Stephen DeAngelis, Enterra Solutionsi asutaja ja tegevjuht – intervjuuseeria

Stephen DeAngelis on ettevõtte asutaja ja tegevjuht Enterra lahendused, esimene ettevõte, kes rakendas autonoomsete otsuste teadust^TM (KUULUTUSED^®) tehnoloogia, mis võimaldab ettevõtete jaoks optimeerida väärtusahelat otsast lõpuni, teha otsuseid ning teha kompleksset uurimis- ja arendustegevust.

Stephen F. DeAngelis on rahvusvaheliselt tunnustatud ekspert tehisintellekti ja täiustatud analüütika ning nende rakenduste alal äriüksuste ja valitsusasutuste konkurentsivõime, vastupidavuse ja turvalisuse alal. Hr DeAngelis on patendiomanik, tehnoloogia pioneer ja ettevõtja. Tema karjäär on rahvusvaheliste suhete, äri, valitsuse ja akadeemiliste ringkondade ristumiskohas. Ta toob oma ettevõtetesse ainulaadse vaatenurga ja sügava kogemuse.

Kas saaksite jagada Enterra Solutionsi tekkelugu?

Enterra sai alguse USA valitsuse töövõtjana. Enterra töötas välja ja rakendas USA valitsusasutuste jaoks ettevõtte vastupidavuse (süsteemne andmepõhine konkurentsivõime, risk ja jõudlus) mudelid. Selle töö tegemisel töötas Enterra välja oma parimad tavad Enterprise Resilience Management Methodology ja Maturity mudelid föderaalselt rahastatavate USA teadus- ja arendusasutustega sõlmitud koostöölepingute alusel.

Konkurentsivõime ja vastupidavuse tehnoloogia edendamiseks alustas Enterra tööd tehisintellekti ja rakendusmatemaatika alal 2000. aastate alguses. 2000. aastate keskpaigaks hakkas ettevõte ühendama oma tööd valitsussektoris tipptasemel teoreetiliste ja eksperimentaalsete akadeemiliste teadusuuringutega – see töö jätkub tänaseni. Enterra akadeemiline teadustöö on kahesuunaline koostöö, mis tutvustab meie ettevõtet ja töötajaid kõige arenenumate ja keerukamate tehisintellekti ning matemaatiliste tehnikate ja tavadega, luues samal ajal sügava võrgustiku ja ühenduste kogumi mõnede juhtivate inimeste ja kognitiivsete mõtlejatega. teaduse ja vastupidavuse rakendused.

Enterra kasutas oma tööst valitsuses ja akadeemilistes ringkondades saadud teaduslikke ja tehnilisi teadmisi, et kujundada ümber suurandmete analüütika kommertssektoris – tulemuseks oli Enterra autonoomse otsuse teaduse® (ADS®) ja generatiivse tehisintellekti platvormi ning väärtusahela laiendamise komplekt. ärirakendused, mis loovad kokku esimese omataolise luuresüsteemi. Enterra intelligentsussüsteem teostab autonoomset täielikku optimeerimist, planeerimist ja elluviimist, istudes organisatsiooni mitmete turundus-, müügi-, tarneahela- ja ettevõttestrateegiate kirjendamise/kaasamise tehingusüsteemide kohal ning korraldades otsuseid ja tegevusi, mis aitavad ettevõtet. suurendada konkurentsivõimet ja vastupidavust ning saavutada oma ärieesmärke.

Kombineerides Enterra patenteeritud tehnoloogia organisatsiooniliste teadmiste ja tavadega, näeb Enterra turumuutusi süstemaatiliselt ja turukiirusel ette, muutes ettevõtted autonoomseks intelligentseks ettevõtteks.

Enterra Solutions pakub autonoomset otsustusteadust, mis see täpsemalt on ja kuidas see äriotsuseid optimeerib?

Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) on tehnoplatvorm, mis toetab Enterra System of Intelligence™-i. Enterra ADS-tehnoloogiaplatvorm koondab kolm varem sillutatud tehnoloogiat:

1. Semantiline arutluskäik ja vektori sümboolne loogika põhinev tehisintellekt mis võimaldab inimlikku arutlemist, otsuste tegemist ja õppimist. See ainulaadne võime ühendab terve mõistuse ja tööstuse teadmised järelduste tegemisega, et luua süsteem, mis suudab teha otsuseid peente, inimlike arutlustega ja seejärel õppida tulemustest.
2. Glass-Box, selgitav, läbipaistev masinõpe patenteeritud Representation Learning Machine™ (RLM) kujul. RLM-i aluseks on kõrgmõõtmeline matemaatika ja funktsionaalne analüüs. RLM tuvastab unikaalselt funktsiooni, mis kirjeldab andmekogus olevate muutujate kombinatsiooni ja panust, mis kirjeldavad suure täpsusega jälgitavaid efekte läbi mitme interaktsioonikihi. See on klassifitseeritud "klaaskastiks", selgitavaks algoritmiks, mis genereerib a funktsioon mille väljund on nähtav vastandina "musta kasti" algoritmidele, mis lihtsalt genereerivad mustreid, kuid ei paku süsteemi/andmestiku dünaamika selgitavat kirjeldust ega oma sisulist "arusaamist" mustri tähendusest.
3. Piirangupõhine mittelineaarne optimeerimine võime, mis sisaldab RLM-i tuletatud valemit koos semantiliste arutluspiirangute ja loogikaga, et teostada kiiret optimeerimist, mis peegeldab keerulisi mitmemõõtmelisi reaalmaailma kaalutlusi, et tuletada väga praktilisi soovitusi. See võimalus murrab lineaarsete mudelitega seotud mõõtmete barjääri.

Nende tehnikate ainulaadne kombinatsioon on võimaldanud Enterral pakkuda klientidele märkimisväärselt diferentseeritud võimalusi ja loonud konkurentsimaastikule väga kaitstava kuristiku – nii suurte tehisintellekti tehnoloogiaplatvormide kui ka punktilahenduste mängijatega.

Umbes aasta tagasi, "Vaadake tehisintellekti podcasti”, arutasite, kuidas vanamoodne AI on jätkuvalt võimas tööriist. Kas teie vaated on selles osas muutunud ja millised on mõned traditsioonilised masinõppe algoritmid, mida Enterra Solutions ikka veel kasutatakse?

Teadus on põlvkondade kaupa aditiivne, mis tähendab, et üks põlvkond võimekust lisab eelmise põlvkonna uuendustele, et luua uusi võimalusi. Enterra uuendab ja arendab oma tehnoloogiat loovalt. Nagu eespool mainitud, on Enterra loonud Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) ja generatiivse tehisintellekti platvormi, mis on inimsarnase arutluskäigu ja GenAI võimaluste, ülitäpse kõrgmõõtmelise klaaskastiga selgitava masinõppe kogum koos mitte- lineaarsed, piirangutel põhinevad optimeerimismootorid. Oleme koondanud need varem mahavaikitud tehnoloogiad ühe platvormi alla ja sellega oleme suutnud avada varem teostamatud analüüsivõimed ja leevendada üksikute tehnoloogiate puudujääke.

Kuidas on Enterra Solutions integreerinud generatiivse AI oma lahendustesse?

Kuigi paljud organisatsioonid on generatiivse AI-ga alles avastamis- ja katseperioodis, on Enterra Solutions ja meie kliendid selle võimsatest võimalustest kasu saanud juba üle kümne aasta. Enterra platvormi tehisintellekti komponent õpib ainulaadselt keskkonnaalased põhjused, miks soovitused on edukad või mitte, ning jätkab seda õppimist nende ontoloogiate ja generatiivse AI teadmistebaasides. Enterra töötab kliendi soovil välja spetsiifilise GenAI teadmistebaasi, mis esindab nende klientide strateegiaid, taktikaid, äriloogikat ning töö- ja võiduviise; pakkudes samal ajal Enterra luuresüsteemi funktsionaalsete komponentide optimeerimisfunktsioonidele värskendatud loogikat ja piiranguid.

Hallutsinatsioonid on generatiivse AI üks peamisi probleeme, kuidas saab Enterra Solutions neist piirangutest üle?

