Interviste
Cam Linke, CEO at Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) – Interview Series
Cam Linke è il CEO dell’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii). Negli ultimi 10 anni, ha lavorato come CEO, investitore, costruttore di comunità, product manager, imprenditore, accademico e sviluppatore. I ruoli precedenti includono co-fondatore di Startup Edmonton, fondatore di Flightpath Ventures, CEO di Touch Metric, product manager di Nexopia.com e fondatore di DemoCamp Edmonton.
Linke è un relatore e mentore molto richiesto e è stato riconosciuto come uno dei migliori 40 under 40 della rivista Avenue. È anche un ricercatore di intelligenza artificiale, attualmente sotto la supervisione del Dr. Richard Sutton e del Dr. Adam White. La sua ricerca, che si concentra sull’adattamento dei comportamenti dell’IA per migliorare l’apprendimento autonomo, è stata pubblicata in conferenze di alto livello.
Ci siamo seduti per un’intervista alla conferenza annuale Upper Bound 2023 su AI, che si tiene a Edmonton, AB, e ospitata da Amii.
Ha co-fondato in precedenza Startup Edmonton. Potrebbe condividere alcuni dettagli su come è iniziato questo processo e qual era la sua mentalità?
Startup Edmonton è stata la culminazione di molto lavoro che Ken, con cui ho co-fondato Startup Edmonton, e io, stavamo facendo come pezzi singoli, solo cercando di risolvere problemi o fare cose per aiutare a costruire la comunità. Avevo iniziato un evento chiamato DemoCamp, fondamentalmente per poter mostrare le cose cool che stavano costruendo in città e per avere la possibilità per la comunità startup e tecnologica di potersi riunire e parlare. E si trattava di una di quelle situazioni in cui c’erano molte cose cool che stavano accadendo in città, ma nessuno ne sapeva nulla e nessuno sapeva degli altri perché non c’era realmente la possibilità per le persone di connettersi. DemoCamp era uno di questi, e BarCamp era una versione leggermente più grande di quello.
Abbiamo organizzato una cosa chiamata Founders and Funders, cercando di connettere i fondatori e gli investitori prima, al di fuori dei gruppi di angeli o delle competizioni di pitch, per costruire una rete più solida tra quei gruppi. Avevamo iniziato a organizzare TEDx al tempo, era solo un numero crescente di cose che stavamo facendo, alla fine, abbiamo raggiunto un punto in cui abbiamo guardato tre cose. Una era che volevamo coordinare gli sforzi un po’ di più attraverso tutte le cose che stavamo facendo insieme. Avevamo bisogno di un’organizzazione per quello. L’altra parte era che stavamo facendo molte cose guidate da eventi, e che era grande, ma vedevamo la comunità riunirsi, c’era molta energia, poi quella energia si dissipava molto tra gli eventi perché non c’era realmente quel posto centrale in cui le persone, gli imprenditori, le persone nella tecnologia, stavano trascorrendo regolarmente del tempo. Avevamo realmente bisogno di avere uno spazio di co-working, hot desking. Queste cose non esistevano realmente nella città al tempo.
E poi la terza cosa era solo la finanziaria iniziale, come ad esempio, ecco il tuo primo assegno di $10.000 solo per iniziare. Finanziamenti come quello non esistevano realmente. Abbiamo lanciato ufficialmente Startup Edmonton a quel punto, aperto uno spazio nell’edificio Mercer su 104th lì per poter avere sia lo spazio, per poter avere eventi e cose più guidate dalla comunità, avere co-working in modo che le startup e gli imprenditori di primo stadio potessero essere vicini gli uni agli altri e non solo una volta ogni due mesi. Per poter essere vicini gli uni agli altri, imparare e crescere gli uni dagli altri. E poi, al tempo, abbiamo anche raccolto e lanciato un fondo chiamato FlightPath Ventures, e siamo stati il primo assegno per un certo numero di startup per risolvere quelle sfide che stavamo vedendo.
Quali sono i tratti comuni che ha visto nei fondatori in cui ha investito?
