Доктор Сэм Чжэн, генеральный директор и соучредитель DeepHow — серия интервью

Сэм Чжэн, генеральный директор и соучредитель DeepHow, возглавляет быстро развивающийся стартап, поддерживаемый уважаемыми инвесторами. DeepHow производит революцию в обучении квалифицированных кадров с помощью инновационной видеоплатформы для сбора и передачи знаний на основе искусственного интеллекта.

До DeepHow Сэм более десяти лет посвятил Siemens, внедряя цифровые инновации в различные отрасли. Его заслуживающие внимания проекты, такие как Cloud Digital Inspection Jacket, значительно улучшили обмен техническими знаниями, эффективность и удобство для пользователей, что принесло его команде престижную премию Siemens Innovation Award.

Одновременно Сэм работает адъюнкт-профессором психологии в Университете Цинхуа и имеет докторскую степень. в области инженерной психологии и степень магистра статистики Иллинойсского университета в Урбана-Шампейн.

У вас есть образование в области психологии и статистики. Как вы перешли к видео и машинному обучению?

Мой опыт работы в области психологии и статистики фактически послужил естественным переходом в сферу машинного обучения и видеоплатформ. Изучение психологии пробудило во мне интерес к человеческому разуму и интеллекту, особенно к процессу обучения навыкам и развитию знаний. Между тем, статистика предоставила математическую основу для исследования искусственных нейронных сетей, вдохновленных нашим биологическим мозгом.

В сегодняшнюю цифровую эпоху видео стало более привлекательным, интерактивным и эффективным средством обучения. Этот сдвиг очевиден для таких платформ, как YouTube и TikTok, где пользователи, особенно молодое поколение, тратят часы на изучение и изучение видеоконтента.

Однако традиционный процесс создания обучающих видео или видеороликов с практическими рекомендациями, особенно часть редактирования, отнимает много времени и сил. Короткое видео продолжительностью несколько минут может потребовать часов кропотливой работы. Признавая эту неэффективность и возможность улучшить процесс обучения, мы с соучредителями решили использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, чтобы ускорить процесс создания видео с практическими рекомендациями.

Наша видеоплатформа на базе искусственного интеллекта может превратить часы кропотливой работы в простые минуты, резко повысив эффективность без ущерба для эффективности. По сути, мои академические знания о человеческом познании и статистических моделях, имитирующих его, помогли проложить путь для этого инновационного предприятия.      

У вас есть несколько патентов на ваше имя, над каким самым важным вы работали?

Все мои патенты сосредоточены на использовании технологий для повышения производительности человека. Во время моей работы в Siemens один примечательный проект включал работу над решением для профессора Стивена Хокинга. Мы разработали интуитивно понятный метод ввода с помощью глазного ввода, чтобы помочь людям с БАС, похожим на состояние профессора Хокинга. Эта инновационная работа в настоящее время является частью заявленного патента.

Тем не менее, самый важный патент, в разработке которого я участвовал, — недавний: Генеративная платформа управления ноу-хау на основе ИИ для промышленных и производственных организаций.

Вот краткий обзор:

Наше изобретение представляет собой передовое решение для генеративного искусственного интеллекта, специально разработанное для промышленных и производственных организаций. Он эффективно собирает, организует и распространяет как институциональные, так и племенные знания, пересекающиеся в таких областях, как искусственный интеллект, машинное обучение, обучение и развитие, а также системы управления знаниями.

Промышленные и производственные сектора часто сталкиваются с огромными проблемами при сборе, организации и обмене критически важными знаниями. Высокая текучесть кадров, сложные процессы и постоянная потребность в повышении квалификации усугубляют эти трудности. Традиционные методы управления знаниями часто громоздки, отнимают много времени и лишены гибкости, что требует более продвинутого решения.

В нашем генеративном решении на основе ИИ используются запатентованные алгоритмы и методы машинного обучения для упрощения создания стандартных операционных процедур (СОП) на основе видео, оптимизации рабочих процессов и облегчения быстрого и эффективного доступа к информации с помощью функций чата на основе ИИ. Благодаря своей адаптивности и масштабируемости наше решение подходит для широкого спектра производственных контекстов.

Не могли бы вы поделиться историей происхождения DeepHow?

До того, как мы запустили DeepHow, я работал вместе с другими нашими основателями, Патриком Матосом да Силва и Вей-Лян Као, в Siemens, руководя различными цифровыми инновационными проектами в промышленном и производственном секторах. На нашем пути произошел большой скачок, когда мы присоединились к акселератору мобильности Techstars в Детройте в 2018 году. По сути, этот опыт был учебным лагерем, который помог нам проверить нашу идею, выявить пробелы и связаться с потенциальными инвесторами, партнерами и наставниками.

