Interviews
Humayun Sheikh, CEO von Fetch.ai – Interviewreihe
Humayun Sheikh ist ein Innovationsunternehmer, Gründungsinvestor von DeepMind und CEO von Fetch.ai, eine innovative Plattform zur Verbindung von IoT-Geräten und Algorithmen, um kollektives Lernen zu ermöglichen. Die Fetch.ai-Architektur basiert auf einem Sharded-Ledger mit hohem Durchsatz und bietet eine einzigartige Smart-Contract-Funktion für den Einsatz von ML/KI-Lösungen zur dezentralen Problemlösung.
Wie ist Ihr Interesse für künstliche Intelligenz geweckt?
Mein Hintergrund ist Computertechnik, aber ich habe meine letzten 20 Jahre mit dem Handel mit Rohstoffen, der Entwicklung von ML/KI-Algorithmen für den Markthandel, der Vorhersage von Märkten und Preisvorhersagen verbracht und mit verschiedenen KI-Projekten zusammengearbeitet, um KI kommerziell nutzbar zu machen. Vor 15 Jahren lernte ich Demis Hasabis von DeepMind kennen und beschäftigte mich mehr mit künstlicher Intelligenz im Gaming-Bereich. Nach DeepMind gründeten wir zusammen mit meinen Mitbegründern Toby Simpson und Thomas Hain Fetch.ai und unser Ansatz besteht seitdem darin, etwas aufzubauen, das wir kommerzialisieren können.
Können Sie uns mehr über Ihre Investition in DeepMind erzählen, bevor es später von Google übernommen wurde?
Ich wurde Demis Hasabis von DeepMind vorgestellt und wir arbeiteten drei bis vier Jahre lang zusammen. Während meines Engagements bei DeepMind verfolgten wir Ideen und Wege, wie wir Maschinen dazu bringen könnten, sich mehr wie Menschen zu verhalten und zu interagieren. Letztendlich wurde DeepMind an Google verkauft und ist heute eines der weltweit führenden Unternehmen für künstliche allgemeine Intelligenz.
Glauben Sie, dass der Bau eines Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) ist noch eine Möglichkeit?
Es mag wie eine weit hergeholte Möglichkeit erscheinen, aber wir hätten vor 20 bis 30 Jahren auch nie gedacht, dass KI-Labore wie DeepMind entstehen würden oder dass Unternehmen wie Google, Apple, Microsoft, Amazon und Facebook so viel in die KI-Forschung investieren würden. einschließlich neurowissenschaftlicher Forschung. Was die Fähigkeiten angeht, sind wir noch ziemlich weit davon entfernt, künstliche allgemeine Intelligenz zu erreichen, und dann ist da noch die Frage der Kommerzialisierung. Wenn Google nicht eingegriffen hätte, wären Unternehmen wie DeepMind wahrscheinlich gescheitert. Angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der sich KI entwickelt, können wir mit einem Wendepunkt rechnen, wenn uns die KI-Forschungsgemeinschaft mit der Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz überrascht.
Ihr neuestes Unternehmen ist Fetch.ai. Könnten Sie uns die Entstehungsgeschichte dieses Startups erzählen?
Zusammen mit meinen Mitbegründern habe ich viele Jahre lang die Ideen hinter Fetch.ai diskutiert, bevor wir die Technologiekombination gefunden haben, die dies ermöglichen würde. Wir glauben an eine effizientere, optimierte und dezentralere Welt, in der Identität, Wert und Nutzen dem Einzelnen zurückgegeben werden und in der kollektives Wissen allen Nutzern des Netzwerks zur Verfügung steht. Es verwandelt die Welt in Bausteine für aufregende neue Unternehmen. Die Welt ist komplex und wird nicht ausreichend genutzt: Wir vereinfachen sie und nutzen das, was wir haben, besser.
Eines der ersten Fetch.ai-Projekte ist ein Blockchain-basiertes KI-Smart-City-Infrastrukturprojekt in München. Können Sie erklären, was das ist und wie Blockchain und KI einem Fahrer bei der Suche nach einem Parkplatz helfen können?
Der Datarella-Fetch.ai Smart City-Feldversuch nutzt die AEAs (Autonomous Economic Agents) von Fetch.ai, um Daten zu erschließen und intelligente Mobilitätslösungen in Münchens Gewerbeimmobilien bereitzustellen. Für diesen Feldversuch haben wir den Connex-Gebäudekomplex in München ausgewählt.
Jeder registrierte Nutzer, der regelmäßig den Parkplatz nutzt, erhält einen Anreiz, seinen individuellen Verkehr zu den Connex-Büros zu reduzieren und wird dafür mit einer bestimmten Anzahl an Token pro Minute belohnt, wenn er nicht auf dem Parkplatz parkt. Autonome Agenten verhandeln autonom den „Preis“ von Parkplätzen zwischen ihren Inhabern und denjenigen, die einen Parkplatz suchen. Sobald ein Auto oder die zugehörige Wallet-Adresse von der Carpark AEA als geparkt registriert wird, wird der Token an diesen Wallet-Stop abgeworfen. Die Anzahl der pro Wallet und Minute ausgezahlten Token hängt von der aktuellen Auslastung des Parkplatzes ab.
