היון קים, מנכ"ל ומייסד שותף, Superb AI - סדרת ראיונות

היון קים הוא המנכ"ל והמייסד-שותף של מעולה AI, חברה המספקת פלטפורמת מידע למידת מכונה מהדור החדש לצוותי AI כך שיוכלו לבנות AI טוב יותר בפחות זמן. Superb AI Suite היא פלטפורמת SaaS ארגונית שנבנתה כדי לעזור למהנדסי ML, צוותי מוצר, חוקרים ומעריני נתונים ליצור זרימות עבודה יעילות של נתוני הדרכה.

מה משך אותך בתחילה לתחום הבינה המלאכותית, מדעי הנתונים והרובוטיקה?

בתור תואר ראשון בהנדסה ביו-רפואית ב-Duke, התלהבתי מגנטיקה וכיצד אנחנו יכולים להנדס את ה-DNA שלנו כדי לרפא מחלות או ליצור אורגניזמים מהונדסים גנטית. אני זוכר בבירור ניסוי אחד במעבדה רטובה שהמשיך להיכשל במשך 6 חודשים רצופים. החלק הכי מתסכל בזה היה שהייתה הרבה עבודה ידנית שחוזרת על עצמה, ובדיעבד זה כנראה היה השורש של כמה שגיאות פוטנציאליות רבות.

התסכול הזה הוביל אותי להתעניין בכל מה שקשור לאוטומציה. בעצם הסתובבתי בכמה מעבדות ב-Duke עד שהצטרפתי למעבדה אחת שחקרה כיצד למידת מכונה יכולה לסייע באבחון מחלת פרקינסון באמצעות סריקות MRI במוח. כאן קיבלתי טעימה אמיתית לפוטנציאל שינוי המשחק של רשתות Deep Learning. בסופו של דבר למדתי תוכנית דוקטורט במדעי המחשב ב-Duke, ועבדתי באינטנסיביות במעבדת הרובוטים החכמה ללמדתי רובוטים איך ללמוד דברים.

בשנת 2016, היית מעורב באתגר הרובוטיקה של אמזון. על מה עבדת ואיך נהנית מהחוויה הזו?

באתגרי רובוטיקה של אמזון, צוותים צוברים נקודות על ידי גורם לרובוטים לבחור ולאחסן פריטים באופן אוטונומי בזמן נתון. רובוטים במפעלים ובפסי ייצור ניתנים להנדסה לאובייקט הספציפי שהרובוט בוחר ומציב, אבל ה-ARC מאתגר את הרובוטים שלנו לפעול במצבים דינמיים מאוד. הייתי המנהיג של "צוות דיוק" ופונקציית תכנון התנועה שלו. עיצבתי ויישמתי שיטות תכנון תנועה של רובוטים למשימות מניפולציה של רובוטים באיסוף-ומקום בסביבת מחסן מציאותית. זו הייתה חווית למידה מרגשת שכן היינו צריכים להרכיב מספר רב של מערכות מורכבות, ממערכות תפיסה רובוטיות מבוססות ראייה ממוחשבת ועד אלגוריתמים של תכנון תנועה וחומרי קצה מכניים בעיצוב אישי.

לאחר מכן עבדת במשך כמעט שנתיים כמהנדס מחקר למידת מכונה ב-SK T-Brain, מה היה הפרויקט הזה?

כשנה לתוך הדוקטורט שלי, במרץ 2016, AlphaGo של גוגל ניצחה את אלוף האדם, לי סדול, ב-Go. אלו היו חדשות פורצות דרך במיוחד בקוריאה, שם גו פופולרי הרבה יותר מאשר במקומות אחרים.

לאחר אותו אירוע, הממשלה וכל החברות הגדולות החלו מיד להשקיע המון במחקר בינה מלאכותית. אחת החברות נקראה SKT, או SK Telecom, קונגלומרט קוריאני גדול. הציעו לי תפקיד של מהנדס מחקר למידת מכונה במעבדת המחקר החדשה שלהם בינה מלאכותית, הנקראת SKT Brain. לקחתי חופשה מהדוקטורט שלי וחזרתי לקוריאה כדי לעבוד כשנתיים.

מטרת הצוות שלי הייתה לערוך מחקר על נושאים שונים של בינה מלאכותית שיכולים להתפתח כמוצר, או ליצור הזדמנות עסקית כלשהי עבור החברה. בשנתיים האלה, בדקתי כמה נושאים כמו מכוניות בנהיגה עצמית, בינה מלאכותית של משחק (במיוחד StarCraft AI) ו-Generative Adversarial Networks או GANs.

אחרי שנתיים, במקום לחזור לבית הספר כדי לסיים את תוכנית הדוקטורט שלי, עזבתי כדי להקים את החברה שלי, Superb AI.

מה הייתה ההשראה מאחורי השקת Superb AI?

תוך כדי מחקר של למידת רובוטים בבית הספר, וגם תוך כדי עבודה במעבדת מחקר תאגידית, היה לי ברור מאוד שרוב זמני ביליתי באיסוף נתונים.

בבית הספר, ביליתי את רוב זמני ביצירת סביבות מדומה לנתוני הדמיית רובוטיקה. בחברה הקודמת שלי, ביליתי זמן באיסוף ותיוג מערכי נתונים עבור נהיגה עצמית ובינה מלאכותית במשחק.

ולמרבה הצער, זה לא היה רק ​​בשבילי. זה היה אותו הדבר עבור הקולגות שלי, ונקודת כאב נפוצה מאוד עבור כל חוקר ומהנדס בתעשיית למידת מכונה.

רציתי לתקן את זה. כפי שאתה יכול לומר, אני מעריץ גדול של למידת מכונה ובינה מלאכותית, ואני חושב שזה באמת יכול לחולל מהפכה בחיינו. אני רוצה שפריצות דרך טכנולוגיות יתרחשו מהר יותר, ואני רוצה לראות אותן מיושמות בחיי היומיום שלנו.

כדי לגרום לזה לקרות, חקרתי בתחילה כיצד אלגוריתמי למידת מכונה ילמדו עם פחות קלט אנושי. זה גרם לי להתעניין בדברים כמו למידה ללא פיקוח ומטה-למידה. לאחר פרסום מאמר על GANs, הבנתי מה אני רוצה לעשות. במקום לפרסם עבודות מחקר, רציתי ליצור מוצר או שירות אמיתי שיכול להשפיע על התעשייה ולהתחיל לפתור את בעיית הנתונים כבר עכשיו.

כיצד היית מתאר בצורה הטובה ביותר את השירותים המוצעים על ידי Superb AI?

Superb AI מספקת פלטפורמת למידת מכונה בשם Superb AI Suite. Suite עוזרת לחברות ליצור, לתייג ולנהל נתוני אימון ביעילות, ולהאיץ את מחזור ה-ML Ops שלהן.

זה ידוע שרוב צוותי למידת מכונה מקדישים למעלה מ-50% מזמנם בניהול מערכי אימון. אנו עוזרים למהנדסים לסנן, לחפש ולתפעל בקלות מערכי נתונים של הדרכה, ולשלב עם מחסנית ה-ML Ops שלהם, כגון אחסון נתונים או מסגרות למידה עמוקה באמצעות SDK ו-API's רבי עוצמה.

מובילי מוצר גם מבלים זמן רב עם נתוני הדרכה. אנו עוזרים להקל על חייהם באמצעות מעקב בעיות חלק, ניתוח נתונים ותכונות רבות הקשורות לשיתוף פעולה ופרודוקטיביות.

בנוסף, תכונת התיוג האוטומטי שלנו, המשתמשת בטכניקות ML מתקדמות רבות כגון למידה של העברה ולמידה פעילה, יכולה לסייע בתהליך התיוג האוטומטי ובקרת האיכות.

מה היה ההיבט הקשה ביותר בבניית פלטפורמת נתונים של למידת מכונה?

בניית פלטפורמת נתונים למידת מכונה מציבה אתגר הנדסי מעניין, לא רק בגלל שלמידת מכונה דורשת כמות עצומה של נתונים לא מובנים, כמו תמונות וסרטונים, אלא אפילו יותר בגלל שהנתונים חייבים להיקרא ומתעדכנים כל הזמן על ידי משתמשים רבים ברחבי העולם.

מהן כמה חברות שמשתמשות בפלטפורמת ה-Superb AI?

יש לנו לקוחות בגדלים משתנים על פני הרבה אנכיים. חברות מוצרי אלקטרוניקה גדולות כולל סמסונג ו-LG משתמשות בפלטפורמה שלנו כדי לנהל נתונים ולהאיץ את תהליך פיתוח ה-ML שלהן. ארגונים וסטארט-אפים רבים בתעשיית הרכב האוטונומי, כמו גם חברות המנצלות מערכות בלתי מאוישות ביישומים מאבטחה פיזית ועד לבנייה משתמשים בפלטפורמה שלנו.

בנוסף, חברות AR/VR ומשחקים משתמשות בפלטפורמת נתוני ההדרכה שלנו כדי ליצור ולנהל מערכי נתונים שיכולים ללמד מודלים של ML.

במגזר הרפואי, מעבדות מחקר באוניברסיטאות בינלאומיות ידועות משתמשות בפלטפורמה שלנו כדי לנהל נתוני אימון ולהכשיר בצורה יעילה יותר מודלים של Computer Vision לזהות גידולים בתוך סריקות MRI ו-CT.

בינה מלאכותית מעולה הייתה חברה בכיתת חורף 2019 של Y Combinator, האם תוכל לתאר את החוויה הזו ומהן כמה מהדברים העיקריים שלמדת?

שני האפשרויות העיקריות שלנו היו ללמוד להתמקד במשתמשים, ואיטרציה מהירה. המוטו של YC הוא "ליצור משהו שאנשים רוצים". לעתים קרובות סטארט-אפים, ובמיוחד סטארט-אפים טכנולוגיים, נוטים להתמקד בחידושים הטכניים ולהזניח את מה שהמשתמשים באמת צריכים. לאורך התהליך של שלושת החודשים למדנו להיות מאוד מונעי משתמשים - לדבר עם משתמשים רבים ככל האפשר, ולנסות באמת להבין מה הם באמת צריכים - תוך איטרציה על עדכוני מוצר והודעות כדי שיתאימו לצרכי המשתמש. מכיוון שאי אפשר למסמר מוצר או להגיע למוצר-שוק בניסיון הראשון, חשוב כל הזמן לדבר עם המשתמשים ולספק את מה שהם רוצים. זה מאוד ברור כשחושבים על זה, אבל מאוד קשה להתמקד בו בפועל.

האם יש משהו נוסף שתרצה לחלוק על Superb AI?

רק חיזקנו את היצע המוצרים החינמיים שלנו שמעניק למשתמשים יותר אחסון נכסים גולמיים ועוד תכונות וערכות כלים של תיוג/ניהול נתונים/מפתחים. אנו במשימה אמיתית לדמוקרטיזציה של בינה מלאכותית ורוצים שאנשים יידעו שיש חברות ארגוניות כמונו שאותן לספק כמה שיותר כדי לקדם את האימוץ והשילוב של בינה מלאכותית בחיי היומיום שלנו.

תודה על הראיונות, קוראים שרוצים ללמוד עוד צריכים לבקר מעולה AI.