स्टीफन डीएंजेलिस, एंटर्रा सॉल्यूशंस के संस्थापक और सीईओ - साक्षात्कार श्रृंखला

स्टीफन डीएंजेलिस के संस्थापक और सीईओ हैं एन्ट्रा सॉल्यूशंसस्वायत्त निर्णय विज्ञान को लागू करने वाली पहली कंपनी^TM (विज्ञापन)^®) प्रौद्योगिकी जो उद्यमों के लिए एंड-टू-एंड मूल्य श्रृंखला अनुकूलन, निर्णय लेने और जटिल अनुसंधान एवं विकास करने के लिए है।

स्टीफन एफ. डेएंजेलिस कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत विश्लेषण तथा वाणिज्यिक संस्थाओं और सरकारी एजेंसियों की प्रतिस्पर्धात्मकता, लचीलापन और सुरक्षा के लिए उनके अनुप्रयोगों पर अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त विशेषज्ञ हैं। श्री डीएंजेलिस एक पेटेंट धारक, प्रौद्योगिकी अग्रणी और उद्यमी हैं। उनका करियर अंतरराष्ट्रीय संबंधों, व्यापार, सरकार और शिक्षा के प्रतिच्छेदन में है। वह अपनी कंपनियों के लिए एक अनूठा दृष्टिकोण और गहरा अनुभव लेकर आते हैं।

क्या आप एंटर्रा सॉल्यूशंस के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

एंटेरा की शुरुआत एक अमेरिकी सरकारी ठेकेदार के रूप में हुई थी। एंटेरा ने अमेरिकी सरकारी एजेंसियों के लिए उद्यम लचीलापन (प्रणालीगत डेटा-संचालित प्रतिस्पर्धात्मकता, जोखिम और प्रदर्शन) मॉडल विकसित और क्रियान्वित किए। इस कार्य को करने में, एंटेरा ने संघीय रूप से वित्तपोषित अमेरिकी अनुसंधान और विकास एजेंसियों के साथ सहयोगी अनुसंधान और विकास समझौतों के तहत अपने सर्वोत्तम अभ्यास उद्यम लचीलापन प्रबंधन पद्धति और परिपक्वता मॉडल विकसित किया।

प्रतिस्पर्धात्मकता और लचीलापन प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ाने के लिए, एंटर्रा ने 2000 के दशक की शुरुआत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अनुप्रयुक्त गणित में काम करना शुरू किया। 2000 के दशक के मध्य तक, कंपनी ने सरकारी क्षेत्र में अपने काम को अत्याधुनिक सैद्धांतिक और प्रायोगिक शैक्षणिक अनुसंधान के साथ जोड़ना शुरू कर दिया - यह काम आज भी जारी है। एंटर्रा अकादमिक अनुसंधान एक द्वि-दिशात्मक सहयोग है जो हमारी कंपनी और कर्मचारियों को कुछ सबसे उन्नत और परिष्कृत एआई और गणितीय तकनीकों और प्रथाओं से परिचित कराता है, जबकि संज्ञानात्मक विज्ञान और लचीलापन अनुप्रयोगों में कुछ अग्रणी व्यक्तियों और मौलिक विचारकों के साथ एक गहरा नेटवर्क और कनेक्शन का सेट स्थापित करता है।

एंटर्रा ने सरकार और शिक्षा जगत में अपने काम से प्राप्त वैज्ञानिक और तकनीकी सीखों का लाभ उठाते हुए वाणिज्यिक क्षेत्र में बड़े डेटा एनालिटिक्स की फिर से कल्पना की - इसका परिणाम एंटर्रा के स्वायत्त निर्णय विज्ञान® (ADS®) और जनरेटिव AI प्लेटफ़ॉर्म और मूल्य-श्रृंखला विस्तारक व्यावसायिक अनुप्रयोगों का सेट बनाना था जो अपनी तरह का पहला इंटेलिजेंस सिस्टम बनाने के लिए एक साथ आते हैं। एंटर्रा का इंटेलिजेंस सिस्टम मार्केटिंग, बिक्री, आपूर्ति श्रृंखला और कॉर्पोरेट रणनीति में रिकॉर्ड/संलग्नता के संगठन के कई लेन-देन संबंधी सिस्टम के शीर्ष पर बैठकर स्वायत्त एंड-टू-एंड अनुकूलन, योजना और निष्पादन करता है, और ऐसे निर्णयों और कार्यों को व्यवस्थित करता है जो कंपनी को प्रतिस्पर्धात्मकता और लचीलापन बनाने और अपने व्यावसायिक लक्ष्यों तक पहुँचने में मदद करते हैं।

