Interviews
Cam Linke, CEO des Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) – Interviewreihe
Cam Linke ist der CEO der Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) In den letzten 10 Jahren war er als CEO, Investor, Community Builder, Produktmanager, Unternehmer, Akademiker und Entwickler tätig. Zu seinen früheren Rollen zählen Mitbegründer des Startups Edmonton, Gründer von Flightpath Ventures, CEO von Touch Metric, Produktmanager bei Nexopia.com und Gründer von DemoCamp Edmonton.
Linke ist ein gefragter Redner und Mentor und wurde vom Avenue Magazine in die Top 40 unter 40 aufgenommen. Er ist außerdem ein Forscher für künstliche Intelligenz und studiert derzeit bei Dr. Richard Sutton und Dr. Adam White. Seine Forschung, die sich auf die Anpassung von Verhaltensweisen durch KI konzentriert, um das eigene Selbstlernen zu verbessern, wurde auf führenden Konferenzen veröffentlicht.
Wir haben uns auf der Jahrestagung 2023 zu einem Interview getroffen Obere Grenze Konferenz über KI, die in Edmonton, AB, stattfindet und von veranstaltet wird Amii.
Sie waren zuvor Mitbegründer Starten Sie Edmonton. Könnten Sie uns ein paar Details darüber mitteilen, wie dieser Prozess begann und wie Sie dazu eingestellt waren?
Das Startup Edmonton war der Höhepunkt einer Menge Arbeit, die Ken, mit dem ich das Startup Edmonton gegründet habe, und ich als Einzelstücke erledigten und einfach nur versuchten, entweder Probleme zu lösen oder Dinge zu tun, die zum Aufbau der Community beitrugen. Ich hatte eine Veranstaltung namens DemoCamp ins Leben gerufen, um vor allem die coolen Dinge zu zeigen, die in der Stadt gebaut wurden, und um der Startup- und Tech-Community die Möglichkeit zu geben, zusammenzukommen und sich auszutauschen. Und es war eine dieser Situationen, in denen in der Stadt viele coole Dinge passieren, aber niemand wusste davon und niemand wusste voneinander, weil es für die Menschen keine wirkliche Chance gab, Kontakte zu knüpfen. DemoCamp war eines davon und BarCamp war eine etwas größere Version davon.
Wir führten eine Organisation namens „Founders and Funders“ durch und versuchten, Gründer und Investoren außerhalb der Angel-Gruppen oder Pitch-Wettbewerbe früher zusammenzubringen, um ein stärkeres Netzwerk zwischen diesen Gruppen aufzubauen. Wir hatten damals mit dem Betrieb von TEDx begonnen, es gab nur eine wachsende Anzahl von Dingen, die wir taten, und schließlich kamen wir an einen Punkt, an dem wir uns mit drei Dingen beschäftigten. Erstens wollten wir die Bemühungen bei all den Dingen, die wir gemeinsam machten, etwas besser koordinieren. Dafür brauchten wir eine Organisation. Der andere Teil ist, dass wir viele ereignisgesteuerte Dinge gemacht haben, und das war großartig, aber wir sehen, wie die Community zusammenkommt, es würde viel Energie geben, und dann würde sich viel zwischen den Ereignissen verflüchtigen, weil das nicht der Fall war wirklich dieser zentrale Ort, an dem Menschen, Unternehmer, Leute in der Technik, regelmäßig viel Zeit verbrachten. Wir brauchen wirklich Räume für Co-Working und Hot Desking. Solche Dinge gab es damals in der Stadt noch nicht wirklich.
