جوى ماستافى، رئيس عالم البيانات في شركة أفيسو – سلسلة المقابلات

يُصنف جوى ماستافى كواحد من أفضل 10 علماء بيانات في الهند من قبل مجلة Analytics India ، وقد قاد أبحاث العلوم في شركات التكنولوجيا بما في ذلك Salesforce (CRM ) و Microsoft (MSFT ) و IBM ، وحصل على 50 براءة اختراع وكتب أكثر من 25 منشورًا عن الذكاء الاصطناعي.

كان مرتبطًا بشركة IBM لمدة decade كعالم بيانات شارك في مجموعة متنوعة من حلول الذكاء التجاري، بما في ذلك IBM Watson . عمل كعالم تطبيقي رئيسي في Microsoft ، مسؤولًا عن أبحاث الذكاء الاصطناعي.最近، كان ماستافى باحثًا رئيسيًا لمنصة Salesforce Einstein .

ماستافى هو أيضًا المؤسس والرئيس للمعهد البحثي MUST ، وهي منظمة غير ربحية تهدف إلى تعزيز التميز في مجالات العلوم البياناتية والحوسبة الإدراكية والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتحليلات المتقدمة من أجل المنفعة المجتمعية.

最近 انضم ماستافى إلى شركة Aviso في مدينة ريدوود كعالم بيانات رئيسي، حيث سيستفيد من خبرته العريقة لمساعدة عملاء Aviso على تسريع إغلاق الصفقات وتوسيع فرص الإيرادات.

ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟

أنا أحب الرياضيات كثيرًا، وأحب البرمجة أيضًا. قمت بدراسة درجة الماجستير في الإحصاء والدراسات العليا في تطبيقات الحاسوب. عندما بدأت رحلتي البحثية في الذكاء الاصطناعي في عام 2002 في المعهد الإحصائي الهندي في كلكتا، استخدمت لغة البرمجة C لإنشاء نظام شبكة عصبونية اصطناعية لتعرف الأرقام المكتوبة يدويا. كان ذلك يتكون من 2500 سطر من الكود، كلها مكتوبة من الصفر بدون أي مكتبات مدمجة باستثناء الإدخال / الإخراج القياسي. كانت العملية كلها مزيجًا من جميع المواد التي درستها. في ذلك الوقت، لم يكن الذكاء الاصطناعي شائعًا في العالم التجاري، وكانت المنظمات الأكاديمية قليلة تؤدي أبحاثًا متقدمة في هذا المجال. ومن خلال الطريق، لم يكن الذكاء الاصطناعي جديدًا في ذلك الوقت! يعود تاريخ مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى عام 1956، عندما أطلق البروفيسور جون ماكارثي وغيره هذا المجال في ورشة عمل الآن الأسطوري في كلية دارتموث.

لقد عملت مع بعض الشركات الأكثر تقدمًا في الذكاء الاصطناعي مثل IBM Watson و Microsoft . ما هو أكثر المشاريع إثارة للاهتمام التي عملت عليها؟

أريد ذكر أول براءة اختراع حصلت عليها أثناء عملي في IBM : طريقة لحل المشكلات الكلامية في اللغة الطبيعية، والتي كانت مشكلة مفتوحة مع IBM Watson . يمكن للنظام الذي طوّرته فهم مشكلة حسابية أو جبرية معبر عنها بلغة طبيعية وتقديم حل بلغة طبيعية في الوقت الفعلي. للقيام بذلك، كان على النظام التعامل مع الخطوات الرئيسية التالية: الحصول على عبارات المشكلة المدخلة والأسئلة التي يجب الإجابة عليها؛ تحويل الجمل المدخلة إلى تسلسل من الجمل التي تكون صحيحة من منظور رياضي؛ تحويل الجمل الصحيحة إلى معادلات رياضية؛ حل مجموعة المعادلات؛ وتقديم النتيجة الرياضية بلغة طبيعية.

هناك أيضًا أفضل مشروع لي في Microsoft — Softie! اخترعت و بنيت روبوتًا ماديًا مجهزًا بأجهزة إدخال ومتحسسات قابلة للتبديل لتمكينه من استلام المعلومات من البشر. سمح نظام اتصال معياري بالحاسوب للمستخدم بتعديلات عملية، مما يسمح بالتفاعلات الغنية حسب السياق. تمكنا من تنفيذ نظام قوي مع ميزات بما في ذلك لوحة المفاتيح و جهاز الإشارة و شاشة لمس و رؤية حاسوبية و تقنيات التعرف على الصوت. شكلنا فريقًا من وحدات الأعمال المختلفة، وشجعنا على استكشاف التطبيقات البحثية في مجال الذكاء الاصطناعي والمجالات ذات الصلة.

