Max Versace, CEO și Co-Fondator al Neurala – Seria de Interviuri

Dr. Massimiliano Versace este co-fondator și CEO al Neurala, și vizionarul companiei. După cercetarea sa pionieră în calculul inspirat de creier și rețele adânci, el continuă să inspire și să conducă lumea roboticii autonome. El a vorbit la zeci de evenimente și locații, inclusiv TedX, NASA, Pentagon, GTC, InterDrone, Laboratoare Naționale, Laboratoare de Cercetare a Forțelor Aeriene, HP, iRobot, Samsung, LG, Qualcomm (QCOM ), Ericsson, BAE Systems, AI World, Mitsubishi, ABB și Accenture, printre multe altele.

Inițial ați studiat psihologia și apoi ați făcut o schimbare către neuroștiințe, ce a fost rațiunea dvs. la acea vreme?

Schimbarea a fost naturală. Psihologia a oferit o parte a “monedei de antrenament” – studiul fenomenelor psihologice. Cu toate acestea, dacă cineva este interesat de ceea ce cauzează mecanic gânduri și comportament, în mod inevitabil ajunge să studieze organul responsabil de gânduri și se ajunge la studiul neuroștiințelor!

Când ați realizat că doriți să aplicați înțelegerea dvs. despre creierul uman pentru a emula creierul uman într-un sistem de inteligență artificială?

Următorul pas, de la neuroștiințe la inteligență artificială, este mai dificil. În timp ce neuroștiințele se ocupă de studiul detaliat al anatomiei și fiziologiei sistemului nervos și de modul în care creierul dă naștere comportamentului, o altă cale complementară pentru a obține o înțelegere și mai mare este să construiți o versiune sintetică a acestora. O analogie pe care o dau este că se poate obține o înțelegere parțială a modului în care funcționează un motor prin îndepărtarea unui cilindru și a radiatorului și prin concluzionarea că cilindrii și radiatoarele sunt importanți în funcționarea motorului. O altă cale mai profundă de a înțelege un motor este să-l construiți de la zero – adică prin studiul inteligenței prin construirea unei versiuni sintetice (artificiale) a acesteia.

Care sunt unele dintre primele proiecte de învățare profundă la care ați lucrat?

În 2009, pentru DARPA, am lucrat la construirea unei “emulații a întregului creier” pentru un robot autonom utilizând un cip avansat proiectat de Hewlett Packard. În esență, sarcina noastră a fost să emulăm creierul și unele dintre comportamentele autonome și de învățare ale unui rozător mic într-un factor de formă care să-l facă potrivit pentru a fi portabil și implementat pe hardware mic.

Puteți să împărtășiți povestea de fond a Neurala?

Neurala, ca companie, a început în 2006 pentru a conține unele lucrări de brevetare legate de utilizarea UPG (Unități de Procesare Grafică) pentru învățare profundă. Deși acest lucru ar putea fi considerat trivial astăzi, la acea vreme, UPG nu erau utilizate pentru inteligență artificială deloc, și am pionierat acest concept prin imaginarea că fiecare pixel dintr-o cartelă grafică putea fi utilizat pentru a procesa un neuron (în loc de o secțiune a unei scene pentru a o afișa pe ecran). Datorită paralelismului UPG, care mimează paralelismul creierului nostru într-o măsură (comercial viabilă), am reușit să obținem viteze de învățare și execuție pentru algoritmii noștri care, dintr-odată, au făcut inteligența artificială și învățarea profundă practice. Am trebuit să așteptăm câțiva ani pentru a părăsi academia, deoarece lumea “a prins” (eram deja ferm convinși!) de realitatea inteligenței artificiale. În 2013, am scos compania din modul de funcționare secret și (deși eram deja finanțați de NASA și Laboratoarele de Cercetare a Forțelor Aeriene) am intrat în programul Boston Tech Stars. De acolo, am început să angajăm câțiva angajați și am strâns capital privat. Totuși, nu a fost până în 2017 că, cu o nouă injecție de capital și industria maturând și mai mult, am reușit să obținem primele implementări importante și am pus inteligența noastră artificială în 56 de milioane de dispozitive, variind de la camere, la telefoane inteligente, drone și roboți.

Unul dintre primele proiecte ale Neurala a fost lucrul la roverul Mars al NASA. Puteți să împărtășiți cu noi aspecte deosebite ale acestui proiect?

NASA avea o problemă foarte specifică: doreau să exploreze tehnologia care să alimenteze misiunile autonome viitoare, în care sistemul autonom (de exemplu, un rover) nu ar fi depins de ghidarea pas cu pas a controlului misiunii de pe Pământ. Întârzierile de comunicare fac imposibilă această control. Doar vă amintiți cât de întreruptă a fost comunicarea dintre Pământ și Matt Damon în filmul “The Martian”. Soluția noastră: să dotați fiecare rover cu un creier al său. NASA s-a întors către noi, deoarece eram deja văzuți ca experți în construirea acestor “mini-creiere” autonome cu DARPA, pentru a dota un rover cu un sistem de învățare profundă de dimensiuni mici, capabil nu numai să ruleze pe robot, dar și să se adapteze în timp real și să învețe lucruri noi pe măsură ce robotul funcționează. Acestea includ obiecte noi (de exemplu, roci, semne de apă, etc.) pe măsură ce sunt întâlnite și creează o hartă semnificativă a unei planete neexplorate. Provocarea a fost uriașă, dar și recompensa: o tehnologie de învățare profundă care a fost capabilă să ruleze pe o putere de procesare foarte mică și să învețe dintr-o singură bucată de date (de exemplu, o imagine). Acest lucru a depășit ceea ce învățarea profundă a fost capabilă să realizeze la acea vreme (și chiar și astăzi!).

Neurala a proiectat Lifelong-DNN, puteți să explicați cum se diferențiază acesta de un DNN regulat și care sunt avantajele pe care le oferă?

Proiectat pentru cazul de utilizare al NASA de mai sus, Lifelong DNN, așa cum spune și numele, poate învăța pe tot parcursul ciclului său de viață. Acest lucru este diferit de rețelele neuronale profunde tradiționale (DNN), care pot fi fie antrenate, fie pot efectua o “inferență” (adică, o clasificare). În L-DNN, la fel ca și în cazul oamenilor, nu există o diferență între învățare și clasificare. De fiecare dată când privim ceva, atât “clasificăm” (acesta este un scaun) și învățăm despre el (acest scaun este nou, nu l-am văzut niciodată, acum știu ceva despre el). Diferit de DNN, L-DNN este întotdeauna în curs de învățare și confruntă ceea ce știe despre lume, ce informație nouă este prezentată și este capabil în mod natural să înțeleagă anomalii. De exemplu, dacă unul dintre copiii mei mi-ar juca o glumă și ar vopsi scaunul meu în roz, l-aș recunoaște imediat. Deoarece L-DNN meu a învățat de-a lungul timpului că scaunul meu este negru, și atunci când percepția mea despre el nu se potrivește cu memoria mea despre el, L-DNN ar produce un semnal de anomalie. Acesta este utilizat în produsele Neurala în diverse moduri (a se vedea mai jos).

Puteți să discutați ce este Brain Builder, inteligența artificială de viziune personalizată, și cum permite aplicații de robotică mai rapide, mai ușoare și mai ieftine?

Deoarece L-DNN învață în mod natural despre lume și poate înțelege dacă ceva este anormal sau se abate de la un standard învățat, produsul Neurala, Brain Builder și VIA (Automatizarea Inspecției Vizuale) sunt utilizate pentru a configura rapid sarcini de inspecție vizuală utilizând doar câteva imagini de “produse bune”. De exemplu, într-un mediu de producție, se poate utiliza 20 de imagini de “sticle bune” și se poate crea o “mini-creier” de inspecție vizuală calitativă capabilă să recunoască sticle bune, sau atunci când o sticlă “rea” (de exemplu, una cu un capac spart) este produsă. Acest lucru poate fi făcut cu L-DNN foarte ușor, rapid și pe un CPU simplu, valorificând tehnologia NASA construită în peste 10 ani de cercetare intensă.

Într-un interviu anterior, ați recomandat întotdeauna antreprenorilor să vizeze începerea unei afaceri care este puțin imposibilă. Ați simțit că Neurala a fost puțin imposibilă atunci când ați lansat compania?

Îmi amintesc încă de prietenul și colegul meu, Anatoli, care și-a scuipat espresso-ul când am spus “într-o zi, tehnologia noastră va rula pe un telefon celular”. A sunat imposibil, dar tot ce trebuia să faci era să-ți imaginezi și să lucrezi pentru asta. Astăzi, rulează pe milioane de telefoane. Ne imaginăm o lume în care mii de ochi artificiali pot detecta mașini și procese industriale pentru a oferi un nivel anterior de calitate și control, anterior imposibil, deoarece ar fi consumat mii de oameni pe mașină. Sper că nimeni nu bea espresso în timp ce citește acest articol….

Mulțumim pentru interviul minunat, Neurala este în mod clar o companie pe care ar trebui să o ținem sub radar. Citiitorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Neurala.