Мы увидели ценность навыков и опыта, которые люди накапливали годами, но была одна проблема: не было по-настоящему эффективного способа зафиксировать и поделиться этим опытом. Мы наблюдали, как быстро развиваются технологии, и нам пришло в голову, что методы, которые мы использовали для обучения сотрудников, не поспевают за ними. Мы по-прежнему полагались на устаревшие, отнимающие много времени методы, которые не были эффективными и, откровенно говоря, недостаточно привлекательными.

Я понял, что есть уникальная возможность объединить достижения в области искусственного интеллекта и видеотехнологий, чтобы полностью изменить то, как мы собираем, структурируем и обмениваемся информацией. Поэтому мы решили создать DeepHow, платформу, где компании могут создавать потрясающие обучающие видеоролики самостоятельно и сохранять контроль. Чтобы реализовать эту идею, мы создали систему искусственного интеллекта под названием «Стефани». Стефани является основой нашего решения, собирая ноу-хау экспертов и создавая хранилище знаний. Он генерирует пошаговые интерактивные видеоролики с практическими рекомендациями, чтобы ускорить процесс обучения для новых и менее опытных сотрудников.

Благодаря индексации и сегментации рабочих процессов ИИ нам удалось создавать видеоконтент в десять раз быстрее и повысить производительность труда на 25%.

Мы прошли долгий путь с первых дней, но наша миссия осталась прежней. Мы стремимся помогать компаниям использовать свои богатые институциональные знания и опыт и позволять их сотрудникам постоянно учиться и расти. Это захватывающее путешествие.

Какие проблемы на рабочем месте решает DeepHow?

Обмен знаниями: На любом рабочем месте передача навыков и знаний, особенно от опытных сотрудников новым или менее опытным сотрудникам, может быть довольно сложной задачей. Мы сделали возможным сбор и структурирование этих знаний таким образом, чтобы ими было легко делиться, они были разбиты на сегменты и их было легче понять.

Эффективность обучения: Традиционное обучение может быть утомительным, верно? Долгие часы работы, трудно запоминать информацию — это не всегда самый эффективный процесс. С DeepHow сотрудники могут учиться со своей собственной скоростью и способом, который лучше соответствует их собственному уникальному стилю обучения. Наша цель сделать обучение безболезненным и приятным.

Навыки умений: Иногда выяснение недостатков навыков вашей команды может показаться попыткой найти иголку в стоге сена. Это еще одна вещь, с которой мы можем помочь. Наша платформа использует аналитику, чтобы показать вам, где есть пробелы в обучении, и позволяет командам по обучению восполнить это, создавая конкретный контент, который им нужен.

Устаревшие учебные материалы: Вещи быстро меняются, не так ли? Стандарты и процедуры постоянно развиваются. Что ж, мы позаботимся о том, чтобы ваши учебные материалы никогда не были забыты. Редактирование и обновление выполняется быстро и безболезненно, а возможность делиться этими обновлениями в разных местах и ​​на футболках с помощью простого задания навыков гарантирует, что никто не останется без самой актуальной информации.

Обучение по требованию: Удобство превыше всего! Каждый хочет иметь доступ к тому, что ему нужно, когда ему это нужно. Это философия DeepHow. Мы считаем, что обучение должно быть не запланированным мероприятием, которое прерывает весь день, а гибким ресурсом, который всегда рядом, когда вам это нужно. Быть ограниченным местом и временем не идеально. Нужно узнать что-то конкретное прямо сейчас? Ищите и смотрите. Это не может быть проще.

Повышение вовлеченности сотрудников: Все мы знаем, что тренировки иногда могут быть, ну, не самым захватывающим занятием. Но так быть не должно. DeepHow дает создателям пространство для творчества. Обучение должно быть веселым, увлекательным и приятным занятием.

Развитие коммуникации: Общение может быть сложным, особенно когда речь идет о сложном процессе или процедуре. Наша платформа упрощает общение, предоставляя пошаговые руководства, которые позволяют сотрудникам легко усваивать и понимать поставленную задачу, способствуя четкому и последовательному обмену сообщениями по всем направлениям. Наша платформа также понимает, переводит и транскрибирует почти на 50 языках, и их число продолжает расти. Одна только эта функция оказалась одним из самых ценных инструментов, которыми обладают многие компании. Предоставление кому-либо возможности учиться на его родном языке обеспечивает лучшее понимание и повышает моральный дух.

Как DeepHow позволяет предприятиям создавать адаптивные программы обучения?

Рассмотрим традиционную тренировочную среду. У вас есть статический материал, жесткие графики и универсальный подход. Эти методы не учитывают, что все учатся по-разному и в разном темпе. Они не являются масштабируемыми или гибкими, чтобы приспособиться к быстро меняющемуся ландшафту или прогрессу отдельных сотрудников. Это серьезные болевые точки для любого предприятия, верно?

Именно здесь в дело вступает DeepHow. Мы помогаем вам перевернуть сценарий в этих вопросах. Мы помогаем предприятиям разрабатывать гибкие программы обучения, которые являются динамичными, персонализированными и в высокой степени реагирующими на потребности бизнеса и модели обучения сотрудников. 

Наша платформа объединяет экспертные знания в простых в использовании обучающих модулях на основе видео. Но мы не останавливаемся на достигнутом. Мы используем возможности искусственного интеллекта для анализа взаимодействия сотрудников с этими моделями, что позволяет глубже понять, где еще остаются пробелы в ваших навыках. Речь идет о том, чтобы превратить слабые стороны в сильные и извлечь выгоду из отдельных областей знаний для формирования культуры непрерывного обучения. 

Какую роль DeepHow играет в повышении безопасности на рабочем месте?

Безопасность является критически важным аспектом любого рабочего места, но часто бывает трудно обеспечить ее правильное выполнение, что приводит к несчастным случаям и нарушениям правил. К сожалению, это верно для таких отраслей, как производство, строительство или здравоохранение, где даже небольшая ошибка может иметь серьезные последствия.

Так как же DeepHow вписывается в эту картину? Что ж, мы стремимся к тому, чтобы методы обеспечения безопасности были четко поняты и последовательно применялись по всем направлениям.

Мы делаем это, предоставляя платформу, на которой компании могут легко собирать экспертные знания о протоколах безопасности и делиться ими. Вместо устаревших, сложных руководств мы предлагаем интерактивные пошаговые видеоруководства. Они просты, понятны и, самое главное, доступны в любое время и в любом месте. Это означает, что у сотрудников никогда не будет предлога, чтобы не быть в курсе последних протоколов безопасности. Безопасность всегда должна быть главным приоритетом, и каждый заслуживает того, чтобы чувствовать себя в безопасности на работе.

Как Генеративный ИИ используется для того, чтобы это произошло?

В основе нашей платформы управления ноу-хау на основе генеративного ИИ «Maven» лежит набор инновационных возможностей, направленных на революционный подход к тому, как промышленные и производственные организации собирают, управляют и делятся своими институциональными и племенными знаниями. Maven использует запатентованные алгоритмы и передовые методы машинного обучения для упрощения и улучшения различных процессов:

1. Упрощенное создание видео СОП: Используя наши уникальные алгоритмы генеративного ИИ, Maven помогает автоматически генерировать руководства по съемке видео и сценарии повествования. Это облегчает создание высококачественных СОП для видео, устанавливая новый отраслевой стандарт.
2. Эффективная оптимизация рабочего процесса: Используя передовые методы машинного обучения, инструменты визуализации рабочих процессов Maven позволяют пользователям упростить сложные задачи, тем самым повышая производительность за счет удобных интерфейсов и интеллектуальных приложений ИИ.
3. Стратегическое картирование знаний: Алгоритмы искусственного интеллекта Maven помогают организациям отображать важные ноу-хау, выявлять пробелы в знаниях и раскрывать важные возможности контента. Это приводит к разработке целевых учебных материалов, специально адаптированных к потребностям квалифицированной рабочей силы.
4. Функция чата с улучшенным искусственным интеллектом: AI Chat Maven, основанный на передовых алгоритмах обработки естественного языка, позволяет пользователям быстро и эффективно получать доступ к необходимой информации с помощью запросов на естественном языке.
5. Генерация мультимодального контента: В ситуациях, когда письменная СОП недоступна, Maven может анализировать видеоконтент и генерировать мультимодальный контент, такой как пошаговые СОП для видео, текстовые СОП и диаграммы рабочих процессов, тем самым оптимизируя процесс создания контента.

Сочетая передовой генеративный ИИ с новейшими стратегиями управления знаниями, Maven предлагает организациям уникальный инструмент для использования потенциала своих квалифицированных кадров, способствуя постоянному совершенствованию и инновациям.

Используются ли другие типы алгоритмов машинного обучения?

Действительно, DeepHow использует ряд сложных алгоритмов машинного обучения и методов искусственного интеллекта в области обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения. Эти методы, как контролируемые, так и неконтролируемые, лежат в основе нашей запатентованной специализированной технологии искусственного интеллекта, которая была обучена и оптимизирована для промышленного и производственного сектора. Ключевые области применения включают в себя:

1) Сегментация рабочего процесса: мы используем алгоритмы машинного обучения для извлечения важной информации и шагов из сложных, неструктурированных демонстраций задач, снятых на видео. Это позволяет нам разбивать сложные процедуры на управляемые, обучаемые шаги.

2) Мультимодальное ступенчатое встраивание: моделируя «геном активности», мы можем перенастроить инструкции и руководство по рабочему процессу, чтобы они лучше соответствовали конкретным операционным контекстам.

3) Кросс-модальный поиск: мы используем передовые методы поиска в видео для облегчения многоязычного поиска контента на основе навыков. Это позволяет пользователям получать доступ к соответствующей информации с большей эффективностью и точностью.

4) Картирование ноу-хау: мы строим граф знаний, который визуально представляет основные компетенции организации. Это сопоставление позволяет компаниям четко идентифицировать свои активы знаний, обеспечивая более эффективные стратегии повышения квалификации и обучения.

Эти передовые методы машинного обучения в сочетании с нашей ориентацией на промышленные и производственные услуги позволяют нам предлагать комплексное решение уникальных проблем, с которыми сталкиваются организации в этих секторах.

Каков процесс для компаний, которые хотят начать?

Мы разработали нашу платформу с учетом простоты, поэтому адаптация вашей компании не должна быть сложной. Фактически, более 80 корпоративных клиентов и клиентов малого и среднего бизнеса успешно развернули наши решения на более чем 400 площадках в 24 странах на 6 континентах. 

Во-первых, наши команды встретятся и обсудят конкретные потребности и болевые точки вашей компании. Мы хотим понять ваши цели, трудности обучения, с которыми вы сталкиваетесь, какие навыки нужны вашим сотрудникам — всю картину. 

Затем мы проведем вас через процесс сбора знаний ваших экспертов. Это может быть любой процесс или навык, которые важны для вашей компании. Наша команда поможет вам создать эти пошаговые видеоруководства с помощью интуитивно понятных инструментов DeepHow.

Наша команда готова поддержать вас на каждом этапе, от первоначальной настройки до постоянной оптимизации вашей программы обучения. Мы здесь, чтобы наладить партнерские отношения с вами и повысить квалификацию и эффективность вашей рабочей силы. Просто посетите DeepHow.com чтобы начать работу.

Есть ли что-нибудь еще, что вы хотели бы рассказать о DeepHow?

В основе DeepHow лежит четкая и убедительная миссия: мы стремимся дать каждому квалифицированному работнику возможность стать экспертом. Мы стремимся сделать передачу знаний и обучение беспрепятственными, увлекательными и экономически эффективными, используя преобразующую силу ИИ. Мы твердо верим, что технологии должны увеличивать человеческие возможности, а не заменять их. Этот принцип руководит всем, что мы делаем.

В нашем быстро меняющемся технологическом ландшафте эта миссия актуальна как никогда. Переход к цифровой трансформации и Индустрии 4.0 модернизировал производство, внедрив множество передовых технологий. Эти инновации значительно изменили требования к работе, требуя от рабочих приобретения новых технических навыков для эксплуатации, обслуживания и оптимизации этих сложных машин. Темпы изменений настолько высоки, что традиционные подходы к обучению с трудом поспевают за ними, что приводит к постоянно увеличивающемуся разрыву в навыках.

Наша цель — решить эту проблему, предоставив работникам возможность «сделать лучше, чем было», путем переподготовки для заводов завтрашнего дня. Высокий уровень автоматизации означает меньшую потребность в ручном труде; вместо этого акцент смещается на использование опыта и интуиции рабочих в управлении передовыми технологическими системами.

За последнее десятилетие фабрики претерпели значительные изменения благодаря интеграции робототехники, коботики и аналитических технологий, которые постоянно оптимизируют производительность и минимизируют отходы. Для управления этими технологиями необходима высококвалифицированная рабочая сила.

DeepHow предлагает современную методологию обучения, позволяющую производителям привлекать таланты, заполнять вакансии начального уровня и постепенно повышать квалификацию работников для более продвинутых должностей в производстве, логистике и планировании. Уделяя особое внимание современному увлекательному обучению, мы помогаем изменить представление о производстве из тупиковой карьеры в динамичную, основанную на технологиях область с безграничными возможностями.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить DeepHow.