Peter Wang, CEO & Co-Founder of Anaconda – Wywiad

Czym pierwotnie zainteresował się pan informatyką?

Zacząłem programować w młodym wieku, bez formalnego wykształcenia w dziedzinie informatyki. Początkowo przyciągała mnie możliwość wydawania poleceń komputerowi, ale moje zainteresowanie pogłębiło się, gdy odkryłem kreatywne możliwości – tworzenie gier i wyrażanie pomysłów. Dla mnie komputer jest nie tylko funkcjonalnym urządzeniem, ale także nieograniczoną przestrzenią do ekspresji. W początkach ery komputerowej kreatywność nie znała granic, a przechodzenie między różnymi dziedzinami było płynne. Jednak z biegiem czasu, wraz z industrializacją i warstwami abstrakcji, wyzwolenie kreatywności stało się trudniejsze.

Czy mógłby pan opowiedzieć o historii powstania Anaconda, Inc?

Ja i mój współzałożyciel założyliśmy Anaconda w 2012 roku, ale korzenie naszego biznesu sięgają czasów, gdy byliśmy konsultantami oprogramowania. Zauważyliśmy, że język programowania Python zyskuje na popularności wśród firm, które potrzebują zaawansowanej analityki danych. Wiedzieliśmy, że jest to rewolucja, która następuje. Branże, które wymagały obliczeń numerycznych, takie jak finanse, zwróciły się ku Pythonowi, a z czasem język ten zyskał na popularności w branżach takich jak opieka zdrowotna, produkcja, handel detaliczny i każda inna branża, która poszukiwała zaawansowanej analityki, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe. Ale pomimo tego, że Python zyskał na popularności, uważaliśmy, że brakuje nam prawdziwej historii: ogromnego zapotrzebowania na narzędzia analityczne o wysokiej wydajności, które mogłyby być wykorzystywane przez osoby niebędące programistami. Na początku inwestorzy byli niepewni, czy języki programowania lub ekosystemy open-source mają wartość, ale ostatecznie nasza strategia rozwoju oparta na praktykach doprowadziła do tego, że Anaconda i ekosystem Pythona zyskały na popularności na całym świecie.

Anaconda jest zaangażowana w promowanie innowacji open-source, dlaczego open-source jest tak ważne?

Uważam, że przejrzystość i współpraca są kluczowymi czynnikami dla udanego rozwoju technologii i rozwiązań dla społeczeństwa. Open-source nie tylko gwarantuje przejrzystość, ale także zwiększa współpracę i tworzy kulturę innowacji wśród deweloperów. Im więcej perspektyw i wiedzy jest zaangażowanych w rozwój rozwiązań, tym lepszy jest wynik. Zasady open-source są zgodne z misją Anacondy, aby udemokratyzować technologię i poprawić edukację – oprogramowanie open-source zapewnia cenne możliwości nauki dla deweloperów, studentów i entuzjastów, gdzie mogą oni studiować kod, uczyć się najlepszych praktyk i zdobywać doświadczenie, przyczyniając się do projektów open-source.

W 2022 roku Anaconda uruchomiła PyScript, narzędzie internetowe do kodowania w przeglądarce i wdrażania aplikacji za pomocą jednego kliknięcia. Czy mógłby pan podzielić się szczegółami na temat tego narzędzia i tym, co je wyróżnia?

Po udostępnieniu projektu PyScript jako koncepcji w zeszłym roku, w marcu 2023 roku uruchomiliśmy PyScript.com, stronę, która pozwala każdemu na tworzenie bogatych, interaktywnych i udostępnianych aplikacji internetowych zasilanych przez Pythona bezpośrednio w przeglądarce. Ta elastyczna platforma programistyczna ma modułowe środowisko programistyczne i może tworzyć aplikacje internetowe następnej generacji z interaktywnymi danymi i obliczeniami Pythona, znacznie redukując bariery wejścia, które sprawiają, że programowanie jest przytłaczające dla 99% obywateli, którzy nie mają istniejących umiejętności programistycznych. Z tym uruchomieniem Anaconda zwiększa dostępność, zapewniając ramy, które pozwalają każdemu na zdobycie doświadczenia w programowaniu Pythona.

Przemysł nauki o danych rozwinął się w ciągu ostatniej dekady, ponieważ podejmowanie decyzji opartych na danych stało się normą – awansując data scientistów do #3 na liście Glassdoor 50 najlepszych prac w Ameryce w 2022 roku. Ale podczas gdy branża kwitnie, nadal istnieje potrzeba podnoszenia umiejętności obecnej siły roboczej i usuwania istniejących barier wejścia dla tych, którzy są ciekawi świata programowania. To uruchomienie było pierwszym krokiem w demokratyzacji nauki o danych. Ponadto, osoby i organizacje, które koncentrują się na podnoszeniu umiejętności i przekwalifikowaniu, zawsze będą miały przewagę konkurencyjną. Poprzez zapewnienie platformy internetowej, do której każdy może uzyskać dostęp, bez obciążenia pobieraniem plików i konfigurowaniem środowisk, PyScript zapewnia doskonałą okazję do nauki Pythona, najpopularniejszego języka programowania na świecie.

Jak pan widzi przyszłość programowania?

Rozwój w przyszłości będzie wiązał się z ogromnym wzrostem produkcji kodu, przy czym znacząca część będzie generowana przez maszyny. Jednak walidacja ludzka pozostanie integralną częścią tego procesu. Konwencjonalny obraz programowania – wprowadzania kodu do pliku tekstowego – ulegnie transformacji. Przyszłość konstruowania systemów informacyjnych będzie się różnić od tradycyjnych praktyk programistycznych, przyjmując krajobraz, w którym kod jest generowany. Przewiduję również, że nowe systemy będą koncentrować się na specyfikacji i modelowaniu danych, zmieniając programowanie, jakie znamy dzisiaj.

Anaconda obsługuje obecnie ponad 35 milionów użytkowników, co pan przypisuje temu sukcesowi?

Uważam, że osiągnęliśmy ten poziom użytkowników, oferując szeroki zakres materiałów edukacyjnych i narzędzi dostosowanych do wszystkich typów użytkowników – od studentów po profesjonalnych programistów. Wraz z postępem innowacji technologicznych, rosło zapotrzebowanie na umiejętności Pythona w niemal każdej branży. Z naszą misją demokratyzacji Pythona, czyniąc programowanie i podstawy dostępnymi dla wszystkich, jesteśmy w stanie zapewnić zasoby niezbędne do budowania umiejętności na potrzeby obecnych i przyszłych prac.

Jednym z pana pasji jest zwiększanie dostępu do umiejętności związanych z danymi, czy mógłby pan podzielić się szczegółami na temat swoich wysiłków w tym zakresie?

Uważam, że jeśli dotrzemy do studentów na początku ich przygody z nauką o danych, możemy osiągnąć większy postęp w naszej misji, aby osiągnąć światową umiejętność związaną z danymi. W celu wsparcia tego, Anaconda rozpoczęła współpracę z szkołami średnimi w Stanach Zjednoczonych i na całym świecie, aby zorganizować Data Science Expo, które łączą studentów, aby zaprezentowali swoje umiejętności Pythona, podzielili się innowacyjnymi projektami i potencjalnie wygrali stypendia uniwersyteckie. Dodatkowo, niedawno wprowadziliśmy Anaconda Learning, które oferuje ponad dwanaście kursów, przyznając studentom, którzy je ukończą, certyfikat, który może poprawić ich szanse na zatrudnienie lub awans w ich karierze edukacyjnej. Anaconda Notebooks są również zaprojektowane, aby pomóc ludziom natychmiast zacząć pracę z nauką o danych i programowaniem Pythona. W maju 2023 roku Anaconda nabyła EduBlocks, platformę, która zapewnia podstawowe umiejętności programistyczne uczniom szkół podstawowych i początkującym profesjonalistom. Przez tę akwizycję, EduBlocks wesprze misję Anacondy, aby udemokratyzować umiejętności związane z danymi i Pythonem dla przyszłej siły roboczej. Podczas gdy nauka o danych i modele AI/ML zyskują na popularności w pracy i życiu, Anaconda może być źródłem wskazówek i szkoleń, aby skorzystać z tego nowego świata.

Dlaczego przyszłość sztucznej inteligencji powinna być całkowicie otwarta?

Podobnie jak moje poglądy na temat open-source, przejrzystość i współpraca doprowadzą do bardziej udanego rozwoju technologii AI i będą korzystne dla społeczeństwa. Chociaż wyścig zbrojeń w dziedzinie AI jest ekscytującym momentem w technologii, powszechne wykorzystanie modeli AI może spowodować, że Internet zostanie zalewany informacjami niegenerowanymi przez rzeczywiste wydarzenia, co skaże przyszłe zestawy danych szkoleniowych na zanieczyszczenie. To doprowadzi do efektu “kanibalizmu modelu”, w którym przyszłe modele wzmacniają i są na zawsze spolaryzowane przez dane wyjściowe poprzednich modeli. Wraz z szybkim pojawianiem się nowych modeli, debaty etyczne dotyczące AI, takie jak kwestie prawne i autorskie, oraz stronniczość w treningu modelu nie mogą już pozostać w tle. Z otwartym rozwojem przychodzi większa dostępność i możliwość współpracy szerszej grupy osób o różnych tłach, umiejętnościach i doświadczeniu, co prowadzi do lepszych (i bardziej etycznych) wyników.

Jak pan widzi przyszłość sztucznej inteligencji?

Przewiduję pojawienie się bardziej kompaktowych i zrozumiałych modeli AI. Rozwiązanie problemów związanych z prawami autorskimi i prawami własności będzie kluczowe. Oczekuję powszechnego wykorzystania tych technologii AI w rzeczywistych scenariuszach biznesowych i doświadczeniach klientów. Uwaga zostanie skierowana na kierowanie i szkolenie AI do pozytywnego wykorzystania. Ta transformacja może być porównana do ewolucji silników – od dużych do małych, z nowym naciskiem na aplikacje silnikowe.

Mamy teraz dostęp do formy “podstawowej” inteligencji, która może wykonywać zadania, które wcześniej wymagały ludzkiej ekspertyzy – niekoniecznie trudne, ale wymagające dynamicznej zwinności. Są to przypadki użycia, które wcześniej były pomijane ze względu na potrzebę interwencji ludzkiej, ale dzięki pojawieniu się AI, to, co było kiedyś wyzwaniem, jest teraz osiągalne.

Dziękujemy za wspaniałe wywiady, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Anaconda.