Dr. Vishal Sikka, zakladatel a CEO Vianai – Interview Series

Vishal Sikka je zakladatel a CEO Vianai, bývalý technický ředitel SAP AG a bývalý CEO Infosys. V současné době také působí v dozorčí radě Oracle , ve správní radě BMW Group a jako poradce Stanford Institute of Human-Centered AI.

Platforma Vianai kombinuje otevřené zdrojové prvky, vlastními technikami a optimalizacemi Vianai a lidsky orientovaným designem, aby přinesla umělou inteligenci do podniků ve velkém měřítku, napříč různými krajinnami. S platformou mohou velké organizace vytvářet, optimalizovat, nasazovat a spravovat sofistikované modely strojového učení na stávající infrastruktuře a zlepšovat provoz a výkon modelů strojového učení napříč celou organizací,

Co vás původně přitáhlo k strojovému učení?

Začil jsem se o umělou inteligenci jako teenager, když jsem četl Marvin Minskyho úvahy o našich myslích jako společnostech jednoduchých agentů a dozvěděl se o Joe Weizenbaumově Elize (velmi raném chatbotu) a John McCarthyho kritice. Později jsem měl tu čest mít McCarthyho jako předsedu mé komise pro kvalifikační zkoušku z umělé inteligence na Stanfordu. McCarthy a Minsky byli dva otci oboru umělé inteligence a oba měli hluboké vhledy do sil i omezení umělé inteligence a já jsem měl štěstí, že jsem mohl studovat s oběma.

Dnes můžeme stále vidět, že umělá inteligence má velký potenciál a zároveň značná omezení. Stejné výzvy, se kterými jsme se potýkali před 30 lety, jsou stále zjevné, zejména když se podíváme na umělou inteligenci v podniku. Byl jsem inspirován prací jako student, abych viděl, zda lze nějakým způsobem odemknout hodnotu umělé inteligence a já jsem pokračoval v tom, aby být vášnivý o ní.

Který z vašich předchozích článků, podle vás, nejvíce ovlivnil vaši názor na umělou inteligenci?

Jako student jsem musel přečíst několik tisíc článků. McCarthyho předvídavé články o “poradci”, o některých klíčových filozofických problémech umělé inteligence, Marvinovy články o mysli jako společnosti, o spojení connectionistického (založeného na neuronových sítích) a symbolického přístupu k umělé inteligenci, Judea Pearlův články o pravděpodobnostním uvažování a kauzální inteligenci a články Davida Marra (o vidění), Pat Winstona (o učení popisů objektů z příkladů), Waldingerovy práce o syntéze programů a mnoho dalších utvořilo můj názor. Nedávno jsem četl práce Hinton, Lecun, pozornost lidí, stejně jako práce Cynthie Rudin, Fernandy Viegas a dalších.

Vy jste uvedl, že vývojářský zážitek z budování systému umělé inteligence je fragmentovaný a rozbitý, jaké jsou některé z aktuálních problémů, které stojí za budováním systému umělé inteligence?

Systémy umělé inteligence dnes mohou být opravdu vysvětleny pouze relativně malým počtem lidí — statistiky se liší, ale zdá se, že jich může být skutečně pouze kolem 20-30 000 na světě, kteří rozumí skutečným metodám, jak systémy umělé inteligence fungují. To je výrazně menší než 52 000 lidí, které odhadujeme jako odborníky na MLOps, nebo 1 milion, které odhadujeme jako datové vědce. Mnoho z nich by vám nemohlo říci, proč systém dělá to, co dělá, proč dělá doporučení, která dělá, nebo co by mohlo jít špatně, nebo jak fungují základní techniky.

Dejte to do pozadí velmi komplexní krajiny. Existuje přes 300 dodavatelů MLOps, které Gartner sleduje v daném okamžiku. Každý z nich má specializovanou nabídku. Velcí cloudoví dodavatelé na druhé straně mají svou vlastní verzi všeho a často se snaží uzamknout společnosti do svých ekosystémů a infrastruktury.

Pak je samotný výpočet často příliš drahý pro společnosti, aby skutečně postavily a vyškolily některé z nej pokročilejších modelů dostupných. Ty jsou ponechány několika společnostem, které mají talent a zdroje potřebné k řízení požadavků systému umělé inteligence.

