Nir Bar-Lev, Allegro AI:n toimitusjohtaja ja perustaja – Haastattelusarja

Nir Bar-Lev on Allegro AI:n toimitusjohtaja ja perustaja. Allegro AI on erikoistunut auttamaan yrityksiä kehittämään, käyttöönottoon ja hallitsemaan kone- ja syväoppimismenetelmiä. Allegro AI:n avulla organisaatiot saavat nopeammin ja kustannustehokkaammin markkinoille ja hallitsevat laadukkaampia tuotteita. Tuotteet perustuvat Allegro Trains -avoin lähdekoodin ML- ja DL-kokeen hallintaan ja ML-Ops-pakettiin.

Mikä aluksi veti sinut AI:n pariin?

Urani aikana olen ollut eniten kiinnostunut siitä, miten tuen viimeisimmän teknologisen innovaation kehittämistä ongelmien tai mahdollisuuksien (ja ne ovat käytännössä samaa asiaa) ratkaisemiseksi valtavalla mittakaavalla. Tunnustan, että aikani Googlella on varmasti vaikuttanut tähän taipumukseeni.

AI todellakin täyttää molemmat nämä kriteerit. Se on teknologisen kehityksen eturintamassa ja sillä on potentiaalia vaikuttaa melkein jokaisen elämän osa-alueeseen tässä maailmassa.

Olet aloittanut urasi Googlella äänentunnistusjärjestelmän perustavana tuotejohtajana. Voitko kertoa näistä Googlella työskentelyssi ajoista ja mitä opit tästä kokemuksesta?

Valmistuttuani Whartonin liiketoimintakoulusta olin hämmästynyt siitä, miten Google toimi täysin poikkeavasti vakiintuneista liiketoimintatavoista, joita parhaat liiketoimintakoulut maailmassa opettavat ja joita olen kokenut urani aikana ennen liiketoimintakoulua. Muistan selvästi keskustelleeni tästä useiden kollegoideni kanssa, jotka liittyivät Googleen samaan aikaan minun kanssani MBA-tutkinnon suorittaneena.

Google muutti – jonkin verran – liiketoimintapeliä, mutta se nautti myös valtavasta virtuaalipalosta rahaa mainosliiketoiminnastaan, mikä mahdollisti kokeilut tavoilla, joita useimmat yritykset eivät voineet kohtuudella tehdä. Voin vakuuttaa, että vietettyäni kymmenen vuotta Googlella se omaksui yhä enemmän “perinteisiä” vakiintuneita liiketoimintakäytäntöjä ja ajattelutapoja, kun se kasvoi.

Minulle myös, johtajana äänentunnistusjärjestelmän tuotejohtajana, minun piti työskennellä tutkimusscientistien kanssa. Tämä oli itse asiassa yksi Googleen ensimmäisistä, jos ei peräti ensimmäinen, tutkimusryhmistä, joka oli todella soveltavaa tutkimusta. Minulle tämä oli suuri haaste. Tutkijat ovat erilaisia kuin insinöörit, ja tässä minä yritin työskennellä ansioituneiden tutkijoiden kanssa yhtiössä, joka on erittäin insinööri-keskeinen.

Tuli ilmi, että haasteet, joita kohtasin silloin noin 15 vuotta sitten, ovat hyvin samanlaisia kuin ongelmat, joita yritykset kohtaavat tänään yrittäessään assimiloida AI-data-tieteilijöitä organisaatioihinsa.

Vuonna 2016 etenit Allegro AI:n perustajaksi. Mikä oli inspiraation lähteesi perustaaksesi Allegro AI:n?

