدارة مجموعات بيانات التدريب. نساعد المهندسين على تصفية وتصنيف مجموعات بيانات التدريب بسهولة، وتكاملها مع مكدس عمليات التعلم الآلي، مثل تخزين البيانات أو إطارات التعلم العميق من خلال واجهة برمجة تطبيقات قوية وواجهة برمجة تطبيقات.
كما يقضي قادة المنتجات وقتًا طويلاً مع بيانات التدريب. نساعد على جعل حياتهم أسهل من خلال تتبع المشكلات السلس، وتحليل البيانات، وميزات التعاون والإنتاجية المتعلقة.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد ميزة التصنيف التلقائي، التي تستخدم العديد من التقنيات المتقدمة مثل التعلم النقل والتعلم النشط، في عملية التصنيف التلقائي ومراقبة الجودة.
ما هو أكثر جانب صعب في بناء منصة بيانات تعلم الآلة؟
بناء منصة بيانات تعلم الآلة يطرح تحديًا هندسيًا مثيرًا للاهتمام، ليس فقط لأن التعلم الآلي يتطلب كمية هائلة من البيانات غير المنظمة، مثل الصور والفيديوهات، ولكن أيضًا لأن البيانات يجب أن تقرأ وتحديث بشكل مستمر من قبل العديد من المستخدمين حول العالم.
ما هي بعض الشركات التي تستخدم منصة سوبر آي آي؟
لدينا عملاء من أحجام مختلفة عبر العديد من القطاعات. الشركات الكبيرة لصناعة الإلكترونيات الاستهلاكية، مثل سامسونج و إل جي، تستخدم منصتنا لإدارة البيانات وتسريع عملية تطوير التعلم الآلي. العديد من الشركات والمشاريع في صناعة السيارات ذاتية القيادة، وكذلك الشركات التي تستخدم الأنظمة غير المأهولة في التطبيقات من الأمن الفيزيائي إلى البناء، تستخدم منصتنا.
بالإضافة إلى ذلك، تستخدم شركات الواقع الافتراضي والواقع المعزز والألعاب منصتنا لإنشاء وإدارة مجموعات بيانات يمكن أن تعلم نماذج التعلم الآلي.
في القطاع الطبي، تستخدم مختبرات البحث في الجامعات الدولية المعروفة منصتنا لإدارة بيانات التدريب وتمكين نماذج الرؤية الحاسوبية من التعرف على الأورام في التصوير بالأشعة المقطعية والتصوير بالرنين المغناطيسي.
كان سوبر آي آي عضوًا في فئة شتاء 2019 من ي كومبينيتور، يمكنك وصف هذه التجربة وما هي بعض النقاط الرئيسية التي تعلمتها؟
كانت النتائج الرئيسية لنا هي التركيز على المستخدمين وتكرارها بسرعة. شعار ي سي هو “خلق شيء يريده الناس”. في كثير من الأحيان، تستخدم الشركات الناشئة، وخاصة الشركات الناشئة التكنولوجية، التركيز على الابتكارات الفنية وتغاضي عن ما يحتاجه المستخدمون حقًا. خلال عملية ثلاثة أشهر، تعلمنا أن نكون مدفوعين بشكل كبير من قبل المستخدمين – التحدث مع أكبر عدد ممكن من المستخدمين، ومحاولة فهم ما يحتاجونه حقًا – وفي الوقت نفسه تكرار تحديثات المنتج والرسائل لتتناسب مع احتياجات المستخدم. منذ أن من المستحيل تحقيق منتج أو الوصول إلى تطابق السوق في المرة الأولى، من الأهمية بمكان التحدث بشكل دائم مع المستخدمين وتقديم ما يريدونه. من الواضح عندما تفكر فيه، ولكن من الصعب التركيز عليه في الممارسة.
هل هناك شيء آخر تريد مشاركته حول سوبر آي آي؟
لدينا منتج مجاني جديد يمنح المستخدمين مزيدًا من تخزين الأصول الخام وميزات التصنيف وإدارة البيانات وأدوات المطورين. نحن على مهمة حقيقية لتحقيق الديمقراطية للذكاء الاصطناعي ونريد أن نعرف الناس أن هناك شركات مؤسسية مثلنا التي تستثمر في توفير كل ما يمكن لتعزيز تبني وتكامل الذكاء الاصطناعي في حياتنا اليومية.
شكرًا على المقابلات، يرجى زيارة سوبر آي آي لمعرفة المزيد.
