مقابلات
خورخه توريس، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة MindsDB – سلسلة المقابلات
خورخه توريس، هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة MindsDB، وهي منصة تساعد أي شخص على استخدام قوة التعلم الآلي لطرح أسئلة تنبؤية على بياناته والحصول على إجابات دقيقة منها. MindsDB هي أيضًا خريجة فئة شتاء 2020 الأخيرة من YCombinator وتم الاعتراف بها مؤخرًا كأحد أكثر الشركات الواعدة في مجال الذكاء الاصطناعي في أمريكا من قبل Forbes.
ما الذي جذبك في البداية إلى التعلم الآلي؟
إنها قصة مثيرة للاهتمام. في عام 2008، كنت أعيش وأعمل في بيركلي لشركة بدء تشغيل تسمى Couchsurfing ورأيت هذا الصف، (cs188- مقدمة في الذكاء الاصطناعي). على الرغم من أنني لم أكن منتسبًا إلى الجامعة في ذلك الوقت، سألت الأستاذ جون دي نеро إذا كنت يمكنني الجلوس في الصف الدراسي وسمح لي بذلك. كان هذا الأستاذ عبقريًا، وجعل الجميع يقعون في حب الموضوع. كان هذا أفضل شيء حدث لي. كنت مذهلًا لأن الأجهزة يمكنها تعلم حل مشكلة، ودركت أن هذا يتحرك بسرعة و quyếtيت جعلها مسيرتي المهنية.
هناك بعض الأحداث الحاسمة في التكنولوجيا التي تحدث بضع مرات فقط في حياة الشخص. كنت محظوظًا بما يكفي لشهد ميلاد الإنترنت ولكن كنت شابًا جدًا بحيث لم أكن أكثر من مراقب سلبي. أعتقد أن التعلم الآلي هو الحدث التالي الذي يحدد الجيل، وأردت أن أكون جزءًا منه بطريقة ما لتحفيز التقنية وطريقة استخدامها.
بدأت MindsDB في جامعة كاليفورنيا بيركلي في عام 2018، هل يمكنك مشاركة بعض الأفكار من الأيام الأولى؟
جامعة كاليفورنيا بيركلي هي واحدة من أعظم المؤسسات البحثية في العالم ولها تاريخ في إنشاء ودعم البرمجيات مفتوحة المصدر، وفكرت أن هناك مكانًا أفضل لبدء MindsDB. كانت قيمنا متوافقة، وقدموا لنا شيكنا الأول من خلال معجل UC Berkeley Skydeck والباقي كما يقولون هو التاريخ.
كانت الأيام الأولى لا تختلف عن الكثير من الشركات الناشئة في منطقة الخليج – ثلاثة أشخاص يعملون ساعات طويلة على شيء يؤمنون جميعًا به، ولكن لديهم فرصة صغيرة فقط للنجاح. الفرق الوحيد هو أنه بدلاً من العمل في ورشة قديمة في بالو ألتو كنا في راحة相対ية في مساحة العمل المشتركة Skydeck (بدون رسوم).
أعتقد أن هناك قوة هائلة في البيانات. كلما كان لدي الشركة أكثر، زادت قدرتهم على دفع أعمالهم إلى الأمام. ولكن فقط إذا كانوا قادرين على الحصول على أفكار معنوية منها.
في خريف عام 2017، توصلت أنا وصديقي المقرّب آدم كاريجان (مدير العمليات) إلى استنتاج مفاده أن الكثير من الشركات تواجه قيودًا عند استخراج المعلومات المهمة من بياناتها. أدركوا أن واحدة من أكبر القيود تكمن في كيفية استخدام الكثير من هذه الشركات للقوة الاصطناعية. كنا نعتقد أن التعلم الآلي يمكن جعل البيانات والذكاء الذي يمكن أن توفره متاحة للجميع. لذلك صممنا منصة تسمح لأي شخص باستخدام قوة التعلم الآلي لطرح أسئلة تنبؤية على بياناته والحصول على إجابات دقيقة منها.
نسمي هذه المنصة MindsDB ونتابع جعلها سهلة بشكل لا يصدق للمطورين لإنشاء موجة جديدة من التطبيقات التي تركز على الذكاء الاصطناعي والتي ستغير طريقة عيشنا وعمله وشركات استخراج المعلومات من بياناتها.
