साक्षात्कार
स्टीफन डीแองเจलिस, एंटरा सॉल्यूशंस के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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स्टीफन डीแंगेलिस एंटरा सॉल्यूशंस के संस्थापक और सीईओ हैं, जो पहली कंपनी है जिसने स्वायत्त निर्णय विज्ञानटीएम (एडीएस®) प्रौद्योगिकी को लागू किया है ताकि उद्यमों के लिए अंत-से-अंत मूल्य श्रृंखला अनुकूलन, निर्णय लेने और जटिल अनुसंधान और विकास को पूरा किया जा सके।
स्टीफन एफ डीแंगेलिस एक अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त विशेषज्ञ हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता और उन्नत विश्लेषण और उनके व्यावसायिक संस्थाओं और सरकारी एजेंसियों की प्रतिस्पर्धा, लचीलापन और सुरक्षा पर उनके अनुप्रयोगों के लिए जाने जाते हैं। श्री डीแंगेलिस एक पेटेंट धारक, प्रौद्योगिकी अग्रणी और उद्यमी हैं। उनका करियर अंतरराष्ट्रीय संबंधों, व्यवसाय, सरकार और अकादमिक क्षेत्रों के बीच के संगम में है। वह अपनी कंपनियों में एक अनोखा दृष्टिकोण और गहरा अनुभव लाते हैं।
क्या आप एंटरा सॉल्यूशंस के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?
एंटरा की उत्पत्ति एक अमेरिकी सरकारी ठेकेदार के रूप में हुई थी। एंटरा ने अमेरिकी सरकारी एजेंसियों के लिए उद्यम प्रतिरोधकता (प्रणालीगत डेटा-संचालित प्रतिस्पर्धा, जोखिम और प्रदर्शन) मॉडल विकसित और निष्पादित किए। इस काम को करते हुए, एंटरा ने अपनी सर्वोत्तम प्रथाओं के एंटरप्राइज़ रेसिलिएंस मैनेजमेंट मेथडोलॉजी और मैट्योरिटी मॉडल को संघीय रूप से वित्तपोषित अमेरिकी अनुसंधान और विकास एजेंसियों के साथ सहयोगी अनुसंधान और विकास समझौतों के तहत विकसित किया।
प्रतिस्पर्धा और लचीलापन प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ाने के लिए, एंटरा ने 2000 के दशक की शुरुआत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अनुप्रयुक्त गणित में काम करना शुरू किया। 2000 के दशक के मध्य में, कंपनी ने सरकारी क्षेत्र में अपने काम को कटिंग-एज़ अकादमिक अनुसंधान के साथ जोड़ना शुरू किया – यह काम आज भी जारी है। एंटरा अकादमिक अनुसंधान एक द्विदिशीय सहयोग है जो हमारी कंपनी और कर्मचारियों को कुछ सबसे उन्नत और जटिल कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गणितीय तकनीकों और प्रथाओं के संपर्क में लाता है, जबकि संज्ञानात्मक विज्ञान और प्रतिरोधकता अनुप्रयोगों में अग्रणी व्यक्तियों और मौलिक विचारकों के साथ एक गहरा नेटवर्क और संबंध स्थापित करता है।
एंटरा ने अपने सरकारी और अकादमिक कार्य से वैज्ञानिक और तकनीकी ज्ञान का लाभ उठाया और व्यावसायिक क्षेत्र में बड़े डेटा विश्लेषण को पुनः कल्पना की – परिणाम एंटरा के स्वायत्त निर्णय विज्ञान® (एडीएस®) और उत्पन्न एआई प्लेटफ़ॉर्म और मूल्य श्रृंखला के विस्तार वाले व्यावसायिक अनुप्रयोगों के निर्माण के साथ था, जो एक प्रणाली की बुद्धिमत्ता बनाते हैं। एंटरा की प्रणाली बुद्धिमत्ता एक संगठन की कई लेनदेन प्रणालियों के रिकॉर्ड/संलग्नक के शीर्ष पर बैठकर स्वायत्त रूप से अंत-से-अंत अनुकूलन, योजना और क्रियान्वयन करती है और विपणन, बिक्री, आपूर्ति श्रृंखला और कॉर्पोरेट रणनीति में निर्णय और कार्यों का समन्वय करती है जो कंपनी को प्रतिस्पर्धा और लचीलापन बनाने और अपने व्यावसायिक लक्ष्यों तक पहुंचने में मदद करती है।
एंटरा की प्रौद्योगिकी को संगठनात्मक ज्ञान और प्रथाओं के साथ मिलाकर, एंटरा बाजार में परिवर्तनों की भविष्यवाणी करता है और बाजार की गति से व्यवसायों को स्वायत्त बुद्धिमान उद्यमों में परिवर्तित करता है।
एंटरा सॉल्यूशंस स्वायत्त निर्णय विज्ञान प्रदान करता है, यह विशेष रूप से क्या है और यह व्यावसायिक निर्णयों को कैसे अनुकूलित करता है?
एंटरा का स्वायत्त निर्णय विज्ञान® (एडीएस®) प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म एंटरा सिस्टम ऑफ़ इंटेलिजेंसटीएम को शक्ति प्रदान करता है। एंटरा के एडीएस प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म में तीन पहले से अलग किए गए प्रौद्योगिकियों को एक साथ लाया गया है:
- सेमेंटिक तर्क और वेक्टर प्रतीकात्मक तर्क-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो मानव-जैसे तर्क, निर्णय लेने और सीखने को सक्षम बनाती है। यह अद्वितीय क्षमता सामान्य ज्ञान और उद्योग ज्ञान को अनुमान तर्क के साथ मिलाती है ताकि एक ऐसी प्रणाली बनाई जा सके जो मानव-जैसे तर्क से निर्णय ले सके और फिर परिणामों से सीख सके।
- ग्लास-बॉक्स, व्याख्यात्मक, पारदर्शी मशीन लर्निंग प्रोप्राइटरी रिप्रेजेंटेशन लर्निंग मशीनटीएम (आरएलएम) के रूप में। आरएलएम का आधार उच्च आयामी गणित और कार्य विश्लेषण है। आरएलएम विशिष्ट रूप से एक ऐसी कार्य की पहचान करता है जो डेटा सेट में चरों के संयोजन और योगदान का वर्णन करता है जो कई परस्पर क्रियाओं के माध्यम से दिखाई देने वाले प्रभावों का वर्णन करता है। यह एक “ग्लास-बॉक्स” व्याख्यात्मक एल्गोरिदम है जो एक कार्य उत्पन्न करता है, जिसका आउटपुट दिखाई देता है, जबकि “ब्लैक-बॉक्स” एल्गोरिदम केवल पैटर्न उत्पन्न करते हैं, लेकिन डेटा सेट/प्रणाली के गतिविधियों का कोई व्याख्यात्मक विवरण नहीं देते हैं और कोई वास्तविक “समझ” नहीं रखते हैं कि पैटर्न का क्या अर्थ है।
- निर्बंधन-आधारित, गैर-रेखीय अनुकूलन क्षमता जो आरएलएम से व्युत्पन्न सूत्र को शामिल करती है, साथ ही साथ सेमेंटिक तर्क निर्बंधन और तर्क को शामिल करती है, जो जटिल बहु-आयामी वास्तविक दुनिया के विचारों को प्रतिबिंबित करने वाली तेज़ अनुकूलन करती है। यह क्षमता रेखीय मॉडलों से जुड़ी आयामी बाधा को तोड़ती है।
इन तकनीकों का अद्वितीय संयोजन एंटरा को ग्राहकों को महत्वपूर्ण रूप से अलग क्षमता प्रदान करने में सक्षम बनाता है और प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में एक उच्च सुरक्षित खाई बनाता है – दोनों बड़े एआई प्रौद्योगिकी प्लेटफ़ॉर्म और बिंदु समाधान खिलाड़ियों के साथ।
लगभग एक साल पहले, ” आइ ऑन एआई पॉडकास्ट” पर, आपने बताया कि पुराने जमाने की एआई अभी भी एक शक्तिशाली उपकरण है। क्या आपके विचार इस पर बदल गए हैं, और एंटरा सॉल्यूशंस में अभी भी कौन से पारंपरिक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया जा रहा है?
विज्ञान पीढ़ीगत रूप से जोड़ता है, जिसका अर्थ है कि एक पीढ़ी की क्षमता पिछली पीढ़ी के नवाचारों पर परत करती है ताकि नई क्षमताएं बनाई जा सकें। एंटरा निरंतर नवाचार और रचनात्मक रूप से अपनी प्रौद्योगिकी को विकसित करता है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, एंटरा ने एक एंटरा स्वायत्त निर्णय विज्ञान® (एडीएस®) और उत्पन्न एआई प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो मानव-जैसे तर्क और जेनएआई क्षमताओं का एक संग्रह है, जो अत्यधिक उन्नत उच्च-आयामी, ग्लास-बॉक्स, व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग के साथ है, जो गैर-रेखीय, निर्बंधन-आधारित अनुकूलन इंजनों के साथ है। हमने इन पहले से अलग की गई प्रौद्योगिकियों को एक प्लेटफ़ॉर्म के तहत एक साथ लाया है और ऐसा करके हम पहले से अप्राप्य विश्लेषणात्मक क्षमताओं को अनलॉक करने और किसी भी एक व्यक्तिगत प्रौद्योगिकी की कमियों को कम करने में सक्षम हुए हैं।
एंटरा सॉल्यूशंस ने अपने समाधानों में उत्पन्न एआई को कैसे एकीकृत किया है?
जबकि कई संगठन अभी भी उत्पन्न एआई के साथ खोज और परीक्षण के दौर में हैं, एंटरा सॉल्यूशंस और हमारे ग्राहकों ने इसकी शक्तिशाली क्षमताओं का लाभ उठाया है जो एक दशक से अधिक समय से है। एआई घटक एंटरा के प्लेटफ़ॉर्म में विशिष्ट रूप से पर्यावरणीय कारणों से सिफारिशें सफल या असफल होने के कारण सीखता है और अपने ओंटोलॉजी और उत्पन्न एआई ज्ञान आधार में उस सीख को बनाए रखता है। एंटरा, जब ग्राहक द्वारा अनुरोध किया जाता है, तो विकसित करेगा एक विशिष्ट जेनएआई ज्ञान आधार जो उनके ग्राहकों की रणनीतियों, रणनीतियों, व्यावसायिक तर्क और काम करने और जीतने के तरीकों का प्रतिनिधित्व करता है; जबकि एंटरा की सिस्टम ऑफ़ इंटेलिजेंस के कार्यात्मक घटकों के भीतर अनुकूलन कार्यों के लिए अद्यतन तर्क और निर्बंधन सेटिंग प्रदान करता है।
उत्पन्न एआई के साथ एक प्राथमिक समस्या हॉलुसिनेशन है, एंटरा सॉल्यूशंस इन सीमाओं को कैसे पार करता है?
उत्पन्न एआई अधिकांश कार्य प्रवाहों को स्वचालित कर सकता है, लेकिन इसकी वैधता अप्रमाणित होने के कारण इसकी विश्वसनीयता संदेहास्पद है। यह एडीएस प्रौद्योगिकी का लाभ उठाकर संबोधित किया जा सकता है जो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में प्लग इन कर सकता है, गणितीय रूप से ज्ञान को तर्क और त्रिकोणमिति करने के लिए और इसकी प्रभावशीलता को मान्य करने के लिए। एडीएस का लाभ उठाकर विश्वसनीय व्याख्यात्मकता और कार्रवाई योग्यता के अंतर्दृष्टि और सिफारिशें प्रदान करने के लिए, विश्वास बनाया 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 आपके व्यवसाय और एआई पर मूल्यों को कैसे आकार दिया है?
खैर, यदि आप दलाई लामा सेंटर से जुड़े हुए हैं, तो आप नेतृत्व और नैतिकता के बारे में सोचते हैं कि वे एक ही चीज़ हैं। जब आप एक व्यवसाय चलाते हैं, तो आप जल्दी से सीखते हैं कि आप प्रति वर्ष हज़ारों निर्णय लेते हैं। कुछ छोटे हैं, कुछ सामान्य या प्रक्रियात्मक हैं, और कुछ महत्वपूर्ण या परिणामी निर्णय हैं। मुझे आशा है कि मैंने नैतिक विचारों को अपने तर्क में नatively एम्बेडेड करना सीखा है – वास्तव में एक उत्तरी तारा और प्रबुद्ध निर्णय लेने के लिए मापदंड। यह अवधारणा हमारे एल्गोरिदम और सॉफ़्टवेयर के निर्माण के तरीके में भी परिलक्षित होती है, और यह अंततः हमारे संगठन को चलाने के तरीके में परिलक्षित होती है।
अक्सर व्यवसाय और एआई नेताओं जैसे कि जेफ्री हिंटन चिंतित हैं कि एआई, विशेष रूप से एजीआई के भविष्य की संभावित समस्याओं के बारे में, आपके विचार इस पर क्या हैं?
जेफ्री हिंटन की कुछ चिंताएं संभावित दुरुपयोग और एआई की तैनाती की गति के साथ हैं। वे न्यायसंगत बिंदु हैं क्योंकि कई कंपनियां अपने व्यवसाय अभ्यास में एआई को फिट करने की कोशिश कर रही हैं बिना यह समझे कि वे किन समस्याओं का समाधान करने की कोशिश कर रहे हैं। एआई हर समस्या का समाधान नहीं है और इसे सभी व्यवसायिक चुनौतियों के लिए एक कंबल समाधान के रूप में नहीं सोचा जाना चाहिए। यह महत्वपूर्ण है कि कंपनियां एक व्यवसाय-नेतृत्व वाले समस्या बयान से शुरू करें, एआई का उपयोग करने के लिए व्यवहार्य समाधानों की तलाश करने से पहले। एक बार जब आप समझ जाते हैं कि आप किस समस्या का समाधान करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आप समझ सकते हैं कि उन्नत प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के लिए रणनीतिक फिट और तकनीकी व्यवहार्यता क्या है।
आप एक श्रृंखलाबद्ध उद्यमी हैं और विभिन्न डोमेन में कई व्यवसायों को सफलतापूर्वक लॉन्च किया है, आपको नवाचार के लिए क्या प्रेरित करता है?
अंत में, मैं एक जीवन भर के शिक्षार्थी और बौद्धिक रूप से उत्सुक व्यवसायी हूं, जो एक प्रशासक से अधिक हूं। जीवन भर सीखने और बौद्धिक जिज्ञासा का संयोजन, जब एक उद्यमी के साथ मिलाया जाता है जो नए व्यवसाय बनाने के लिए उत्सुक होता है, तो नवाचार और पहचाने गए बाजार अंतराल को भरने के लिए उत्पादों और सेवाओं का निर्माण करता है। महान लोगों के साथ काम करने और “प्रतिस्पर्धा और जीत” के लिए साझा मूल्य बनाने की इच्छा मुझे नवाचार के लिए प्रेरित करती है।
एआई के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?
एआई के बी2बी अनुप्रयोगों में इसका उपयोग – मैं मानता हूं कि एआई व्यावसायिक अनुप्रयोगों में व्यावहारिक स्वायत्त निर्णय लेने को सक्षम करेगा जो निकट भविष्य में पैमाने पर होंगे। ये क्षमताएं मानव-जैसे बुद्धिमान एजेंटों द्वारा संचालित होंगी जो मानव निर्णय लेने को कृत्रिम बुद्धिमत्ता या कृत्रिम सुपर इंटेलिजेंस के साथ बढ़ाते हैं जो बड़े और विघटनकारी उपयोग के मामलों पर केंद्रित हैं। अनुप्रयोग जैसे कि अंत-से-अंत मूल्य श्रृंखला अनुकूलन और निर्णय लेने के लिए वैश्विक निगमों के लिए उद्योग क्षेत्रों और दवा खोज और सूत्रीकरण में व्यवधान, और नैदानिक परीक्षण, परिवर्तनकारी हैं और ग्रह के अधिकांश लोगों के जीवन को छूते हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें एंटरा सॉल्यूशंस पर जाना चाहिए।
