Уильям Фалькон, Основатель и Генеральный Директор Lightning AI – Интервью

Lightning AI является создателем PyTorch Lightning, фреймворка, предназначенного для обучения и тонкой настройки моделей ИИ, а также Lightning AI Studio. PyTorch Lightning был изначально разработан Уильямом Фальконом в 2015 году, когда он был в Колумбийском университете. В 2019 году он был открыто выпущен во время его докторантуры в Нью-Йоркском университете и исследовательском центре Facebook (META ) AI, под руководством Кюнхёна Чо и Яна Лекюна. В 2023 году Lightning AI запустил Lightning AI Studio, облачную платформу, которая позволяет кодировать, обучать и развертывать модели ИИ непосредственно из браузера без необходимости настройки.

На сегодняшний день PyTorch Lightning превысил 130 миллионов загрузок, и AI Studio поддерживает более 150 000 пользователей по всей территории сотен предприятий.

Что вдохновило вас создать PyTorch Lightning, и как это привело к основанию Lightning AI?

Как создатель PyTorch Lightning, я был вдохновлен разработать решение, которое бы разъединilo науку о данных и инженерию, сделав разработку ИИ более доступной и эффективной. Это видение выросло из моего опыта как студента в Колумбийском университете, во время моей докторантуры в Нью-Йоркском университете и работы в исследовательском центре Facebook AI. PyTorch Lightning быстро приобрел популярность как в академии, так и в промышленности, что привело меня к основанию Lightning AI (первоначально Grid.ai) в 2019 году. Наша цель заключалась в создании “операционной системы для искусственного интеллекта”, которая могла бы объединить фрагментированную экосистему разработки ИИ. Эта эволюция от PyTorch Lightning до Lightning AI отражает нашу приверженность упрощению всего цикла ИИ, от разработки до производства, позволяя исследователям и инженерам создавать системы машинного обучения от начала до конца за несколько дней, а не лет. Платформа Lightning AI является кульминацией этого видения, целью которого является сделать разработку ИИ такой же простой, как вождение автомобиля, без необходимости глубоких знаний сложных технологий.

Можете ли вы поделиться историей перехода от Grid.ai к Lightning AI и видением, которое движет этой эволюцией?

Переход от Grid.ai к Lightning AI был обусловлен осознанием того, что экосистема разработки ИИ нуждается в чем-то большем, чем просто масштабируемое решение для обучения. Мы изначально запустили Grid.ai в 2020 году, чтобы сосредоточиться на облачном обучении моделей. Однако, когда компания росла и мы слушали обратную связь пользователей, мы признали необходимость комплексной, целостной платформы, которая могла бы решить фрагментированную и трудоемкую природу разработки ИИ. Это понимание привело к созданию Lightning AI, единого решения, которое выходит за рамки обучения и включает в себя обслуживание и другие критические компоненты цикла ИИ. Наша эволюция отражает видение упростить и оптимизировать весь процесс разработки ИИ, сокращая время и ресурсы, необходимые для инициатив машинного обучения, и чтить растущее сообщество разработчиков, которые полагались на наши инструменты.

Как вы представляете себе будущее разработки ИИ, и какую роль играет Lightning AI в формировании этого будущего?

Я представляю себе будущее, в котором разработка ИИ будет демократизирована и доступна всем, а не только крупным технологическим компаниям или специализированным исследователям. В Lightning AI мы работаем над созданием единой платформы, которая упрощает весь цикл ИИ. Наша цель – сделать создание приложений ИИ таким же простым, как создание веб-сайта, исключая необходимость обширных знаний инженерии или дорогой инфраструктуры. Мы считаем, что, предоставляя инструменты, которые обрабатывают сложности разработки ИИ – от подготовки данных и обучения моделей до развертывания – мы можем освободить новую волну инноваций. Lightning AI стремится стать катализатором этого изменения, позволяя людям и организациям всех размеров воплотить свои идеи ИИ в жизнь быстро и эффективно. В конечном итоге мы видим будущее, в котором ИИ становится повсеместным инструментом для решения проблем во всех отраслях, и Lightning AI находится на переднем крае этого изменения.

С помощью PyTorch Lightning вы стремились сократить количество повторяющегося кода в исследованиях ИИ. Как вы балансируете простоту с гибкостью, необходимой для продвинутых исследователей?