एंटेरा की स्वामित्व वाली प्रौद्योगिकी को संगठनात्मक ज्ञान और प्रथाओं के साथ संयोजित करके, एंटेरा बाजार में होने वाले परिवर्तनों का व्यवस्थित रूप से और बाजार की गति से पूर्वानुमान लगाता है - तथा व्यवसायों को स्वायत्त बुद्धिमान उद्यमों में परिवर्तित करता है।

एन्टेर्रा सॉल्यूशंस स्वायत्त निर्णय विज्ञान प्रदान करता है, यह विशेष रूप से क्या है और यह व्यावसायिक निर्णयों को कैसे अनुकूलित करता है?

एंटर्रा का ऑटोनॉमस डिसीजन साइंस® (ADS®) वह प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म है जो एंटर्रा सिस्टम ऑफ़ इंटेलिजेंस™ को शक्ति प्रदान करता है। एंटर्रा का ADS प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म पहले से अलग-थलग पड़ी तीन प्रौद्योगिकियों को एक साथ लाता है:

1. अर्थगत तर्क और वेक्टर प्रतीकात्मक तर्क-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो मानव-जैसी तर्क-वितर्क, निर्णय-निर्माण और सीखने को सक्षम बनाता है। यह अनूठी क्षमता सामान्य ज्ञान और उद्योग ज्ञान को अनुमान तर्क के साथ जोड़ती है ताकि एक ऐसी प्रणाली बनाई जा सके जो सूक्ष्म, मानव-जैसी तर्क-वितर्क के साथ निर्णय ले सके और फिर परिणामों से सीख सके।
2. ग्लास-बॉक्स, व्याख्यात्मक, पारदर्शी मशीन लर्निंग मालिकाना प्रतिनिधित्व सीखने की मशीन™ (आरएलएम) के रूप में। आरएलएम का आधार उच्च आयामी गणित और कार्यात्मक विश्लेषण है। आरएलएम विशिष्ट रूप से एक फ़ंक्शन की पहचान करता है जो डेटा सेट में चर के संयोजन और योगदान का वर्णन करता है जो उच्च स्तर की सटीकता के साथ बातचीत की कई परतों के माध्यम से अवलोकन योग्य प्रभावों का वर्णन करता है। इसे "ग्लास-बॉक्स" के रूप में वर्गीकृत किया गया है, व्याख्यात्मक एल्गोरिथ्म जो एक उत्पन्न करता है समारोह, जिसका आउटपुट दृश्यमान है, जबकि "ब्लैक-बॉक्स" एल्गोरिदम केवल पैटर्न उत्पन्न करते हैं, लेकिन सिस्टम/डेटा सेट की गतिशीलता का कोई व्याख्यात्मक विवरण नहीं देते हैं, न ही पैटर्न का अर्थ क्या है, इसकी कोई ठोस "समझ" रखते हैं।
3. बाधा-आधारित, गैर-रैखिक अनुकूलन क्षमता जो RLM व्युत्पन्न सूत्र को शामिल करती है, साथ ही अर्थपूर्ण तर्क बाधाओं और तर्क के साथ, तेजी से अनुकूलन करने के लिए जो अत्यधिक कार्रवाई योग्य सिफारिशें प्राप्त करने के लिए जटिल बहुआयामी वास्तविक दुनिया के विचारों को दर्शाती है। यह क्षमता रैखिक मॉडल से जुड़ी आयामी बाधा को तोड़ती है।

इन तकनीकों के अनूठे संयोजन ने एंटर्रा को ग्राहकों को महत्वपूर्ण रूप से विभेदित क्षमताएं प्रदान करने में सक्षम बनाया है और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में एक अत्यधिक बचाव योग्य खाई बनाई है - दोनों बड़े एआई प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों और बिंदु समाधान खिलाड़ियों के साथ।

लगभग एक साल पहले, “एआई पॉडकास्ट पर नज़र”, आपने चर्चा की कि कैसे पुराने जमाने का AI एक शक्तिशाली उपकरण बना हुआ है। क्या इस पर आपके विचार बदल गए हैं, और कुछ पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम क्या हैं जो अभी भी एंटर्रा सॉल्यूशंस में उपयोग किए जाते हैं?