Chybějící pochopení, složitost nástrojů a nákladnost výpočtu se spojují, aby vytvořily nesourodou a náročnou krajinu pro jakoukoli společnost, která se snaží být zdatná v oblasti umělé inteligence. Ve Vianai budujeme metody, aby byla umělá inteligence snazší na použití a snazší na pochopení a pozorování, zatímco výrazně snižujeme zdroje a náklady spojené s dosažením nejlepších výkonů.

Můžete sdílet příběh o vzniku Vianai?

Strávil jsem mnoho let prací na přinášení nových, disruptivních inovací do podniků. Moje týmy a já jsme vytvořili několik produktů, které dosáhly desítek tisíc podniků a byly považovány za průlomové. Já jsem také vedl dvě fundamentální transformace v mých dvou cestách před založením Vianai a účastnil se transformací ve stovkách podniků. Kromě toho jsem měl mnoho let studia umělé inteligence a zaměřování se na to, jak udělat umělou inteligenci lepší, relevantnější a ve službách lidstva.

V somewhat neobvyklém způsobem – tyto věci se spojily. Byl jsem na dovolené s rodinou v jihovýchodní Asii [koncem roku 2018]. Nakupovali jsme na malém trhu a prodejce měl krásné, ručně vyrobené šperky. Byly vyrobeny s tradičními technikami a místními kameny a byly úžasné, ale samozřejmě nikdo mimo tohoto malého města o nich neslyšel. A já jsem měl otázku, která mi přišla na mysl, “Co kdyby tento prodejce mohl použít umělou inteligenci? Jak by to vypadalo? Jak by systémy měly fungovat?” V tu chvíli mi to došlo, že každý podnik na světě bude transformován umělou inteligencí a že tato transformace nemůže být pohledána skrze čočky včerejška, ale potřebuje produkty a nápady, které musí začít od bílého papíru.

Asi měsíc později jsem založil Vianai s cílem přinést skutečnou, lidsky orientovanou umělou inteligenci do podniků celosvětově. To znamená poskytovat produkty a služby, aplikace a technologie, nástroje, které umožňují podnikovým uživatelům, datovým vědcům, inženýrům strojového učení a dokonce i prodejcům v odlehlých částech světa skutečně využít výhody umělé inteligence.

Od té doby jsme vytvořili aplikace, které pomáhají podnikům začít s umělou inteligencí, platformu, která pomáhá praktikům strojového učení spravovat a monitorovat své modely umělé inteligence a optimalizační techniky, které umožňují více společnostem přístup k umělé inteligenci.

Přes všechno jsme zjistili, že významný potenciál spojení lidského porozumění, úsudku a spolupráce s daty a nejlepšími technikami umělé inteligence zůstává nevyužitý. Na základě naší práce s předními podniky jsme viděli, že stejné techniky, které by pomohly malému prodejci, by také pomohly největším podnikům na světě.

Vianai je vše o lidsky orientované umělé inteligenci, můžete definovat, co to je a proč je důležité?

Lidsky orientovaná umělá inteligence je umělá inteligence, která se snaží zesílit lidskou práci a zlepšit lidský úsudek. Strojové učení je často považováno za náhradu lidské práce. Ale umělá inteligence je doplňkem lidské práce — nabízí škálu a opakovatelnost a přesnost, které lidská práce nemůže replikovat. Ale umělá inteligence nemůže replikovat lidský úsudek, lidské zkušenosti nebo naše porozumění kontextu.

Existují zjevné příklady toho, jako například, když umělá inteligence považuje želvu za pušku, ale mnohem častěji jsme příliš důvěřují umělé inteligenci, když se ještě neprokázala jako důvěryhodná. Slavný příběh pochází z doby před deseti lety, kdy umělá inteligence jedné firmy byla povolena obchodovat bez lidského zásahu. Algoritmus ztratil 440 milionů dolarů za méně než hodinu.

Pro nedávný příklad, pokročilé jazykové modely zůstávají relativně snadno zmatené nebo zkreslené. Generátory textu a obrázků jsou potenciálně silné, ale vyžadují velmi specifické příkazy od lidského uživatele, aby dosáhly svého plného potenciálu.

Lidsky orientovaná umělá inteligence je tedy druh zaměření v designu našich produktů. Přinášíme sílu lidského porozumění – jako úsudek a spolupráci – spolu s nejlepšími daty a technikami umělé inteligence, abychom vytvořili inteligentní systémy, které mohou výrazně zlepšit podnikové výsledky a procesy.

