Ramprakash Ramamoorthy, ManageEngine’i AI-uuringute juht – intervjuuseeria

Ramprakash Ramamoorthy on AI-uuringute juht ManageEngine, ettevõtte IT-juhtimise osakond Zoho Corp. ManageEngine annab ettevõtetele võimaluse oma IT üle kontrollida alates turvalisusest, võrkudest ja serveritest kuni teie rakenduste, teeninduslaua, Active Directory, lauaarvutite ja mobiilseadmeteni.

Kuidas tekkis teil algselt huvi arvutiteaduse ja masinõppe vastu?

Kasvatades oli mul loomulik uudishimu arvutite vastu, kuid personaalarvuti omamine ei olnud mu perele jõukohane. Kuid tänu vanaisa ametikohale kohalikus kolledžis keemiaprofessorina sain vahel pärast tundide kaupa sealseid arvuteid kasutada.

Minu huvi süvenes kolledži vastu, kus sain lõpuks oma arvuti. Seal arendasin oma ülikooli jaoks paar veebirakendust. Need rakendused on endiselt kasutusel – terve 12 aastat hiljem –, mis rõhutab minu varase töö mõju ja pikaealisust. See kogemus oli põhjalik õppetund tarkvaratehnikast ja rakenduste skaleerimise ja juurutamise tegelikest väljakutsetest.

Minu professionaalne teekond tehnoloogia vallas algas praktikaga Zoho Corpis. Algselt oli mu südameasjaks mobiilirakenduste arendamine, kuid ülemus tõukas mind enne rakenduste arendamise juurde liikumist masinõppeprojekti lõpule viima. See osutus pöördepunktiks – mul ei olnud kunagi võimalust mobiilirakendusi arendada –, nii et see on veidi kibemagus.

Zoho Corpis on meil tegutsedes õppimise kultuur. Usume, et kui veedate probleemiga piisavalt aega, saate eksperdiks. Olen selle kultuuri ja ülemuse juhiste eest väga tänulik; sellest saigi alguse minu teekond masinõppe maailma.

Milline näeb välja teie keskmine tööpäev Zoho & ManageEngine’i tehisintellektiuuringute direktorina?

Minu tööpäev on dünaamiline ja keerleb nii meeskonnatöö kui ka strateegilise planeerimise ümber. Märkimisväärse osa minu päevast veedan tihedas koostöös andekate inseneride ja matemaatikute meeskonnaga. Koos ehitame ja täiustame oma tehisintellekti pinu, mis moodustab meie teenuste selgroo.

Tegutseme keskse AI-meeskonnana, pakkudes tehisintellektilahendusi teenusena paljudele toodetele nii ManageEngine'is kui ka Zohos. See roll hõlmab erinevate tootesarjade ja nende ainulaadsete nõuete sügavat mõistmist. Minu suhtlus ei piirdu ainult minu meeskonnaga; Samuti töötan ulatuslikult kogu organisatsiooni sisemeeskondadega. See koostöö on ülioluline, et viia meie tehisintellekti strateegia vastavusse meie klientide spetsiifiliste vajadustega, mis pidevalt arenevad. See on suurepärane võimalus hõõruda õlgu kõige targematele kogu ettevõttele.

Arvestades tehisintellekti kiiret arengut, pühendan palju aega valdkonna viimaste arengute ja suundumustega kursis olemisele. See pidev õppimine on oluline meie eelise säilitamiseks ning meie strateegiate asjakohasuse ja tõhususe tagamiseks.

Lisaks ulatub minu roll väljaspool kontori piire. Mul on kirg rääkimise ja reisimise vastu, mis haakub kenasti minu kohustustega. Suhtlen sageli analüütikutega ja osalen erinevatel foorumitel, et evangeliseerida meie tehisintellekti strateegiat. Need vastasmõjud ei aita mitte ainult meie visiooni ja saavutusi levitada, vaid annavad ka väärtuslikke teadmisi, mis annavad tagasisidet meie strateegilisele planeerimisele ja elluviimisele.

Olete olnud tunnistajaks tehisintellekti arengule pärast seda, kui ManageEngine 2013. aastal strateegilise tehisintellekti teerajajaks määrati. Millised olid mõned masinõppe algoritmid, mida neil algusaegadel kasutati?

Meie esialgne fookus oli traditsiooniliste statistiliste tehnikate asendamisel AI mudelitega. Näiteks anomaaliate tuvastamisel läksime üle kellakõvera metoodikast, mis tähistas äärmusi, tehisintellekti mudelitele, mis olid vilunud minevikuandmetest õppimisel, mustrite ja hooajalisuse tuvastamisel.

Lisasime oma tehisintellekti platvormi aluseks laias valikus algoritme – alates tugivektori masinatest kuni otsustuspuupõhiste meetoditeni. Need algoritmid olid otsustava tähtsusega nišikasutusjuhtude tuvastamisel, kus AI võis märkimisväärselt kasutada varasemaid andmeid mustrite leidmiseks, prognoosimiseks ja algpõhjuste analüüsiks. Tähelepanuväärne on see, et paljud neist algoritmidest on tänapäeval tõhusalt tootmises, rõhutades nende asjakohasust ja tõhusust.

Kas saaksite arutada, kuidas LLM-id ja generatiivne AI on muutnud ManageEngine'i töövoogu?

Suured keelemudelid (LLM) ja generatiivne tehisintellekt on tarbijamaailmas kindlasti segadust tekitanud, kuid nende integreerimine ettevõtte sfääri, sealhulgas ManageEngine'i, on olnud järkjärgulisem. Selle üheks põhjuseks on turule sisenemise kõrge barjäär, eriti kulude osas, ning märkimisväärsed andme- ja arvutusnõuded, mida need mudelid nõuavad.

ManageEngine'is investeerime strateegiliselt domeenispetsiifilistesse LLM-idesse, et kasutada nende potentsiaali viisil, mis on kohandatud meie vajadustele. See hõlmab mudelite väljatöötamist, mis ei ole lihtsalt oma rakenduses üldised, vaid on viimistletud meie ettevõtte tegevuse konkreetsete valdkondade jaoks. Näiteks töötame turvalisusele pühendatud LLM-i kallal, mis suudab turvasündmusi tõhusamalt märgistada, ja teise, mis keskendub infrastruktuuri jälgimisele. Neid spetsiaalseid mudeleid arendatakse praegu meie laborites, mis peegeldavad meie pühendumust LLM-ide ja generatiivse tehisintellekti esilekerkiva käitumise võimendamisele viisil, mis lisab meie ettevõtte IT-lahendustele käegakatsutavat väärtust.

ManageEngine pakub suurel hulgal erinevaid AI-tööriistu erinevateks kasutusjuhtudeks. Millise tööriista üle olete eriti uhke?

Olen kõigi meie ManageEngine'i tehisintellektitööriistade üle uskumatult uhke, kuid meie kasutajate ja üksuste käitumise analüüs (UEBA) paistab minu jaoks silma. Meie esimestel päevadel käivitatud see on endiselt tugev ja oluline osa meie pakkumistest. Saime aru turu ootustest ja lisasime tavapärase praktikana igale anomaaliale selgituse. Meie UEBA võimekus areneb pidevalt ja me jätkame oma teadmisi selle paremaks muutmiseks.

ManageEngine pakub praegu AppCreator, madala koodiga kohandatud rakenduste arendusplatvorm, mis võimaldab IT-meeskondadel kiiresti kohandatud lahendusi luua ja kohapeal käivitada. Millised on teie seisukohad ilma koodita või madala koodiga rakenduste tuleviku kohta? Kas need võtavad lõpuks võimust?

Madala koodi ja koodita rakenduste tulevik, nagu meie AppCreator, on paljutõotav, eriti arenevate ärivajaduste kontekstis. Need platvormid on muutumas organisatsioonide jaoks keskse tähtsusega oma olemasolevate tarkvaravarade võimaluste laiendamiseks ja maksimeerimiseks. Kuna ettevõtted kasvavad ja nende nõuded muutuvad, pakuvad madala koodi ja koodita lahendused paindlikku ja tõhusat viisi kohanemiseks ja uuendusteks.

Lisaks mängivad need platvormid IT-d võimaldavas ettevõtetes üliolulist rolli. Pakkudes arenevat tehnoloogiat, nagu AI teenusena, vähendavad need oluliselt organisatsioonide sisenemisbarjääri tehisintellekti võimsuse proovimiseks.

Kas saaksite jagada oma seisukohti tehisintellekti riskide, sealhulgas tehisintellekti eelarvamuste kohta, ja kuidas ManageEngine neid riske juhib?

ManageEngine'is tunnistame tõsist ohtu, mida kujutavad endast AI riskid, sealhulgas tehisintellekti eelarvamus, mis võib suurendada tehnoloogia juurdepääsu lõhet ja mõjutada olulisi ärifunktsioone, nagu personalijuhtimine ja rahandus. Näiteks lood värbamisel kallutatud tehisintellektist on hoiatavad jutud, mida võtame tõsiselt.

Nende riskide maandamiseks rakendame rangeid eeskirju ja töövooge tagamaks, et meie tehisintellekti mudelid minimeeriksid kallutatust kogu nende elutsükli jooksul. Nende mudelite pidev jälgimine on ülioluline, kuna need võivad alguse saada erapooletult, kuid aja jooksul võivad andmete muutumise tõttu tekkida eelarvamused.

Samuti investeerime arenenud tehnoloogiatesse, nagu diferentsiaalne privaatsus ja homomorfne krüptimine, et tugevdada meie pühendumust turvalisele ja erapooletule tehisintellektile. Need jõupingutused on üliolulised tagamaks, et meie AI tööriistad pole mitte ainult võimsad, vaid ka neid kasutatakse vastutustundlikult ja eetiliselt, säilitades nende terviklikkuse kõigi kasutajate ja rakenduste jaoks.

Milline on teie nägemus AI ja robootika tulevikust?

AI ja robootika tulevik on kujunemas nii põnevaks kui ka muutlikuks. AI on kindlasti varem kogenud oma osa buumi- ja langustsüklitest. Kuid tänu andmete kogumise ja töötlemise võimaluste edenemisele ning andmetega seotud tulumudelitele on AI nüüd kindlalt välja kujunenud ja siin jääb.

Tehisintellekt on arenenud peavoolutehnoloogiaks, mis mõjutab oluliselt seda, kuidas me tarkvaraga suhtleme nii ettevõtte kui ka isiklikul tasandil. Selle genereerimisvõimalused on juba muutunud meie igapäevaelu lahutamatuks osaks ning ma näen ette, et tehisintellekt muutub tänu uutele tehnikatele ja edusammudele ettevõtetele veelgi kättesaadavamaks ja taskukohasemaks.

Selle tuleviku oluline aspekt on tehisintellekti arendajate vastutus. Ehitajate jaoks on ülioluline tagada, et nende tehisintellekti mudelid oleksid vastupidavad ja vabad eelarvamustest. Lisaks loodan, et õigusraamistikud arenevad tempos, mis vastab tehisintellekti kiirele arengule, et tõhusalt hallata ja leevendada tekkivaid õiguslikke probleeme.

Minu nägemus tehisintellektist on tulevik, kus need tehnoloogiad on sujuvalt integreeritud meie igapäevaellu, suurendades meie võimeid ja kogemusi, olles samal ajal eetiliselt ja vastutustundlikult juhitud.

Täname suurepärase intervjuu eest, lugejad, kes soovivad rohkem teada saada, peaksid külastama ManageEngine.