Und dann ging es bei der dritten nur um eine vorzeitige Finanzierung, zum Beispiel hier ist Ihr erster 10,000-Dollar-Scheck, nur um loszulegen. Eine solche Finanzierung gab es eigentlich nicht. Zu diesem Zeitpunkt haben wir das Startup Edmonton offiziell gegründet und einen Raum im Mercer Building in der 104. eröffnet, um sowohl den Raum zu haben, um Veranstaltungen als auch gemeinschaftlichere Dinge abhalten zu können, und um in diesem frühen Stadium Kooperationen zu ermöglichen Start-ups und Jungunternehmer konnten miteinander zusammen sein und das war nicht nur ein Einzelfall alle paar Monate. In der Lage sein, zusammen zu sein, voneinander zu lernen und voneinander zu wachsen. Und dann haben wir damals auch einen Fonds namens FlightPath Ventures aufgelegt und ins Leben gerufen, und wir waren für eine Reihe von Startups der erste Anlaufpunkt für die Lösung der Herausforderungen, die wir sahen.
Welche gemeinsamen Merkmale haben Sie bei den Gründern gesehen, in die Sie investiert haben?
Das Wichtigste, was Gründer und Unternehmer auszeichnet, ist, dass sie Problemlöser und Bauunternehmer sind. Wenn Sie sich jedes einzelne der Unternehmen ansehen, die in unserem Portfolio gut abgeschnitten haben, wenn Sie sich die Gründer in der Stadt oder auf der ganzen Welt ansehen, suchen sie nach Problemen, die es zu lösen gilt, und nach Möglichkeiten, Veränderungen herbeizuführen, und dann Wiederbauer. Es ist nicht so, dass ich auf das Problem hinweisen und Ihnen sagen kann, dass es ein Problem gibt. Ich werde derjenige sein, der die Lösung dafür entwickelt, um dies zu lösen. Poppy Barley war ein frühes Unternehmen, in das wir investiert haben. Frauen fanden Stiefel und Schuhe, die zu dem Problem passten, das sie lösen wollten. Und jetzt haben sie diese tolle Firma, Mohngerste, und diese unglaubliche Marke, die das tut. Für mich sind Bauherren und Problemlöser letztlich der bestimmende Beruf eines Unternehmers.
Sie haben viele Unternehmen gegründet, was treibt Sie persönlich an?
Ich habe keinen großen Lebensplan oder ähnliches. Ich mag es, interessante Dinge mit interessanten Menschen aufzubauen. Ich mag es, Probleme zu lösen, und ich mag es, mit Menschen zusammen zu sein, die gerne Probleme lösen. Und genau das war das Startup Edmonton. Als wir FlightPath erstellt haben, war es dasselbe. Hier bei Amii haben wir eine Gruppe von Menschen, die es lieben, Dinge zu bauen und Probleme zu lösen. Und es ist einfach unglaublich aufregend, mit dieser Gruppe zusammen zu sein. Deshalb ist es für mich einfach das Wichtigste, interessante Dinge mit interessanten Menschen zu lösen.
Amii wurde 2002 gegründet. Können Sie uns die Entstehungsgeschichte dieser Organisation erzählen?
Warum zum Teufel ist Edmonton einer der weltweit führenden Orte in dieser Sache mit KI und maschinellem Lernen? Denn das hätte nicht jeder gedacht. Wenn man in die Zeit von 2001 und 2002 zurückblickt, erkennt man einige Dinge. Die University of Alberta war schon immer ein großartiger Ort für KI. Ich war schon lange immer zu früh dran. Ich glaube, es war das erste Doktorandenprogramm für Informatik in Kanada, wenn ich mich recht erinnere, aber die ersten Pioniere der Informatik als Universität im Bereich KI insgesamt, mit Leuten wie Jonathan Schaeffer, Randy Goebel und Russ Greiner, hatten eine solide Gruppe von Leuten im Bereich KI Das dortige Computing Science Department hat sich wirklich damit befasst, und gleichzeitig hatte die Regierung von Alberta in den Jahren 2001 und 2002 das Alberta Ingenuity Centers Program ins Leben gerufen.
