Babak Hodjat, Șef AI la Cognizant – Seria de interviuri

Babak Hodjat, Șef AI conduce Laboratoarele de Cercetare AI, o echipă de dezvoltatori și cercetători care avansează stadiul actual al tehnologiei AI, construind funcții AI diferențiate în ofertele Cognizant și conducând inițiativele companiei de AI pentru binele comun.

Babak este fostul cofondator și CEO al Sentient, responsabil pentru tehnologia de bază a sistemului de inteligență artificială distribuită cel mai mare din lume. Babak a fost, de asemenea, fondatorul primului fond de investiții condus de IA, Sentient Investment Management.

Babak este un antreprenor serial, care a fondat mai multe companii din Silicon Valley ca inventator și tehnolog principal. Înainte de a cofonda Sentient, Babak a fost director senior de inginerie la Sybase iAnywhere, unde a condus ingineria soluțiilor mobile. Înainte de a lucra la Sybase, Babak a fost cofondator, CTO și membru al consiliului de administrație al Dejima Inc. Babak este inventatorul principal al tehnologiei brevetate, orientate pe agenți, a Dejima, aplicată la interfețele inteligente pentru calculatoare mobile și de întreprindere – tehnologia din spatele Apple Siri.

Babak a publicat peste 50 de articole în domeniile vieții artificiale, ingineriei software orientate pe agenți și inteligenței artificiale distribuite și are 39 de brevete de înregistrare SUA în numele său. El este expert în numeroase domenii ale IA, inclusiv prelucrarea limbajului natural, învățarea automată, algoritmii evoluționiști și inteligența artificială distribuită.

Cognizant este o companie globală de servicii profesionale și consultanță IT care ajută organizațiile să modernizeze infrastructura digitală, să implementeze tehnologii emergente, cum ar fi IA, cloud, date și automatizare, și să realinieze procesele de afaceri pentru a stimula agilitatea și creșterea.

Ați fondat mai multe companii de IA, ați scris două cărți și ați ajutat la dezvoltarea tehnologiei care a influențat Siri. Privind în urmă, ce experiențe personale sau puncte de cotitură v-au modelat cel mai mult convingerea în IA ca instrument pentru impactul real în lume?

Fascinația mea pentru IA a început devreme, în anii mei de studiu, și s-a consolidat de atunci. Câteva puncte de cotitură cheie au inclus crearea unor sisteme bazate pe agenți la Dejima pentru programarea bunurilor de consum, cum ar fi videorecorderul dvs., munca pe care am făcut-o la Sentient Technologies, aplicând IA la probleme complexe, cum ar fi tranzacțiile financiare. Tehnologia de limbaj natural pe care am dezvoltat-o pentru Siri, care a fost, de asemenea, bazată pe agenți, a fost un alt punct de cotitură.

Aceste aplicații practice au demonstrat că IA poate merge dincolo de construcții teoretice și poate oferi valoare comercială tangibilă. Ne îndreptăm acum spre o perioadă explozivă pentru comercializarea tehnologiilor IA, în special cu sisteme multi-agente care vor transforma complet modul în care funcționează întreprinderile, permițând automatizarea multor sarcini complexe.

Hățiți-vă despre cel mai recent proiect – acest sistem de planificare a utilizării terenurilor, dezvoltat împreună cu Universitatea din Texas. Ce v-a inspirat dezvoltarea acestui instrument și cum reprezintă o schimbare de la IA teoretică la impactul politic real?

Sistemul de planificare a utilizării terenurilor pe care l-am dezvoltat în colaborare cu Universitatea din Texas la Austin a fost inspirat de nevoia de a aborda schimburile complexe de mediu și economice în utilizarea globală a terenurilor. Cadrul condus de învățarea automată utilizează tehnologia din spatele Cognizant Neuro AI Decisioning și este construit pe platforma Project Resilience.

Echipa noastră de cercetare comună a urmărit să ajute la realizarea obiectivelor de dezvoltare durabilă ale Organizației Națiunilor Unite, prin crearea unui instrument care poate optimiza utilizarea terenurilor pentru maximizarea stocării de carbon, minimizarea perturbărilor economice și conservarea aprovizionării cu alimente și a habitatelor. Abordările tradiționale adesea ignoră schimburile nuanțate, cum ar fi efectele specifice ale locației de conversie a terenurilor agricole sau a pășunilor în păduri. Am urmat o cale diferită care a utilizat inteligența artificială evoluționistă, o abordare computațională inspirată de selecția naturală.

Sistemul marchează o schimbare semnificativă de la conceptele teoretice de IA la impactul politic real. Integrează date istorice de utilizare a terenurilor care datează de secole și date de carbon cu algoritmi evoluționiști sofisticați pentru a oferi recomandări optimizate și acționabile, în loc de previziuni abstracte.

În mod separat, am creat, de asemenea, un instrument interactiv care generează și evaluează scenarii de politică climatică, utilizând simulatorul En-ROADS, ajutând factorii de decizie să compare și să personalizeze planurile de acțiune. Sistemul permite legislatorilor și factorilor de decizie să simuleze stimulentele politice și să înțeleagă direct schimburile, ajutându-i să selecteze intervenții țintite și eficiente. Integrarea sistemului cu platforme precum simulatorul En-ROADS al Climate Interactive permite scalarea optimizării politicii climatice conduse de IA pentru a ajunge la publicuri mai largi, subliniind IA ca un partener practic în abordarea provocărilor de durabilitate din lumea reală.

Puteți descrie cum funcționează instrumentul din perspectiva unui utilizator? Ce decizii poate susține și cum oferă recomandări personalizate pentru diferite regiuni?

Din perspectiva unui utilizator, instrumentul de planificare a utilizării terenurilor funcționează ca o platformă interactivă de sprijin pentru decizii într-un mediu dinamic și condus de date, care ajută la luarea unor decizii mai inteligente care funcționează pentru obiectivele climatice.

Factorii de decizie, legislatorii și alți stakeholderi pot explora diverse strategii de utilizare a terenurilor și impactul lor asupra mediului și economiei. Utilizatorii pot simula stimulente – cum ar fi credite fiscale pentru proprietarii de terenuri, de exemplu – și observa cum ar putea influența schimburile de terenuri pentru a reduce carbonul.

Instrumentul susține o gamă de decizii adaptate pentru diferite regiuni. De exemplu, poate ajuta la determinarea locurilor în care să se facă schimbări de terenuri pentru cele mai bune rezultate, cât de mult teren să se convertească (cum ar fi transformarea terenurilor agricole în păduri) și care sunt avantaje și dezavantaje ale diferitelor politici de terenuri. Pentru a oferi sfaturi personalizate, el examinează istoricul global de utilizare a terenurilor și datele de carbon pentru a sugera abordări diferite pentru diferite zone. El poate lua în considerare caracteristici specifice regiunii, cum ar fi latitudinea și tipul de teren.

Inteligența artificială evoluționistă a fost descrisă ca “sosul secret” din spatele acestui proiect. Cum funcționează această abordare în practică și de ce este atât de eficientă pentru rezolvarea problemelor complexe de mediu și politice?

Idea din spatele inteligenței artificiale evoluționiste este inspirată de selecția naturală din biologie. Ca abordare computațională în contextul planificării utilizării terenurilor, ea imită evoluția naturală pentru a găsi soluții inteligente pentru problemele complexe de mediu cu care se confruntă metodele tradiționale.

În loc de a încerca să programeze politici perfecte de utilizare a terenurilor de la început, abordarea inteligenței artificiale evoluționiste creează diferite modele de politici și testează fiecare în medii simulate cu date reale de climă și terenuri. Ea păstrează cele mai bune politici și “le împerechează” împreună, adăugând mutații pentru a descoperi soluții neașteptate. Ea repetă acest proces de-a lungul multor generații, eliminând performerii slabi și păstrând cele mai bune din sute sau mii de scenarii.

Acest lucru funcționează bine pentru provocările de mediu, deoarece nu este copleșit de multiple variabile, cum ar fi tipurile de sol, condițiile climatice și factorii economici.

Politica de utilizare a terenurilor implică adesea obiective concurente – creșterea economică, reducerea carbonului, securitatea alimentară. Cum se descurcă sistemul dvs. cu aceste schimburi și ce insighturi neașteptate a descoperit până acum?

Sistemul nostru de IA a fost construit special pentru a gestiona obiective concurente, cum ar fi creșterea economică, reducerea carbonului și securitatea alimentară. El generează fronturi Pareto (un concept de inginerie utilizat în optimizarea multi-obiectiv) care fac schimburi între impactul asupra carbonului și schimbarea utilizării terenurilor pentru diferite locații.

Echipa noastră de cercetare a întâlnit mai multe insighturi neașteptate. De exemplu, în timp ce înțelepciunea convențională recunoaște pădurile ca fiind bune la stocarea carbonului, IA nu a recurs la recomandarea maximizării acoperirii forestiere peste tot. În schimb, a dezvăluit distincții importante: înlocuirea pășunilor, cum ar fi deșerturile și pășunile, cu păduri nu a fost la fel de eficientă ca înlocuirea terenurilor agricole cu păduri. Locația geografică s-a dovedit a fi, de asemenea, crucială. Conversiile identice de terenuri au produs rezultate diferite, în funcție de latitudine.

Prioritizarea a fost unul dintre cele mai practice insighturi ale IA. În loc de a-și extinde eforturile în mod uniform, a sugerat concentrarea transformărilor majore de terenuri în locații strategice în care acestea ar avea cel mai mare impact.

Proiectul Resilience urmărește să scaleze acest tip de utilitate a IA pentru a aborda Obiectivele de Dezvoltare Durabilă, dincolo de climă – cum ar fi energia, sănătatea și chiar răspunsul la pandemii. Ce vă entuziasmează cel mai mult despre potențialul de a extinde această platformă în diferite domenii?

Ce mă entuziasmează cel mai mult despre potențialul acestei platforme este că demonstrăm că construirea IA într-un mod colaborativ, accesibil și adaptabil poate duce la soluții puternice pentru abordarea provocărilor globale majore. Platforma Project Resilience este un exemplu potrivit de punere în aplicare a acestor trei principii. Factorii de decizie, oamenii de știință și publicul pot contribui la dezvoltarea unor instrumente IA și lua decizii mai informate pentru un impact semnificativ. Îi invităm pe cititorii noștri să devină contribuitori aici.

Labul de IA de la Cognizant este acum un principal motor de inovare, cu zeci de brevete și o strategie de investiții de un miliard de dolari. Cum se încadrează inițiative precum aceasta în strategia mai largă de aplicare a IA la scară?

Inițiativa de planificare a utilizării terenurilor se aliniază perfect cu abordarea noastră de aplicare a IA, care se concentrează pe rezolvarea problemelor complexe și cu impact ridicat din lumea reală, mai degrabă decât a exercițiilor pur academice. Inteligența artificială evoluționistă poate gestiona schimburile complexe găsite în deciziile de afaceri și politice. Abordarea provocărilor climatice printr-o abordare care echilibrează factorii economici, sociali și de mediu demonstrează cum IA poate oferi valoare practică, gestionând obiective concurente.

Lucrul reflectă, de asemenea, viziunea noastră de a dezvolta IA care să sprijine luarea deciziilor umane, mai degrabă decât să o înlocuiască.

Ați condus eforturi de IA în cadrul startup-urilor și întreprinderilor. Ce este cheia pentru a asigura că tehnologii precum inteligența artificială evoluționistă rămân explicabile și acționabile – și nu doar puternice – pentru guverne și stakeholderi din industrie?

Una dintre cele mai mari puteri ale inteligenței artificiale evoluționiste este că nu se străduiește doar să determine soluții optime, ci poate dezvălui alternative de strategie care extind înțelegerea stakeholderilor cu privire la ceea ce este posibil.

IA și datele trebuie să servească luării deciziilor, nu doar să genereze rapoarte. Factorii de decizie se sufocă în analize, în timp ce se confruntă cu alegeri din ce în ce mai complexe. Trebuie să ne schimbăm focusul de la a oferi doar insighturi și previziuni la crearea unor sisteme interactive de sprijin pentru decizii care oferă soluții prescriptive bazate pe date disponibile. Această abordare împuternicește factorii de decizie să navigheze complexitatea și să ia decizii mai bune care evoluează pe măsură ce circumstanțele se schimbă.

Privind înainte, unde vedeți cele mai mari oportunități pentru inteligența artificială evoluționistă de a avea impact în afara utilizării terenurilor – fie în controlul bolilor infecțioase, planificarea energiei regenerabile sau altceva?

Bolile infecțioase, planificarea energiei regenerabile și insecuritatea alimentară sunt toate domenii în care inteligența artificială evoluționistă poate avea impact. O inițiativă din era COVID-19 pe care am lucrat-o arată potențialul. Prin Project Resilience, am construit sisteme care puteau optimiza în același timp pentru a conține pandemia și stabilitatea economică, ajutând guverne precum cel din Islanda să ia decizii bazate pe date despre deschiderea școlilor.

Prin inteligența artificială evoluționistă, abordăm în sfârșit cele mai presante provocări globale într-un mod fundamental diferit, un mod care poate recomanda politici concrete care echilibrează obiective concurente, mai degrabă decât să producă soluții universale.

Puterea inteligenței artificiale evoluționiste constă în faptul că poate simula mii de combinații de politici, păstrând ceea ce funcționează și abandonând ceea ce nu funcționează. Și nu este doar teoretic. Construim instrumente interactive care pun această capacitate în mâinile factorilor de decizie reali.

După decenii în domeniul IA, ați văzut cicluri de hype veni și pleca. Ce vă dă încrederea că valul actual – în special unelte precum aceasta – este, în sfârșit, îndeplinind promisiunea IA de a îmbunătăți societatea?

Progresul real către promisiunea IA de a îmbunătăți societatea are loc atunci când trecem dincolo de ciclul de hype și construim sisteme care îmbunătățesc luarea deciziilor umane în domenii care contează, inclusiv durabilitatea. Acesta este testul real al faptului că IA îndeplinește, în sfârșit, promisiunea sa.

Ce am observat constant este că tehnologia progresează prin modele predictibile de optimizare și democratizare, mai degrabă decât momente singularizate și supraevaluate. Uitați-vă la istoria calculatoarelor. Am trecut de la calculatoare de dimensiunea unei camere la ceasuri puternice prin rafinare continuă, nu printr-un singur salt dramatic.

Cred cu adevărat că suntem la un punct de inflexiune în care tehnologia poate îmbunătăți, într-adevăr, societatea. Calea înainte este prin aplicații practice care rezolvă probleme reale ale oamenilor, cum ar fi munca noastră de planificare a utilizării terenurilor, care echilibrează reducerea carbonului cu alte obiective. Acesta este modul în care IA își îndeplinește promisiunea: prin impactul măsurabil asupra problemelor noastre cele mai provocatoare.

Cognizant a stabilit recent un record Guinness pentru cel mai mare eveniment de codare vibe, implicând peste 53.000 de angajați din 40 de țări și producând peste 30.000 de prototipuri. Din perspectiva dvs., ce spune acest lucru despre rolul codării vibe în democratizarea fluentei în IA în organizații mari?

Scalabilitatea și impactul evenimentului nostru de codare vibe vorbesc mult despre cât de transformativ poate fi acest tip de abordare în democratizarea fluentei în IA. Peste 40% dintre participanți au fost necodatori, iar 20% nu au scris niciodată o linie de cod înainte. Acest lucru spune că codarea vibe nu este despre a coborî pragul de intrare, ci despre a deschide ușile unei forțe de muncă în evoluție, cu IA. Am folosit, de asemenea, un sistem de inteligență artificială multi-agent pentru a evalua intrările de prototip de 30.000 de ori într-o singură zi, ceea ce ar fi luat o echipă umană un an întreg.

În loc de a cere expertiză profundă în programare, codarea vibe permite oricui cu o idee să o exprime în limbaj natural și să colaboreze cu IA pentru a o aduce la viață. Pentru dezvoltatorii experimentați, acest lucru le permite să automatizeze mai mult din procesul de codare mundan și să se concentreze pe munca de valoare mai mare care stimulează valoarea afacerii. Personal, am fost uimit de cât de repede am putut traduce un algoritm complex din pseudo-cod într-o aplicație funcțională, eliberându-mă să mă concentrez în întregime pe aspectele creative și strategice.

Prin reducerea barierelor și permisiunea experimentării practice cu inteligența artificială generativă, trecem de la fluencia în IA ca o competență specializată la o capacitate organizațională comună. Pentru organizații, codarea vibe ajută la accelerarea creativității, elimină barierele și deblochează inteligența colectivă a unei forțe de muncă întregi la o scară fără precedent.

Dincolo de scalabilitate, ce au fost unele dintre cele mai semnificative rezultate ale acestei inițiative de codare vibe? Îl vedeți ca pe un model pentru modul în care organizațiile pot cultiva inovația și dezvolta abilitățile practice de IA la nivel global?

Impactul real al inițiativei noastre de codare vibe a fost entuziasmul pe care l-am văzut în întreaga noastră organizație, cu angajați din resurse umane, vânzări, inginerie, finanțe, juridic, marketing și multe altele, care au adoptat IA și au participat. Ideile lor, bazate pe cunoașterea profundă a domeniului și pe insighturi practice de afaceri, au condus la mii de prototipuri care altfel nu ar fi apărut.

Cu peste 30.000 de proiecte unice rezultate din acest efort, stabilim ritmul pentru economia IA, unde toată lumea are instrumentele pentru a inova cu IA. În același timp, deblocăm creativitatea la scară și împuternicim forța de muncă – atât în cadrul Cognizant, cât și pentru clienții noștri din industriile pe care le deservim – pentru a deveni mai conștienți de IA.

Îl vedem, într-adevăr, pe acest proiect ca pe un model pe care alte organizații îl pot replica. Prin combinarea uneltelor de IA accesibile, a unei culturi deschise și colaborative și a evaluării IA scalabile, putem servi mai bine clienților noștri pentru a debloca creativitatea neexplorată și a accelera dezvoltarea abilităților de IA în întreaga forță de muncă.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe sunt invitați să viziteze Cognizant.