Peter Wang、Anaconda CEO 兼共同創設者 – インタビュー シリーズ

最初にコンピューター サイエンスに惹かれたのは何ですか?

私は正式なコンピューター サイエンスの学位を持たずに、幼い頃からコーディングを始めました。 最初はコンピューターにタスクを実行するよう命令するスリルに惹かれましたが、ゲームを作成したりアイデアを表現したりする創造的な可能性を発見したとき、私の興味はさらに深まりました。 私にとって、コンピューターは単なる機能を超えたものです。 それは自己表現のための無限のキャンバスです。 コンピューティングの初期の時代には、創造性に限界はなく、さまざまな追求の間にシームレスな流れがありました。 しかし、現在の工業化と抽象化の層により、創造性を解き放つことはより困難になっています。

Anaconda, Inc の誕生の経緯を教えていただけますか?

私の共同創設者と私は 2012 年に Anaconda を始めましたが、ビジネスの起源は私たちがソフトウェア コンサルタントだった頃に遡ります。 私たちは、ビジネス データ分析のための Python プログラミング言語の草の根採用の発展を見て、革命が進行中であることを知りました。 金融など高度な数値計算能力を必要とする業界が Python に群がり、時間が経つにつれて、この言語は医療、製造、小売、およびより適切なビジネス上の意思決定を行うための高度な分析を追求するあらゆる業界で急速に採用されました。 しかし、Python の有機的な成長が広く普及しているにもかかわらず、業界は本当のこと、つまりプログラマーでなくても利用できる高性能の高度な分析ツールに対する多大なニーズを見逃していると私たちは感じました。 当初、投資家はプログラミング言語やオープンソースのエコシステムについて確信が持てず、Anaconda が管理する Python データ コミュニティの価値を認識していませんでした。 しかし、この実践者主導の成長戦略により、最終的には Anaconda と Python エコシステムが世界中のあらゆる業界で急速に採用されるようになりました。

Anaconda はオープンソース イノベーションの促進に取り組んでいます。なぜオープンソースがそれほど重要なのでしょうか?

私は、社会全体のためのテクノロジーとソリューションの開発を成功させるには、透明性とコラボレーションが重要な要素であると強く信じています。 オープンソースは透明性を保証するだけでなく、コラボレーションを強化し、開発者間のイノベーション文化を促進します。 ソリューションを開発するために協力する視点と知識が多ければ多いほど、より良い結果が得られます。 オープンソースの背後にある原則は、テクノロジーの民主化と教育の強化という Anaconda の使命と密接に一致しています。オープンソース ソフトウェアは、コードを研究し、ベスト プラクティスを学び、実践的な経験を得ることができる、開発者、学生、愛好家に貴重な学習の機会を提供します。オープンソース プロジェクトに貢献することによって。

2022 年に Anaconda は、ブラウザーでコーディングし、ボタンをクリックするだけでアプリをデプロイできる Web ベースのツールである PyScript を開始しました。 このツールに関する詳細と、その強力な理由を教えていただけますか?

昨年概念実証としてオープンソースの PyScript プロジェクトをデビューさせた後、2023 年 XNUMX 月に PyScript.com、誰でもブラウザーで直接、リッチでインタラクティブな共有可能な Python を利用した Web アプリケーションを構築できるサイトです。 この柔軟なコーディング プラットフォームには、プラグ アンド プレイのモジュラー開発環境があり、Python を利用したデータの対話性と計算を備えた次世代の Web アプリケーションを作成でき、プログラミングを持たない 99% の国民にとってプログラミングを圧倒的なものにする参入障壁を大幅に軽減します。既存のコーディングスキル。 今回のリリースにより、Anaconda は誰でも Python 開発の経験を積むことができるフレームワークを提供することでアクセシビリティを向上させます。

データ主導の意思決定が標準になるにつれて、データ サイエンス業界は過去 3 年間で急成長し、データ サイエンティストは世界第 XNUMX 位にまで成長しました。 Glassdoorにの 50 年のアメリカのベストジョブ 2022 に選ばれました。しかし、業界が繁栄している一方で、現在の従業員のスキルを向上させ、コーディングの世界に興味を持つ人々にとって既存の参入障壁を取り除く余地はまだあります。 この立ち上げはデータサイエンスの民主化への第一歩でした。 さらに、スキルアップと再スキル化に重点を置く個人や組織は、常に競争上の優位性を得ることができます。 PyScript は、ファイルのダウンロードや環境の構成に煩わされることなく、誰でもアクセスできるオンライン プラットフォームを提供することで、世界で最も人気のあるプログラミング言語である Python を学習する素晴らしい機会を提供します。

コーディングの将来についてはどう思いますか?

今後の進化にはコード生成全体の急増が伴い、その大部分はマシンによって生成されます。 ただし、人による検証は今後も不可欠です。 テキストファイルにコードを入力するという従来のプログラミングのイメージが変わります。 情報システム構築の未来は、従来のコーディング手法から逸脱し、コードが生成される環境を取り入れることになります。 また、新しいシステムはデータ仕様とモデリングを中心とし、今日私たちが知っているコーディングを再構築すると予測しています。

Anaconda は現在 35 万人以上のユーザーにサービスを提供していますが、この成功は何によるものですか?

学生からプロのプログラマーに至るまで、あらゆるタイプのユーザーに対応した幅広い教材やツールを提供することで、この規模のユーザーに到達できたと考えています。 技術革新が続くにつれて、ほぼすべての業界で Python スキルの必要性が増え続けています。 Python を民主化し、コーディングと基礎をすべての人が利用できるようにするという私たちの使命により、現在および将来の仕事のためのスキルを構築するために必要なリソースを提供できます。

あなたの情熱の XNUMX つはデータ リテラシーへのアクセスを拡大することですが、これに関するあなたの取り組みについて詳細を教えていただけますか?

データ サイエンスを始めようとする学生たちにアプローチできれば、世界的なデータ リテラシーを達成するという私たちの使命をさらに大きく前進させることができると私は信じています。 それをサポートするために、アナコンダは米国および世界中の高校と協力して、 データサイエンスEXPO これにより、学生が Python スキルを披露し、革新的なプロジェクトを共有し、大学の奨学金を獲得するために集まります。 さらに、最近導入したのは、 アナコンダ学習は XNUMX 以上のコースを提供しており、無事に修了した学生には、就職の確保や進学の可能性を高めることができる証明書が授与されます。 アナコンダノート また、人々がすぐにデータ サイエンスと Python コーディングに取り組めるように設計されています。 2023 年 XNUMX 月、アナコンダ 取得 エデュブロックは、幼稚園から高校までの学生と初心者の専門家に基本的なコーディング スキルを提供する無料のプラットフォームです。 EduBlocks は買収を通じて、将来の労働力のためにデータと Python スキルを民主化するという Anaconda の使命をさらに推進します。 データ サイエンスと AI/ML モデルが仕事や生活の中で普及し続ける中、Anaconda は、この新しい世界を活用するためのガイダンスとトレーニングのソースとなることができます。

なぜ AI の未来は完全にオープンでなければならないのでしょうか?

オープンソースに対する私の感情と同様に、透明性とコラボレーションは AI テクノロジーの開発をより成功させ、社会全体に大きな利益をもたらします。 AI 軍拡競争がテクノロジーにおける刺激的な瞬間であることは否定できませんが、AI モデルの普及により、現実世界の出来事によって生成されたものではない情報がインターネットに溢れ、将来のモデルのトレーニング データ セットが汚染される可能性があります。 これは、将来のモデルが過去のモデルの出力によって増幅され、永久に偏り続ける「モデル共食い」効果につながります。 新しいモデルが次々と登場するにつれて、法的/著作権上の懸念やモデルのトレーニングにおける偏見など、AI を巡る倫理的な議論はもはや後回しにはできなくなります。 オープンな開発により、アクセシビリティが向上し、より幅広い背景、スキルセット、経験が協力して作業できるようになり、より成功した (そして倫理的な) 結果に向けてドミノ効果が生まれます。

AI の将来についてのビジョンは何ですか?

私は、よりコンパクトでわかりやすい AI モデルの登場を期待しています。 コンテンツの権利と著作権に関連する問題の解決は極めて重要です。 これらの AI テクノロジーが実際のビジネス シナリオや顧客エクスペリエンスに広く採用されることが期待されます。 焦点は、AI を積極的に活用するための指導とトレーニングに移っていきます。 この移行は、モーター用途に新たに重点を置きながら、大型から小型へのエンジンの進化に喩えられます。

私たちは現在、かつて人間の専門知識を必要としたタスク（必ずしも難しいわけではありませんが、動的な機敏性を必要とするタスク）を実行できる、ある種の「基本的な」インテリジェンスにアクセスできるようになりました。 これらは人間の介入が必要なため、以前は見落とされていたユースケースですが、AI の出現により、かつては困難であった問題も実現可能になりました。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、こちらをご覧ください。 アナコンダ.