لماذا ركزت MindsDB على حل مشكلة كونها مركزة على البيانات بدلاً من كونها مركزة على التعلم الآلي؟
إذا نظرنا إلى الغالبية العظمى من الأبحاث في الذكاء الاصطناعي، فإن نسبة كبيرة منها تأتي من المؤسسات الأكاديمية. كان التعلم الآلي تاريخيًا مركزًا على النماذج لأن هذا هو المكان الذي يمكن للمؤسسات البحثية إضافة قيمة مُدركة؛ تحسين النماذج أو إنشاء نماذج جديدة ينتج عنها نتائج أفضل. من ناحية أخرى، إضافة بيانات ذات جودة أفضل / أكثر صلة إلى نهج موجود لا يُنشَر بسهولة (المعيار الرئيسي للباحثين).
然而، فإن الغالبية العظمى من مشاكل التعلم الآلي التطبيقية اليوم تستفيد كثيرًا من تحسين البيانات أكثر من تحسين النماذج. هذا يتوافق أيضًا مع مهمتنا لتحقيق الديمقراطية للتعلم الآلي، حيث لا يعرف الكثير من الناس خارج مجال التعلم الآلي الكثير عن التعلم الآلي، لكنهم يعرفون الكثير عن بياناتهم.
رأينا أن هناك نوعين من الشركات، من ناحية الشركات التي لديها بيانات في قاعدة البيانات، ومن ناحية أخرى الشركات التي لم تكتشف قواعد البيانات بعد، ودركنا أنه إذا كانت الشركة في مجموعة قواعد البيانات، فإن نضج بياناتها قد وضعهم بالفعل على المسار الصحيح لاستخدام التعلم الآلي بشكل جيد، في حين أن الشركات التي لم تكتشف قواعد البيانات بعد، لها طريق طويل للذهاب، لذلك ركزنا على تقديم قيمة لمن يمكنهم استخراجها.
كيف تقترب MindsDB من نمذجة وتحويل النماذج إلى لغة SQL العادية؟
نحن نخلق تمثيلات للنماذج كجداول يمكن استفسارها، لذلك نحن نحذف مفهوم “التحويل” من الصورة. عندما تكتب على قاعدة البيانات CREATE VIEW، تكون هذه العرض حية ngay عندما يتم处理 الأمر، نفس الشيء عندما تفعل CREATE MODEL في MindsDB.
يحب الناس MindsDB بسبب تبسيطها للحياة الدورية للتعلم الآلي، لماذا يُعتبر تبسيط توزيع التعلم الآلي مهمًا؟
يحب الناس ذلك لأنها تحذف خطوط أنابيب ETL غير الضرورية، لذلك هناك أشياء أقل للحفاظ عليها. تركيزنا هو الحصول على المستخدمين لاستخراج قيمة التعلم الآلي، من خلال عدم التفكير في الحفاظ على البنية التحتية للتعلم الآلي إذا كانوا بالفعل يحافظون على بنية البيانات.
ما هي بعض المزايا والمخاطر لكونك شركة ناشئة مفتوحة المصدر مقابل شركة ناشئة تقليدية؟
يمكن لمشروع مفتوح المصدر أن يبدأ مع فكرة فقط، وسيساعدك الناس في بنائها على طول الطريق، في نهج مفتوح المصدر، عليك أن تبدأ بنفس الافتراضات، ولكن عليك أن تكون على حق لأن لا أحد سيساعدك على تحسين منتجك (على الأقل ليس بنفس الحجم مثل المصدر المفتوح)، فكر في المصدر المفتوح كنهج منتج تعاوني للمستخدم.
أعلنت MindsDB مؤخرًا رفع 16.5 مليون دولار من Benchmark لاستثمار السلسلة الأولى، لماذا يُعتبر Benchmark المستثمر المثالي والذي يتطابق رؤيته مع رؤيتك؟
يتمتع Benchmark بسجل مثالي في صناعتنا، ساعد تشيتان الشركات مثل mongodb و elastic و airbyte على أن تصبح قادة العالم في مجالاتها. نعتقد أن هناك لا أفضل من تشيتان و Benchmark Capital لمindsDB.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا MindsDB.