Allegro AI:n perustamisessa liittouduin kahden upean kumppanin kanssa, jotka ovat maailmanluokan insinöörit. Yksi kumppani oli ensimmäinen tohtorikoulutettava yhdessä Israelin ensimmäisistä ja nykyisistä johtavista AI-laboratorioista, joka on kiistatta yksi johtavista AI-keskuksista maailmanlaajuisesti. Hänellä oli näkemys siitä, miten soveltamalla ML/DL-käytäntöjä olisi ratkaistava uusia haasteita suuruuden, automaation, luotettavuuden, laadun yms. yhteydessä. Puhuessani heidän kanssaan selvisi minulle, että voin tukea tiimiä kokemuksellani Googlelta ja aiemmin oikeasti luoda yritys, jolla voi olla valtava vaikutus AI:hen työkalujen kautta, jotka tarjoamme. Google ja jotkut muut teknologiat jättiläiset ovat heille ylpeässä asemassa resurssien saamisen suhteen näihin haasteisiin. Mutta melkein kukaan muu ei voi kohtuudella tukea tätä (joko pääsyyn parhaimman laadun osaamiseen, rahallisiin resursseihin, yrityksen fokuksiin jne.). Tämä oli tilaisuus, joka vastasi täysin sitä, mitä rakastan eniten (ks. q1) ja auttaa koko ekosysteemiä.

Allegro AI toimii avoimen lähdekoodin koneoppimisen ja syväoppimisen hallintaplatfominna. Voitko keskustella avoimen lähdekoodin ohjelmistojen hyödyistä?

Avoimen lähdekoodin ohjelmistot tarjoavat useita etuja. Tärkeimpänä se hyödyntää laajaa yhteisöä parantamaan itse tuotetta. Käyttäjät löytävät virheitä, ongelmia, ja laaja keskustelu kiinnostuksen herättävistä ominaisuuksista; integrointi muihin [avoin lähdekoodin] työkaluihin on helpompaa kuin se olisi kaupallisten organisaatioiden välillä suljettujen lähdekoodien kanssa; jne.

Se tarjoaa erinomaisen mallin voitto-vitto-tilanteen sekä yhteisölle että taustalla olevalle yritykselle. Se soveltuu mainiosti kokeilemiseen ja testaamiseen, jopa laajentamiseen organisaatioille, jotka eivät / eivät voi maksaa, ja samalla se mahdollistaa suuremmille asiakkaille maksaa laajennetuista ominaisuuksista / palveluista avoimen lähdekoodin ohjelmiston päällä, joka on laajasti käytetty (ja siten vähemmän riskialtis).

Allegro AI tarjoaa datanhallintapalveluita. Voitko keskustella tyypistä työkaluista, jotka tarjotaan tähän?

Allegro Ai tarjoaa sekä rakenteellisen että rakenteettoman datan hallintaa. Rakenteellisen datan hallinnassa on kuitenkin olemassa joukko todistettuja ratkaisuja, mutta me tarjoamme ainutlaatuisen ratkaisun rakenteettoman datan hallintaan.

Tärkeää on määritellä tarkkaan datan hallintaa, jonka me tarjoamme. Ajatus ei ole fyysinen datan hallinta vaan datan hallinta AI-näkökulmasta. AI:ssa on kriittistä, että data-tieteilijät ymmärtävät, mitä dataa heillä on käytettävissä. Rakenteettoman datan kohdalla tämä on hyvin haasteellista. Kuvittele tuhansia tai satoja tuhansia tunteja videota, tai ääntä. Kuvittele miljardeja anturisignaaleja jne.

Data-tieteilijöiden on ymmärrettävä datansa varianssi, jotta he voivat kohdistaa eri tilanteisiin, jotta he voivat tehokkaasti kouluttaa mallejaan. Heidän on ymmärrettävä, onko tärkeitä data-osia puuttuvia; onko datasta vinoutunut tai vääristynyt.

Ja sitten – toisella puolella – heidän on oltava työkalut näiden tilanteiden käsittelyyn kustannustehokkaasti ja nopeasti ilman, että heidän on etsittävä uusia fyysisiä dataa ja annotoida / merkitä sitä (erittäin kallista ja aikaa vievää toimenpidettä).