Wir haben also die Möglichkeit, einen Teil des Geldes, das wir hier mit Energie, Öl und Gas verdient haben, in die Zukunft der Provinz zu investieren. Sie investierten in einige Zentren in der gesamten Provinz. Und Randy, Russ, Rob und Jonathan kamen zusammen und sagten: „Hey, weißt du was?“ Dieser Bereich des maschinellen Lernens wird wirklich eine treibende Kraft sein, wird in Zukunft wichtig sein, und wir haben die Voraussetzungen, um dort führend zu sein. Darauf sollte ein Zentrum basieren. Das Alberta Ingenuity Center for Machine Learning war das erste Zentrum, das gegründet wurde. Und diese Investition in laufende Forschung und die Fähigkeit der Menschen, hervorragende Doktoranden anzuziehen und auszubilden und zukunftsweisende, auf Entdeckungen basierende Forschung betreiben zu können, war letztendlich der Grund, auf dem das Zentrum gegründet wurde.
Und deshalb können wir hier einige unglaubliche Forscher aufspüren. Damals konnten wir dort Rich Sutton, Michael Bowling und Dale Schuurmans verfolgen, einige aus der ersten Gruppe, die heute Pioniere und Weltmarktführer im Bereich Reinforcement Learning und anderen Bereichen des maschinellen Lernens insgesamt sind. Diese Anfangsinvestition führte damals dazu, dass Edmonton zu einem der drei landesweiten Kompetenzzentren wurde, als die Regierung die pankanadische KI-Strategie startete.
Ein Teil des Mandats für die staatliche Finanzierung war die Gesundheitsforschung. Was ist die interessanteste Forschung, die Sie in diesem Bereich bei Amii sehen?
Wenn man sich die Herausforderungen anschaut, die es auf der Welt gibt, ist das Gesundheitswesen sicherlich eine der ganz Großen. Es ist einfach so wichtig, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz nutzen zu können, um dort eine sinnvolle Wirkung zu erzielen. Wir hatten das Glück, an mehreren beiden Forschungsprojekten beteiligt zu sein. Osmar R. Zaiane und Yutaka Yasui, zwei unserer Stipendiaten, haben einen thailändischen Innovationspreis für ein kleines Tuberkulose-Diagnoseprojekt gewonnen, das sie aufgebaut haben, um die Zeit für die Tuberkulose-Diagnose zu verkürzen. Wir rekrutieren hier J. Ross Mitchell, der an der medizinischen Fakultät sitzt und seine Zeit zwischen der Arbeit in der Klinik und dem Erlernen der Herausforderungen, mit denen Kliniker konfrontiert sind, aufteilt und dann in der Lage ist, diese oder maschinelles Lernen zur Lösung dieser Probleme zu nutzen.
Ross hier zu haben und seine Arbeit an Dingen wie der Bildkolorierung an großen Sprachmodellen im Gesundheitswesen und wie wir sicherstellen können, dass wir dort erfolgreich sein können, ist wirklich wichtig. Die Möglichkeiten der KI, Einfluss auf das Gesundheitssystem zu nehmen, sind unbegrenzt und wir treiben die Forschung in diesem Bereich immer weiter voran.
Ich habe auch viel über die Prothetik geforscht, was sehr interessant ist.
Patrick Pilarski hat auch ein Labor in der medizinischen Fakultät, das sich wirklich auf die Forschung an künstlichen Gliedmaßen konzentriert. Und sein Labor ist wirklich interessant. Es besteht aus drei Teilen. Einer seiner Co-Forscher untersucht, welche Sensoren wir am menschlichen Körper anbringen können, um immer reichhaltigere Signale von jemandem zu erhalten, zum Beispiel von einem Amputierten. Im mittleren Teil ihres Labors beschäftigen sie sich dann damit, wie wir verschiedene Gliedmaßen konstruieren können. Sie haben ihre eigene Open-Source-Plattform für Gliedmaßen geschaffen, auf der Menschen auf dieser Art arbeiten und forschen können. Und der Kern seines Labors ist die Frage, wie wir maschinelles Lernen in seinem Fall einsetzen.
