Peter Wang, CEO & spoluzakladatel Anacondy – Interview Series

Co vás původně přitáhlo k informatice?

Začal jsem programovat v mladém věku, bez formálního vzdělání v oboru informatika. Zpočátku mě k tomu přitáhla možnost řídit počítač, ale můj zájem se prohloubil, když jsem objevil kreativní možnosti – vytvářet hry a vyjadřovat nápady. Pro mě je počítač více než jen funkční zařízení; je to nekonečný plátno pro sebevyjádření. V rané éře počítačů nebyla kreativita omezena, a existoval plynulý tok mezi různými aktivitami. Nicméně s current industrializací a vrstvami abstrakce se uvolňování kreativity stalo náročnějším.

Můžete sdílet příběh o vzniku Anacondy, Inc?

Můj spoluzakladatel a já založili Anacondu v roce 2012, ale počátky podnikání sahají zpět do doby, kdy jsme byli softwaroví konzultanti. Viděli jsme, jak se Python jako programovací jazyk pro obchodní analýzu dat začíná používat, a věděli jsme, že se chystá revoluce. Odvětví, která vyžadovala výkonnou numerickou výpočetní kapacitu, jako je finance, se obrátila k Pythonu, a v průběhu času se jazyk rychle rozšířil do zdravotnictví, výroby, maloobchodu a každého odvětví, které využívá pokročilou analýzu pro lepší obchodní rozhodnutí. Ale navzdory širokému organickému růstu Pythonu jsme cítili, že chybí skutečný příběh – obrovská potřeba high-performance nástrojů pro pokročilou analýzu, které by mohly být využity i nefunkcionáři. Zpočátku byli investoři nejistí ohledně programovacích jazyků nebo open-source ekosystémů a neviděli hodnotu v Pythonové datové komunitě, kterou Anaconda podporovala. Ale tato strategie růstu vedená praktiky nakonec vedla k tomu, že Anaconda a Pythonový ekosystém rychle získaly přijetí napříč všemi odvětvími po celém světě.

Anaconda je oddána rozvoji open-source inovací, proč je open-source tak důležitý?

Jsou přesvědčen, že transparentnost a spolupráce jsou klíčovými faktory pro úspěšný vývoj technologií a řešení pro společnost jako celek. Open-source nejen zajišťuje transparentnost, ale také zlepšuje spolupráci a podporuje inovační kulturu mezi vývojáři. Čím více perspektiv a znalostí se podílí na vývoji řešení, tím lepší je výsledek. Zásady za open-source se blízce shodují s misí Anacondy – demokratizovat technologii a zlepšit vzdělávání – open-source software poskytuje cenné příležitosti k učení pro vývojáře, studenty a nadšence, kde mohou studovat kód, učit se osvědčeným postupům a získat praktické zkušenosti účastí na open-source projektech.

V roce 2022 Anaconda spustila PyScript, webový nástroj pro kódování v prohlížeči a nasazení aplikací jedním kliknutím. Můžete sdílet některé podrobnosti o tomto nástroji a co ho dělá tak silným?

Po představení open-source projektu PyScript jako proof of concept jsme v březnu 2023 vydali PyScript.com, web, který umožňuje komukoli vytvářet bohaté, interaktivní, sdílené Pythonové webové aplikace přímo v prohlížeči. Tento flexibilní vývojový prostředí má modulární vývojové prostředí a může vytvářet nové webové aplikace s Pythonovou datovou interaktivitou a výpočtem, což dramaticky snižuje vstupní bariéry, které činí programování ohromující pro 99 % občanů, kteří nemají existující programovací dovednosti. S tímto spuštěním Anaconda zvyšuje dostupnost poskytováním rámce, který umožňuje komukoli získat zkušenosti s vývojem Pythonu.

Odvětví datové vědy explodovalo za posledních deset let, protože datové rozhodování se stalo normou – posunulo datové vědce na třetí místo v Glassdoor ’s ​​50 nejlepších pracovních míst v Americe pro rok 2022. Ale zatímco odvětví prosperuje, stále existuje prostor pro další vzdělávání stávající pracovní síly a odstranění stávajících vstupních bariér pro ty, kteří se chtějí dozvědět více o světě kódování. Tento spuštění byl první krok v demokratizaci datové vědy. Kromě toho budou jednotlivci a organizace, které se soustředí na další vzdělávání a rekvalifikaci, vždy mít konkurenční výhodu. Poskytováním online platformy, ke které může kdokoli přistupovat, bez zátěže stahování souborů a konfigurace prostředí, PyScript poskytuje skvělou příležitost naučit se Python, nejoblíbenější programovací jazyk na světě.

Jaké jsou vaše názory na budoucnost kódování?

Budoucí vývoj bude znamenat nárůst celkové produkce kódu, přičemž významná část bude generována stroji. Nicméně, lidská validace zůstane integrovanou. Konvenční obraz programování – zadávání kódu do textového souboru – se změní. Budoucí konstrukce informačních systémů se bude lišit od tradičních programovacích postupů, přijímajících krajinu, kde je kód generován. Předpovídám, že se budou objevovat kompaktnější, srozumitelnější modely AI. Řešení otázek souvisejících s právy a autorskými právy bude zásadní. Očekávám široké přijetí těchto technologií AI v reálných obchodních scénářích a zákaznických zkušenostech. Zaměření se přesune na vedení a školení AI pro pozitivní využití. Tento přechod lze přirovnat k vývoji motorů – přechodu z velkých na malé, s novým důrazem na motorové aplikace.

Anaconda nyní slouží více než 35 milionům uživatelů, co přisuzujete tomuto úspěchu?

Domnívám se, že jsme dosáhli tohoto rozsahu uživatelů nabídkou širokého spektra vzdělávacích materiálů a nástrojů pro všechny typy uživatelů – od studentů po profesionální programátory. S pokračujícím technologickým pokrokem je stále větší potřeba dovedností v Pythonu v téměř všech odvětvích. S naší misí demokratizovat Python, zpřístupňovat programování a základy všem, jsme schopni poskytnout zdroje potřebné pro budování dovedností pro současné a budoucí pracovní místa.

Jedna z vašich vášní je rozšiřování přístupu k datové gramotnosti, můžete sdílet některé podrobnosti o vašich úsilích v tomto směru?

Domnívám se, že pokud dosáhneme studentů, když začínají s datovou vědou, můžeme udělat větší pokrok v naší misi dosáhnout celosvětové datové gramotnosti. Na podporu toho Anaconda začala spolupracovat se středními školami v USA a globálně, aby hostila Data Science Expo, která spojuje studenty, aby představili své Pythonové dovednosti, sdíleli inovativní projekty a mohli vyhrát univerzitní stipendia. Kromě toho jsme nedávno představili Anaconda Learning, který nabízí více než dvanáct kurzů, a studenti, kteří úspěšně dokončí tyto kurzy, obdrží certifikát, který může zlepšit jejich šance na získání zaměstnání nebo postupu v jejich vzdělávací cestě. Anaconda Notebooks je také navržen tak, aby pomohl lidem okamžitě začít s datovou vědou a programováním v Pythonu. V květnu 2023 Anaconda získala EduBlocks, bezplatnou platformu, která přináší základní programovací dovednosti studentům a začínajícím profesionálům. Prostřednictvím této akvizice EduBlocks dále posílí misi Anacondy – demokratizovat datové a Pythonové dovednosti pro budoucí pracovní sílu. Jak datové vědy a modely AI/ML získávají na významu v práci a životě, Anaconda může být zdrojem pro vedení a školení, aby využila tohoto nového světa.

Proč by měla být budoucnost AI zcela otevřená?

Podobně jako mé názory na open-source, transparentnost a spolupráce povedou k úspěšnějšímu vývoji technologií AI a budou prospěšné pro společnost jako celek. Ačkoli je AI závod fascinujícím momentem v technologii, široké použití modelů AI by mohlo zaplavit internet informacemi, které nejsou generovány skutečnými událostmi, a které by kontaminovaly budoucí tréninkové datové sady pro budoucí modely. To povede k „modelové kanibalizaci“, kdy budou budoucí modely zesílit a být navždy ovlivněny výstupem předchozích modelů. S rychlostí nových modelů, etické debaty kolem AI, jako jsou právní a autorská práva, a předpojatost ve výcviku modelů, již nemohou zůstat na zadní straně. S otevřeným vývojem přichází větší dostupnost a schopnost pro širší skupiny pozadí, dovedností a zkušeností pracovat вместе – vytvářet dominový efekt směrem k úspěšnějším (a etickým) výsledkům.

Jaký je váš výhled do budoucnosti AI?

Předpokládám, že dojde k vzestupu kompaktnějších, srozumitelnějších modelů AI. Řešení otázek souvisejících s právy a autorskými právy bude zásadní. Očekávám široké přijetí těchto technologií AI v reálných obchodních scénářích a zákaznických zkušenostech. Zaměření se přesune na vedení a školení AI pro pozitivní využití. Tento přechod lze přirovnat k vývoji motorů – přechodu z velkých na malé, s novým důrazem na motorové aplikace.

Nyní máme přístup k „základní“ inteligenci, která je schopna provádět úkoly, které dříve vyžadovaly lidskou odbornost – ne nutně obtížné, ale vyžadující dynamickou agilitu. Tyto jsou případy, které byly dříve přehlíženy kvůli potřebě lidského zásahu, ale s příchodem AI je to nyní dosažitelné.

Děkuji za skvělé rozhovory, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Anacondy.