Max Versace, CEO û Hev- Damezrînerê Neurala - Rêzeya Hevpeyvînê

Massimiliano Versace hev-damezrîner û CEO yê Dr Neurala, û vîzyona pargîdanî. Piştî lêkolîna wî ya pêşeng di berhevoka mêjî û torên kûr de, ew îlham û rêberiya cîhana robotên xweser didomîne. Wî li bi dehan bûyer û mekanan axivî, di nav de TedX, NASA, Pentagon, GTC, InterDrone, Laboratorên Neteweyî, Laboratorên Lêkolînê yên Hêza Hewayî, HP, iRobot, Samsung, LG, Qualcomm, Ericsson, BAE Systems, AI World, Mitsubishi, ABB û Accenture, di nav de gelek kesên din.

We di destpêkê de psîkolojî xwend û dûv re berê xwe da neurozanistiyê, wê demê mebesta we çi bû?

Pivot xwezayî bû. Psîkolojî aliyekî "pereya perwerdehiyê" peyda kir - lêkolîna fenomena psîkolojîk. Lêbelê, heke meriv bi tiştê ku mekanîstîk dibe sedema raman û tevgerê eleqedar dibe, bê guman meriv li ser lêkolîna organê berpirsiyarê ramanan radiweste, û dawî li xwendina Neuroscience tîne!

We kengê fêhm kir ku we dixwest têgihîştina xwe ya mêjiyê mirovî ji bo nimûnekirina mêjiyê mirov di pergalek AI-ê de bicîh bînin?

Pêngava din, Neuroscience ji AI-ê re, dijwartir e. Dema ku Neuroscience bi lêkolîna hûrgulî ya anatomî û fîzyolojiya pergala nervê re têkildar e û ka mejî çawa tevgerê çêdike, rêyek din a temamker ji bo bidestxistina têgihîştinek hîn mezintir ev e ku meriv guhertoyek sentetîk a wan ava bike. Analojiyek ku ez dixwazim bidim ev e ku meriv dikare têgihîştinek qismî ya ka motorek çawa dixebite bi qutkirina silindir û radyatorê ve bi dest bixe û bigihîje encamê ku silindir û radyator di xebata motorê de girîng in. Rêbazek din a kûrtir ji bo têgihîştina motorek ev e ku meriv yek ji sifrê ava bike - ango bi xwendina îstîxbaratê bi avakirina guhertoyek wê ya sentetîk (xweserî).

Hin ji projeyên fêrbûna kûr a destpêkê yên ku we li ser xebitî çi ne?

Di sala 2009 de ji bo DARPA me li ser avakirina "tevheviya mejî”ji bo robotek xweser ku çîpek pêşkeftî ya ku ji hêla Hewlett Packard ve hatî çêkirin bikar tîne. Bi kurtasî, peywira me ev bû ku em mêjî û hin behremendiyên xweser û fêrbûnê yên sereke yên rovîkek piçûk bi faktorek formek ku wê guncan bike ku bibe portable û di hardware piçûk de were bicîh kirin, emil bikin.

Ma hûn dikarin çîroka çêbûna Neurala parve bikin?

Neurala wekî pargîdaniyek di sala 2006-an de dest pê kir ku hin xebata patentê li dora karanîna GPU (Yekîneyên Pêvajoya Grafîkî) ji bo fêrbûna kûr vedihewîne. Digel ku îro dibe ku ev sivik were fikirîn, wê demê GPU qet ji bo AI-yê nehat bikar anîn, û me pêşengiya wê konseptê kir bi xeyalkirina ku her pixelek di qerta grafîkî de dikare ji bo pêvajoyek neuronek were bikar anîn (li hember beşek dîmenek ku render li ser ekranê). Bi saya paralelîzma GPU-yan, ya ku paraleliya mejiyê me heya radeyekê (ji hêla bazirganî ve guncandî) teqlîd dike, me karî bigihîjin leza fêrbûn û darvekirinê ji bo algorîtmayên xwe yên ku ji nişka ve AI û Fêrbûna Kûr pratîk kirin. Diviyabû ku em çend salên din li bendê bimînin ku em akademiyê biterikînin ji ber ku cîhan li ser rastiya AI-ê "girt" (em jixwe bawermendên hişk bûn!). Di 2013 de, me pargîdanî ji moda dizî derxist, (wek ku em berê ji hêla NASA û Laboratorên Lêkolînê yên Hêza Hewayî ya Dewletên Yekbûyî ve dihatin fînanse kirin) û ketin bernameya Stêrkên Teknîkî ya Boston. Ji wir, me dest bi girtina çend karmendan kir û sermayeya taybet berhev kir. Dîsa jî, heya sala 2017-an nebû ku, digel derzîlêdana nû ya sermayê û pêşkeftina pîşesazî, me karîbû yekem cîhên girîng bicîh bînin û AI-ya xwe di cîhazên 56M de, ji kamerayan, heya têlefonên biaqil, dron, û robotan bi cih bikin.

Yek ji projeyên destpêkê yên Neurala li ser geroka Marsê ya NASA-yê dixebitî. Hûn dikarin xalên girîng ên vê projeyê bi me re parve bikin?

NASA pirsgirêkek pir taybetî hebû: wan dixwest teknolojiyê keşif bikin da ku mîsyonên bêpîlot ên pêşerojê hêzdar bikin, li cihê ku pergala xweser (mînak, rover) dê xwe nespêre rêberiya gav-bi-gav a kontrolkirina mîsyona Erdê. Derengiya ragihandinê vê kontrolê ne mumkin dike - tenê ji bîr mekin ku di fîlima "The Martian" de pêwendiya di navbera Erd û Matt Damon de çiqas nebaş bû. Çareseriya me: Her roverek bi mejiyê xwe ve bidin. NASA ji me re zivirî, ji ber ku em jixwe di avakirina van "mini-mejiyên" xweser ên bi DARPA re wekî pispor dihatin dîtin, da ku roverek bi pergalek Fêrbûna Kûr a faktora piçûk veqetîne ku ne tenê li ser robotê bixebite, lê di heman demê de jî adapte bike. dema ku robot dixebite di wextê rast de û tiştên nû fêr bibin. Di nav wan de tiştên nû (mînak, zinar, nîşana avê, hwd.) hene ku bi wan re rû bi rû tên û nexşeyek watedar a gerstêrka nenas diafirîne. Zehf mezin bû, lê berdêl jî wisa bû: Teknolojiya Fêrbûna Kûr a ku karîbû bi hêzek pir piçûk a pêvajoyê bixebite û tewra li ser yek perçeyek daneyê jî fêr bibe (mînak wêneyek). Ev ji ya ku hînbûna kûr di wê demê de (û îro jî!) karîbû pêk bîne wêdetir bû.

Neurala Lifelong-DNN sêwirandiye, hûn dikarin bi berfirehî li ser vê yekê çawa ji DNN-ya birêkûpêk cûda dibe û feydeyên ku ew pêşkêşî dike?

Ji bo doza-karanîna NASA ya li jor hatî sêwirandin, Lifelong DNN, wekî navê xwe diyar dike, dikare di tevahiya çerxa jiyana xwe de fêr bibe. Ev berevajî Tora Neuralî ya Kûr a kevneşopî (DNN) ye, ku dikare were perwerdekirin, an jî "encamek" (ango, dabeşkirinek) pêk bîne. Di L-DNN de, mîna mirovan, di navbera fêrbûn û dabeşkirinê de cûdahî tune. Her gava ku em li tiştekî dinêrin, em hem wê "tesnîf dikin" (ev kursî ye) hem jî jê fêr dibin (ev kursî nû ye, berê qet nedîtiye, ez nuha hinekî bêtir pê dizanim). Ji DNN-an cûdatir, L-DNN her gav fêr dibe û bi tiştên ku li ser cîhanê dizane, kîjan agahdariya nû têne pêşkêş kirin, û bi xwezayî dikare anomaliyan fam bike. Mînak, eger yek ji zarokên min henekê xwe bi min bikira û kursiya min pembe boyax bikira, ez ê di cih de nas bikim. Ji ber ku L-DNN-a min bi demê re fêr bû ku kursiya min reş e, û gava ku têgihîştina min jê re bi bîranîna min re negunca be, L-DNN dê îşaretek anomalî çêbike. Ev di hilberên Neurala de bi awayên cihêreng tê bikar anîn (Li jêr binêre).

Ma hûn dikarin nîqaş bikin ka vîzyona xwerû ya Brain Builder AI-ê çi ye, û ew çawa sepanên robotîk ên bilez, hêsantir û kêmtir biha dike?

Ji ber ku L-DNN bi xwezayî der barê cîhanê de fêr dibe û dikare fêm bike ka tiştek anormal e an ji standardek fêrbûyî vediqete, hilbera Neurala, Brain Builder û VIA (Otomatasyona Kontrolkirina Dîtbar) têne bikar anîn da ku bi lez û bez peywirên çavdêriya dîtbarî bi karanîna tenê çend wêneyan saz bikin. "berhemên baş". Mînakî, di mîhengek hilberînê de, mirov dikare 20 wêneyên "şûşeyên baş" bikar bîne û "mini-mêjê" Kontrola Qalîteya Dîtbarî biafirîne ku dikare şûşeyên baş nas bike, an jî dema ku şûşeyek xirab (mînak, yekî bi kapayek şikestî) be. hilberandin. Ev dikare bi L-DNN re pir bi hêsanî, zû, û li ser CPU-ya sade were kirin, teknolojiya NASA-yê ku di zêdetirî 10 salên R&D-ya zirav de hatî çêkirin de bi kar tîne.

Di hevpeyivînek berê de, we pêşniyar kir ku karsaz her gav armanc dikin ku karsaziyek ku hinekî ne mumkun e dest pê bikin. Ma we hîs kir ku Neurala gava ku we yekem car pargîdanî da destpêkirin hinekî ne mumkun bû?

Hêj tê bîra min heval û hevkarê min, Anatoliyê, dema ku min got “rojek dê teknolojiya me bi têlefonê bixebite” espressoya xwe tif kir. Ew ne gengaz xuya bû, lê ya ku hûn hewce ne ku hûn bikin ev bû ku ji bo wê xeyal bikin û bixebitin. Îro, ew li ser bi mîlyonan têlefonan dixebite. Em cîhanek xeyal dikin ku bi hezaran çavên sûnî dikarin makîne û pêvajoyên pîşesazî bişopînin da ku asta kalîteyê û kontrolê ya ku berê nedihat xeyalkirin peyda bikin, ku berê ne gengaz e ji ber ku ew ê ji her makîneyê bi hezaran mirov bixwin. Hêvîdarim ku dema xwendina vê yekê kes espresso venaxwe….

Spas ji bo hevpeyivîna mezin, Neurala eşkere pargîdaniyek e ku divê em li ser radarê xwe biparêzin. Xwendevanên ku dixwazin bêtir fêr bibin bila biçin Neurala.