Наш подход с PyTorch Lightning всегда заключался в том, чтобы найти тонкий баланс между простотой и гибкостью. Мы разработали фреймворк, чтобы исключить повторяющийся код и стандартизировать лучшие практики, что значительно ускоряет разработку и снижает количество ошибок. Однако мы осознаем, что продвинутые исследователи нуждаются в возможности настраивать и расширять функциональность. Поэтому мы построили Lightning с модульной архитектурой, которая позволяет исследователям легко переопределять поведение по умолчанию, когда это необходимо. Мы предоставляем высокоуровневые абстракции для общих задач, но также раскрываем нижнеуровневые API, которые дают полный контроль над процессом обучения. Эта философия проектирования означает, что начинающие могут быстро начать работать с разумными значениями по умолчанию, а опытные исследователи могут глубоко погрузиться и реализовать сложную, пользовательскую логику. В конечном итоге, наша цель – удалить скучные аспекты разработки ИИ, не накладывая ограничений на творчество или инновации. Мы считаем, что этот баланс имеет решающее значение для продвижения исследований ИИ, одновременно делая его более доступным для более широкого сообщества разработчиков и ученых.

Какие из наиболее значительных технологических достижений вы видите в разработке ИИ в ближайшие несколько лет, и как Lightning AI готовится к ним?

В ближайшие годы я предвижу значительные достижения в ИИ, которые революционизируют то, как мы разрабатываем и развертываем модели. Мы, вероятно, увидим более эффективные методы обучения, улучшенные методы сжатия моделей и прорывы в многомодальном обучении. Edge AI и федеративное обучение станут все более важными, поскольку мы стремимся к более сохраняющим конфиденциальность и ресурсоэффективным решениям. В Lightning AI мы готовимся к этим изменениям, создавая гибкую, масштабируемую платформу, которая может адаптироваться к новым технологиям. Мы сосредоточены на том, чтобы сделать наши инструменты совместимыми с широким спектром ускорителей аппаратного обеспечения, включая специализированные чипы ИИ, для поддержки различных вычислительных сред. Мы также инвестируем в исследования и разработки, чтобы интегрировать новые алгоритмы и методологии, когда они появляются. Наша цель – создать экосистему, которая не только идёт в ногу с этими достижениями, но и помогает демократизировать доступ к ним, гарантируя, что передовые возможности ИИ доступны исследователям и разработчикам всех уровней, а не только крупным технологическим компаниям.

Ваш опыт охватывает академию, военную службу и предпринимательство. Как эти разнообразные переживания повлияли на ваш подход к руководству компанией ИИ?

Мое время в специальных операциях научило меня ориентироваться в неопределенности, принимать решения с ограниченной информацией и поддерживать моральный дух команды в сложных ситуациях – навыки, которые хорошо переносятся на непредсказуемую среду стартапа. Мой академический опыт привил мне глубокое уважение к строгим исследованиям и инновациям. Предпринимательство научило меня выявлять потребности рынка и переводить инновационные идеи в практические решения. Как венесуэльский иммигрант и ветеран армии США, я развил глобальную перспективу, которая влияет на нашу практику найма в Lightning AI, где мы отдаем приоритет разнообразию и избегаем типичной культуры “тех-бро” в Кремниевой долине.

Я считаю, что эта комбинация опыта позволяет мне руководить нашей компанией и подходить к разработке ИИ с целостным взглядом, балансируя технологические инновации с этическими соображениями и социальным воздействием. Это не только о создании передовых технологий ИИ; это о создании технологий, которые приносят пользу обществу, одновременно создавая инклюзивную среду, в которой разнообразные таланты могут процветать. Эти переживания вырастили мое убеждение в создании инструментов, которые демократизируют ИИ, делая его доступным не только специализированным исследователям, но и более широкому сообществу разработчиков и инноваторов в различных областях.

ИИ имеет значительный потенциал для социального воздействия, который вы выразили страстью. Как Lightning AI способствует использованию ИИ для социального блага, и какие примеры этого?

В Lightning AI мы глубоко привержены использованию ИИ для социального блага, и мы считаем, что открытый исходный код является ключом к достижению этого. Делая ИИ доступным и прозрачным, мы демократизируем технологию и гарантируем, что она не находится только в руках нескольких крупных корпораций. Наш подход с открытым исходным кодом позволяет исследователям, разработчикам и организациям по всему миру строить и улучшать модели ИИ, способствуя инновациям и сотрудничеству. Эта прозрачность имеет решающее значение для решения этических проблем и предвзятости в ИИ, поскольку она позволяет проверять используемые наборы данных и алгоритмы.

Мы видели, как наши технологии применяются в различных областях для социального воздействия, от проектов здравоохранения, которые используют ИИ для раннего обнаружения заболеваний, до экологических инициатив, которые используют машинное обучение для исследования изменения климата. Предоставляя инструменты, которые упрощают разработку ИИ, мы ermögаем больше людей создавать решения для насущных социальных проблем. Кроме того, наша приверженность разнообразию в найме гарантирует, что мы привносим разнообразные перспективы на стол, что имеет решающее значение для разработки ИИ, который служит всему обществу, а не только избранным. В конечном итоге мы видим Lightning AI как катализатор положительных изменений, наделяя глобальное сообщество возможностью использовать ИИ для высшего блага.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Lightning AI или посетить веб-сайт Уильяма Фалькона.