Dr. Vishal Sikka, Założyciel i Dyrektor Generalny Vianai – Seria Wywiadów

Vishal Sikka jest założycielem i dyrektorem generalnym Vianai, byłym dyrektorem technicznym SAP AG i byłym dyrektorem generalnym Infosys. Obecnie pełni również funkcję członka rady nadzorczej Oracle , rady nadzorczej BMW Group oraz jest doradcą Instytutu Sztucznej Inteligencji na Uniwersytecie Stanforda.

Platforma Vianai łączy elementy open-source, techniki i optymalizacje opracowane przez Vianai oraz projektowanie ukierunkowane na człowieka, aby wprowadzić sztuczną inteligencję do przedsiębiorstw na dużą skalę, we wszystkich różnorodnych środowiskach. Dzięki platformie duże organizacje mogą tworzyć, optymalizować, wdrażać i zarządzać zaawansowanymi modelami ML na istniejącej infrastrukturze i poprawiać działanie modeli ML w całym przedsiębiorstwie.

Czym początkowo zainteresował się Pan sztuczną inteligencją?

Zacząłem interesować się sztuczną inteligencją jako nastolatek, gdy przeczytałem rozważania Marvina Minsky’ego na temat naszych umysłów jako społeczności prostych agentów i dowiedziałem się o Elizie Joe Weizenbauma (bardzo wczesnym czacie) oraz o krytyce Johna McCarthy’ego. Później miałem honor mieć McCarthy’ego jako przewodniczącego komisji kwalifikacyjnej sztucznej inteligencji na Uniwersytecie Stanforda. McCarthy i Minsky byli dwoma ojcami dziedziny sztucznej inteligencji i obaj mieli głębokie spostrzeżenia na temat możliwości oraz ograniczeń sztucznej inteligencji, i miałem szczęście studiować z nimi oboma.

Nadal widzimy dzisiaj, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, a jednocześnie ma znaczne ograniczenia. Te same wyzwania, z którymi borykaliśmy się 30 lat temu, są nadal widoczne dzisiaj, szczególnie gdy spoglądamy na sztuczną inteligencję w przedsiębiorstwach. Byłem zainspirowany pracą jako student, aby zobaczyć, czy wartość sztucznej inteligencji mogłaby być jakoś odblokowana, i nadal jestem pasjonowany tym.

Jakie prace pana uważa Pan za najbardziej wpływowe na ewolucję jego poglądów na temat sztucznej inteligencji?

Jako student musiałem przeczytać kilka tysięcy prac. Prace McCarthy’ego na temat “doradcy”, na niektóre kluczowe problemy filozoficzne sztucznej inteligencji, prace Minsky’ego na temat umysłu jako społeczności, na łączenie podejść połączonych (opartych na sieciach neuronowych) i symbolicznych w sztucznej inteligencji, prace Judei Pearla na temat rozumowania prawdopodobieństwa i inteligencji przyczynowej, oraz prace Davida Marr’a (na temat widzenia), Pat Winstona (na temat uczenia się opisów obiektów z przykładów), Waldingera na temat syntezy programów i wielu innych kształtowały moje poglądy. Ostatnio czytałem prace Hinton’a, Lecun’a, ludzi uwagi, a także prace Cynthii Rudin, Fernandy Viegas i innych.

Pan stwierdził, że doświadczenie deweloperskie budowy systemu sztucznej inteligencji jest fragmentaryczne i złamane, jakie są obecnie największe wyzwania związane z budową systemu sztucznej inteligencji?

Systemy sztucznej inteligencji dzisiaj mogą być wyjaśnione tylko przez stosunkowo niewielką liczbę ludzi – statystyki wahają się, ale wydaje się, że może być tylko około 20-30 000 ludzi na świecie, którzy rozumieją prawdziwe metody, jak systemy sztucznej inteligencji działają. Jest to znacznie mniej niż 52 000 ludzi, których szacujemy jako specjalistów MLOps, lub 1 miliona, których szacujemy jako naukowców danych. Wielu z nich nie mogłoby powiedzieć, dlaczego system działa w taki sposób, dlaczego daje takie rekomendacje, co mogłoby pójść nie tak, lub jak działają techniki podstawowe.

Pozostawienie tego na tle ogromnie złożonego krajobrazu. Istnieje ponad 300 dostawców MLOps, których śledzi Gartner w dowolnym momencie. Każdy z nich ma specjalistyczną ofertę. Duży dostawcy chmury z drugiej strony mają swoją wersję wszystkiego i często starają się zamknąć firmy w swoich ekosystemach i infrastrukturze.

Ponadto sama komputacja jest często zbyt droga dla firm, aby mogły naprawdę zbudować i przeszkolić niektóre z najbardziej zaawansowanych modeli dostępnych. Pozostają one dla kilku firm, które mają talent i zasoby niezbędne do zarządzania wymaganiami systemu sztucznej inteligencji.

Brak zrozumienia, złożoność narzędzi i koszt komputacji łączą się, aby stworzyć rozproszony i trudny krajobraz dla każdej firmy, która chce być biegła w sztucznej inteligencji. W Vianai budujemy metody, aby uczynić sztuczną inteligencję łatwiejszą w użyciu i zrozumieniu, oraz znacznie zmniejszyć zasoby i koszty związane z uzyskaniem najlepszych wyników.

Czy mógłby Pan opowiedzieć o historii powstania Vianai?

Spędziłem wiele lat, pracując nad wprowadzaniem nowych, przełomowych innowacji do przedsiębiorstw. Moje zespoły i ja zbudowaliśmy kilka produktów, które dotarły do dziesiątek tysięcy przedsiębiorstw i były uważane za przełomowe. Prowadziłem również dwie fundamentalne transformacje w moich dwóch poprzednich podróżach przed założeniem Vianai i uczestniczyłem w transformacjach w setkach przedsiębiorstw. Dodatkowo były moje liczne lata studiowania sztucznej inteligencji i skupienia się na tym, jak uczynić sztuczną inteligencję lepszą, bardziej istotną i służącą ludzkości.

W dość niezwykły sposób – te rzeczy połączyły się. Byłem na wakacjach z rodziną w Azji Południowo-Wschodniej [pod koniec 2018 roku]. Robiliśmy zakupy na małym rynku, a sprzedawca miał piękne, ręcznie robione biżuterię. Była wykonana z tradycyjnymi technikami i lokalnymi kamieniami, i była oszałamiająca, ale oczywiście nikt poza tym małym miastem nie słyszał o nich. I miałem pytanie, które przyszło mi do głowy, “Co by było, gdyby ten sprzedawca mógł używać sztucznej inteligencji? Jak wyglądałoby to? Jak systemy musiałyby działać?” W tym momencie uderzyło mnie, że każde przedsiębiorstwo na świecie zostanie przekształcone za pomocą sztucznej inteligencji, i że ta transformacja nie może być postrzegana przez pryzmat wczoraj, ale potrzebuje produktów i pomysłów, które muszą zacząć się od czystej kartki.

Około miesiąc później założyłem Vianai z misją wprowadzenia prawdziwej, ukierunkowanej na człowieka sztucznej inteligencji do przedsiębiorstw na całym świecie. Oznacza to dostarczanie produktów i usług, aplikacji i technologii, narzędzi, które umożliwiają użytkownikom biznesowym, naukowcom danych, inżynierom ML i nawet sprzedawcom w odległych częściach świata, aby naprawdę czerpać korzyści z sztucznej inteligencji.

Od tego czasu stworzyliśmy aplikacje, które pomagają firmom rozpocząć pracę z sztuczną inteligencją, platformę, która pomaga praktykom ML zarządzać i monitorować ich modele sztucznej inteligencji, oraz techniki optymalizacji, które umożliwiają więcej firmom dostęp do sztucznej inteligencji.

Przez wszystko to odkryliśmy, że znaczny potencjał wprowadzenia mocy ludzkiego zrozumienia, osądu i współpracy wraz z danymi i najlepszymi technikami sztucznej inteligencji pozostaje niewykorzystany. Na podstawie naszej pracy z wiodącymi firmami korporacyjnymi, zobaczyłem, że te same techniki, które pomogłyby małemu sprzedawcy, pomogłyby również największym przedsiębiorstwom na świecie.

Vianai to wszystko o sztucznej inteligencji ukierunkowanej na człowieka, mógłby Pan zdefiniować, co to jest i dlaczego jest ważne?

Sztuczna inteligencja ukierunkowana na człowieka to sztuczna inteligencja, która dąży do wzmocnienia pracy ludzkiej i poprawy ludzkiego osądu. Nauka maszynowa jest zbyt często postrzegana jako zastąpienie pracy ludzkiej. Ale sztuczna inteligencja jest uzupełnieniem dla ludzi – oferuje skalę i powtarzalność oraz precyzję, której ludzie nie mogą odwzorować. Ale sztuczna inteligencja nie może odwzorować ludzkiego osądu, ludzkich doświadczeń ani naszego zrozumienia kontekstu.

Istnieją oczywiste przykłady tego, na przykład sztuczna inteligencja myli żółwia z karabinem, ale znacznie częściej pokładamy zbyt wielką ufność w sztuczną inteligencję, gdy jeszcze nie udowodniła, że jest godna zaufania. Słynna historia pochodzi z dziesięciu lat temu, gdy sztuczna inteligencja jednej firmy była pozwalana na handel bez interwencji ludzkiej. Algorytm stracił 440 milionów dolarów w ciągu moins niż godziny.

Dla bardziej aktualnego przykładu, najnowocześniejsze modele językowe pozostają dość łatwe do zmylenia lub uprzedzenia. Generatory tekstu do obrazu są potencjalnie potężne, ale wymagają bardzo konkretnych poleceń od użytkownika, aby osiągnąć pełny potencjał.

Sztuczna inteligencja ukierunkowana na człowieka to rodzaj koncentracji w projektowaniu naszych produktów. Przynosimy moc ludzkiego zrozumienia – jak osąd i współpracę – wraz z najlepszymi danymi i technikami sztucznej inteligencji, aby stworzyć inteligentne systemy, które mogą znacznie poprawić wyniki biznesowe i procesy.

Czy mógłby Pan wyjaśnić potrzebę pętli sprzężenia zwrotnego między ludźmi i sztuczną inteligencją?

Istnieje cały dział sztucznej inteligencji zwany “człowiek w pętli” (human in the loop), który opiera się na mechanizmach sprzężenia zwrotnego ludzi, aby naturalnie poprawić wyniki sztucznej inteligencji. Jest to naturalne i ma sens dla każdego systemu.

Systemy sztucznej inteligencji mogą się poprawiać z czasem, poprzez ponowne szkolenie, które uwzględnia działania, które użytkownik podjął. Jest to część naszych aplikacji. Pozwól, że dam przykład.

Przed Covid-19 pracowaliśmy z dużą firmą usług finansowych nad prognozowaniem popytu. Ze względu na to, jak zaprojektowaliśmy system, gdy Covid-19 przychodził i łamał wiele innych modeli, nasz system dostosowywał się do zmian szybko i nigdy nie musiał być odbudowany. Jest to drugi i najważniejszy aspekt sztucznej inteligencji ukierunkowanej na człowieka, projektowania systemów od samego początku, aby uwzględnić złożoności współczesnego życia.

To tworzy zaufanie i system, który rośnie wraz z organizacją i użytkownikiem.

Co sprawia, że Vianai jest następną generacją platformy sztucznej inteligencji?

Pomimo dużej dyskusji na temat ryzyka, regulacji i obietnic sztucznej inteligencji, niewielu poszukiwało tego, co uważamy za rozwiązanie – pojęcie sztucznej inteligencji ukierunkowanej na człowieka.

Nasza platforma jest więc gotowa do rozwiązywania problemów, które pojawią się, gdy sztuczna inteligencja stanie się bardziej realna w przedsiębiorstwach. Jest to rozwiązanie problemów związanych z zaufaniem, uprzedzeniami i przejrzystością. Umożliwia firmom skalowanie sztucznej inteligencji z monitorowaniem i optymalizacją. I umożliwia użytkownikom nie-techicznym wykorzystanie sztucznej inteligencji za pomocą naszych aplikacji.

jakie są niektóre z wyzwań związanych z budową platformy, która dramatycznie upraszcza doświadczenie przedsiębiorstw z sztuczną inteligencją?

Największymi wyzwaniami, które widzimy w przedsiębiorstwach wdrażających sztuczną inteligencję, są talent, narzędzia i technologia. Po pierwsze, talent jest skoncentrowany w kilku miejscach, szczególnie w większych firmach technologicznych. To sprawia, że jest bardzo trudno dla członków zespołu spoza tych firm uczestniczyć w nadzorze, zarządzaniu i kształtowaniu programu sztucznej inteligencji i może stworzyć jeszcze więcej uprzedzeń, ponieważ tylko ograniczona liczba członków zespołu pracuje nad operacjami.

Technologia i narzędzia mogą również stanowić wyzwanie w uproszczeniu sztucznej inteligencji. Obecnie zarówno technologia, jak i narzędzia są ograniczone. Chipy do sztucznej inteligencji są rzadkie i bardzo drogie, a narzędzia są zablokowane w określonych dostawcach, co ogranicza swobodę poprawy kosztów i rozszerzania wartości. Niezależnie od tego, na jakim etapie jest firma w swojej podróży z sztuczną inteligencją, te wyzwania mogą sprawić, że wdrożenie użytecznej i etycznej sztucznej inteligencji będzie wyzwaniem, ponieważ tworzy rozłączną, fragmentaryczną strategię i usuwa narzędzia niezbędne do wykonania odpowiednich funkcji. Organizacje muszą być w stanie wspierać wszystkie obszary sztucznej inteligencji, od wdrożenia do utrzymania, i mieć wsparcie zespołu, aby to osiągnąć.

Dla prawdziwego sukcesu stwierdziłem, że możliwości platformy muszą być całkowicie otwarte, modułowe, elastyczne i niezależne od drogich uaktualnień sprzętu i oprogramowania. A z podejściem ukierunkowanym na człowieka, ludzie nadal mogą wnosić wiedzę, kontekst, doświadczenia i kreatywność w rozwiązywanie problemów – jest to wzmocnione przez platformę sztucznej inteligencji, a nie zastąpione.

Czy jest coś jeszcze, co Pan chciałby podzielić się na temat Vianai?

W wielu ways żyjemy w czasach sztucznej inteligencji. Jest wiele hossy i dyskusji na temat sztucznej inteligencji, co generalnie jest dobrą rzeczą. Widzimy wiele postępów i szersze przyjęcie niż w przeszłości w obszarach takich jak generatywna sztuczna inteligencja i innych. Jednak powinniśmy również pracować nad rozpoznaniem ograniczeń sztucznej inteligencji – rzeczywistości techniki sztucznej inteligencji dzisiaj, a także rzeczywistości braku ekspertyzy w sztucznej inteligencji i braku zaufania do sztucznej inteligencji, szczególnie w przedsiębiorstwach. Jeśli możemy ukształtować sztuczną inteligencję jako wzmocnienie naszego życia, społeczeństwa, naszej pracy, naszego potencjału i mieć niezbędny nadzór nad sztuczną inteligencją, aby zapewnić to, to wierzę, że w końcu zobaczymy ją w życiu w znaczący i transformacyjny sposób.

Dziękuję za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Vianai.