Generatiivne AI suudab automatiseerida enamikku töövooge, kuid kuna see on kinnitamata, on selle usaldusväärsus küsitav. Seda saab lahendada, kasutades ADS-tehnoloogiat, mida saab ühendada suurte keelemudelitega (LLM), põhjendada ja kolmnurkselt teadmisi matemaatiliselt kinnitada, et kinnitada selle tõhusust. ADS-i võimendamisega arusaamade ja soovituste usaldusväärse selgitatavuse ja teostatavuse pakkumisel on võimalik luua usaldust.

Aastatel 2015–2019 olite MIT-i Dalai Lama eetika ja transformatiivsete väärtuste keskuse nõuandva kogu liige. Kuidas on see teie väärtusi äris ja tehisintellektis kujundanud?

Noh, kui keegi on seotud Dalai-laama keskusega, ei saa te jätta mõtlemata juhtimisest ja eetikast kui ühest asjast. Ettevõtlust ajades õpite väga kiiresti, et teete aastas tuhandeid otsuseid. Mõned on väikesed, mõned on tavalised või menetluslikud ja mõned on olulised või sellest tulenevad otsused. Loodan, et olen õppinud tegema otsuseid eetilistest kaalutlustest lähtuvalt, mis on minu loogikasse sisse lülitatud – tõeline põhjatäht ja valgustatud otsuste tegemise parameetrid. See kontseptsioon kajastub ka viisis, kuidas me koostame algoritme ja tarkvara, ning lõpuks kajastub see viis, kuidas me oma organisatsiooni juhime.

Sageli on ettevõtete ja tehisintellekti juhid, nagu Geoffrey Hinton, mures tehisintellekti ja eriti AGI tulevaste võimalike probleemide pärast. Millised on teie seisukohad selle kohta?

Mõned Geoffrey Hintoni mured on seotud võimaliku väärkasutuse ja AI kasutuselevõtu kiirusega. Need on õiglased punktid, kuna paljud ettevõtted püüavad AI-d oma äritavadesse sobitada, ilma et nad mõistaksid, milliseid probleeme nad lahendada püüavad. AI ei lahenda kõiki probleeme ja seda ei tohiks pidada kõigi äriprobleemide üldiseks lahenduseks. On ülimalt oluline, et ettevõtted alustaksid enne elujõuliste lahenduste otsimist ettevõtte juhitud probleemipüstitusega. Kui mõistate lahendatavat probleemi, saate aru täiustatud tehnoloogiate (nt tehisintellekti) kasutamise strateegilisest sobivusest ja tehnilisest teostatavusest.

Olete sariettevõtja ja olete erinevates valdkondades edukalt käivitanud mitu ettevõtet. Mis ajendab teid uuendustele?

Lõppkokkuvõttes olen pigem loominguline elukestev õppija ja intellektuaalselt uudishimulik äriinimene kui administraator. Elukestva õppe ja intellektuaalse uudishimu kombinatsioon koos ettevõtja innuga luua uusi ettevõtteid soodustab innovatsiooni ning toodete ja teenuste loomist, et täita tuvastatud turulünki. Soov teha koostööd suurepäraste inimmeeskondadega ning “konkureerida ja võita”, luues aktsionäridele väärtust, on see, mis sunnib mind uuendustele.

Milline on teie nägemus AI tulevikust?

Ehkki tehisintellekti kasutamine lähitulevikus B2B rakendustes, usun, et tehisintellekt võimaldab lähitulevikus suuremahulistes ärirakendustes praktilist iseseisvat otsustamist. Neid võimeid juhivad inimesesarnased intelligentsed agendid, mis suurendavad inimeste otsuste tegemist tehisintellekti või tehisintellektiga, mis on keskendunud suurtele ja häirivatele kasutusjuhtumitele. Sellised rakendused nagu täielik väärtusahela optimeerimine ja otsuste tegemine globaalsete korporatsioonide jaoks erinevates tööstussektorites ning häired ravimite avastamisel ja formuleerimisel ning kliinilised uuringud on muutlikud ja puudutavad enamiku inimeste elusid kogu planeedil.

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