أنت أيضًا المؤسس والرئيس للمعهد البحثي MUST ، وهي منظمة غير ربحية مسجلة تحت قانون الجمعيات والثقة في الهند. هل يمكنك أن تخبرنا عن هذه المنظمة غير الربحية؟

يُكرس المعهد البحثي MUST لتعزيز التميز والكفاءة في مجالات العلوم البياناتية والحوسبة الإدراكية والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتحليلات المتقدمة من أجل المنفعة المجتمعية. يهدف MUST إلى بناء نظام بيئي لتمكين التفاعل بين الأكاديمية والشركات، لمساعدتهم على حل المشكلات وتوعيتهم بأحدث التطورات في العصر الإدراكي لتوفير الحلول، و تقديم الإرشاد أو التدريب، وتنظيم المحاضرات والندوات وورش العمل، والتعاون على البرامج العلمية والمهام المجتمعية. أكثر الميزات إثارة للاهتمام في MUST هي أبحاثها الأساسية حول التكنولوجيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية وتحليل النصوص ومعالجة الصور والرؤية الحاسوبية والprocessing الإشارات الصوتية وتقنيات الكلام والأنظمة المدمجة والروبوتات، إلخ.

ما الذي شجعك على إطلاق المعهد البحثي MUST ؟

حبي للأفلام العلمية والرياضيات يعني أنني أفكر دائمًا في كيفية تغيير التكنولوجيا للعالم، وكنت أفكر في تشكيل مجموعة من الخبراء المتعلمين على التكنولوجيات المتقدمة منذ عام 1993، عندما كنت في الصف التاسع. بعد حصولي على وظيفتي الأولى، استغرق الأمر 10 سنوات لإجراء اجتماع — و 10 سنوات أخرى لتحديد مجموعة من الخبراء المناسبين وتأسيس جمعية غير ربحية. الآن، لدينا حوالي 500 عالم بيانات في MUST في جميع أنحاء الهند الذين يساهمون ب热情 في الأبحاث حول التكنولوجيات الناشئة.

على مدى السنوات القليلة الماضية، شهدت الصناعة تقدمًا كبيرًا في التعلم العميق وتعلم التعزيز ومعالجة اللغة الطبيعية، إلخ. أي مجال من مجالات تعلم الآلة تعتبره الأكثر إثارة للاهتمام حاليًا؟

جميع خوارزميات تعلم الآلة مثيرة للاهتمام عندما يتم تنفيذها كمنتج أو خدمة يمكن استخدامها من قبل الأعمال أو الأفراد في العالم الحقيقي. حقق عصر التعلم العميق مزايا وعيوب — أحيانًا يساعد في هندسة الميزات التلقائية، ولكن في نفس الوقت يمكن أن يعمل مثل صندوق أسود، وينتهي به المطاف إلى سيناريو قمامة-داخل-قمامة إذا لم يتم استخدام مجموعات بيانات أو خوارزميات مناسبة. تتطلب بعض أحدث التكنولوجيات أيضًا كميات كبيرة من القوة الحاسوبية والوقت والبيانات. الشيء الرئيسي الذي يجب تذكره هو أن التعلم العميق هو جزء فرعي من تعلم الآلة (ML) ، والذي بدوره جزء فرعي من الذكاء الاصطناعي (AI) ، والذكاء الاصطناعي هو جزء فرعي من العلوم البياناتية — لذلك كلها متصلة. وليس الأمر متعلقًا ب Python أو R أو Scala — بدأت رحلتي في الذكاء الاصطناعي بلغة C ، ويمكنك حتى كتابة برامج الذكاء الاصطناعي بلغة التجميع. يعتمد بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الناجحة أولاً وقبل كل شيء على فهم البيئة التجارية أو البحثية، ثم ربط النقاط بين الإجراءات والبيانات لبناء نظام يساعد فعلاً أشخاصًا مختلفين في مجالات مختلفة. سواء كنت تعمل مع معالجة اللغة الطبيعية أو الرؤية الحاسوبية أو تحليل الفيديو أو تقنيات الكلام أو الروبوتات، فإن الطريقة الأمثل هي البدء bằng نهج بسيط قدر الإمكان، ثم采用 أساليب أكثر تعقيدًا بشكل متكرر أثناء تجربة نظامك وتحسينه.

أنت متحدث ضيف شائع في الجامعات الرائدة في الهند. ما هي السؤال الذي تكرر كثيرًا من الطلاب، وكيف تجيب عنه؟

السؤال الذي أسمعه أكثر هو: “كيف يمكنني أن أصبح عالم بيانات؟” أ告诉 الشباب دائمًا أنه من الممكن بالتأكيد، وأحاول إرشادهم لاستخدام حبهم للرياضيات أو الإحصاء أو علوم الحاسوب لمحاولة حل مشاكل العالم الحقيقي. يطلب الناس أيضًا كيف يمكنهم الانضمام إلى MUST ، والجواب هو بسيط: “ابنِ ملفك الشخصي مع مشاريع متعددة و ركز على التفكير خارج الصندوق.” إذا كنت تريد أن تصبح عالم بيانات، عليك أن تثبت أنك قادر على الابتكار. بدون ابتكار، لا نستطيع أن نسمي أنفسنا علماء. بالطبع، الحصول على براءات اختراع أو نشر أبحاثك في مجلات ومؤتمرات مشهورة يساعد أيضًا!

