Stephen DeAngelis, Oprichter & CEO van Enterra Solutions – Interviewreeks

Stephen DeAngelis is oprichter en CEO van Enterra Solutions, het eerste bedrijf dat Autonomous Decision Science^TM (ADS^®) technologie toepast om end-to-end waardeketenoptimalisatie, besluitvorming en complex onderzoek & ontwikkeling voor ondernemingen uit te voeren.

Stephen F. DeAngelis is een internationaal erkende expert op het gebied van kunstmatige intelligentie en geavanceerde analytics en hun toepassingen op de concurrentiekracht, veerkracht en beveiliging van commerciële entiteiten en overheidsinstellingen. De heer DeAngelis is een octrooihouder, technologiepionier en ondernemer. Zijn carrière bevindt zich op het snijvlak van internationale betrekkingen, zaken, overheid en academische wereld. Hij brengt een uniek perspectief en diepgaande ervaring mee naar zijn bedrijven.

Kunt u de oorsprong van Enterra Solutions delen?

Enterra heeft zijn oorsprong als een Amerikaanse overheidscontractant. Enterra ontwikkelde en voerde ondernemingsveerkrachtmodellen (systemische, op data gebaseerde concurrentiekracht, risico en prestatie) uit voor Amerikaanse overheidsinstellingen. Bij het uitvoeren van deze werkzaamheden ontwikkelde Enterra zijn beste praktijken voor Enterprise Resilience Management Methodology en Maturity model onder gezamenlijke onderzoeks- en ontwikkelingsovereenkomsten met door de overheid gefinancierde Amerikaanse onderzoeks- en ontwikkelingsinstellingen.

Om de concurrentiekracht en veerkracht van technologie te verbeteren, begon Enterra in de vroege jaren 2000 te werken aan kunstmatige intelligentie en toegepaste wiskunde. Halverwege de jaren 2000 begon het bedrijf zijn werk in de overheidssector te combineren met state-of-the-art theoretisch en experimenteel academisch onderzoek – dit werk wordt vandaag nog steeds voortgezet. Het academische onderzoek van Enterra is een tweerichtingscoöperatie die ons bedrijf en onze medewerkers blootstelt aan enkele van de meest geavanceerde en gesofisticeerde AI- en wiskundige technieken en praktijken, en een diepe netwerk en een reeks verbindingen tot stand brengt met enkele van de toonaangevende individuen en seminale denkers op het gebied van cognitieve wetenschap en veerkrachttoepassingen.

Enterra heeft de wetenschappelijke en technische kennis die het heeft opgedaan uit zijn werk in de overheidssector en de academische wereld gebruikt om big data-analyse in de commerciële sector opnieuw te definiëren – het resultaat was de creatie van Enterra’s Autonomous Decision Science^® (ADS^®) & Generative AI-platform en een reeks waardeketenbrede bedrijfsapplicaties die samen een systeem van intelligentie vormen. Enterra’s Systeem van Intelligentie voert autonome end-to-end optimalisatie, planning en uitvoering uit door bovenop meerdere transactiesystemen van record/betrokkenheid bij Marketing, Sales, Supply Chain en Corporate Strategy te zitten en beslissingen en acties te coördineren die het bedrijf helpen om concurrentiekracht en veerkracht op te bouwen en zijn zakelijke doelen te bereiken.

Door Enterra’s eigendomsrechten technologie te combineren met kennis en praktijken van organisaties, anticiperen wij marktveranderingen systematisch en op marktsnelheid – en transformeren wij bedrijven in Autonome Intelligente Ondernemingen.

Enterra Solutions biedt autonome besluitvorming, wat is dit specifiek en hoe optimaliseert het bedrijfsbeslissingen?

Enterra’s Autonomous Decision Science^® (ADS^®) is het technologieplatform dat het Enterra Systeem van Intelligentie aandrijft. Enterra’s ADS-technologieplatform combineert drie eerder gescheiden technologieën:

1. Semantische redenering en Vector Symbolic Logic-gebaseerde Kunstmatige Intelligentie die mensachtige redenering, besluitvorming en leren mogelijk maakt. Deze unieke mogelijkheid combineert gezond verstand en branche-kennis met inferentiële redenering om een systeem te creëren dat beslissingen kan nemen met subtiele, mensachtige redenering en vervolgens kan leren van de resultaten.
2. Glass-Box, verklarende, transparante machine learning in de vorm van de eigen Representation Learning Machine^TM (RLM). De basis van de RLM is hoogdimensionale wiskunde en functionele analyse. RLM identificeert uniek een functie die de combinatie en bijdrage van variabelen in de gegevensset beschrijft die de waarneembare effecten beschrijven via meerdere lagen van interactie met een hoge mate van precisie. Dit wordt geclassificeerd als een “glass-box”, verklarende algoritme dat een functie genereert, waarvan de uitvoer zichtbaar is, in tegenstelling tot “black-box”-algoritmes die alleen patronen genereren, maar geen enkele verklarende beschrijving van de dynamiek van het systeem/gegevensset bieden, noch enige substantiële “begrip” van wat het patroon betekent.
3. Beperkingsgebaseerde, niet-lineaire optimalisatie mogelijkheid die de RLM-afgeleide formule combineert met semantische redeneringbeperkingen en logica, om snelle optimalisatie uit te voeren die complexe, multidimensionale, real-world overwegingen weerspiegelt om hoge, actiegerichte aanbevelingen te doen. Deze mogelijkheid doorbreekt de dimensionaliteitsbarrière die geassocieerd is met lineaire modellen.

De unieke combinatie van deze technieken heeft Enterra in staat gesteld om klanten te voorzien van aanzienlijk gedifferentieerde mogelijkheden en heeft een hoge, verdedigbare kloof in het concurrerende landschap gecreëerd – zowel voor grote AI-technologieplatforms als voor point solution-spelers.

Ongeveer een jaar geleden, op de “Eye on AI-podcast“, besprak u hoe ouderwetse AI nog steeds een krachtig instrument is. Zijn uw meningen hierover veranderd, en welke traditionele machine learning-algoritmes worden nog steeds gebruikt bij Enterra Solutions?

Wetenschap is generatie-additief, wat betekent dat een generatie van mogelijkheden bovenop de vorige generatie’s innovaties wordt gestapeld om nieuwe mogelijkheden te creëren. Enterra innoveert voortdurend en evolueert zijn technologie creatief. Zoals eerder vermeld, heeft Enterra een Enterra Autonomous Decision Science^® (ADS^®) & Generative AI-platform gecreëerd dat een ensemble is van mensachtige redenering en GenAI-mogelijkheden, super geavanceerde, hoogdimensionale, glass-box, verklarende machine learning met niet-lineaire, beperkingsgebaseerde optimalisatie-motoren. Wij hebben deze eerder gescheiden technologieën onder één platform samengebracht en zijn daarmee in staat geweest om eerder onhaalbare analytische mogelijkheden te ontgrendelen en de tekortkomingen van elke individuele technologie te mitigeren.

Hoe heeft Enterra Solutions Generative AI geïntegreerd in zijn oplossingen?

Terwijl veel organisaties nog steeds in een ontdekkings- en proefperiode zitten met generatieve AI, hebben Enterra Solutions en onze klanten al meer dan een decennium profijt gehad van zijn krachtige mogelijkheden. Het AI-onderdeel van Enterra’s platform zal uniek leren van de omgevingsredenen waarom aanbevelingen succesvol zijn of niet en zal dat leren behouden in hun ontologieën en Generative AI-kennisbases. Enterra zal, wanneer daarom gevraagd door een klant, een specifieke GenAI-kennisbase ontwikkelen die de strategieën, tactieken, bedrijfslogica en manieren van werken en winnen van onze klanten vertegenwoordigt; en zal bijgewerkte logica en beperkingen instellen voor de optimalisatiefuncties binnen de functionele componenten van Enterra’s Systeem van Intelligentie.

Hallucinaties zijn een van de primaire problemen met Generative AI, hoe overwint Enterra Solutions deze beperkingen?

Generatieve AI kan de meeste workflows automatiseren, maar omdat het niet geverifieerd is, is zijn geloofwaardigheid twijfelachtig. Dit kan worden aangepakt door ADS-technologie te gebruiken die in grote taalmodellen (LLM’s) kan worden geplugged, redeneren en wiskundig trianguleren om de effectiviteit te valideren. Door ADS te gebruiken om vertrouwd, verklarende en actiegerichte inzichten en aanbevelingen te leveren, kan vertrouwen worden opgebouwd.

Van 2015 tot 2019 was u lid van de adviesraad van het Dalai Lama Center for Ethics and Transformative Values bij MIT, hoe heeft dit uw waarden over zaken en AI gevormd?

Nou, als je betrokken bent bij het Dalai Lama Center, kun je niet anders dan nadenken over leiderschap en ethiek als één en hetzelfde. Wanneer je een bedrijf runt, leer je snel dat je duizenden beslissingen per jaar neemt. Sommige zijn klein, sommige zijn gewoon of proceduraal, en sommige zijn significant of gevolgrijk. Ik hoop dat ik heb geleerd om beslissingen te nemen met ethische overwegingen die ingebouwd zijn in mijn logica – echt een noordster en parameters voor verlichte besluitvorming. Dit concept wordt ook weerspiegeld in de manier waarop wij algoritmes en software construeren, en uiteindelijk in de manier waarop wij onze organisatie runnen.

Vaak zijn zaken- en AI-leiders zoals Geoffrey Hinton bezorgd over de toekomstige potentiële problemen van AI, en specifiek AGI, wat zijn uw meningen hierover?

Sommige van Geoffrey Hinton’s bezorgdheden zijn over potentiële misbruik en de snelheid waarmee AI wordt geïmplementeerd. Die zijn terechte punten, aangezien veel bedrijven proberen om AI in hun bedrijfspraktijken te passen zonder eerst te begrijpen welke problemen ze proberen op te lossen. AI lost niet elk probleem op en moet niet worden beschouwd als een universele oplossing voor alle bedrijfsuitdagingen. Het is van cruciaal belang dat bedrijven beginnen met een door de business geleide probleemverklaring, voordat ze naar mogelijke oplossingen zoeken. Zodra je het probleem dat je probeert op te lossen begrijpt, kun je de strategische fit en technische haalbaarheid van het gebruik van geavanceerde technologieën zoals AI begrijpen.

U bent een seriële ondernemer en heeft meerdere bedrijven met succes gelanceerd in verschillende domeinen, wat drijft u aan om te innoveren?

Aan het einde van de dag ben ik meer een levenslange leerling en intellectueel nieuwsgierige zakenman dan een administrator. De combinatie van levenslange leren en intellectuele nieuwsgierigheid, gecombineerd met de ondernemersdrang om nieuwe bedrijven te creëren, drijft innovatie en de creatie van producten en diensten om geïdentificeerde marktgaten te vullen. De wens om met geweldige teams van mensen te werken en om “te concurreren en te winnen” door aandeelhouderswaarde te creëren, zijn wat mij aanzet om te innoveren.

Wat is uw visie op de toekomst van AI?

Door de lens van AI’s gebruik in near-future B2B-toepassingen – ik geloof dat AI praktische autonome besluitvorming in de nabije toekomst in grootschalige bedrijfsapplicaties zal mogelijk maken. Deze mogelijkheden zullen worden aangedreven door mensachtige Intelligente Agents die menselijke besluitvorming versterken met een kunstmatige intelligentie of kunstmatige superintelligentie die zich richten op grote en disruptieve use cases. Toepassingen zoals end-to-end waardeketenoptimalisatie en besluitvorming voor mondiale ondernemingen over industrieën heen en disrupties in geneesmiddelenontdekking en -formulering, en klinische proeven, zijn transformatief en raken het leven van de meeste mensen op de planeet.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Enterra Solutions bezoeken.