La cosa più grande che definisce i fondatori e gli imprenditori è che sono risolutori di problemi e costruttori. Se si guarda a ogni una delle società che alla fine sono andate bene nel nostro portafoglio, se si guarda ai fondatori in città o in tutto il mondo, cercano problemi da risolvere e opportunità per poter creare cambiamento, e poi sono costruttori. Non è come se potessi indicare il problema e dirti che quel problema esiste. Sarò quello che costruirà la soluzione per fare quello, per risolvere questo. Poppy Barley è stata una delle prime società in cui abbiamo investito. Le donne trovavano stivali e calzature che si adattavano al problema che cercavano di risolvere. E adesso hanno questa grande società, Poppy Barley, e questo incredibile marchio che sta facendo quello. Costruttori e risolutori di problemi sono, a mio parere, il tratto definitorio degli imprenditori.
Ha lanciato molte aziende, cosa la spinge personalmente?
Non ho alcun grande piano di vita o qualcosa del genere. Mi piace costruire cose interessanti con persone interessanti. Mi piace risolvere problemi e mi piace stare intorno a persone che amano risolvere problemi. E Startup Edmonton era certamente quello. Quando abbiamo raccolto FlightPath, la stessa cosa. Qui ad Amii, abbiamo un gruppo di persone che amano costruire cose e amano risolvere problemi. E stare intorno a quel gruppo è incredibilmente emozionante. Quindi, solo risolvere cose interessanti con persone interessanti è la cosa più grande per me.
Amii è stato fondato nel 2002. Potrebbe condividere la storia di genesi dietro questa organizzazione?
Perché diavolo Edmonton è uno dei posti leader nel mondo in questa cosa di AI e machine learning? Perché non è quello che tutti avrebbero indovinato. Se si torna indietro nel tempo al periodo 2001, 2002, ci sono alcune cose. L’Università dell’Alberta è sempre stata un ottimo posto per l’AI. Ho sempre pensato che fosse, per molto tempo, all’avanguardia. Credo che fosse il primo programma di dottorato in Informatica in Canada, se ricordo bene, ma i pionieri dell’informatica dell’Università erano veramente all’avanguardia nell’AI in generale, con persone come Jonathan Schaeffer, Randy Goebel, Russ Greiner, avevano un solido gruppo di persone nell’AI nel Dipartimento di Informatica lì, che hanno veramente guardato e, nello stesso tempo, nel 2001, 2002, il governo dell’Alberta aveva lanciato il Programma dei Centri di Ingenuity dell’Alberta.
Quindi abbiamo avuto l’opportunità di prendere un po’ di soldi che avevamo fatto lì nell’energia, petrolio e gas, e investirli in cosa sarebbe stato il futuro della provincia. Hanno investito in alcuni centri in tutta la provincia. E Randy, Russ, Rob e Jonathan si sono riuniti e hanno detto, ehi, sapete cosa? Questa area del machine learning sarà veramente una forza trainante, sarà importante andare avanti, e abbiamo gli ingredienti per essere leader in quello. Questo dovrebbe essere ciò che un centro è basato su. Il Centro di Ingenuity dell’Alberta per il Machine Learning era il centro iniziale che è stato creato. E quell’investimento nella ricerca continua e nella possibilità per le persone di poter attirare e formare studenti di dottorato incredibili e poter fare ricerca basata sulla scoperta era fondamentalmente ciò su cui il centro era stato fondato.
E a causa di quello, siamo stati in grado di attirare alcuni ricercatori incredibili qui. Al tempo, siamo stati in grado di attirare Rich Sutton, Michael Bowling, Dale Schuurmans, alcuni del gruppo iniziale lì che ora sono pionieri e leader globali nel reinforcement learning e in altre aree del machine learning in generale. Quell’investimento iniziale al tempo ha portato Edmonton a essere uno dei tre centri di eccellenza a livello nazionale quando i federali hanno lanciato la Strategia Pan-Canadese per l’AI.
Parte del mandato per il finanziamento del governo è stata la ricerca sanitaria. Qual è la ricerca più interessante che vede in questo settore ad Amii?