Ziel ist es, die nachhaltige und effiziente Nutzung der städtischen Infrastruktur in München zu unterstützen.
Ein weiteres Projekt in der Pipeline ist das AI Autonomous Travel Agents-Programm. Könnten Sie erklären, was das ist?
Die Autonomous AI Travel Agents von Fetch.ai bieten ein dezentrales, auf mehreren Agenten basierendes System, das personalisierte, datenschutzorientierte Reiselösungen bietet. Mithilfe von Smart Contracts und AEA (Autonomous Economic Agent), die die Buchung von Hotelzimmern über ein direktes Anbieter-zu-Verbraucher-Modell durchführen, wollen wir sowohl für Hotels als auch für Verbraucher Kosteneinsparungen von bis zu 10 % sicherstellen. Darüber hinaus ist unsere Anwendung in Amadeus integriert, was sofortigen Zugriff auf über 770 Hotels bietet.
Durch Bootstrapping zu den Servern von Amadeus können wir den Namen und Standort eines Hotels sowie andere Informationen abrufen, die zum Abschluss der Buchung eines Reisenden erforderlich sind, ohne ein Online-Reisebüro oder eine Metasuchseite zu verwenden.
Ein Hotelbesitzer kann unsere Anwendung ohne Einrichtungskosten starten und der Ansatz basiert eher auf einer nutzungsbasierten Bezahlung. Die Software des Hoteliers interagiert mit der Software, die die Verbraucher zum Einkaufen nutzen. Noch wichtiger ist, dass Hoteliers nicht versuchen werden, ihr gesamtes Inventar über diesen neuen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Kanal zu verkaufen. Es wird ein zusätzlicher Kanal zusätzlich zum aktuellen Mix sein, den wir in der Hotelbranche sehen.
Die von Fetch.ai entwickelte Anwendung „Autonomous AI Travel Agents“ soll bestehende Systeme nicht vollständig ersetzen, sondern vielmehr ergänzen. Es funktioniert sicher, zerstörungsfrei und parallel zu bestehenden Beziehungen, die Hotels möglicherweise haben. Es bietet eine alternative Möglichkeit, Buchungen entgegenzunehmen: eine, bei der Kunde und Hotel direkt miteinander verhandeln, und eine, bei der ein personalisierteres Erlebnis mit einem besseren Preis-Leistungs-Verhältnis geboten werden kann.
Werden Sie mit OTAs (Online-Reisebüros) zusammenarbeiten, wenn nicht, wie werden Sie verschiedene Hotels einbeziehen?
Nein, wir werden nicht mit OTAs zusammenarbeiten. Wir werden Hoteliers ab dem zweiten Quartal 2021 ermöglichen, sich bei einer für Hoteliers bestimmten Software zu registrieren und auf das Fetch.ai-Netzwerk zuzugreifen, wenn wir die Anwendungssuite starten.
Welche Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen werden in diesen Anwendungen verwendet?
Wir können hier nicht näher darauf eingehen, abgesehen von der ML, die indirekt mit anderen Fetch-Technologien im Zusammenhang mit Suche und Erkennung verwendet wird. Ein großer Teil davon sind jedoch Schnittstellen in natürlicher Sprache und das kontinuierliche Lernen dessen, was für eine bestimmte Agentensammlung geeignet ist (was unter anderem Verstärkungslernen und RNNs umfasst). Aber es wird noch mehr geben!
Gibt es noch etwas, das Sie über Fetch.ai mitteilen möchten?
Wir möchten uns weiterhin auf die Entwicklung von Anwendungen und Produktsuiten konzentrieren, die für unsere Community und unsere Partner von Nutzen sind, und wir konzentrieren uns weiterhin auf öffentlich sichtbare Weise darauf, damit unsere Community unsere Erfolge teilen kann. Dies schafft Wert, Nutzen und das Wachstum unserer Gemeinschaft. Darüber hinaus können Benutzer sich engagieren, indem sie in den FET-Token investieren, ein Rückgrat des Fetch-Ökosystems. Es ist erforderlich, autonome Wirtschaftsakteure zu finden, zu schaffen, einzusetzen und zu trainieren und ist für intelligente Verträge, Orakel und die Transaktionen, die zur Bereitstellung der neuen digitalen Wirtschaft erforderlich sind, von entscheidender Bedeutung.
Und sie können jederzeit über unsere sozialen Kanäle mit uns interagieren:
Vielen Dank für das tolle Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, können die oben genannten sozialen Medien oder die besuchen Fetch.ai Webseite.