Tämä on olennaisesti tyypin työkaluja, jotka tarjoamme tämän alueen ympärillä: voimakkaat työkalut “AI BI (liiketoimintatiedon)” datan ymmärtämiseen ennennäkemättömällä tarkkuudella ja yksityiskohdilla ja toisella puolella työkalut, jotka tiiviisti integroivat datan kokeisiin ja malleihin, jotta data-tieteilijät voivat asettaa tehokkaat koulutusajot käyttämällä käytettävissä olevaa dataa ilman koodia.

Lisäksi tarjoamme arvoa datavirran optimoinnissa, datan siirtämisessä jne. Koska puhumme teratavuisten datamäärien prosessoinnista. Niiden siirtäminen on kallista, ja yrityksien on löydettävä ratkaisu tähän optimointiin.

Allegro AI tarjoaa myös datan insinööripalvelujen ulkoistamista. Mitä tarjouksia on saatavilla?

Allegro Ai on ensisijaisesti tuote-yhtiö, ja me näemme itsellemme tarjoavan työkalut, infrastruktuurin tai tukirakenteen yritysten kehittämiseen, käyttöönottoon ja hallitsemiseen tuotteita, joissa on AI (DL / ML) -malleja.

Sanottuna, tämä on uusi ala, ja asiakkaamme tarvitsevat toisinaan apua määrättyjen putkien asettamiseen päällä työkalujamme tai jopa avustusta mallien käynnistämiseen itse. Kun nämä tilanteet tapahtuvat, tarjoamme sivupalveluita pääasialliseen ohjelmistotarjontaamme.

Voitko keskustella hajautetun oppimisen tärkeydestä ja miten Allegro AI voidaan käyttää tässä asiayhteydessä?

Hajautettu oppiminen on perustuvassa oppimismenetelmässä, jossa yksittäinen AI-malli koulutetaan hyödyntäen eri fyysisissä sijainneissa olevia tietoja ilman, että nämä tiedot siirretään yhteen paikkaan. Tarjoamme myös parannetun version tästä, jota kutsutaan “sokeaksi hajautetuksi oppimiseksi” tai “sokeaksi yhteisölliseksi oppimiseksi”, jossa mikään yksittäinen osapuoli tässä tilanteessa ei voi käyttää tietoja, jotka eivät kuulu sille, mukaan lukien osapuoli, joka saa lopullisen mallin.

Hajautettu oppiminen on tärkeää tilanteissa, joissa datan suojaus, sääntely tai IP / luottamuksellisuus on kriittistä säilyttää samalla, kun on kiinnostusta hyödyntää eri tietoja. Esimerkiksi kaksi tai useampi sairaala tai lääketieteellinen laitos, jotka haluavat tehdä yhteistyötä mallin kouluttamiseksi CT-tutkimuksiin; tai kaksi hallituksen virastoa, jotka haluavat tehdä yhteistyötä kotimaan turvallisuuden tietoihin perustuvan mallin kehittämiseksi, mutta eivät voi laillisten syiden vuoksi paljastaa tietoja toisilleen.

Tai tilanteita, joissa yksittäinen osapuoli ei voi siirtää tietojaan kalliiden kustannusten vuoksi – esimerkiksi globaali autonvalmistaja, joka haluaa kouluttaa mallin itsestään ajaviin autoihin hyödyntäen tietoja, jotka on kerätty autoista ympäri maailmaa.

Allegro AI on yksi harvoista maailmanlaajuisesti toimivista yrityksistä, jolla on todistettu ja testattu kaupallinen alusta, joka mahdollistaa hajautetun oppimisen.

Onko jotain muuta, mitä haluaisit jakaa Allegro AI:sta?

Allegro AI on nouseva voima AI-työkalujen ja ML-Opsin maailmassa. Viimeksi kuluneen neljänneksen aikana, COVID-19-kriisin ensimmäisen aallon aikana, kokenimme kasvua, joka yli kaksinkertaisti asiakaskuntaamme vain kolmen kuukauden jaksoissa.

Kiitos haastattelusta. Lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Allegro AI:ssa.