Haastattelut
Humayun Sheikh, Fetch.ai -haastattelusarjan toimitusjohtaja
Humayun Sheikh on innovaatioyrittäjä, DeepMindin perustajasijoittaja ja sen toimitusjohtaja Fetch.ai, innovatiivinen alusta IoT-laitteiden ja -algoritmien yhdistämiseen kollektiivisen oppimisen mahdollistamiseksi. Korkean suorituskyvyn sirpaloituun kirjanpitoon rakennettu Fetch.ai-arkkitehtuuri tarjoaa ainutlaatuisen älykkään sopimuskyvyn ML/AI-ratkaisujen käyttöönottamiseksi hajautettuun ongelmanratkaisuun.
Miten innostuit alun perin tekoälystä?
Taustani on tietokonetekniikka, mutta olen viettänyt viimeiset 20 vuotta hyödykkeiden kaupankäynnin parissa, kehittänyt ML/AI-algoritmeja markkinakauppaa varten, ennustanut markkinoita, ennustanut hintaa ja työskennellyt erilaisten tekoälyprojektien kanssa kaupallisesti arvokkaan tekoälyn käyttöönottamiseksi. Minut esiteltiin Demis Hasabikselle DeepMindistä 15 vuotta sitten ja pääsin enemmän mukaan tekoälyyn pelaamiseen. DeepMindin jälkeen perustimme yhdessä perustajieni Toby Simpsonin ja Thomas Hainin kanssa Fetch.ai:n, ja siitä lähtien lähestymistapamme on ollut rakentaa jotain, jonka voisimme alkaa kaupallistamaan.
Voisitko kertoa meille lisää sijoituksestasi DeepMindiin ennen kuin Google osti sen myöhemmin?
Minut esiteltiin Demis Hasabikselle DeepMindistä ja työskentelimme yhdessä 3–4 vuotta. Kun olin mukana DeepMindissä, etsimme ideoita ja tapoja saada koneet käyttäytymään ja olemaan vuorovaikutuksessa enemmän ihmisten tavoin. Lopulta DeepMind myytiin Googlelle, ja se on nyt yksi maailman johtavista yleisen tekoälyn organisaatioista.
Uskotko, että rakentaminen Keinotekoinen yleinen älykkyys (AGI) on edelleen mahdollisuus?
Se saattaa tuntua kaukaa haetulta mahdollisuudelta, mutta emme myöskään uskoneet 20–30 vuotta sitten, että DeepMindin kaltaiset tekoälylaboratoriot ilmestyisivät tai yritykset, kuten Google, Apple, Microsoft, Amazon ja Facebook, investoisivat niin paljon tekoälytutkimukseen. mukaan lukien neurotieteen tutkimus. Valmiudeltaan olemme vielä melko kaukana yleisen tekoälyn saavuttamisesta, ja sitten on kysymys kaupallistamisesta. Jos Google ei olisi puuttunut asiaan, DeepMindin kaltaiset yritykset olisivat todennäköisesti epäonnistuneet. Koska tekoäly kehittyy nopeasti, voimme odottaa saavuttavamme käännepisteen, kun tekoälytutkimusyhteisö yllättää meidät yleisen tekoälyn kehityksellä.
Uusin yrityksesi on Fetch.ai. Voisitko kertoa tämän startup-yrityksen taustalla olevan tarinan?
Olen yhdessä perustajieni kanssa keskustellut Fetch.ai:n taustalla olevista ideoista monta vuotta, ennen kuin löysimme sen toteuttavan teknologiayhdistelmän. Uskomme tehokkaampaan, optimoituun ja hajautettuun maailmaan, jossa identiteetti, arvo ja hyödyllisyys palautetaan yksilölle ja jossa kollektiivinen tieto on kaikkien verkon käyttäjien saatavilla. Se muuttaa maailmasta jännittävien uusien yritysten rakennuspalikoita. Maailma on monimutkainen ja vajaakäyttöinen: yksinkertaistamme sitä ja hyödynnämme paremmin sitä, mitä meillä on.
Yksi ensimmäisistä Fetch.ai-projekteista on lohkoketjupohjainen AI-älykäs kaupunkiinfrastruktuuriprojekti Münchenissä. Voisitko selittää, mitä tämä on ja kuinka lohkoketju ja tekoäly voivat auttaa kuljettajaa parkkipaikan löytämisessä?
Datarella-Fetch.ai Smart City -kenttäkokeet käyttävät Fetch.ain AEA:ita (Autonomous Economic Agents) tietojen lukituksen avaamiseen ja älykkäiden liikkuvuusratkaisujen tarjoamiseen Münchenin kaupallisiin kiinteistöihin. Tätä kenttäkokeilua varten olemme valinneet Münchenissä sijaitsevan Connex-rakennuskompleksin.
Jokainen rekisteröitynyt käyttäjä, joka on säännöllinen parkkipaikan käyttäjä, on motivoitunut vähentämään omaa liikennettä liitännäistoimistoihin ja siitä palkitaan tietyllä määrällä tokeneja minuutissa, jos hän ei ole pysäköinyt parkkipaikalla. Autonomous Agents neuvottelee itsenäisesti pysäköintipaikkojen "hinnasta" niiden haltijoiden ja paikkaa etsivien välillä. Heti kun Carpark AEA on rekisteröinyt auton tai siihen liittyvän lompakon osoitteen pysäköidyksi, merkki laskeutuu tähän lompakkoon. Palkittavien rahakkeiden määrä lompakkoa ja minuuttia kohti riippuu parkkipaikan nykyisestä käytöstä.
Tavoitteena on tukea Münchenin kaupunkiinfrastruktuurin kestävää ja tehokasta käyttöä.
Toinen valmisteilla oleva projekti on AI Autonomous Travel Agents -ohjelma. Voitko selittää mikä tämä on?
Fetch.ai:n Autonomous AI Travel Agents tarjoaa hajautetun, useisiin agentteihin perustuvan järjestelmän, joka tarjoaa yksilöllisiä, yksityisyyteen keskittyviä matkaratkaisuja. Käyttämällä älykkäitä sopimuksia ja AEA:ta (Autonomous Economic Agent), jotka varaavat hotellihuoneita suoraan palveluntarjoajalta kuluttajalle -mallilla, haluamme varmistaa jopa 10 prosentin kustannussäästöt sekä hotelleille että kuluttajille. Lisäksi sovelluksemme on integroitu Amadeukseen, joka tarjoaa välittömän pääsyn yli 770 XNUMX hotelliin.
Bootstrappauksen avulla Amadeuksen palvelimille voimme hakea hotellin nimen ja sijainnin sekä muut tiedot, joita tarvitaan matkustajan varauksen tekemiseen ilman online-matkatoimistoa tai metahakusivustoa.
Hotellin omistaja voi käynnistää sovelluksemme ilman asennuskuluja ja lähestymistapa perustuu enemmän jakomaksuun. Hotellinpitäjän ohjelmisto on vuorovaikutuksessa ohjelmistojen kanssa, joita kuluttajat käyttävät ostoksille. Vielä tärkeämpää on, että hotellinpitäjät eivät yritä myydä kaikkea varastoaan tällä uudella tekoälyllä toimivalla kanavalla. Se on ylimääräinen kanava nykyisen hotellialan yhdistelmän lisäksi.
Fetch.ain suunnittelema Autonomous AI Travel Agents -sovellus ei ole tarkoitettu korvaamaan olemassa olevia järjestelmiä kokonaisuudessaan, vaan täydentämään niitä. Se toimii turvallisesti, tuhoamatta ja rinnakkain hotellien olemassa olevien suhteiden kanssa. Se tarjoaa vaihtoehtoisen tavan tehdä varauksia: sellaisen, jossa asiakas ja hotelli asioivat keskenään suoraan, ja sellaisen, jossa voidaan tarjota henkilökohtaisempi, paremman hinta-laatusuhteen kokemus.
Työskenteletkö online-matkatoimistojen (OTA) kanssa, jos et, miten aiot matkustaa eri hotelleihin?
Ei, emme työskentele OTA:iden kanssa. Annamme hotellinpitäjälle mahdollisuuden rekisteröityä hotellinpitäjille tarkoitettuun ohjelmistoon ja käyttää Fetch.ai-verkkoa vuoden 2021 toisesta neljänneksestä lähtien, kun lanseeraamme sovelluspaketin.
Millaisia koneoppimisalgoritmeja näissä sovelluksissa käytetään?
Emme voi mennä paljon yksityiskohtiin tässä, paitsi ML, jota käytetään epäsuorasti muun hakuun ja löytämiseen liittyvän Fetch-tekniikan kanssa. Kuitenkin luonnolliset kielen rajapinnat ja jatkuva oppiminen siitä, mikä sopii mihin tahansa agenttikokoelmaan (johon sisältyy muun muassa vahvistusoppiminen ja RNN:t), ovat suuri osa sitä. Mutta lisää tulee!
Onko jotain muuta, mitä haluaisit jakaa Fetch.ai:sta?
Haluamme jatkossakin keskittyä kehittämään sovelluksia, tuotekokonaisuuksia, joilla on arvoa yhteisöllemme, kumppaneillemme, ja jatkamme keskittymistä siihen julkisesti näkyvällä tavalla, jotta yhteisömme voi jakaa onnistumisemme. Tämä rakentaa arvoa, hyödyllisyyttä ja yhteisömme kasvua. Lisäksi käyttäjät voivat osallistua investoimalla FET-tunnukseen, joka on Fetch-ekosysteemin selkäranka. Sitä tarvitaan itsenäisten taloudellisten toimijoiden löytämiseen, luomiseen, käyttöönottoon ja kouluttamiseen, ja se on välttämätöntä älykkäille sopimuksille, oraakkeleille ja tapahtumille, joita tarvitaan uuden digitaalisen talouden toteuttamiseen.
Ja he voivat aina olla vuorovaikutuksessa kanssamme sosiaalisissa kanavissamme:
Kiitos upeasta haastattelusta, lukijat, jotka haluavat tietää lisää, voivat vierailla yllä olevassa sosiaalisessa mediassa tai Fetch.ai -sivustolta.
