Ramprakash Ramamoorthy، رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي في ManageEngine – سلسلة المقابلات

Ramprakash Ramamoorthy، هو رئيس أبحاث الذكاء الاصطناعي في ManageEngine، قسم إدارة تكنولوجيا المعلومات في الشركات التابع لشركة Zoho Corp. يُمنح ManageEngine الشركات السيطرة على تكنولوجيا المعلومات الخاصة بهم، من الأمان والشبكات والخادوم إلى التطبيقات وطاولة الخدمة والديركتوري النشط والكمبيوترات المكتبية والأجهزة المحمولة.

كيف بدأت في الاهتمام بالعلوم الحاسوبية والتعلم الآلي في البداية؟

كنت لديّ فضول طبيعي تجاه الحوسبة عندما كنت أصغر سناً، ولكن امتلاك كمبيوتر شخصي كان يفوق إمكانيات عائلتي. ومع ذلك، بفضل منصب جدي كأستاذ كيمياء في كلية محلية، كنت أsometimes أستخدم الكمبيوتر هناك بعد ساعات العمل.

ازداد اهتمامي في الكلية، حيث حصلت أخيرًا على كمبيوتر شخصي. هناك، طوّرت تطبيقات ويب متعددة لمعهدي. هذه التطبيقات لا تزال قيد الاستخدام حتى اليوم – بعد 12 عامًا كاملًا – مما يبرز تأثير وطول أمد عملي المبكر. كانت هذه التجربة درسًا شاملاً في هندسة البرمجيات والتحديات العملية لتوسيع نطاق التطبيقات ونشرها.

بدأت رحلتي المهنية في التكنولوجيا مع تدريب في شركة Zoho Corp. في البداية، كانت قلبي متجهة نحو تطوير تطبيقات الهاتف المحمول، لكن رئيسي شجّعني على إكمال مشروع تعلم آلي قبل الانتقال إلى تطوير التطبيقات. оказался هذا نقطة تحول – لم أتمكن أبدًا من الحصول على فرصة لتطوير تطبيقات الهاتف المحمول – لذلك إنه قليل الحلاوة.

في شركة Zoho Corp، لدينا ثقافة التعلم من خلال الفعل. نعتقد أن если قمت ب passing الوقت الكافي مع مشكلة، تصبح خبيرًا فيها. أنا ممتن جدًا لهذه الثقافة وتوجيهات رئيسي؛ إنهما ما أطلقا رحلتي في عالم التعلم الآلي.

كما المدير لأبحاث الذكاء الاصطناعي في Zoho و ManageEngine، ما يشبه يومك العادي في العمل؟

يوم عملي ديناميكي ويتألف من تعاون الفريق والتخطيط الاستراتيجي. جزء كبير من يومي يتم قضاؤه في العمل بشكل وثيق مع فريق موهوب من المهندسين والرياضيين. معًا، نبني وتحسين حزمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا، والتي تشكل العمود الفقري لخدماتنا.

نعمل كفريق مركزي للذكاء الاصطناعي، نقدم حلول الذكاء الاصطناعي كخدمة لمجموعة واسعة من المنتجات داخل كل من ManageEngine و Zoho. يتطلب هذا الدور فهمًا عميقًا للخطوط الإنتاجية المختلفة ومتطلباتها الفريدة. لا تقتصر تفاعلاتي على فريقي فقط؛ أعمل أيضًا على مدار واسع مع الفرق الداخلية في جميع أنحاء المنظمة. هذا التعاون ضروري لتحقيق توافق استراتيجيتنا للذكاء الاصطناعي مع احتياجات العملاء المتغيرة باستمرار. هذه فرصة رائعة للتفاعل مع أذكى العقول في جميع أنحاء الشركة.

نظرًا لسرعة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، أخصص وقتًا كبيرًا للاطلاع على أحدث التطورات والاتجاهات في هذا المجال. هذا التعلم المستمر ضروري للحفاظ على حافتنا وتأكيد أن استراتيجياتنا لا تزال ذات صلة وفعالة.

علاوة على ذلك، يتجاوز دوري حدود المكتب. لدي شغف بالتحدث والسفر، وهو ما يتوافق بشكل جيد مع مسؤولياتي. أتفاعل بشكل متكرر مع المحللين وأشارك في مناقشات مختلفة لتبيان استراتيجيتنا للذكاء الاصطناعي. هذه التفاعلات لا تساعد فقط في نشر رؤيتنا وإنجازاتنا ولكنها توفر أيضًا رؤى قيمة تتدفق обратًا إلى التخطيط الاستراتيجي والتنفيذ.

لقد شهِدت تطور الذكاء الاصطناعي منذ وضع ManageEngine كريادة استراتيجية للذكاء الاصطناعي في عام 2013. ما كانت بعض خوارزميات التعلم الآلي التي استُخدمت في هذه الأيام المبكرة؟

كان التركيز الأولي علينا هو استبدال التقنيات الإحصائية التقليدية بنماذج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في الكشف عن الشذوذ، انتقلنا من منهجية المنحنى الجرسي التي تُحذّر من الحدود إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت ماهرة في التعلم من البيانات السابقة وتعرف الأنماط والتنبؤات الموسمية.

أدرجنا مجموعة واسعة من الخوارزميات – من آلات الدعم النوعي إلى أساليب قائم على شجرة القرار – كأساس لمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا. كانت هذه الخوارزميات حاسمة في تحديد حالات استخدام فرعية حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الاستفادة بشكل كبير من البيانات السابقة للعثور على الأنماط والتنبؤ وتحليل السبب الجذري. ومن المثير للدهشة أن العديد من هذه الخوارزميات لا تزال قيد الاستخدام الفعلي اليوم، مما يبرز صلاحيتها وفعاليتها.

يمكنك مناقشة كيف غيرت النماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي سير العمل في ManageEngine؟

لقد أحدثت النماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي بالتأكيد ضجة في العالم الاستهلاكي، ولكن دمجها في مجال الشركات، بما في ذلك ManageEngine، كان أكثر تدرجية. أحد الأسباب هو حاجز الدخول المرتفع، خاصة فيما يتعلق بالتكلفة، والمتطلبات الكبيرة للبيانات والحوسبة التي يطالبها هذه النماذج.

في ManageEngine، نستثمر استراتيجيًا في نماذج اللغة الكبيرة المحددة النطاق لتسخير إمكاناتها بطريقة مخصصة لاحتياجاتنا. يتضمن ذلك تطوير نماذج لا تكون عامة التطبيق فقط، بل يتم ضبطها أيضًا لتلبية مجالات محددة داخل عملياتنا الشركية. على سبيل المثال، نحن نعمل على نموذج اللغة الكبيرة مخصص للأمان، يمكن أن يُحذّر من أحداث الأمان بكفاءة أكبر، وآخر يركز على مراقبة البنية التحتية. هذه النماذج المخصصة قيد التطوير حاليًا في مختبراتنا، مما يعكس التزامنا بتسخير السلوكيات الناشئة للنماذج اللغة الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي في طريقة تضيف قيمة ملموسة ل حلول تكنولوجيا المعلومات الشركية.

يقدم ManageEngine مجموعة متنوعة من أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة لاستخدامات مختلفة، ما الأداة التي أنت فخور جدًا بها؟

أنا فخور جدًا بجميع أدوات الذكاء الاصطناعي في ManageEngine، ولكن تحليل السلوك الكيان والكيان (UEBA) يبرز لي. تم إطلاقه في أيامنا المبكرة، ولا يزال جزءًا قويًا وحيويًا من عروضنا. كنا نفهم التوقعات السوقية وأضفنا تفسيرًا لكل شذوذ كعملية قياسية. قدرة UEBA الخاصة بنا تتطور باستمرار ونحمل معنا التعلم لجعلها أفضل.

يقدم ManageEngine حاليًا AppCreator، منصة تطوير تطبيقات مخصصة منخفضة الرمز التي تسمح لأفراد فريق تكنولوجيا المعلومات بإنشاء حلول مخصصة بسرعة وتنشرها محليًا. ما هي آراؤك حول مستقبل التطبيقات منخفضة الرمز أو بدون رمز؟ هل ستستولي هذه في النهاية؟

مستقبل التطبيقات منخفضة الرمز أو بدون رمز، مثل AppCreator، واعد جدًا، خاصة في سياق الاحتياجات التجارية المتطورة. هذه المنصات تصبح حاسمة للشركات لتوسيع قدرات الأصول البرمجية الحالية وتحسينها. مع نمو الأعمال وتغيير احتياجاتها، توفر حلول منخفضة الرمز وبدون رمز طريقة مرنة وفعالة للتكيف والابتكار.

علاوة على ذلك، تلعب هذه المنصات دورًا حاسمًا في تمكين الأعمال لتكنولوجيا المعلومات. من خلال تقديم التكنولوجيا المتطورة، مثل الذكاء الاصطناعي كخدمة، تقلل بشكل كبير من حاجز الدخول للشركات لاستخدام قوة الذكاء الاصطناعي.

يمكنك مشاركة آرائك حول مخاطر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك انحياز الذكاء الاصطناعي، وكيف يدير ManageEngine هذه المخاطر؟

في ManageEngine، ندرك التهديد الخطير الذي تشكله مخاطر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك انحياز الذكاء الاصطناعي، الذي يمكن أن يوسع فجوة الوصول إلى التكنولوجيا ويؤثر على الوظائف التجارية الحاسمة مثل الموارد البشرية والتمويل. على سبيل المثال، هناك قصص عن سلوك الذكاء الاصطناعي المتميز بالانحياز في التوظيف هي قصص تحذيرية نأخذها على محمل الجد.

为了 التغلب على هذه المخاطر، ننفذ سياسات وعمليات صارمة لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا تقلل من الانحياز على مدار دورة حياتها. من الضروري مراقبة هذه النماذج بشكل مستمر، لأنها يمكن أن تبدأ غير متحيزة ولكنها قد تتطور لتصبح متحيزة بمرور الوقت بسبب التغييرات في البيانات.

نستثمر أيضًا في تقنيات متقدمة مثل الخصوصية التمايزية وتشفير الهومومورفيك لتعزيز التزامنا بالذكاء الاصطناعي الآمن وغير متحيز. هذه الجهود ضرورية لضمان أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا لا تكون فقط قوية ولكن أيضًا تستخدم بشكل مسؤول ومتعقل، مع الحفاظ على سلامتها لجميع المستخدمين والتطبيقات.

ما هو رؤيتك لمستقبل الذكاء الاصطناعي والروبوتات؟

مستقبل الذكاء الاصطناعي والروبوتات يبدو ممتعًا ومتغيرًا. لقد عانى الذكاء الاصطناعي من دورات الازدهار والركود في الماضي. ومع ذلك، مع التطورات في جمع البيانات ومعالجتها، بالإضافة إلى نماذج الإيرادات الناشئة حول البيانات، أصبح الذكاء الاصطناعي الآن محitomًا ومستقرًا.

تطور الذكاء الاصطناعي إلى تكنولوجيا رئيسية، مما أثر بشكل كبير على كيفية تفاعلنا مع البرمجيات على مستويات الشركات والأفراد. وقد أصبحت قدراته التوليدية بالفعل جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، وأتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة ومتاحًا للشركات، بفضل تقنيات وابتكارات جديدة.

من الجوانب المهمة في هذا المستقبل مسؤولية مطوري الذكاء الاصطناعي. من الضروري أن يضمن المطورون أن نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم قوية و خالية من الانحياز. بالإضافة إلى ذلك، آمل أن تتطور الإطارات القانونية بسرعة تتناسب مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي لإدارة ومعالجة أي قضايا قانونية تنشأ.

رؤيتي للذكاء الاصطناعي هي مستقبل حيث يتم دمج هذه التكنولوجيا بشكل متساوٍ في حياتنا اليومية، مما يعزز قدراتنا وتجاربنا مع الحفاظ على إدارتها بطرق أخلاقية ومسؤولة.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا ManageEngine.