Nochmals: Wie nutzen wir Verstärkungslernen, damit die Gliedmaßen etwas über den Benutzer lernen und nicht nur der Benutzer etwas über die Gliedmaßen lernt, denn letztendlich wäre die ideale Welt, dass Sie einen Amputierten haben, der seine Gliedmaßen in der Lage ist So verwenden Sie und ich unsere und müssen nicht darüber nachdenken, durch Schalter umzuschalten, um zur Risikokontrolle zu gelangen und durch Schalter umzuschalten, um meine Hand oder meinen Arm richtig auf meine Tasse Kaffee auszurichten. Aber damit ein Glied lernen kann, was der Benutzer zu tun versucht, was seine Absichten im Moment sind, und dass es in der Lage ist, ein Partner zu sein, so wie es Ihre Gliedmaßen und meine Gliedmaßen für uns sind. Es ist eine faszinierende Forschung, die sie dort betreiben, und eine unglaublich interessante und bahnbrechende Arbeit.
Welche andere interessante Forschung führen Ihre Teams außerhalb des Gesundheitswesens durch?
Wir sind in allen Bereichen des maschinellen Lernens ziemlich breit aufgestellt, was wirklich interessant ist. Es gibt eine ganze Menge Fische, die sich mit maschinellem Lernen im Gehirn befassen und lernen können, wie das Gehirn Eingaben verarbeitet und woraus wir lernen können, wenn wir Systeme für maschinelles Lernen aufbauen. Die Arbeit, an der Martha und Adam White rund um die Wasseraufbereitung arbeiten. Wie ermöglichen wir sowohl effizientere Wasseraufbereitungsanlagen als auch einen autonomeren Betrieb dieser Anlagen, wenn es an Arbeitskräften und Fachkräften für den Einsatz unserer Aufbereitungssysteme mangelt? Unser Team macht einfach eine Menge Dinge, die Spaß machen. Die Pionierarbeit und die grundlegende Arbeit, die von Leuten wie Rich und Mike geleistet wird, die Grundlagen des verstärkenden Lernens und die Grundlagen der wirklichen Lernphase sind interessant und wirklich unglaublich. Ich könnte wahrscheinlich endlos weitermachen mit interessanten Dingen, die unsere ganze Gruppe macht. Es macht Spaß.
Was wäre eine kommerzielle Moonshot-Anwendung, die Sie sich von einer dieser Untersuchungen wünschen würden?
Was würde ich gerne als Mondaufnahme sehen? Ich finde das Thema Wasseraufbereitung super interessant. Wenn wir in dieser Stadt leben, haben wir tolles Wasser, das ist großartig. Wir gehen davon aus, dass dies ganz normal ist. Es gibt viele Gemeinden, die kein sauberes Trinkwasser haben. Und das ist eine Herausforderung. Es gibt eine riesige globale Herausforderung. Es ist eine Herausforderung, der wir uns nicht stellen sollten, die wir aber in Kanada, Nordamerika und auf der ganzen Welt tun sollten. Wenn wir da wirklich einen großen Unterschied machen und das Problem lösen können, dann ist das eine enorme Chance.
Es braucht nicht viel, nach draußen zu schauen. Und leider hat ein Großteil Nordamerikas den Rauch der Brände gesehen, die jedes Jahr auf dem gesamten Kontinent immer mehr aufzutauchen scheinen, von der Pandemie bis hin zu allem, was mit der Pandemie zu tun hat, und darauf, wie wir, vorbereitet sein zu können erwähnt, das Gesundheitswesen und die steigenden Kosten im Gesundheitswesen, und dann Dinge wie Lieferkette und Ernährungssicherheit, solche Dinge. Es gibt einfach so viele große Herausforderungen, dass es für mich nicht um einen Mondschuss geht, sondern darum, wie wir das meiner Meinung nach wichtigste Werkzeug unserer Zeit nutzen, um diese wirklich riesigen globalen Herausforderungen zu lösen. Und wir brauchen jedes mögliche Werkzeug und jede mögliche Gelegenheit, um dies zu tun und KI zu nutzen. Es ist wirklich spannend, einen sinnvollen Einfluss auf diese Probleme nehmen zu können.
