コグニザントのチーフAIオフィサー、ババク・ホジャット – インタビュー・シリーズ

ババク・ホジャットは、AI Research Labsの責任者であり、開発者と研究者チームを率いて、AIの最先端技術を進化させ、コグニザントのサービスに独自のAI機能を提供し、企業のAI for Goodイニシアチブを牽引しています。

ババクは、Sentientの共同創設者兼CEOであり、世界最大の分散型AIシステムの基礎となるコア技術を担当しました。ババクは、世界初のAI駆動型ヘッジファンド、Sentient Investment Managementの創設者でもあります。

ババクは、シリコンバレーで複数の企業を創設し、主な発明者および技術者として活躍してきました。Sentientを共同創設する前、ババクはSybase iAnywhereのエンジニアリング上級ディレクターであり、モバイルソリューションのエンジニアリングを担当しました。Sybase以前、ババクはDejima Inc.の共同創設者、CTO、取締役であり、モバイルおよびエンタープライズコンピューティングのための知能化インターフェイスに適用されるエージェント指向技術の特許を取得しました。この技術は、AppleのSiriの背後にある技術です。

ババクは、人工生命、エージェント指向ソフトウェアエンジニアリング、分散型人工知能などの分野で50以上の論文を発表しており、39件の米国特許を取得しています。ババクは、自然言語処理、機械学習、進化アルゴリズム、分散型AIなどの多くのAI分野の専門家です。

コグニザントは、世界的なプロフェッショナルサービスおよびITコンサルティング企業であり、組織がデジタルインフラストラクチャを現代化し、AI、クラウド、データ、自動化などの新興技術を導入し、ビジネスプロセスを再構築してアジリティと成長を促進するのに役立ちます。

あなたは複数のAI企業を創設し、2冊の本を著し、Siriに影響を与えた技術を開発しました。AIが実世界に与える影響についてのあなたの信念を形作った、個人的な経験や転機点は何ですか?

私がAIに興味を持ったのは、学術的な年齢からでした。それ以来、私の関心は強まっています。いくつかの重要な転機点がありました。Dejimaでのエージェントベースシステムの作成、Sentient TechnologiesでのAIの複雑な問題への適用、Siri用の自然言語技術の開発などです。

これらの実世界での応用は、AIが理論的な構成を超えて、具体的なビジネス価値を提供できることを示しました。私たちは、AI技術の商業化の爆発的な時期に入っています。特に、企業の運営を変革するマルチエージェントシステムが登場しています。

テキサス大学との共同プロジェクトである、土地利用計画用のAI駆動システムについてお話しください。このツールの開発は何に触発されましたか? また、理論的なAIから実世界の政策への影響へのシフトをどのように表現しますか?

テキサス大学オースティン校との共同で開発した土地利用計画用のAIシステムは、世界的な土地利用における複雑な環境および経済的トレードオフに対処する必要性から生まれました。マシンラーニング駆動型フレームワークは、コグニザント・ネイロAIディシジョニングの背後にある技術を使用し、プロジェクト・レジリエンス・プラットフォーム上に構築されています。

共同研究チームは、国連の持続可能な開発目標を実現するために、土地利用を最適化して炭素ストレージを最大化し、経済的混乱を最小限に抑え、食糧供給と生息地を保護するツールを作成することを目指しました。従来のアプローチは、土壌タイプ、気候条件、経済的要因などのニュアンスに富んだトレードオフをしばしば見落とします。私たちは、進化型AIを使用して、政策シナリオを数千個探索し、競合する目標をより効果的にバランスさせることを目指しました。

システムは、理論的なAI概念から実世界の政策への影響への重大なシフトを表しています。システムは、歴史的な土地利用データと炭素データを組み込んだ、より実用的な推奨事項を提供します。

別途、En-ROADSシミュレーターを使用して、気候政策シナリオを生成および評価するためのインタラクティブツールを作成しました。意思決定者が行動計画を比較およびカスタマイズできるようにします。システムは、Climate InteractiveのEn-ROADSシミュレーターなどのプラットフォームと統合されており、より広い対象者にAI駆動型の気候政策最適化を拡大することを可能にします。

ユーザーの視点からツールの動作について説明してください。ツールはどのような決定をサポートできますか? また、さまざまな地域に合わせたカスタマイズされた推奨事項をどのように提供しますか?

ユーザーの視点から見ると、AI駆動型ツールは、データ駆動型環境でスマートな決定をサポートするためのインタラクティブなプラットフォームとして機能します。

政策立案者、立法者、利害関係者は、さまざまな土地利用戦略とその環境および経済的影響をシミュレートできます。ユーザーは、土地所有者への税制優遇など、インセンティブをシミュレートし、炭素削減への影響を観察できます。

ツールは、さまざまな地域に合わせた決定をサポートします。たとえば、最も効果的な結果を得るために、どこで土地の変更を行うか、どれだけの土地を変えるか（たとえば、農地を森林に変える）、さまざまな土地政策の長所と短所は何かなどです。ツールは、グローバルな土地利用の歴史と炭素データを分析して、さまざまな地域に合わせたアプローチを提案します。ツールは、緯度や土地タイプなどの地域固有の特性を考慮して、カスタマイズされたアドバイスを提供します。

En-ROADSシミュレーターは、Neuro AIによって駆動されており、政策立案者や立法者がさまざまなトレードオフを実験するのに役立ちます。

進化型AIは、このプロジェクトの「秘密のソース」として説明されています。このアプローチは、実践でどのように機能し、複雑な環境および政策課題を解決するのにどのように効果的ですか?

進化型AIの基本概念は、生物学における自然淘汰にインスパイアされています。土地利用計画の文脈では、自然の進化を模倣して、従来の方法では苦労する複雑な環境問題に対する賢い解決策を見つけることを目指しています。

完璧な土地利用政策を最初からプログラミングするのではなく、進化型AIアプローチはさまざまな政策モデルを作成し、それぞれをシミュレートされた環境でテストします。最も効果的な政策を保持し、それらを「交配」して、予期しない解決策を見つけます。このプロセスを何度も繰り返し、効果の低い政策を除去し、数千のシナリオを超えて最も優れたものを保持します。

このアプローチは、土壌タイプ、気候条件、経済的要因などの複数の変数に圧倒されないため、環境課題に効果的です。

土地利用政策には、経済成長、炭素削減、食糧安全保障などの競合する目標が含まれます。システムはこれらのトレードオフをどのように処理し、どのような予期せぬ洞察が得られましたか?

私たちのAIシステムは、経済成長、炭素削減、食糧安全保障などの競合する目標を処理するように設計されています。システムは、さまざまな場所での炭素影響と土地利用の変化のトレードオフを示すパレートフロント（多目的最適化で使用されるエンジニアリング概念）を生成します。

研究チームは、予期せぬ洞察をいくつか得ました。たとえば、森林は炭素を効率的に貯蔵することが知られているが、AIは、森林のカバーレベルを最大化することを常に推奨しなかった。代わりに、森林への代わりに牧草地や草地を置き換えることの違いを強調しました。地理的位置も重要でした。同じ土地利用の変化は、緯度によって異なる結果をもたらしました。

優先順位付けは、AIの最も実用的な洞察の1つでした。努力を均等に分散するのではなく、最も大きな影響を与える戦略的な場所に主要な土地利用の変化を集中させることを提案しました。

プロジェクト・レジリエンスは、気候以外の持続可能な開発目標、たとえばエネルギー、健康、さらにはパンデミック対応に対処するために、このようなAIの有用性を拡大することを目指しています。どのようなドメインでこのプラットフォームを拡大することができるかについて、最も興奮するのは何ですか?

私が最も興奮するのは、コラボレーション、可及性、適応性を重視したAIの構築が、強力な解決策を提供できることを示していることです。プロジェクト・レジリエンス・プラットフォームは、これらの原則を実践する適切な例です。意思決定者、データサイエンティスト、一般の人々がAIツールを開発し、より情報に基づいた決定を下すことができます。私たちは、読者にこちらで貢献者になることをお勧めします。

コグニザントのAIラボは、革新の主要な推進力となっています。特許は数十件、投資戦略は100億ドル規模です。このようなイニシアチブは、適用されたAIのためのあなたのロードマップにどのようにフィットしていますか?

土地利用AIイニシアチブは、コグニザントにおける適用されたAIへの私たちのアプローチと完全に一致しています。私たちのアプローチは、純粋に学術的な演習ではなく、高影響力の複雑な実世界の問題を解決することに重点を置いています。進化型AIは、ビジネスおよび政策決定でしばしば見られる複雑なトレードオフを処理できます。気候課題に対処するために、経済、社会、環境の要素をバランスさせるアプローチを採用することは、AIが実用的な価値を提供し、競合する優先順位を管理する方法を示しています。

この作業はまた、私たちが人間の意思決定を強化するAIを開発するというビジョンを反映しています。

あなたはスタートアップと企業を通じてAIの取り組みを率いてきました。テクノロジーである進化型AIが、政府および産業の利害関係者にとって説明可能で行動可能なものであり続けるための鍵は何ですか?

進化型AIの最大の強みの1つは、最適な解決策を見つけることだけではなく、利害関係者の理解を拡大する代替戦略を提示できることです。

AIとデータは、意思決定に役立つべきであり、報告書を生成するだけではありません。意思決定者は、分析に溺れており、複雑な選択に直面しています。私たちは、洞察や予測を提供するのではなく、利用可能なデータに基づいて処方箋型の解決策を提供するインタラクティブな意思決定支援システムの作成に焦点を当てる必要があります。このアプローチにより、複雑さを切り抜け、状況の変化に応じてより良い決定を下すことができます。

先を見て、進化型AIが土地利用以外の分野、たとえば感染症制御、再生可能エネルギー計画などで、どのような影響を与えることができるかについてはどう考えていますか?

感染症、再生可能エネルギー計画、食糧安全保障はすべて、進化型AIが影響を与える可能性のある分野です。コロナウイルス時代のイニシアチブでは、パンデミックの封じ込めと経済的安定を同時に最適化できるシステムを構築しました。これにより、アイスランドなどの政府が、データに基づいた学校の開校についての決定を下すことができました。

進化型AIを使用すると、パンデミックや再生可能エネルギー計画などの最もプレスする世界的な課題に対処するための根本的に異なるアプローチが可能になります。競合する優先順位をバランスさせる具体的な政策を推奨する代わりに、一サイズフィットオールの解決策を生成します。

進化型AIの力は、数千の政策の組み合わせをシミュレートし、機能するものを保持し、機能しないものを破棄する能力にあります。また、これは理論的なものではなく、実際的なツールを意思決定者に提供することです。

AI分野での数十年のキャリアを通じて、あなたはさまざまなハイプサイクルを経験してきました。現在の波、特にこのようなツールは、AIが社会に実際に貢献するという約束を果たしていることを信じる理由は何ですか?

AIが社会に実際に貢献するという約束を果たしていることを示す真の進歩は、社会に実際に貢献するシステムを構築することです。私が一貫して観察しているのは、技術が予測可能なパターンで進化し、最適化と民主化を経て成長することです。コンピューティングの歴史を見てみましょう。私たちは、部屋一杯のコンピューターから、強力な腕時計まで進化しました。私たちは、単一の劇的な飛躍ではなく、継続的な改良を経て成長してきました。

私は、技術が実際に社会に貢献できる時期に到達したと信じています。進歩の道は、現実の人間の問題を解決する実用的な応用です。私たちの土地利用の仕事は、炭素削減と他の目標のバランスをとることで、AIが実際の影響を与える方法を示しています。

コグニザントは、53,000人以上の従業員を40カ国にわたって関与させ、30,000以上のプロトタイプを生み出した、世界最大のバイブコーディングイベントでギネス世界記録を樹立しました。バイブコーディングが大規模な組織でAIリテラシーの民主化に果たす役割について、どのような見解を持ちますか?

バイブコーディングイベントの規模と影響は、変革的な可能性について多くのことを語っています。参加者の40%以上が非コーダーであり、20%は以前コードを書いたことがありませんでした。バイブコーディングは、AIと協力してアイデアを実現するために、誰でも参加できるプラットフォームを提供します。私たちも、30,000以上のプロトタイプのエントリを人間のチームが1年かけて判断するのではなく、1日で判断するために、マルチエージェントAIシステムを使用しました。

バイブコーディングにより、従業員はアイデアを自然言語で表現し、AIと協力してそれを実現することができます。経験豊富な開発者にとっては、これにより、より退屈なコーディングプロセスを自動化し、ビジネス価値を生み出すより高価値の作業に集中できます。私自身、複雑なアルゴリズムを疑似コードから動作するアプリケーションに素早く翻訳できることに驚きました。これにより、私は創造性と戦略的な側面に集中することができました。

バイブコーディングにより、AIリテラシーは、専門的なスキルセットから、組織全体の共有能力へと変わります。組織にとって、バイブコーディングは、創造性を促進し、障壁を除去し、従業員の集団的知性を前例のないスケールで解放することを可能にします。

規模以外に、バイブコーディングイニシアチブの最も意味のある成果は何でしたか? これを、企業が世界規模でイノベーションと適用されたAIスキルを育むためのテンプレートと見なしますか?

バイブコーディングイニシアチブの実際の影響は、組織全体の熱意にありました。人事、営業、エンジニアリング、財務、法務、営業、マーケティングなど、さまざまな部門の従業員がAIを取り入れ、参加しました。彼らのアイデアは、実践的なビジネス洞察と深いドメイン知識に基づいており、30,000以上のプロトタイプにつながりました。

この取り組みにより、30,000以上のユニークなプロジェクトが生まれ、AIエコノミーを牽引し、誰もがAIでイノベーションできるようにしています。同時に、スケールで創造性を解放し、コグニザント内の従業員と私たちが支援する業界全体のAIリテラシーを高めています。

私たちは、このイニシアチブを、他の組織が繰り返すことができるテンプレートと見なしています。アクセス可能なAI駆動型ツール、コラボレーション、オープンな文化、拡張可能なAI駆動型評価を組み合わせることで、クライアントに貢献し、従業員のAIスキルを育むことができます。

素晴らしいインタビュー、詳細はコグニザントを訪れてください。