Dr. Danny Lange, Starszy Wiceprezes ds. Sztucznej Inteligencji w Unity Technologies – Seria Wywiadów

Dr. Danny B. Lange jest Wiceprezesem ds. Sztucznej Inteligencji i Uczenia Maszynowego w Unity Technologies. Wcześniej, Danny był Kierownikiem ds. Uczenia Maszynowego w Uberze, gdzie kierował zespołem budującym najbardziej wszechstronną platformę Uczenia Maszynowego, aby wspierać szybki wzrost Ubera.

Czym pierwotnie zainteresował Cię się Sztuczna Inteligencja?

Budowałem i programowałem komputery od bardzo młodego wieku i byłam prawie natychmiast fascynowany pomysłem uczynienia tych systemów autonomicznych. To, co mnie fascynuje w autonomii, to wyzwania, które jako deweloper musisz pokonać, aby stworzyć system zbudowany z sekwencji sztywnego kodu, który może bezpiecznie reagować na nieprzewidziane i nigdy wcześniej niewidziane okoliczności. Dziedzina Sztucznej Inteligencji (AI) przez lata dostarczała nam coraz bardziej potężnych narzędzi, od programowania obiektowego, inferencji opartej na regułach, po uczenie maszynowe i najnowsze głębokie uczenie. To właśnie zwiększona możliwość tych technologii napędza szybki postęp w dziedzinie AI.

Byłeś liderem w tej dziedzinie przez wiele lat, takich jak Generalny Menedżer ds. Uczenia Maszynowego w Amazon (AMZN ) Machine Learning w AWS, oraz Kierownik ds. Uczenia Maszynowego w Uberze. Jakie są niektóre z lekcji, które nauczyłeś się z tych doświadczeń?

Uczenie maszynowe jest naprawdę przełomową technologią, ale aby zrealizować jej pełny potencjał, konieczne jest wprowadzenie jej do każdego zakątka przedsiębiorstwa. Uczenie maszynowe wielokrotnie wykazało swoją zdolność do tworzenia niewyobrażalnych optymalizacji i podniesienia operacji biznesowych do poziomów, których nie można osiągnąć za pomocą zwykłych procesów ludzkich. Jednak prawdziwa perturbacja występuje tylko wtedy, gdy krytyczna masa procesów biznesowych jest prowadzona w ten sposób. Organizacje takie jak Amazon i Uber wyraźnie pokazały, że jeśli uczynimy systemy uczenia maszynowego powszechnie dostępnymi i dostępnymi dla każdego zespołu, doświadczamy szerokiego przyjęcia, które nieodwołalnie prowadzi do korzystnego cyklu ciągłych ulepszeń ogólnego biznesu jako efekt sieci.

Od 2016 roku jesteś Wiceprezesem ds. AI w Unity Technologies. Co w wizji tej firmy Cię zachwyciło?

Unity to wspaniałe miejsce dla entuzjastów AI. Mamy niezwykłą kulturę rozwiązywania trudnych problemów dla naszych klientów – z AI jako jednym z najpotężniejszych wyzwań, jakie mogę sobie wyobrazić. Nasze kierownictwo jest zaangażowane w napędzanie i prowadzenie przyszłości AI. Mamy technologie, zasoby, klientów i partnerów, aby to zrobić. Nie mogę sobie wyobrazić lepszego miejsca do pracy nad zmianą świata.

Mówiłeś wcześniej o ważności danych syntetycznych, możesz wyjaśnić, co to dokładnie?

Dane syntetyczne są tworzone przez algorytm, a nie przez dane pozyskane z rzeczywistego świata. Silnik 3D w czasie rzeczywistym z symulatorem fizyki, jest idealnym narzędziem do tworzenia realistycznych, ale syntetycznych danych szkoleniowych dla szerokiego zakresu aplikacji, od rozpoznawania obiektów w systemach wizji komputerowej do planowania ścieżek dla robotów nawigacyjnych.

Co sprawia, że dane syntetyczne są tak ważne przy budowaniu systemów uczenia maszynowego?

Nazywam Unity idealnym “biodomem” AI. I to prawda. Praca z AI w świecie rzeczywistym i korzystanie z danych ze świata rzeczywistego może być po prostu przerażająca. Czy muszę wspomnieć o samochodach autonomicznych na ulicach San Francisco czy systemach rozpoznawania twarzy w przestrzeni publicznej? Są obawy dotyczące bezpieczeństwa, zawsze występuje ryzyko stronniczości, a problemy z prywatnością często kolidują z powszechnymi przypadkami użycia. I jest jeszcze niedobór i wysoki koszt związany z gromadzeniem niezbędnych ilości danych szkoleniowych. Z Unity mamy nie tylko udemokratyzowane tworzenie danych, ale także interaktywny system do symulowania zaawansowanych interakcji w środowisku wirtualnym. Wewnątrz Unity można rozwijać systemy sterowania dla pojazdów autonomicznych bez ryzyka uderzenia i zranienia kogoś.

Czy możesz omówić, w jaki sposób Unity Simulation może pomóc firmom w generowaniu danych syntetycznych?

Z Unity Simulation wzięliśmy silnik 3D w czasie rzeczywistym zaprojektowany dla ludzi, niezależnie od tego, czy jest to gra, film czy inżynieria – i przekształciliśmy go w instancję zoptymalizowaną pod kątem chmury, która nie tylko działa z niewyobrażalnie wysokimi częstotliwościami klatek, ale także pozwala na skalowanie do tysięcy instancji uruchamianych równolegle. W ten sposób Unity Simulation pozwala deweloperom generować doświadczenia dla systemów AI o rzędach wielkości szybciej niż czas zegarowy. Do niedawna tego rodzaju generowanie danych było dostępne tylko dla kilku uprzywilejowanych korporacji, ale z Unity Simulation naprawdę wyrównaliśmy szanse.

Niedawno Unity połączyło się z The Institute for Disease Modeling (IDM), aby zbudować symulacje sklepów w czasie rzeczywistym, które modelują rozprzestrzenianie się COVID-19. Czy możesz omówić, w jaki sposób Unity Simulation może skutecznie symulować rozprzestrzenianie się COVID-19?

Symulacja komputerowa była używana przez dziesięciolecia przez badaczy, inżynierów, rozwiązywaczy problemów i decydentów w wielu dziedzinach, w tym w badaniach nad chorobami zakaźnymi. Unity Simulation umożliwia specjalny rodzaj symulacji przestrzennej w czasie rzeczywistym, który może być skalowany w chmurze, aby holistycznie badać duże, złożone i niepewne systemy. Zbudowaliśmy uproszczony projekt demonstracyjny, aby symulować rozprzestrzenianie się koronawirusa w fikcyjnym sklepie spożywczym i zbadaliśmy wpływ, jaki polityka sklepu ma na stawki narażenia. Dzięki uruchomieniu dziesiątek tysięcy symulacji, byliśmy w stanie zidentyfikować zachowania i polityki, które wydawały się mieć największy wpływ na rozprzestrzenianie się tej strasznej choroby zakaźnej.

Niedawno dużo mówiłeś o Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI). Czy możesz wyjaśnić, co to jest zachowanie emergentne i dlaczego jest ważne dla rozwoju AGI?

W zaledwie 100 000 lat ludzkość przeszła od przeżycia na zbieractwie w dziczy do wysłania człowieka na księżyc. Wiemy z archeogenetyki, że ludzki mózg nie zmienił się znacząco w tym okresie. Można powiedzieć, że nie było znaczących ulepszeń sprzętowych procesora. Co więc było tak przełomowe? Klucz powinien znaleźć się w naszej zdolności do osiągania czegoś wspólnie. Używamy terminu “zachowanie emergentne” systemu, które nie zależy od jego poszczególnych części, ale raczej od ich wzajemnych relacji. Zachowanie emergentne nie może być przewidziane przez badanie poszczególnych części systemu. Może być przewidziane tylko przez zrozumienie relacji między częściami. Systemy emergentne charakteryzują się obserwacją, że całość jest większa niż suma części. Podczas gdy wielokrotnie pokazywałem zabawne przykłady zachowania emergentnego w stosunkowo prostych systemach wieloagentowych, wyobraź sobie, co się stanie, gdy będziesz miał całą gamę systemów AI współpracujących z prędkością światła.

Czy uważasz, że istnieje możliwość, że możemy osiągnąć AGI w ciągu najbliższej dekady?

Gdy mówimy o AGI, musimy pamiętać, że chodzi o podróż, a nie o cel. Nikt nie wie dokładnie, kiedy AGI nastąpi, ponieważ nie nastąpi to w określonym momencie, ale raczej stopniowo w czasie. Jest to natura AGI, że będzie trudna do zidentyfikowania przez ludzi w danym momencie. Patrząc na postępy dokonane w ciągu ostatniej dekady, jestem pewien, że ta dekada przyniesie nam wiele interesujących postępów w kierunku AGI.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat Unity Technologies?

W Unity nadal widzimy siebie jako napędzających przyszłość AI i odgrywających znaczącą rolę w rozwoju technologii AI. Jak nasza relacja z DeepMind jest wyraźnym dowodem na to, że nasza technologia jest idealnym środowiskiem dla badaczy i deweloperów, aby bezpiecznie poszerzać granice AI. Przygotowujemy się do wspierania naszych klientów i partnerów w tworzeniu środowisk wirtualnych, które działają w dotąd niespotykanym zakresie, aby rozwiązywać wyzwania jutra, czy to zmiany klimatu, logistyki czy wyzwań zdrowotnych.

Dziękuję za wspaniały wywiad, cieszyłem się ucząc się o Unity i Twoich poglądach na temat AGI. Każdy, kto chce się więcej dowiedzieć, powinien odwiedzić Unity Technologies.