Interviews
Humayun Sheikh, CEO von Fetch.ai – Interview-Reihe
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Humayun Sheikh ist ein Innovations-Unternehmer, ein Gründungsinvestor von DeepMind und CEO von Fetch.ai, einer innovativen Plattform für die Verbindung von IoT-Geräten und Algorithmen, um kollektives Lernen zu ermöglichen. Basierend auf einem hochleistungsfähigen, fragmentiertem Ledger bietet die Fetch.ai-Architektur eine einzigartige Smart-Contract-Fähigkeit, um ML/AI-Lösungen für dezentrales Problem-solving zu bereitstellen.
Wie sind Sie ursprünglich an künstlicher Intelligenz interessiert worden?
Mein Hintergrund ist Computer-Ingenieurwesen, aber ich habe die letzten 20 Jahre im Handel mit Rohstoffen verbracht, wo ich ML/AI-Algorithmen für den Markt-Handel, die Vorhersage von Preisen und die Arbeit mit verschiedenen AI-Projekten entwickelt habe, um kommerziell wertvolle Anwendungen für AI zu finden. Ich wurde vor 15 Jahren mit Demis Hasabis von DeepMind bekannt gemacht und ich wurde mehr mit künstlicher Intelligenz im Bereich der Spiele eingeführt. Nach DeepMind gründeten mein Co-Founder Toby Simpson, Thomas Hain und ich Fetch.ai und unser Ansatz seitdem war, etwas aufzubauen, das wir kommerziell nutzen konnten.
Können Sie uns mehr über Ihre Investition in DeepMind erzählen, bevor es später von Google (GOOGL ) übernommen wurde?
Ich wurde mit Demis Hasabis von DeepMind bekannt gemacht und wir arbeiteten zusammen für 3 bis 4 Jahre. Während meiner Zeit bei DeepMind verfolgten wir Ideen und Wege, um Maschinen wie Menschen verhalten und interagieren zu lassen. Letztendlich wurde DeepMind von Google übernommen und ist jetzt eine der weltweit führenden Organisationen im Bereich der künstlichen Allgemeinen Intelligenz.
Glauben Sie, dass der Bau einer künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) noch eine Möglichkeit ist?
Es mag wie eine ferne Möglichkeit erscheinen, aber wir haben auch vor 20 bis 30 Jahren nicht daran gedacht, dass AI-Labore wie DeepMind entstehen oder Unternehmen wie Google, Apple (AAPL ), Microsoft (MSFT ), Amazon (AMZN ) und Facebook (META ) so viel in AI-Forschung investieren würden, einschließlich Neurowissenschaften. Fähigkeitsmäßig sind wir noch weit entfernt von der Erreichung der künstlichen Allgemeinen Intelligenz, und dann gibt es die Frage der Kommerzialisierung. Wenn Google nicht eingegriffen hätte, wären Unternehmen wie DeepMind wahrscheinlich gescheitert. Angesichts der schnellen Entwicklung von AI könnten wir einen Wendepunkt erreichen, an dem die AI-Forschungsgemeinschaft uns mit der Entwicklung der künstlichen Allgemeinen Intelligenz überrascht.
Ihre neueste Unternehmung ist Fetch.ai, können Sie uns die Geschichte hinter diesem Startup erzählen?
Ich, zusammen mit meinen Co-Gründern, habe die Ideen hinter Fetch.ai viele Jahre lang diskutiert, bevor wir die Technologie-Kombination fanden, die es liefern würde. Wir glauben an eine effizientere, optimierte und dezentralisierte 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 Geschäfte. Die Welt ist komplex und ungenutzt: wir vereinfachen sie und machen besser von dem, was wir haben.
Eines der ersten Fetch.ai-Projekte ist ein blockchain-basiertes AI-Smart-City-Infrastruktur-Projekt in München. Können Sie uns erklären, was dies ist und wie Blockchain und AI einem Fahrer helfen können, einen Parkplatz zu finden?
Die Datarella-Fetch.ai-Smart-City-Feldversuche verwenden Fetch.ai-AEAs (Autonome Ökonomische Agenten), um Daten freizugeben und intelligente Mobilitätslösungen in Münchens gewerblichen Immobilien zu bieten, für diese Feldversuche haben wir den Connex-Gebäudekomplex in München ausgewählt.
Jeder registrierte Benutzer, der regelmäßig den Parkplatz nutzt, wird ermutigt, seinen individuellen Verkehr zum Connex-Bürokomplex zu reduzieren, und dafür wird er mit einer bestimmten Anzahl an Token pro Minute belohnt, wenn er nicht auf dem Parkplatz parkt. Autonome Agenten werden autonom den “Preis” von Parkplätzen zwischen den Inhabern und denjenigen, die nach einem Platz suchen, aushandeln. Sobald ein Auto oder die entsprechende Wallet-Adresse als geparkt von der Carpark-AEA registriert wird, hören die Token-Airdrops auf. Die Anzahl der pro Wallet und Minute belohnten Token hängt von der aktuellen Auslastung des Parkplatzes ab.
Das Ziel ist es, die nachhaltige und effiziente Nutzung der Stadtinfrastruktur in München zu unterstützen.
Ein weiteres Projekt in der Pipeline ist das AI-Autonomous-Travel-Agents-Programm. Können Sie uns erklären, was dies ist?
Fetch.ai-Autonome AI-Reiseagenten bieten ein dezentrales, multi-agent-basiertes System, das personalisierte, datenschutzorientierte Reiselösungen bietet. Mit Smart-Contracts und AEA (Autonome Ökonomische Agenten), die die Buchung von Hotelzimmern über ein direktes Anbieter-Verbraucher-Modell durchführen, möchten wir sicherstellen, dass Hotels und Verbraucher bis zu 10% an Kosten sparen. Darüber hinaus ist unsere Anwendung in Amadeus integriert, das einen direkten Zugriff auf über 770.000 Hotels bietet.
Indem wir auf Amadeus-Servern booten, können wir den Namen und die Lage eines Hotels sowie andere erforderliche Informationen abrufen, um eine Buchung eines Reisenden abzuschließen, ohne dass ein Online-Reisebüro oder eine Metasuchmaschine erforderlich ist.
Ein Hotelbesitzer kann unsere Anwendung ohne Aufwand starten und der Ansatz basiert mehr auf pay-as-you-go. Die Software des Hoteliers interagiert mit der Software, die die Verbraucher verwenden, um einzukaufen. Wichtig ist, dass Hoteliers nicht versuchen, ihr gesamtes Inventar auf diesem neuen, von künstlicher Intelligenz angetriebenen Kanal zu verkaufen. Es wird ein zusätzlicher Kanal sein, der den aktuellen Mix im Hotelgewerbe ergänzt.
Die autonome AI-Reiseagenten-Anwendung von Fetch.ai ist nicht dazu gedacht, bestehende Systeme vollständig zu ersetzen, sondern eher zu ergänzen. Sie funktioniert sicher, nicht-destruktiv und parallel zu bestehenden Beziehungen, die Hotels haben. Sie bietet eine alternative Methode, um Buchungen zu tätigen: eine, bei der der Kunde und das Hotel direkt miteinander kommunizieren, und eine, bei der ein personalisierteres, besseres Wert-Erlebnis geliefert werden kann.
Werden Sie mit OTAs (Online-Reisebüros) zusammenarbeiten, wenn nicht, wie werden Sie verschiedene Hotels aufnehmen?
Nein, wir werden nicht mit OTAs zusammenarbeiten. Wir werden es Hoteliers ermöglichen, sich auf einer Software für Hoteliers zu registrieren und auf das Fetch.ai-Netzwerk zuzugreifen, wenn wir das Anwendungspaket im zweiten Quartal 2021 starten.
Welche Arten von Machine-Learning-Algorithmen werden in diesen Anwendungen verwendet?
Wir können nicht viele Details preisgeben, außer dass die ML, die indirekt mit anderen Fetch-Technologien im Zusammenhang mit Suche und Entdeckung verwendet wird, eine große Rolle spielt. Natürliche Sprachinterfaces und kontinuierliches Lernen dessen, was für eine gegebene Agentensammlung geeignet ist (was unter anderem Reinforcement-Learning und RNNs umfasst), sind ein wichtiger Teil davon. Aber es wird noch mehr geben!
Gibt es noch etwas, das Sie über Fetch.ai teilen möchten?
Wir möchten unsere Konzentration auf die Entwicklung von Anwendungen, Produktsuiten mit Wert für unsere Community, unsere Partner, beibehalten und dies auf öffentlich sichtbare Weise tun, damit unsere Community unsere Erfolge teilen kann. Dies baut Wert, Nutzen und das Wachstum unserer Community auf. Darüber hinaus können Benutzer sich beteiligen, indem sie in den FET-Token investieren, der das Rückgrat des Fetch-Ökosystems ist. Es ist erforderlich, um autonome ökonomische Agenten zu finden, zu erstellen, zu bereitstellen und zu trainieren, und es ist für Smart-Contracts, Orakel und die Transaktionen erforderlich, die die neue digitale Wirtschaft liefern.
Und sie können immer mit uns über unsere sozialen Kanäle interagieren:
Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, können die oben genannten sozialen Medien oder die Fetch.ai-Website besuchen.
