Nir Bar-Lev, CEO și Co-Fondator al Allegro AI – Seria de Interviuri

Nir Bar-Lev este CEO și Co-Fondator al Allegro AI. Allegro AI se specializează în ajutorarea companiilor să dezvolte, să implementeze și să gestioneze soluții de mașini și învățare profundă. Cu Allegro AI, organizațiile aduc pe piață și gestionează produse de calitate superioară, mai rapid și mai eficient din punct de vedere al costurilor. Produsele se bazează pe platforma open source Allegro Trains ML & DL experiment manager și pachetul ML-Ops.

Ce v-a atras inițial spre AI?

Ce m-a atras în cariera mea a fost să aduc inovații tehnologice de ultimă oră pentru a aborda probleme sau oportunități (și, de fapt, sunt două fețe ale aceleiași monede) la scară largă. Trebuie să recunosc că perioada mea la Google (GOOGL ) a contribuit semnificativ la această înclinație.

AI-ul bifează ambele aceste cutii. Se află la frontieră tehnologică a unora dintre tehnologiile de astăzi și are potențialul de a afecta aproape fiecare aspect al vieții noastre pe această planetă.

Ați avut o carieră impresionantă, începând cu Google, ca lider de produs fondator pentru platforma de recunoaștere vocală a Google. Puteți discuta despre aceste zile timpurii de lucru la Google și ce ați învățat din această experiență?

Imediat după absolvirea școlii de afaceri Wharton, am fost impresionat de modul în care Google funcționa în contradicție cu normele de afaceri stabilite pentru a conduce afaceri de succes, așa cum se predă în cele mai bune școli de afaceri din lume și așa cum am experimentat în cariera mea înainte de a merge la școala de afaceri. Îmi amintesc vivid discutând despre asta cu câțiva colegi care au intrat la Google în același timp, imediat după absolvirea unui MBA.

S-a dovedit că Google a schimbat – într-o oarecare măsură – cartea de joc a afacerilor, dar a beneficiat și de o cantitate imensă de bani din afacerea cu publicitate, care i-a permis să experimenteze în moduri în care majoritatea companiilor nu ar fi putut face. Pot confirma că, pe măsură ce am petrecut un deceniu la Google, a adoptat tot mai mult “practici de afaceri mainstream” și procese de gândire stabilite, pe măsură ce a crescut.

Pentru mine, conducând platforma de recunoaștere vocală ca manager de produs, am trebuit să lucrez cu oameni de știință. Acesta a fost, de fapt, unul dintre primele, dacă nu primul, grup de cercetare la Google care se ocupa cu cercetarea aplicată. Pentru mine, a fost o mare provocare. Cercetătorii au mentalități foarte diferite față de ingineri, și aici încercam să lucrez cu cercetători deosebiți într-o companie extrem de orientată spre inginerie.

S-a dovedit că provocările pe care le-am întâmpinat atunci, acum aproape 15 ani, sunt foarte asemănătoare cu problemele pe care le întâmpină companiile astăzi atunci când încearcă să integreze oameni de știință în domeniul datelor în organizațiile lor.

În 2016, ați devenit co-fondator al Allegro AI. Ce v-a inspirat să lansați Allegro AI?

La fondarea Allegro AI, am colaborat cu doi parteneri extraordinari, care sunt talente deosebite în inginerie. Unul dintre partenerii mei a fost primul student doctorand într-unul dintre primele și, în prezent, unul dintre cele mai importante laboratoare de inteligență artificială din Israel, care este, probabil, unul dintre cele mai importante hub-uri de inteligență artificială la nivel global. Așadar, el a fost, pentru mine, parte a echipelor fondatoare de inteligență artificială aplicată în comunitatea locală. El a avut viziunea de a vedea cum aplicarea ML / DL în practică va trebui să facă față unor noi provocări legate de scară, automatizare, fiabilitate, calitate și multe altele. În discuțiile cu el, a devenit clar pentru mine că pot contribui la echipă din experiența mea de la Google și dinainte de a avea o șansă reală de a crea o companie care să aibă un impact imens asupra inteligenței artificiale prin instrumentele pe care le oferim. Google și unele dintre celelalte giganti tehnologice se află într-o poziție invidiată în ceea ce privește capacitatea lor de a atrage resurse nelimitate de cea mai bună calitate pentru a aborda aceste provocări. Dar aproape toată lumea nu poate permite asta (indiferent dacă este vorba de acces la talente, resurse financiare, focalizarea companiei, etc.). Așadar, aceasta a fost o oportunitate de a se alinia exact cu ceea ce îmi place să fac cel mai mult (a se vedea întrebarea 1) și de a ajuta întregul ecosistem.

Allegro AI oferă o platformă de gestionare a învățării mașinilor și a învățării profunde, bazată pe cod deschis. Puteți discuta despre beneficiile utilizării software-ului cu cod deschis?

Software-ul cu cod deschis are mai multe avantaje. Cel mai important, acesta folosește comunitatea mai largă pentru a îmbunătăți produsul în sine. Utilizatorii găsesc erori, există un discurs larg asupra caracteristicilor care sunt de interes; integrarea în alte instrumente cu cod deschis este mult mai ușoară de facilitat decât ar fi între două organizații comerciale cu instrumente cu cod închis; etc.

Acesta oferă un model excelent pentru un câștig-câștig atât pentru comunitate, cât și pentru compania din spatele său. Acesta se pretează cu ușurință la încercări și testări, și chiar la extinderea pentru organizații care nu plătesc sau nu vor plăti, și, în același timp, permite clienților mai mari să plătească pentru caracteristici extinse / servicii bazate pe un software larg utilizat (și, prin urmare, mai puțin riscant).

Allegro AI oferă servicii de gestionare a datelor. Puteți discuta despre tipul de instrumente oferite pentru acest lucru?

Allegro Ai oferă atât gestionarea datelor structurate, cât și a datelor nestructurate. Cu toate acestea, în timp ce există o serie de soluții dovedite de gestionare a datelor structurate, oferim o soluție unică pentru datele nestructurate.

În special, este important să calificăm tipul de gestionare a datelor pe care o oferim. Ideea nu este gestionarea fizică a datelor, ci mai degrabă gestionarea datelor din perspectiva inteligenței artificiale. Pentru inteligența artificială, este esențial ca echipa de științifici ai datelor să înțeleagă ce date au la dispoziție. Cu datele nestructurate, acest lucru este foarte dificil. Imaginați-vă mii sau sute de mii de ore de videoclipuri, sau audio. Imaginați-vă miliarde de semnale de senzori, etc.

Oamenii de știință ai datelor au nevoie să știe varianța datelor lor pentru a se alinia cu diferitele situații, astfel încât să poată antrena eficient modelele lor. Ei au nevoie să înțeleagă dacă există piese critice de date care lipsesc; dacă există prejudecăți sau înclinații în date.

Și, pe de altă parte, au nevoie de instrumente pentru a aborda aceste situații în mod eficient din punct de vedere al costurilor și rapid, fără a trebui să caute și să obțină noi date fizice și să le eticheteze / le marcheze (o întreprindere foarte costisitoare și care necesită mult timp).

Acesta este, în esență, tipul de instrumentar pe care îl oferim în jurul acestei zone: instrumente puternice pentru a face “inteligență de afaceri” (business intelligence) pe datele dvs. la un nivel de granulație și detaliu fără precedent și, pe de altă parte, instrumente pentru a integra strâns datele în experimente și modele, astfel încât, fără cod, oamenii de știință ai datelor pot configura rulări de antrenament eficiente cu datele pe care le au.

În plus, oferim valoare adăugată suplimentară în ceea ce privește optimizarea fluxului de date, mutarea datelor, etc. Deoarece vorbim despre procesarea terabyți de date. Mutarea lor în jurul este scumpă, și companiile au nevoie de o soluție pentru a optimiza acest lucru.

Allegro AI oferă, de asemenea, externalizarea serviciilor de inginerie a datelor. Care sunt unele dintre ofertele disponibile?

Allegro Ai este, în primul rând, o companie de produse, și ne vedem oferind instrumentele, infrastructura sau scheletul pentru companii pentru a dezvolta, a implementa și a gestiona produse cu modele de inteligență artificială (învățare profundă / mașini) integrate în ele.

Cu toate acestea, aceasta este o zonă nouă, și clienții noștri, uneori, au nevoie de ajutor pentru a configura pipe-line-urile lor specifice, construite pe baza instrumentelor noastre, sau chiar pentru a-i ajuta să-și pornească modelele în sine. Atunci când apar astfel de situații, oferim servicii auxiliare ofertei noastre de software.

Puteți discuta despre importanța învățării federate și despre modul în care Allegro AI poate fi utilizat în acest context?

Învățarea federată este, în esență, capacitatea de a antrena un singur model de inteligență artificială, utilizând (antrenat pe) seturi de date localizate în locații fizice diferite, fără a aduce aceste seturi de date într-o singură locație. De asemenea, oferim o versiune îmbunătățită a acestuia, pe care o numim “învățare federată oarbă” sau “învățare colaborativă oarbă”, în care nicio entitate din această scenă nu are acces la date care nu îi aparțin, inclusiv entitatea care primește modelul final.

Învățarea federată este importantă în diverse situații în care confidențialitatea datelor, reglementarea sau confidențialitatea / proprietatea intelectuală sunt critice pentru a fi păstrate, în timp ce, în același timp, există interesul de a valorifica diferitele seturi de date. De exemplu, două sau mai multe spitale sau instituții medicale care doresc să colaboreze la antrenarea unui model pentru scanări CT; sau două agenții guvernamentale care doresc să colaboreze la date de securitate națională pentru a construi un model anti-terorist, dar, din motive legale, nu pot expune date chiar unul altuia.

Sau, de exemplu, situații în care o singură entitate nu poate muta stocurile sale de date, deoarece este prohibitiv de scump – de exemplu, un producător global de automobile care dorește să antreneze vehicule autonome, valorificând date colectate de la mașinile care circulă în întreaga lume.

Allegro AI este una dintre puținele companii din lume care are o platformă comercială testată și dovedită care facilitează învățarea federată.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Allegro AI?

Allegro AI este o forță în creștere în lumea instrumentelor de inteligență artificială și a ML-Ops. În ultimul trimestru, în mijlocul primei valuri a crizei COVID-19, am experimentat o creștere care a mai mult decât dublat baza noastră de clienți în doar 3 luni.

Mulțumim pentru interviu, cititorii care doresc să afle mai multe despre Allegro AI pot vizita Allegro AI.