बाबक होदजत, सोग्निजेंट में एआई के सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला

बाबक होदजत सोग्निजेंट में एआई के सीटीओ हैं, और सेंटिएंट के सह-संस्थापक और सीईओ हैं। वह दुनिया की सबसे बड़ी वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली के पीछे की मूल तकनीक के लिए जिम्मेदार हैं। बाबक सेंटिएंट इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट के संस्थापक भी थे, जो दुनिया का पहला एआई-संचालित हेज फंड है। वह एक श्रृंखला उद्यमी हैं, जिन्होंने सिलिकॉन वैली में कई कंपनियों की स्थापना की है जो मुख्य आविष्कारक और प्रौद्योगिकीविद् हैं।

सेंटिएंट की सह-स्थापना से पहले, बाबक सिबेस आईएनहीवर में इंजीनियरिंग के वरिष्ठ निदेशक थे, जहां उन्होंने मोबाइल समाधान इंजीनियरिंग का नेतृत्व किया। वह डेजिमा इंक में सह-संस्थापक, सीटीओ और बोर्ड सदस्य भी थे। बाबक डेजिमा की पेटेंटेड, एजेंट-ओरिएंटेड तकनीक के प्राथमिक आविष्कारक हैं, जो मोबाइल और उद्यम कंप्यूटिंग के लिए बुद्धिमान इंटरफेस के लिए लागू की जाती है – यह तकनीक एप्पल के सिरी के पीछे है।

कृत्रिम जीवन, एजेंट-ओरिएंटेड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक प्रकाशित विद्वान, बाबक के नाम पर 31 अनुदानित या लंबित पेटेंट हैं। वह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन लर्निंग, जेनेटिक एल्गोरिदम और वितरित एआई सहित एआई के कई क्षेत्रों में विशेषज्ञ हैं और इन क्षेत्रों में कई कंपनियों की स्थापना की है। बाबक के पास क्यूशू विश्वविद्यालय, फुकुओका, जापान से मशीन इंटेलिजेंस में पीएचडी है।

अपने करियर पर वापस देखते हुए, एआई-संचालित कंपनियों की स्थापना से लेकर सोग्निजेंट के एआई लैब का नेतृत्व करने तक, आपने नवाचार और नेतृत्व में एआई के बारे में सबसे महत्वपूर्ण सबक क्या सीखा है?

नवाचार को धैर्य, निवेश और पोषण की आवश्यकता होती है, और इसे प्रोत्साहित और अनियंत्रित किया जाना चाहिए। यदि आपने नवाचारकर्ताओं की सही टीम बनाई है, तो आप उन पर भरोसा कर सकते हैं और उन्हें पूरी कलात्मक स्वतंत्रता दे सकते हैं कि वे क्या और कैसे अनुसंधान करते हैं। परिणाम अक्सर आपको आश्चर्यचकित करेंगे। नेतृत्व के दृष्टिकोण से, अनुसंधान और नवाचार को एक अच्छा होना चाहिए या एक बाद का विचार नहीं होना चाहिए। मैंने शुरू से ही शोध टीमें स्थापित की हैं जब स्टार्टअप बना रहा था और हमेशा अनुसंधान निवेश का एक मजबूत समर्थक रहा हूं, और इसका परिणाम अच्छा रहा है। अच्छे समय में, अनुसंधान आपको प्रतिस्पर्धा से आगे रखता है, और बुरे समय में, यह आपको विविधता और जीवित रहने में मदद करता है, इसलिए इसके लिए कोई बहाना नहीं होना चाहिए।

एप्पल के सिरी के प्राथमिक आविष्कारक के रूप में, आपके अनुभव ने आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया है कि आप सोग्निजेंट में एआई पहलों का नेतृत्व कैसे करते हैं?

मैंने मूल रूप से सिरी के लिए विकसित की गई प्राकृतिक भाषा प्रौद्योगिकी एजेंट-आधारित थी, इसलिए मैं लंबे समय से इस概念 पर काम कर रहा हूं। 90 के दशक में, एआई इतना शक्तिशाली नहीं था, इसलिए मैंने प्राकृतिक भाषा कमांड को क्रियाओं में मैप करने के लिए एक मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग किया। प्रत्येक एजेंट ने डोमेन ऑफ डिस्कोर्स के एक छोटे से उपसेट का प्रतिनिधित्व किया, इसलिए प्रत्येक एजेंट में एआई को एक सरल वातावरण में महारत हासिल करनी थी। आज, एआई सिस्टम शक्तिशाली हैं, और एक एलएलएम कई चीजें कर सकता है, लेकिन हम अभी भी इसका लाभ उठा सकते हैं कि हम इसे एक ज्ञान कार्यकर्ता के रूप में मानते हैं, इसके डोमेन को प्रतिबंधित करते हैं, इसे एक नौकरी विवरण देते हैं और इसे अन्य एजेंटों से जोड़ते हैं जिनकी अलग-अलग जिम्मेदारियां हैं। एआई इस प्रकार किसी भी व्यवसायिक प्रवाह को बढ़ाने और सुधारने में सक्षम है।

सोग्निजेंट के एआई लैब में वर्तमान में विकसित की जा रही कटिंग-एज रिसर्च और नवाचारों पर प्रकाश डालें। वे विकास किस प्रकार फॉर्च्यून 500 कंपनियों की विशिष्ट आवश्यकताओं को संबोधित कर रहे हैं?

हमारे पास कई एआई स्टूडियो और नवाचार केंद्र हैं। हमारा एडवांस्ड एआई लैब सैन फ्रांसिस्को में एआई में राज्य की कला का विस्तार करने पर केंद्रित है। यह हमारी पिछले साल घोषित की गई प्रतिबद्धता का हिस्सा है कि हम अगले तीन वर्षों में जनरेटिव एआई में 1 बिलियन डॉलर का निवेश करेंगे।

विशेष रूप से, हम नए एल्गोरिदम और प्रौद्योगिकियों को विकसित करने पर केंद्रित हैं जो हमारे ग्राहकों की सेवा करें। विश्वास, व्याख्यात्मकता और बहु-उद्देश्य निर्णय हमारे द्वारा आगे बढ़ाए जा रहे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में से हैं जो फॉर्च्यून 500 उद्यमों के लिए महत्वपूर्ण हैं।

विश्वास के बारे में, हम इस बात में रुचि रखते हैं कि हम एआई के निर्णय लेने पर कब भरोसा कर सकते हैं और कब मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता है। हमारे पास इस प्रकार की अनिश्चितता मॉडलिंग से संबंधित कई पेटेंट हैं। इसी तरह, न्यूरल नेटवर्क, जनरेटिव एआई और एलएलएम्स स्वाभाविक रूप से अपारदर्शी हैं। हम एआई निर्णय का मूल्यांकन करना चाहते हैं और यह पूछना चाहते हैं कि यह कुछ की सिफारिश क्यों करता है – मूल रूप से इसे व्याख्यात्मक बनाना। अंत में, हम समझते हैं कि कभी-कभी कंपनियां निर्णय लेना चाहती हैं जिनके परिणाम एक से अधिक होते हैं – लागत में कमी जबकि राजस्व बढ़ाना नैतिक विचारों के साथ संतुलित होता है, उदाहरण के लिए। एआई हमें इन सभी परिणामों के सर्वोत्तम संतुलन को प्राप्त करने में मदद कर सकता है bằng बहु-उद्देश्य तरीके से निर्णय रणनीतियों को अनुकूलित करके। यह हमारे एआई अनुसंधान में एक और बहुत महत्वपूर्ण क्षेत्र है।

अगले दो वर्ष जनरेटिव एआई के लिए महत्वपूर्ण माने जाते हैं। आपको लगता है कि इस अवधि में क्या महत्वपूर्ण परिवर्तन होंगे, और उद्यमों को इसके लिए कैसे तैयार रहना चाहिए?

हम एआई प्रौद्योगिकियों के व्यावसायीकरण के लिए एक विस्फोटक अवधि में प्रवेश कर रहे हैं। आज, एआई का प्राथमिक उपयोग उत्पादकता में सुधार, बेहतर प्राकृतिक भाषा-संचालित उपयोगकर्ता इंटरफेस बनाने, डेटा को सारांशित करने और कोडिंग में मदद करने के लिए किया जाता है। इस त्वरण अवधि के दौरान, हम मानते हैं कि बहु-एजेंट प्रणालियों और निर्णय लेने के आसपास अपनी समग्र प्रौद्योगिकी और एआई रणनीतियों का आयोजन करके उद्यमों को सफल होने में सक्षम बनाने के लिए सबसे अच्छा तरीका है। सोग्निजेंट में, हमारा नवाचार और अनुप्रयुक्त अनुसंधान पर जोर हमारे ग्राहकों को एआई का लाभ उठाने में मदद करेगा क्योंकि यह व्यवसायिक प्रक्रियाओं में और अधिक एकीकृत हो जाता है।

जनरेटिव एआई उद्योगों को कैसे फिर से आकार देगा, और सोग्निजेंट के एआई लैब से कौन से सबसे रोमांचक उपयोग मामले उभर रहे हैं?

जनरेटिव एआई व्यवसायों के लिए एक बड़ा कदम आगे है। आपके पास अब ज्ञान कार्यकर्ताओं की एक श्रृंखला बनाने की क्षमता है जो मानवों को उनके दैनिक कार्य में सहायता कर सकते हैं। चाहे यह बुद्धिमान चैटबॉट के माध्यम से ग्राहक सेवा को स्ट्रीमलाइन करना हो या प्राकृतिक भाषा इंटरफेस के माध्यम से गोदाम इन्वेंट्री का प्रबंधन करना हो, एलएलएम्स विशेषज्ञता कार्यों में बहुत अच्छे हैं।

लेकिन आगे क्या होगा वह वास्तव में उद्योगों को फिर से आकार देगा। एजेंटों को एक दूसरे के साथ संवाद करने की क्षमता मिलेगी। भविष्य में कंपनियों के पास अपने उपकरणों और अनुप्रयोगों में एजेंट होंगे जो आपकी जरूरतों को संबोधित कर सकते हैं और आपके लिए अन्य एजेंटों के साथ बातचीत कर सकते हैं। वे पूरे व्यवसाय में मानवों की सहायता के लिए काम करेंगे, एचआर और वित्त से लेकर विपणन और बिक्री तक। निकट भविष्य में, व्यवसाय स्वाभाविक रूप से एजेंट-आधारित बनने की ओर बढ़ेंगे।

जनरेटिव एआई परिवर्तन की अगली लहर में बहु-एजेंट वास्तुकला की भूमिका क्या होगी, विशेष रूप से बड़े पैमाने पर उद्यम पर्यावरण में?

हमारे शोध और कॉर्पोरेट नेताओं के साथ बातचीत में, हमें यह पूछताछ मिल रही है कि वे जनरेटिव एआई को बड़े पैमाने पर कैसे प्रभावी बना सकते हैं। हम मानते हैं कि बहु-एजेंट कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का परिवर्तनकारी वादा इस प्रभाव को प्राप्त करने के लिए केंद्रीय है। एक बहु-एजेंट एआई सिस्टम विभिन्न क्षेत्रों में व्यवसाय में सॉफ्टवेयर सिस्टम में निर्मित एआई एजेंटों को एक साथ लाता है। इसे एक प्रणाली के रूप में सोचें जो एलएलएम्स को एक दूसरे के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। आज, चुनौती यह है कि व्यवसायिक उद्देश्य, गतिविधियों और मेट्रिक्स गहराई से जुड़े हुए हैं, लेकिन विभिन्न टीमों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सॉफ्टवेयर सिस्टम अलग-थलग हैं, जिससे समस्याएं पैदा होती हैं। उदाहरण के लिए, आपूर्ति श्रृंखला में देरी वितरण केंद्र की स्टाफिंग को प्रभावित कर सकती है। एक नए विक्रेता को ऑनबोर्ड करना स्कोप 3 उत्सर्जन को प्रभावित कर सकता है। ग्राहक परिवर्तन उत्पाद की कमियों का संकेत दे सकता है। अलग-थलग सिस्टम का अर्थ है कि कार्रवाइयां अक्सर केवल एक कार्यक्रम से प्राप्त अंतर्दृष्टि पर आधारित होती हैं और एक कार्य के लिए लागू की जाती हैं। बहु-एजेंट वास्तुकला व्यवसाय में अंतर्दृष्टि और एकीकृत कार्रवाई को रोशन करेगी। यह वास्तविक शक्ति है जो उद्यम परिवर्तन को उत्प्रेरित कर सकती है।

आगामी कुछ वर्षों में बहु-एजेंट प्रणालियों (एमएएस) के विकास के संबंध में आप क्या देखते हैं, और यह व्यापक एआई परिदृश्य को कैसे प्रभावित करेगा?

एक बहु-एजेंट एआई सिस्टम एक वर्चुअल वर्किंग ग्रुप के रूप में कार्य करता है, जो पूरे व्यवसाय में से जानकारी खींचकर प्रेरित करता है और मूल अनुरोधकर्ता के लिए एक व्यापक समाधान का उत्पादन करता है, साथ ही अन्य टीमों के लिए भी। यदि हम एक विशिष्ट उद्योग पर ज़ूम इन करते हैं और देखते हैं, तो यह निर्माण जैसे क्षेत्रों में संचालन को क्रांतिकारी बना सकता है। एक सोर्सिंग एजेंट मौजूदा प्रक्रियाओं का विश्लेषण करेगा और मौसम और मांग के आधार पर अधिक लागत प्रभावी विकल्प घटकों की सिफारिश करेगा। यह सोर्सिंग एजेंट तब एक स्थिरता एजेंट से जुड़ेगा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि परिवर्तन पर्यावरणीय लक्ष्यों को कैसे प्रभावित करेगा। अंत में, एक नियामक एजेंट अनुपालन गतिविधि पर नजर रखेगा, सुनिश्चित करेगा कि टीमें समय पर पूर्ण और अद्यतन रिपोर्ट जमा करती हैं।

उद्यमों को एआई को पूरी तरह से अपनाने से रोकने वाली मुख्य चुनौतियां क्या हैं, और सोग्निजेंट इन बाधाओं को कैसे दूर करता है?

नेतृत्व के समर्थन और निवेश के बावजूद, कई उद्यम एआई के पीछे रहने से डरते हैं। हमारे शोध के अनुसार, रणनीतिक प्रतिबद्धता और निष्पादन में आत्मविश्वास के बीच एक अंतर है। प्रतिभा और वर्तमान जनरेटिव एआई समाधानों की अनुभवहीनता की लागत दो महत्वपूर्ण अवरोधक हैं जो उद्यमों को एआई को पूरी तरह से अपनाने से रोकते हैं।

सोग्निजेंट उद्यमों को एआई उत्पादकता-से-विकास यात्रा में मदद करने में एक एकीकृत भूमिका निभाता है। वास्तव में, हमारे द्वारा ऑक्सफोर्ड इकोनॉमिक्स के साथ किए गए एक अध्ययन के हाल के आंकड़ों से पता चलता है कि जनरेटिव एआई के लिए एक योजना विकसित करने में मदद करने के लिए 43% कंपनियां बाहरी सलाहकारों के साथ काम करने की योजना बना रही हैं। परंपरागत रूप से, सोग्निजेंट ने हमेशा ग्राहकों के साथ अंतिम मील का मालिकाना हक रखा है – हमने डेटा स्टोरेज और क्लाउड माइग्रेशन के साथ ऐसा किया है, और एजेंटिफिकेशन अलग नहीं होगा। यह एक ऐसा काम है जिसे उच्च अनुकूलन की आवश्यकता है। यह एक आकार-फिट-सब की यात्रा नहीं है। हम वे विशेषज्ञ हैं जो व्यवसायिक लक्ष्यों और कार्यान्वयन योजना की पहचान करने में मदद कर सकते हैं, और फिर व्यवसायिक आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए सही अनुकूलित एजेंटों को ला सकते हैं। हम वही लोग हैं जिन्हें बुलाना चाहिए।

कई कंपनियां अपने एआई निवेश से तुरंत आरओआई देखने के लिए संघर्ष करती हैं। वे कौन से सामान्य गलतियां करते हैं, और इन्हें कैसे टाला जा सकता है?

जनरेटिव एआई तब अधिक प्रभावी होता है जब कंपनियां इसे अपने स्वयं के डेटा संदर्भ में लाती हैं – अर्थात, इसे अपने उद्यम डेटा के मजबूत आधार पर अनुकूलित करती हैं। इसके अलावा, उद्यमों को अंततः अपनी मूल व्यवसायिक प्रक्रियाओं को पुनः कल्पना करने के लिए चुनौतीपूर्ण कदम उठाना होगा। आज, कई कंपनियां एआई का उपयोग मौजूदा प्रक्रियाओं को स्वचालित और सुधारने के लिए कर रही हैं। बड़े परिणाम तब हो सकते हैं जब वे प्रश्न पूछना शुरू करते हैं कि इस प्रक्रिया के घटक क्या हैं, मैं उन्हें कैसे बदल सकता हूं, और कुछ ऐसा तैयार कर सकता हूं जो अभी तक मौजूद नहीं है। हां, यह संस्कृति परिवर्तन और जोखिम स्वीकार करने की आवश्यकता होगी, लेकिन जब संगठन के कई हिस्सों को एक शक्तिशाली पूरे में एक साथ लाने की बात आती है, तो यह अपरिहार्य लगता है।

उभरते एआई नेताओं को क्या सलाह देंगे जो बड़े पैमाने पर प्रभाव डालना चाहते हैं, विशेष रूप से बड़े उद्यमों के भीतर?

व्यवसायिक परिवर्तन स्वाभाविक रूप से जटिल है। उभरते एआई नेताओं को बड़े उद्यमों के भीतर प्रक्रियाओं को तोड़ने, परिवर्तन के साथ प्रयोग करने और नवाचार करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। इसके लिए मानसिकता में बदलाव और गणना किए गए जोखिमों की आवश्यकता है, लेकिन यह एक अधिक शक्तिशाली संगठन बना सकता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो और जानना चाहते हैं उन्हें सोग्निजेंट पर जाना चाहिए।