Was ist Ihre Vision für die Zukunft der KI?
Für mich ist es wirklich die Fähigkeit, die fortlaufenden wissenschaftlichen Fortschritte, die wir machen, und die wirklich großartigen Leute, die wir ausbilden, zu nutzen, um diese riesigen Probleme angehen und lösen zu können. Meiner Meinung nach ist es genau das, was wir hier bei Amii tun: Wir investieren in Grundlagenforschung und Ausbildung und helfen dabei, den Grundstein für die Umsetzung dieser großen Fortschritte zu legen die Welt.
Aus diesem Grund ist es für uns wirklich sehr, sehr wichtig, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, um Talente und Möglichkeiten zu verbinden, dabei zu helfen, dass daraus neue Start-ups entstehen können, und das allgemeine Verständnis und die Kompetenz möglichst vieler Menschen im Bereich KI wirklich zu verbessern ist einfach dieses unglaubliche Werkzeug, von dem jeder so viel Verständnis wie möglich haben muss, damit es die größtmögliche und positivste Wirkung erzielen kann. Das sind meiner Meinung nach die Dinge, die wir hier bei Amii vorantreiben und was meiner Meinung nach die Zukunft der KI sein wird.
Gibt es eine bestimmte Art von Unternehmen, die Amii auf dem Radar haben sollten, um sich an sie zu wenden?
Jedes Unternehmen sollte uns auf seinem Radar haben. Wir arbeiten mit Unternehmen von ein oder zwei Personen bis hin zu einigen der größten Unternehmen der Welt zusammen, und es geht uns wirklich darum, sie dort abzuholen, wo sie stehen, und ihnen dabei zu helfen, ihre KI-Reise zu beschleunigen. Für Startups könnte es dabei helfen, herauszufinden, wo maschinelles Lernen gerade jetzt einen bedeutenden Einfluss haben und ihnen einen Wettbewerbsvorteil bei dem Produkt verschaffen kann, das sie auf den Markt bringen. Einem Unternehmen, das eine Serie A oder B aufgebaut hat, ist es wirklich ernst damit, sein Team für maschinelles Lernen zu vergrößern und sicherzustellen, dass es sinnvolle Investitionen tätigt, die jetzt eine Wirkung haben, aber auch eine Wirkung haben werden Über den mehrjährigen Zeitraum der von ihnen gesammelten Mittel haben wir Programme und Dinge für sie entwickelt.
Bis hin zu mittleren bis großen Unternehmen, die wissen, dass KI in Zukunft ein wichtiger Bestandteil ihrer Branche sein wird und verstehen müssen, wo und wie und in welche Dinge sie investieren sollten und wie ich sowohl auf dem neuesten Stand der Forschung bleiben kann als auch Ich verstehe, was dort getan wird, und wie stelle ich sicher, dass ich jetzt tatsächlich einen sinnvollen geschäftlichen Nutzen daraus habe. Wir arbeiten mit Unternehmen in allen Bereichen dieses gesamten Spektrums zusammen. Wenn Sie sich für KI interessieren, sind wir darauf vorbereitet, mit Ihnen zusammenzuarbeiten.
Sollten sich die Unternehmen in Kanada befinden oder kann es auch nur international sein?
Wir arbeiten mit Unternehmen in Kanada zusammen. Wir arbeiten mit Unternehmen auf der ganzen Welt zusammen.
Vielen Dank für das tolle Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten die folgenden Ressourcen besuchen:
