intervjuer
Cam Linke, administrerende direktør ved Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) – Intervjuserie
Cam Linke er administrerende direktør i Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) I løpet av de siste 10 årene har han jobbet som administrerende direktør, investor, samfunnsbygger, produktsjef, gründer, akademiker og utvikler. Tidligere roller inkluderer medgründer av Startup Edmonton, grunnlegger av Flightpath Ventures, administrerende direktør for Touch Metric, produktsjef hos Nexopia.com og grunnlegger av DemoCamp Edmonton.
Linke er en ettertraktet foredragsholder og mentor og har blitt anerkjent som Avenue Magazine Topp 40 Under 40. Han er også en kunstig intelligens-forsker, og studerer for tiden under Dr. Richard Sutton og Dr. Adam White. Forskningen hans, som fokuserer på AI som tilpasser atferd for å forbedre sin egen selvlæring, har blitt publisert på toppkonferanser.
Vi satte oss ned for et intervju på det årlige 2023 Øvre grense konferanse om AI som holdes i Edmonton, AB og arrangeres av Amy.
Du var tidligere med å grunnlegge Oppstart Edmonton. Kan du dele noen detaljer om hvordan den prosessen startet og hvordan tankegangen din var?
Oppstart Edmonton var en kulminasjon av mye arbeid som Ken, som jeg grunnla Startup Edmonton sammen med, og meg selv, gjorde som engangsbiter, og prøvde å enten løse problemer eller gjøre ting for å bygge fellesskapet. Jeg hadde startet et arrangement kalt DemoCamp i utgangspunktet for å kunne vise frem de kule tingene som ble bygget i byen og for å ha en sjanse for oppstarts- og teknologimiljøet til å komme sammen og snakke. Og det var en av disse situasjonene der det skjer mange kule ting i byen, men ingen visste om dem og ingen visste om hverandre fordi det egentlig ikke var en sjanse for folk til å koble seg sammen. DemoCamp var en, og BarCamp var en litt større versjon av det.
Vi drev en ting som heter Founders and Funders, og prøvde å koble sammen grunnleggere og investorer tidligere utenfor englegruppene eller pitchkonkurransene, for å bygge et sterkere nettverk mellom disse gruppene. Vi hadde begynt å kjøre TEDx på den tiden, det var bare et økende antall ting vi gjorde, og til slutt nådde vi et punkt der vi så på tre ting. En var at vi ønsket å koordinere innsatsen litt mer på tvers av alle tingene vi gjorde sammen. Vi trengte en organisasjon for det. Den andre delen er at vi gjorde mange hendelsesdrevne ting, og det var flott, men vi ser at fellesskapet kommer sammen, det ville være mye energi, så ville det forsvinne mye mellom arrangementene fordi det ikke var egentlig det sentrale stedet folk var, gründere, folk innen teknologi, brukte jevnlige mengder tid. Vi trenger virkelig å ha plass co-working, hot desking. Denne typen ting fantes egentlig ikke i byen på den tiden.
Og så var den tredje bare tidlig finansiering som her er din første sjekk på $10,000 104 bare for å komme i gang. En slik finansiering fantes egentlig ikke. Vi lanserte offisielt Startup Edmonton på det tidspunktet, åpnet en plass i Mercer Building den XNUMX. der for å kunne ha både plass, for å kunne ha arrangementer og mer fellesskapsdrevne ting, ha co-working slik at tidlig stadium Startups og gründere på tidlig stadium var i stand til å være rundt hverandre og var ikke dette bare en gang hver par måneder. Å kunne være rundt hverandre, lære og vokse fra hverandre. Og så, på den tiden, samlet og lanserte vi også et fond kalt FlightPath Ventures, og vi var den første sjekken for en rekke startups for å løse de utfordringene vi så.
Hvilke fellestrekk har du sett hos gründere som du har investert i?
Det største som definerer gründere og gründere er at de er problemløsere og byggere. Hvis du ser på alle selskapene som endte opp med å gjøre det bra i vår portefølje, hvis du ser på gründerne i byen eller rundt om i verden, ser de etter problemer å løse og muligheter for å kunne skape endring, og så ombyggere. Det er ikke slik at jeg kan peke på problemet og fortelle deg at problemet eksisterer. Jeg kommer til å være den som bygger løsningen for å gjøre det, for å løse dette. Poppy Barley var et tidlig selskap vi investerte i. Kvinner som fant støvler og fottøy som passet til problemet de prøvde å løse. Og nå har de dette flotte selskapet, Valmuebygg, og dette utrolige merket som gjør det. Byggere og problemløsere er til syvende og sist, for meg, den definerende handelen til gründere.
Du har startet mange virksomheter, hva driver deg personlig?
Jeg har ingen storslått livsplan eller noe sånt. Jeg liker å bygge interessante ting med interessante mennesker. Jeg liker å løse problemer, og jeg liker å være rundt mennesker som liker å løse problemer. Og oppstart Edmonton var absolutt det. Da vi reiste FlightPath, samme ting. Her på Amii har vi en gruppe mennesker som elsker å bygge ting og elsker å løse problemer. Og å være rundt den gruppen er bare utrolig spennende. Så bare det å løse interessante ting med interessante mennesker er det store for meg.
Amii ble grunnlagt i 2002. Kan du dele opprinnelseshistorien bak denne organisasjonen?
Hvorfor i helvete er Edmonton et av stedene som leder verden innen denne AI- og maskinlæringstingen? For det er ikke det alle ville ha gjettet. Hvis du går tilbake i tid til tidsperioden 2001, 2002, er det et par ting. University of Alberta har alltid vært et flott sted for AI. Jeg har alltid vært tidlig, lenge. Jeg tror det var det første PhD-programmet i Computing Science i Canada hvis jeg husker det, men tidlige Computing Science-pionerer som et universitet i AI totalt sett, med folk som Jonathan Schaeffer, Randy Goebel, Russ Greiner, hadde de en solid gruppe mennesker i AI i datavitenskapsavdelingen der så virkelig på det, og samtidig, så i denne tidsperioden 2001, 2002, hadde regjeringen i Alberta lansert Alberta Ingenuity Centers-programmet.
Så vi har muligheten til å ta noen av pengene vi har tjent her i energi, olje og gass, og investert i hva fremtiden til provinsen kommer til å bli. De investerte i noen få sentre over hele provinsen. Og Randy, Russ, Rob og Jonathan kom sammen og sa, hei, vet du hva? Dette området for maskinlæring kommer virkelig til å være en drivkraft, kommer til å være viktig fremover, og vi har ingrediensene til å være ledende i det. Dette bør være hva et senter er basert på. Alberta Ingenuity Center for Machine Learning var det første senteret som ble opprettet. Og at investering i pågående forskning og evnen for folk til å både tiltrekke og trene utrolige studenter og være i stand til å gjøre fremtidsrettet oppdagelsesbasert forskning, var til syvende og sist det senteret ble grunnlagt på.
Og på grunn av det kan vi spore noen utrolige forskere her. På den tiden var vi i stand til å spore Rich Sutton, Michael Bowling, Dale Schuurmans, noen av den første gruppen der som nå er pionerer og de globale lederne innen forsterkningslæring og andre områder innen maskinlæring generelt. Den første investeringen på den tiden førte til at Edmonton var et av de tre ekspertisesentrene nasjonalt da FB lanserte den pan-kanadiske AI-strategien.
En del av mandatet for statlig finansiering har vært helseforskning. Hva er den mest interessante forskningen du ser på dette området på Amii?
Når du ser på utfordringene som finnes i verden, er helsevesenet absolutt en som er rett der oppe. Å kunne bruke maskinlæring eller kunstig intelligens for å ha en meningsfull innvirkning der er bare så viktig. Vi har vært så heldige å være en del av en rekke av begge forskningsprosjektene. Osmar R. Zaiane og Yutaka Yasui, to av våre stipendiater, vant en Thailands innovasjonspris for et småskala tuberkulosediagnoseprosjekt som de bygde for å redusere tiden det tar å gjøre tuberkulosediagnose. Å rekruttere J. Ross Mitchell her som sitter på det medisinske fakultet og deler tiden sin mellom å være i klinikken og lære om utfordringene klinikere står overfor, og deretter kunne bruke det eller bruke maskinlæring for å løse disse problemene.
Å ha Ross her og arbeidet han gjør med ting som bildefarging på store språkmodeller i helsevesenet og hvordan vi kan sørge for at vi kan lykkes der, er veldig viktig. Det er ingen ende på muligheten for AI til å ha en innvirkning på helsevesenet, og vi fortsetter å drive mer og mer forskning fremover på området.
Det er mye forskning på proteser også, som jeg har lært, noe som er ganske interessant.
Patrick Pilarski har også et laboratorium på det medisinske fakultet, virkelig fokusert på forskning på kunstige lemmer. Og laboratoriet hans er veldig interessant. Den har tre deler. En av hans medforskere ser på hvilke sensorer vi kan feste til menneskekroppen for å få flere og flere rike signaler fra noen, fra en amputert for eksempel. Så i den midtre delen av laboratoriet deres ser de på hvordan vi kan konstruere forskjellige lemmer. De har laget sin egen åpen kildekode-plattform som folk kan jobbe og forske på som dette. Og så er kjernen i laboratoriet hans der, hvordan bruker vi maskinlæring i hans tilfelle?
Igjen, hvordan bruker vi forsterkende læring for å kunne få lemmen til å lære om brukeren og ikke bare brukeren til å lære om lemmen, for til syvende og sist vil den ideelle verden være at du har en amputert som er i stand til å bruke lemmen sin i måten du og jeg bruker vår på og ikke trenger å tenke på å veksle mellom brytere for å kunne gå over til risikokontrollen og veksle mellom brytere for å justere hånden min eller armen riktig opp med kaffekoppen. Men for at et lem skal kunne lære hva brukeren prøver å gjøre, hva hensikten er for øyeblikket, og for å kunne være en partner akkurat som dine lemmer og mine lemmer er for oss. Det er fascinerende forskning de gjør der og noe utrolig interessant og banebrytende arbeid.
Utenom helsevesenet, hvilken annen type interessant forskning utfører teamene dine?
Vi er ganske brede på alle områder innen maskinlæring, noe som er veldig interessant. Du har en hel masse fisk som jobber med maskinlæring i hjernen og kan lære om hvordan hjernen behandler input og hva vi kan lære av når vi bygger maskinlæringssystemer. Arbeidet som Martha og Adam White jobber med rundt vannbehandling. Hvordan muliggjør vi bedre både mer effektive vannbehandlingsanlegg, men også hvordan lar vi disse anleggene kunne operere mer autonomt når man har mangel på arbeidskraft og mangel på kompetanse i å kunne distribuere rensesystemene våre. Det er bare mye morsomt som blir gjort av teamet vårt. Pionerarbeidet og det grunnleggende arbeidet som gjøres av folk som Rich og Mike, det grunnleggende om forsterkende læring og det grunnleggende om virkelig læringsperiode er interessant og virkelig utrolig. Jeg kunne sannsynligvis fortsette for alltid med interessante ting som blir gjort av hele gruppen vår. Det er gøy.
Hva ville være en moonshot kommersiell applikasjon som du ønsker å se fra noen av denne forskningen?
Hva vil jeg se som et måneskudd? Jeg synes vannbehandlingstingene er superinteressante. Når vi bor i denne byen har vi flott vann, dette er kjempebra. Vi tar det for gitt at dette bare er en normal ting. Det er mange samfunn som ikke har rent drikkevann. Og dette er en utfordring. Det er en enorm global utfordring. Det er en utfordring vi ikke burde ha, men gjør i Canada og Nord-Amerika, og rundt om i verden. Hvis vi kan gjøre et veldig stort inngrep i det og vi kan løse det problemet, er det en enorm mulighet akkurat der.
Det skal ikke mye til å se utover. Og dessverre har mange av Nord-Amerika sett røyken fra brannene som ser ut til å dukke opp mer og mer over hele kontinentet hvert år, fra det til alt med pandemien, og å kunne være forberedt på det til, ettersom vi nevnt, helsetjenester og de økende kostnadene for helsetjenester, og så ting som forsyningskjede og matsikkerhet, denne typen ting. Det er bare så mange store utfordringer at for meg handler det ikke om ett måneskudd, men det handler om hvordan vi bruker det jeg vil hevde er det viktigste verktøyet i vår tid, for å løse disse virkelig enorme globale utfordringene. Og vi trenger alle mulige verktøy og alle mulige muligheter for å kunne gjøre det og for å kunne utnytte AI. Å være i stand til å ha en meningsfull innvirkning på disse problemene er virkelig spennende.
Hva er din visjon for fremtiden til AI?
For meg er det virkelig denne delen av å kunne utnytte de pågående vitenskapelige fremskrittene vi gjør og de virkelig fantastiske menneskene vi trener, for å kunne gå etter og løse disse enorme problemene. For meg er det egentlig det vi gjør her på Amii, som både investerer i grunnleggende forskning og opplæring og bidrar til å legge grunnlaget for at disse store fremskrittene kan skje, men sørge for at det er en bro til å ha den innvirkningen der ute. verden.
Å jobbe med selskaper om å koble sammen talenter, om å koble sammen muligheter, bidra til at nye startups kan skapes ut av dette, og virkelig øke den generelle forståelsen og leseferdigheten til så mange mennesker som mulig innen AI er veldig, veldig viktig for oss fordi dette er bare dette utrolige verktøyet som vi trenger for at alle skal ha så mye forståelse som mulig, slik at det kan ha den største og mest positive innvirkningen det muligens kan. Det, for meg, er de tingene vi driver her på Amii og det jeg tror fremtiden til AI kommer til å være fremover.
Er det noen spesifikk type selskap som bør ha Amii på radaren for å nærme seg dem?
Alle selskap bør ha oss på radaren. Vi jobber med selskaper fra én eller to personer til noen av de største selskapene i verden, og det handler egentlig om å møte dem der de er og hjelpe dem med å akselerere deres AI-reise. For startups kan det hjelpe dem med å identifisere hvor maskinlæring kan ha en meningsfull innvirkning akkurat nå, kan gi dem et konkurransefortrinn i produktet de lanserer. For et selskap som har oppdratt en serie A eller serie B, er de virkelig seriøse med å utvide maskinlæringsteamet sitt og sørge for at de gjør meningsfulle investeringer som både kommer til å ha en innvirkning nå, men som også vil ha en innvirkning i løpet av den flerårige tidsrammen for den finansieringen de samlet inn, har vi programmer og ting bygget for dem.
Gjennom til mellomstore til store selskaper som vet at AI kommer til å bli en viktig komponent i industrien deres fremover og trenger å forstå hvor og hvordan og hvilke ting de bør investere i og hvordan holder jeg meg i forkant av forskning eller forstå hva som gjøres der og hvordan kan jeg sørge for at jeg faktisk har en meningsfull forretningseffekt ut av dette akkurat nå. Vi samarbeider med selskaper om alt i hele det spekteret. Hvis du er interessert i AI, er vi satt opp for å kunne jobbe med deg.
Skal selskapene være i Canada eller kan det bare være internasjonalt?
Vi jobber med selskaper i Canada. Vi jobber med selskaper over hele verden.
Takk for det fantastiske intervjuet, lesere som ønsker å lære mer bør besøke følgende ressurser:
