アヴィソのチーフデータサイエンティスト、ジョイ・マスタフィ氏 – インタビュー・シリーズ

インドのトップ10のデータサイエンティストの1人としてランクインしているジョイ・マスタフィ氏は、Salesforce (CRM ) 、Microsoft (MSFT ) 、IBMなどのテクノロジー企業でデータサイエンスの研究を率いてきました。彼は50件の特許を取得し、AIに関する25件以上の論文を著しています。

IBMでは10年間データサイエンティストとして働き、IBM Watsonを含む様々なビジネスインテリジェンスソリューションに携わりました。Microsoftでは、AI研究を担当するアプリケーションサイエンティストとして働きました。最近では、SalesforceのEinsteinプラットフォームのリサーチャーを務めていました。

マスタフィ氏は、データサイエンス、認知コンピューティング、人工知能、機械学習、先端分析などの分野で優秀性を促進する非営利組織、MUST Researchの創設者兼会長でもあります。

最近、マスタフィ氏は、Redwood Cityを拠点とするAviso, Inc.のチーフデータサイエンティストに就任しました。彼は、Avisoの顧客が取引を促進し、収益の機会を拡大するのを支援するために、数十年の経験を活かします。

あなたがAIに惹かれたきっかけは何ですか？

私は数学とプログラミングが大好きで、2002年にインド統計研究所でAIの研究を始めました。当時、C言語で人工ニューラルネットワークシステムを開発し、手書き数字認識を行いました。そのコードは2500行以上で、標準入出力以外のライブラリを使用せずに書きました。データのクレンジング、前処理、特徴量エンジニアリング、バックプロパゲーションアルゴリズムなど、すべてのプロセスが私の学んだものを活かすことができました。当時、AIは企業界ではあまり知られていませんでしたが、学術的な組織では先進的な研究が行われていました。AIの研究は1956年に始まり、ジョン・マッカーシー氏らによってダートマス大学で開催されたワークショップで始まりました。

あなたはIBM WatsonやMicrosoftなどの先進的な企業で働いてきました。最も興味深いプロジェクトは何ですか？

IBMでの最初の特許は、自然言語で表現された単語問題を解決する方法でした。IBM Watsonで開発したシステムは、自然言語で表現された問題を理解し、リアルタイムで自然言語で回答を提供することができました。そのシステムでは、次のステップを実行する必要がありました。入力問題文と質問を取得する、入力文を数学的に正しい文に変換する、正しい文を数学的な方程式に変換する、方程式を解く、数学的な結果を自然言語で表現する。

Microsoftでの最も興味深いプロジェクトは、Softie!という物理ロボットの開発でした。ロボットは様々な入力デバイスやセンサーを搭載し、ユーザーからの情報を受け取ることができました。標準化された通信方法により、ユーザーはロボットを操作し、状況に応じた反応を得ることができました。キーボード、ポインティングデバイス、タッチスクリーン、コンピュータビジョン、音声認識など、様々な機能を実装することができました。

あなたはMUST Researchの創設者兼会長でもあります。MUST Researchについて教えてください。

MUST Researchは、データサイエンス、認知コンピューティング、人工知能、機械学習、先端分析などの分野で優秀性を促進する非営利組織です。MUST Researchは、学術界と企業の間で交流を促進し、問題を解決し、最新の技術を提供することを目的としています。MUST Researchの最も興味深い特徴は、人工知能、機械学習、自然言語処理、テキスト分析、画像処理、コンピュータビジョン、オーディオ信号処理、スピーチテクノロジー、組み込みシステム、ロボティクスなどの先進的な技術に関する基礎的な研究を行っていることです。

MUST Researchを立ち上げたきっかけは何ですか？

私は科学映画と数学が大好きで、1993年から先進的な技術で世界を変える方法について考えていました。最初の仕事を得てから10年間、同様の考えを持つ専門家を集めるために時間がかかりました。現在、MUST Researchにはインド全土で約500人のデータサイエンティストが参加し、熱心に新しい技術の研究に取り組んでいます。

最近では、ディープラーニング、強化学習、自然言語処理など、機械学習の分野で大きな進歩が見られます。現在、最も興味深い分野は何ですか？

すべての機械学習アルゴリズムは、実際の製品やサービスとして実装されると興味深いものになります。ディープラーニングの時代には、自動特徴量エンジニアリングが可能になりますが、適切なデータセットやアルゴリズムを使用しないと、ガベージインガベージアウトのシナリオになる可能性があります。最新の技術はリソースを大量に消費し、多大な処理能力、時間、データを必要とします。重要なことは、ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、機械学習は人工知能のサブセットであり、人工知能はデータサイエンスのサブセットであることを理解することです。Python、R、Scalaなどのプログラミング言語は重要ではありません。私はC言語でAIの旅を始めました。AIプログラムはアセンブリ言語で書くこともできます。成功したAIシステムを構築するには、まずビジネス環境や研究環境を理解し、行動とデータを結び付けて、真正に役立つシステムを構築する必要があります。自然言語処理、コンピュータビジョン、ビデオ分析、スピーチテクノロジー、ロボティクスなど、どの分野でも、最初は最も簡単なアプローチから始め、実験を繰り返し、システムを改良する必要があります。

インドの主要大学で頻繁にゲストスピーカーとして講演しています。学生から最もよく聞かれる質問は何ですか？それに対するあなたの回答は何ですか？

最もよく聞かれる質問は、「データサイエンティストになるにはどうしたらいいですか？」です。私は、数学、統計、コンピュータサイエンスが好きであれば、実際のビジネス問題を解決するためにそれらを使用することを勧めます。MUST Researchに参加する方法についても聞かれますが、答えは簡単です。「プロジェクトを複数作成し、ボックスの外で考えましょう。」データサイエンティストになるには、イノベーションを証明する必要があります。イノベーションがなければ、自分を科学者と呼ぶことはできません。特許を取得したり、著名なジャーナルや会議で研究を発表することも役立ちます。

最近、Avisoのチーフデータサイエンティストに就任しました。Avisoとあなたの役割について教えてください。

Avisoは、AIと機械学習を使用して、セールスエグゼクティブを支援し、取引を促進するための推測を減らします。私は、Avisoの顧客が取引を促進し、収益の機会を拡大するのを支援するために、数十年の経験を活かします。

適応性: 情報が変化し、目標や要件が進化するにつれて、システムは学習し、適応する必要があります。曖昧さを解決し、予測不可能性を許容する必要があります。動的なデータをリアルタイムで処理するように設計する必要があります。

対話性: ユーザーがニーズを簡単に定義できるように、システムはユーザーと簡単にやり取りする必要があります。システムは他のプロセッサ、デバイス、サービス、および人間とやり取りする必要があります。

反復性と状態性: システムは、問題を定義するために質問したり、問題文が曖昧または不完全な場合に追加の入力ソースを見つけたりする必要があります。システムは、前のやり取りを記憶し、特定のアプリケーションに適した情報を返す必要があります。

コンテキスト: システムは、意味、構文、時間、場所、適切なドメイン、規制、ユーザープロファイル、プロセス、タスク、目標などのコンテキスト要素を理解し、抽出する必要があります。システムは、構造化されたデジタル情報と非構造化されたデジタル情報の両方から情報を取得する必要があります。

Avisoのこのポジションに就くきっかけは何ですか？

Avisoは、AIと機械学習を使用して、セールスエグゼクティブを支援し、取引を促進するための推測を減らします。Avisoの製品は、セールスエグゼクティブの痛み点を理解し、データ入力を不要にし、エグゼクティブが取引を効果的に閉じるために必要な提案とガイダンスを提供するスマートシステムです。私は、Avisoの強力なリーダーシップチームと顧客ベースに惹かれましたが、AvisoのAIツールを使用してリアルな課題を解決するというコミットメントにも惹かれました。セールスはあらゆるビジネスの重要な部分であり、AvisoはAIの力を利用してそれを支援しています。

最後に、AIについて何か追加の情報がありますか？

人工知能は、計算可能な新しいクラスの問題を実現します。ユーザーの問題に対する理解の流動的な性質に対応するために、認知コンピューティングシステムは、情報源、影響、コンテキスト、洞察の統合を提供します。これらのシステムは、事前に構成されたルールやプログラムに基づいて表計算や計算を行う現在のコンピューティングアプリケーションとは異なります。広範な目標に基づいて推論したり、推論したりすることができます。認知コンピューティングは、人間の脳や心が感覚を認識し、推論し、刺激に反応する方法を模倣するコンピューターやコンピューターソフトウェアを作成することを目的とした研究分野です。人工知能は、コンピューターサイエンス、エレクトロニクス、数学、統計、心理学、言語学、哲学、神経科学、生物学などの多くの科学や職業が集まる場所です。那がそれをとても魅力的にするのです。