विज्ञान पीढ़ी दर पीढ़ी योगात्मक है, जिसका अर्थ है कि क्षमता की एक पीढ़ी पिछली पीढ़ी के नवाचारों के ऊपर परत बनाती है ताकि नई क्षमताएँ बनाई जा सकें। एंटर्रा लगातार नवाचार करता है और अपनी तकनीक को रचनात्मक रूप से विकसित करता है। जैसा कि ऊपर बताया गया है, एंटर्रा ने एंटर्रा ऑटोनॉमस डिसीजन साइंस® (ADS®) और जेनरेटिव AI प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो मानव-जैसी तर्क और GenAI क्षमताओं, सुपर एडवांस्ड हाई-डायमेंशनल, ग्लास-बॉक्स, गैर-रेखीय, बाधा-आधारित अनुकूलन इंजनों के साथ व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग का एक संयोजन है। हमने इन पहले से अलग-थलग पड़ी तकनीकों को एक प्लेटफ़ॉर्म के तहत एक साथ लाया है और ऐसा करने से हम पहले से अप्राप्य विश्लेषणात्मक क्षमताओं को अनलॉक करने और किसी एक व्यक्तिगत तकनीक की कमियों को कम करने में सक्षम हुए हैं।

एन्टेर्रा सॉल्यूशंस ने जेनरेटिव एआई को अपने समाधानों में कैसे एकीकृत किया है?

जबकि कई संगठन अभी भी जनरेटिव AI के साथ खोज और परीक्षण अवधि में हैं, एंटर्रा सॉल्यूशंस और हमारे क्लाइंट एक दशक से अधिक समय से इसकी शक्तिशाली क्षमताओं से लाभान्वित हुए हैं। एंटर्रा के प्लेटफ़ॉर्म का AI घटक विशिष्ट रूप से पर्यावरणीय कारणों को सीखेगा कि सिफारिशें सफल हैं या नहीं और उस सीख को उनके ऑन्टोलॉजी और जनरेटिव AI ज्ञान आधारों में बनाए रखेगा। जब कोई क्लाइंट अनुरोध करता है, तो एंटर्रा अपने क्लाइंट की रणनीतियों, युक्तियों, व्यावसायिक तर्क और काम करने और जीतने के तरीकों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक विशिष्ट GenAI ज्ञान आधार विकसित करेगा; जबकि एंटर्रा के सिस्टम ऑफ़ इंटेलिजेंस के कार्यात्मक घटकों के भीतर अनुकूलन कार्यों के लिए अद्यतन तर्क और बाधा सेटिंग प्रदान करता है।

जनरेटिव एआई के साथ मतिभ्रम प्राथमिक मुद्दों में से एक है, एंटर्रा सॉल्यूशंस इन सीमाओं को कैसे दूर करता है?

जनरेटिव एआई अधिकांश वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकता है, लेकिन अप्रमाणित होने के कारण, इसकी विश्वसनीयता संदिग्ध है। इसे एडीएस तकनीक का लाभ उठाकर संबोधित किया जा सकता है जो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में प्लग कर सकता है, तर्क कर सकता है और गणितीय रूप से ज्ञान को त्रिकोणीय बना सकता है ताकि इसकी प्रभावकारिता को मान्य किया जा सके। अंतर्दृष्टि और सिफारिशों की विश्वसनीय व्याख्या और क्रियाशीलता प्रदान करने के लिए एडीएस का लाभ उठाकर, विश्वास का निर्माण किया जा सकता है।

2015 से 2019 तक, आप एमआईटी में दलाई लामा सेंटर फॉर एथिक्स एंड ट्रांसफॉर्मेटिव वैल्यूज़ में सलाहकार बोर्ड के सदस्य थे, इसने व्यवसाय और एआई पर आपके मूल्यों को कैसे आकार दिया है?

खैर, अगर कोई दलाई लामा सेंटर से जुड़ा है तो आप नेतृत्व और नैतिकता के बारे में एक ही बात सोचने से खुद को रोक नहीं सकते। जब आप कोई व्यवसाय चलाते हैं, तो आप बहुत जल्दी सीख जाते हैं कि आप साल में हज़ारों फ़ैसले लेते हैं। कुछ छोटे होते हैं, कुछ सामान्य या प्रक्रियात्मक होते हैं, और कुछ महत्वपूर्ण या परिणामकारी फ़ैसले होते हैं। मुझे उम्मीद है कि मैंने अपने तर्क में नैतिक विचारों को शामिल करके फ़ैसले लेना सीख लिया है - वास्तव में एक उत्तर सितारा और प्रबुद्ध निर्णय लेने के पैरामीटर। यह अवधारणा उस तरीके में भी परिलक्षित होती है जिस तरह से हम एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर बनाते हैं, और यह अंततः उस तरीके में भी परिलक्षित होती है जिस तरह से हम अपना संगठन चलाते हैं।

अक्सर व्यवसाय और एआई के नेता जैसे जेफ्री हिंटन एआई और विशेष रूप से एजीआई की भविष्य की संभावित समस्याओं के बारे में चिंतित रहते हैं, इस पर आपके क्या विचार हैं?

जेफ्री हिंटन की कुछ चिंताएँ संभावित दुरुपयोग और जिस गति से AI को तैनात किया जा रहा है, उससे संबंधित हैं। ये उचित बिंदु हैं क्योंकि कई कंपनियाँ बिना यह समझे कि वे किन समस्याओं को हल करने का प्रयास कर रही हैं, AI को अपने व्यावसायिक व्यवहारों में शामिल करने का प्रयास कर रही हैं। AI हर समस्या का समाधान नहीं करता है और इसे सभी व्यावसायिक चुनौतियों के लिए एक समान समाधान के रूप में नहीं सोचा जाना चाहिए। यह सर्वोपरि है कि कंपनियाँ व्यवहार्य समाधानों की खोज करने से पहले व्यवसाय-आधारित समस्या कथन से शुरुआत करें। एक बार जब आप उस समस्या को समझ लेते हैं जिसे आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं, तो आप AI जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग करने की रणनीतिक उपयुक्तता और तकनीकी व्यवहार्यता को समझ सकते हैं।

आप एक सीरियल उद्यमी हैं और विभिन्न क्षेत्रों में कई व्यवसायों को सफलतापूर्वक लॉन्च कर चुके हैं, आपको नवाचार करने की प्रेरणा क्या है?

दिन के अंत में, मैं एक प्रशासक की तुलना में एक रचनात्मक आजीवन शिक्षार्थी और बौद्धिक रूप से जिज्ञासु व्यवसायी हूँ। आजीवन सीखने और बौद्धिक जिज्ञासा का संयोजन, जब एक उद्यमी के नए व्यवसाय बनाने के उत्साह के साथ जुड़ जाता है, तो पहचाने गए बाजार अंतराल को भरने के लिए नवाचार और उत्पादों और सेवाओं के निर्माण को प्रेरित करता है। लोगों की बेहतरीन टीमों के साथ काम करने और शेयरधारक मूल्य बनाकर "प्रतिस्पर्धा करने और जीतने" की इच्छा ही मुझे नवाचार करने के लिए प्रेरित करती है।

एआई के भविष्य के बारे में आपका दृष्टिकोण क्या है?

निकट भविष्य के B2B अनुप्रयोगों में AI के उपयोग के लेंस के बावजूद - मेरा मानना ​​है कि निकट भविष्य में बड़े पैमाने पर व्यावसायिक अनुप्रयोगों में AI व्यावहारिक स्वायत्त निर्णय लेने में सक्षम होगा। ये क्षमताएँ मानव-जैसे बुद्धिमान एजेंटों द्वारा संचालित होंगी जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता या कृत्रिम सुपर इंटेलिजेंस के साथ मानव-निर्णय लेने को बढ़ाती हैं जो बड़े और विघटनकारी उपयोग मामलों पर केंद्रित हैं। उद्योग क्षेत्रों में वैश्विक निगमों के लिए एंड-टू-एंड वैल्यू चेन ऑप्टिमाइज़ेशन और निर्णय लेने और दवा खोज और फॉर्मूलेशन, और नैदानिक ​​परीक्षणों में व्यवधान जैसे अनुप्रयोग परिवर्तनकारी हैं और पूरे ग्रह पर अधिकांश लोगों के जीवन को प्रभावित करते हैं।

बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें अवश्य आना चाहिए एन्ट्रा सॉल्यूशंस.