لقد انضممت最近 إلى شركة Aviso كعالم بيانات رئيسي، من أجل استخدام خبرتك في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. هل يمكنك أن تخبرنا قليلاً عن Aviso ودورك في هذه الشركة؟

تستخدم Aviso الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتوجيه المديرين التنفيذيين وإزالة عدم اليقين من عملية إبرام الصفقات. هذا تحدي مثير للاهتمام، ومسؤوليتي الأساسية هي مساعدة المنظمة على النمو في اتجاه إيجابي، باستخدام الأبحاث العميقة لتحديد مسرح النجاح للعملاء. أنا أستخدم معرفتي وخبرتي في الذكاء الاصطناعي والابتكار لمساعدة في جعل منتجاتنا وأبحاثنا الأساسية أكثر:

ال適应ية: يجب أن تتعلم مع تغير المعلومات، ومع تطور الأهداف والمتطلبات. يجب أن تحل الغموض وتتحمل عدم اليقين. يجب أن تكون مصممة للاستفادة من البيانات الديناميكية في الوقت الفعلي.

التفاعلية: يجب أن تتفاعل بسهولة مع المستخدمين بحيث يمكنهم تعريف احتياجاتهم بسهولة. يجب أن تتفاعل مع المعالجات الأخرى والأجهزة والخدمات، بالإضافة إلى تفاعلها مع الأشخاص.

التكرارية و الحالة: يجب أن تساعد في تعريف مشكلة من خلال طرح الأسئلة أو العثور على مدخلات إضافية إذا كانت عبارة المشكلة غامضة أو غير مكتملة. يجب أن تتذكر التفاعلات السابقة في عملية وتقديم المعلومات المناسبة للتطبيق المحدد في ذلك الوقت.

السياق: يجب أن تفهم وتحدد و تستخرج العناصر السياقية مثل المعنى والتركيب والنحو والزمن والموقع والقسم المناسب واللوائح والملف الشخصي للمستخدم والعملية والمهمة والغرض. يجب أن تعتمد على مصادر متعددة من المعلومات، بما في ذلك المعلومات الرقمية المنظمة وغير المنظمة.

ما الذي جذبك إلى هذا المنصب في Aviso؟

تعمل Aviso على استبدال أنظمة إدارة علاقات العملاء التقليدية الممتلئة بالlegacy ب أدوات خالية من الاحتكاك ومزودة بالذكاء الاصطناعي التي يمكن أن توفر رؤى قابلة للتنفيذ وتفتح إمكانيات الفرق البيعية. منتجنا هو نظام ذكي يفهم نقاط الألم لدى مبيعي التجزئة، ويقضي على إدخال البيانات الذي يستغرق وقتًا طويلاً، ويقدم للمديرين التنفيذيين التوصيات والإرشاد الذي يحتاجون إليه لإغلاق الصفقات بفعالية. لقد جذبتني قيادة قوية و قاعدة عملاء قوية، ولكن أيضًا التزام Aviso باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لحل التحديات الحقيقية في العالم. بيع هو جزء حيوي من أي عمل، وتساعد Aviso في ذلك من خلال استغلال قوة الذكاء الاصطناعي. هدف مباشر! ماذا تريد أكثر من ذلك؟

أخيرًا، هل هناك شيء آخر تريد أن تشاركه حول الذكاء الاصطناعي؟

يجعل الذكاء الاصطناعي فئة جديدة من المشاكل قابلة للحوسبة. للاستجابة للطبيعة السائلة لفهم المستخدمين لمشاكلهم، يقدم نظام الحوسبة الإدراكية تركيبة لا فقط من مصادر المعلومات ولكن أيضًا من التأثيرات والسياقات والرؤى. تختلف هذه الأنظمة عن تطبيقات الحوسبة الحالية في أنها تتجاوز جداول و حسابات قائم على قواعد وبرامج محددة مسبقًا. يمكنها الاستدلال وحتى التفكير بناءً على أهداف широкة. في هذا المعنى، الحوسبة الإدراكية هي نوع جديد من الحوسبة يهدف إلى تطوير نماذج أكثر دقة لطريقة عمل الدماغ أو العقل أو الاستجابة للتحفيز. إنه مجال دراسة كيفية إنشاء أجهزة حاسوب وبرمجيات حاسوب يمكنها السلوك الذكي. هذا المجال متعدد التخصصات: الذكاء الاصطناعي هو مكان حيث تتقاطع مجموعة من العلوم والمهن، بما في ذلك علوم الحاسوب والإلكترونيات والرياضيات والإحصاء وعلم النفس واللغويات والفلسفة وعلوم الأعصاب والأحياء. هذا ما يجعله مثيرًا للاهتمام!