Můžete vysvětlit potřebu zpětné vazby mezi lidmi a umělou inteligencí?

Existuje celý obor umělé inteligence nazývaný “člověk ve smyčce” (human in the loop), který se spoléhá na zpětnou vazbu mechanismů lidí, aby přirozeně zlepšil výkon umělé inteligence. To je přirozené a má smysl pro jakýkoli systém.

Systémy umělé inteligence mohou zlepšit se časem, prostřednictvím opětovného školení, které zahrnuje jakékoliv akce, které uživatel provedl. To je, samozřejmě, část našich aplikací. Dejme si příklad.

Než přišla Covid, pracovali jsme s velkou finanční společností na předpovědi poptávky. Díky tomu, jak jsme navrhli systém, když Covid přišel a zlomil mnoho jiných modelů, náš se rychle přizpůsobil změnám a nikdy nemusel být přestavěn. To je druhý a nejdůležitější aspekt lidsky orientované umělé inteligence, navrhovat systémy od začátku tak, aby zahrnovaly složitosti moderního života.

To vytváří důvěru a systém, který roste s organizací a uživatelem.

Co dělá Vianai platformou nové generace?

Zatímco existuje mnoho diskusí o riziku, regulaci a slibu umělé inteligence, málokdo hledal řešení — koncept lidsky orientované umělé inteligence.

Naše platforma je tedy připravena na problémy, které přijdou, když umělá inteligence se stane více reálnou v podniku. Je to řešit problémy kolem důvěry, zkreslení a transparentnosti. Umožňuje společnostem škálovat umělou inteligenci s monitorováním a optimalizací. A umožňuje netechnickým uživatelům využít umělou inteligenci prostřednictvím našich aplikací.

Co jsou některé z výzev, které stojí za budováním platformy, která dramaticky zjednodušuje zkušenost s umělou inteligencí v podniku?

Největší výzvy, které vidíme v podniku, jsou talent, nástroje a technologie. První, talent je koncentrován v několika místech, zejména ve větších technologických společnostech. To dělá velmi těžké pro externí členy týmu, aby se účastnili dohledu, řízení a utváření programu umělé inteligence a může vytvořit ještě více zkreslení, protože pouze omezený počet členů týmu pracuje na operacích.

Technologie a nástroje mohou být také výzvou při zjednodušování umělé inteligence. V současné době jsou technologie a nástroje omezené. Čipy pro běh umělé inteligence jsou vzácné a velmi drahé a nástroje jsou uzamčeny do určitých dodavatelů, což snižuje svobodu zlepšit náklady, zatímco rozšiřuje hodnotu. Bez ohledu na to, kde společnost může být ve své cestě umělé inteligence, tyto výzvy mohou udělat implementaci užitečné a etické umělé inteligence výzvou, protože vytváří nesourodou, fragmentovanou strategii a odstraňuje nástroje nezbytné pro správné funkce. Organizace potřebují být schopny podporovat všechny oblasti umělé inteligence od implementace po údržbu a mít podporu týmu a nabízet vstup, aby to byl úspěch.

Pro skutečný úspěch jsem zjistil, že schopnosti platformy potřebují být zcela otevřené, modulární, flexibilní a nezávislé na drahém hardwaru a softwarových upgradech. A s lidsky orientovaným přístupem, lidé jsou stále schopni přinést znalosti, kontext, zkušenosti a kreativitu při řešení problémů – to je pak zesíleno platformou umělé inteligence, ne nahrazeno.

Je něco jiného, co byste rádi sdíleli o Vianai?

Ve mnoha ohledech žijeme v čase umělé inteligence. Existuje mnoho hype a diskusí kolem umělé inteligence, což je celkově dobrá věc. Vidíme mnoho pokroků a širší přijetí než v minulosti v oblastech, jako je generativní umělá inteligence a další. Nicméně bychom také měli pracovat na tom, abychom uznali omezení umělé inteligence – realitu technologie umělé inteligence dnes, stejně jako realitu nedostatku odbornosti v oblasti umělé inteligence a nedostatek důvěry v umělou inteligenci, zejména v podniku. Pokud můžeme rámcovat umělou inteligenci jako zesilovač našich životů, společnosti, naší práce, našeho potenciálu a mít nezbytný dohled nad umělou inteligencí, abychom zajistili toto, pak jsem přesvědčen, že nakonec uvidíme, jak se to stane skutečností v významných a transformačních způsobech.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Vianai.