Quando si guarda alle sfide che esistono nel mondo, la sanità è certamente una di quelle lì in alto. Per essere in grado di utilizzare il machine learning o l’intelligenza artificiale per avere un impatto significativo lì è solo così importante. Siamo stati fortunati di far parte di molti progetti di ricerca. Osmar R. Zaiane e Yutaka Yasui, due dei nostri fellow, hanno vinto un premio di innovazione in Thailandia per un progetto di diagnosi della tubercolosi su piccola scala che hanno costruito per ridurre il tempo per la diagnosi della tubercolosi. Abbiamo reclutato J. Ross Mitchell qui che si trova nella facoltà di Medicina e divide il suo tempo tra essere in clinica e imparare sui problemi che i clinici stanno affrontando, e poi essere in grado di utilizzare quello o utilizzare il machine learning per risolvere quei problemi.
Avere Ross qui e il lavoro che sta facendo su cose come la colorizzazione delle immagini sui grandi modelli linguistici nell’ambito sanitario e come assicurarsi che possiamo avere successo lì è veramente importante. Non c’è fine alla capacità dell’AI di avere un impatto sul sistema sanitario e stiamo continuando a spingere sempre più ricerca in avanti in quell’area.
C’è molta ricerca sui prodotti ortopedici anche, che ho imparato, che è abbastanza interessante.
Patrick Pilarski ha un laboratorio nella facoltà di Medicina anche, veramente focalizzato sulla ricerca di arti artificiali. E il suo laboratorio è veramente interessante. Ha tre parti. Uno dei suoi co-ricercatori sta guardando quali sensori possiamo attaccare al corpo umano per ottenere segnali sempre più ricchi da qualcuno, da un amputato ad esempio. Poi nella parte centrale del loro laboratorio, stanno guardando come possiamo ingegnerizzare diversi arti. Hanno creato la loro piattaforma di arti open source per le persone per poter lavorare e fare ricerca su questo. E poi il cuore del suo laboratorio lì è come possiamo utilizzare il machine learning nel suo caso?
Ancora, come possiamo utilizzare il reinforcement learning per essere in grado di far sì che l’arto impari dall’utente e non solo l’utente impari dall’arto, perché, alla fine, il mondo ideale sarebbe, hai un amputato che è in grado di utilizzare il suo arto nel modo in cui tu e io utilizziamo i nostri e non dover pensare a scorrere attraverso interruttori per poter spostare sopra il controllo del rischio e scorrere attraverso interruttori per allineare la mia mano o il mio braccio correttamente con la mia tazza di caffè. Ma per un arto che possa imparare cosa sta cercando di fare l’utente, cosa è la sua intenzione in quel momento, e essere in grado di essere un partner proprio come i nostri arti e i miei arti sono per noi. È una ricerca affascinante che stanno facendo lì e alcuni lavori veramente interessanti e innovativi.
Fuori dalla sanità, quale altro tipo di ricerca interessante stanno conducendo i suoi team?
Siamo abbastanza ampi in tutte le aree del machine learning, che è veramente interessante. Avete un intero gruppo di persone che stanno lavorando sul machine learning nel cervello e essere in grado di imparare come il cervello elabora gli input e cosa possiamo imparare da lì mentre costruiamo sistemi di machine learning. Il lavoro che Martha e Adam White stanno facendo intorno al trattamento dell’acqua. Come possiamo abilitare sia impianti di trattamento dell’acqua più efficienti, ma anche come possiamo permettere a questi impianti di essere in grado di operare in modo più autonomo quando si ha una carenza di manodopera e una carenza di abilità nell’essere in grado di distribuire i nostri sistemi di trattamento. C’è solo un sacco di roba divertente che sta facendo il nostro team. Il lavoro pionieristico e fondamentale che stanno facendo persone come Rich e Mike, i fondamenti del reinforcement learning e i fondamenti del vero apprendimento sono interessanti e veramente incredibili. Potrei andare avanti all’infinito con la roba interessante che sta facendo il nostro gruppo. È divertente.
Cosa sarebbe un’applicazione commerciale “moonshot” che le piacerebbe vedere da una di queste ricerche?
Cosa mi piacerebbe vedere come moonshot? Credo che la roba sul trattamento dell’acqua sia super interessante. Vivere in questa città abbiamo acqua grande, questo è fantastico. Prendiamo per scontato che questo sia solo una cosa normale. C’è un sacco di comunità che non hanno acqua potabile. E questa è una sfida. C’è una sfida globale enorme. È una sfida che non dovremmo avere, ma abbiamo in Canada e Nord America, e in tutto il mondo. Se possiamo fare un grande buco in quella e possiamo risolvere quel problema, è un’enorme opportunità lì.
Non ci vuole molto per guardare fuori. E purtroppo, molta parte del Nord America ha visto il fumo degli incendi che sembrano scoppiare sempre più in tutto il continente ogni anno, da quello a tutto con la pandemia, e essere in grado di essere preparati per quello attraverso la sanità e il costo crescente della sanità, e poi cose come la catena di approvvigionamento e la sicurezza alimentare, queste cose. Ci sono solo un sacco di grandi sfide che, per me, non è solo una cosa moonshot, ma è come possiamo utilizzare ciò che io arguirei è lo strumento più importante del nostro tempo, per risolvere queste enormi sfide globali. E abbiamo bisogno di ogni strumento possibile e ogni opportunità possibile per essere in grado di fare quello e per essere in grado di sfruttare l’AI. Per essere in grado di avere un impatto significativo su quei problemi è veramente emozionante.
Qual è la sua visione per il futuro dell’AI?
Per me, è veramente questo pezzo di essere in grado di sfruttare gli avanzamenti scientifici continui che stiamo facendo e le persone veramente fantastiche che stiamo formando, per essere in grado di andare a risolvere queste enormi sfide. Per me, è veramente quello che facciamo qui ad Amii, che è sia investire nella ricerca fondamentale e nella formazione e aiutare a gettare le basi per questi grandi avanzamenti per essere in grado di accadere, ma assicurarsi che ci sia un ponte per avere quell’impatto nel mondo.
Lavorare con le società per connettere il talento, per connettere le opportunità, aiutare a garantire che le nuove startup siano in grado di essere create da questo, e veramente aumentare la comprensione e l’alfabetizzazione dell’AI di quante più persone possibile è veramente, veramente importante per noi perché questo è solo questo strumento incredibile che abbiamo bisogno di avere tutti per poter avere il maggior impatto positivo possibile. Quello, per me, sono le cose che stiamo spingendo qui ad Amii e cosa penso che sarà il futuro dell’AI andando avanti.
C’è un tipo specifico di società che dovrebbe avere Amii nel radar per avvicinarli?
Ogni società dovrebbe avere noi nel loro radar. Lavoriamo con società da una o due persone fino a alcune delle più grandi società del mondo, e si tratta veramente di incontrarle dove sono e aiutarle ad accelerare il loro viaggio AI. Per le startup, potrebbe essere aiutarle a identificare dove il machine learning può avere un impatto significativo proprio adesso, può dar loro un vantaggio competitivo nel prodotto che stanno lanciando. Per una società che ha raccolto una serie A o serie B, sono veramente seri nel crescere il loro team di machine learning e assicurarsi di fare investimenti significativi che saranno in grado di avere un impatto adesso, ma anche avere un impatto nel multi-anno del timeframe di quel finanziamento che hanno raccolto, abbiamo programmi e cose costruite per loro.
Fino alle società di medie e grandi dimensioni che sanno che l’AI sarà un componente maggiore della loro industria andando avanti e hanno bisogno di capire dove e come e quali cose dovrebbero investire e come posso assicurarmi di stare sulla cresta dell’onda della ricerca o capire cosa sta facendo lì fino a come posso assicurarmi di avere un impatto aziendale significativo proprio adesso. Lavoriamo con società in tutto lo spettro. Se sei interessato all’AI, siamo impostati per essere in grado di lavorare con te.
Le società dovrebbero essere in Canada o può essere internazionale?
Lavoriamo con società in Canada. Lavoriamo con società in tutto il mondo.
Grazie per l’intervista incredibile, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare le seguenti risorse:
