คริส นิโคลสัน ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Pathmind – ซีรีส์สัมภาษณ์

คริส นิโคลสัน เป็นผู้ก่อตั้ง Pathmind ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึกในการจัดการโซ่อุปทานและดำเนินการอุตสาหกรรม Pathmind ก่อตั้งขึ้นเพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจที่ลึกซึ้งและเพิ่มความยืดหยุ่นในการดำเนินงานด้วย AI คริส ดูแลทิศทางเชิงกลยุทธ์และการดำเนินงานประจำวันของบริษัท โดยขับเคลื่อนนวัตกรรมและการเติบโตของแพลตฟอร์มเทคโนโลยีของ Pathmind และเพิ่มประสิทธิภาพในคลังสินค้าและบนพื้นโรงงานในฐานะส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของธุรกิจ

ก่อนหน้านี้ คริส曾เป็น CEO ของ Skymind ซึ่งเป็นบริษัท AI ที่เน้นการเรียนรู้ลึก ก่อนหน้านั้น เขาเคยดำรงตำแหน่งด้านการสื่อสารและการสรรหาบุคลากรสำหรับ FutureAdvisor ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพ Y Combinator ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Sequoia และถูกซื้อกิจการโดย BlackRock (BLK ) ในปี 2015 ด้วยมูลค่า 200 ล้านดอลลาร์ คริสยังใช้เวลา 10 ปีในการทำงานเป็นนักข่าว โดยรายงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีและเงินเฟ้อสำหรับ The New York Times, Bloomberg News และ Businessweek เป็นต้น

คุณเคยเป็นนักข่าวของ The New York Times และบรรณาธิการของ Bloomberg News ก่อนที่จะเปลี่ยนไปสู่การเรียนรู้ของเครื่องจักร คุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับการเดินทางเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงเส้นทางอาชีพของคุณได้หรือไม่?

เมื่อฉันเป็นนักข่าวในช่วงปี 2000 และต้นปี 2010 อุตสาหกรรมนี้กำลังทุกข์ทรมานเนื่องจากการโฆษณาได้ย้ายไปยังเครื่องมือค้นหาและโซเชียลมีเดีย และสื่อประเพณีกำลังสูญเสียผู้อ่าน ฉันกำลังรายงานเกี่ยวกับเงินเฟ้อและเทคโนโลยี และฉันเห็นคนสร้างสิ่งใหม่ๆ และน่าสนใจมากมาย ใน某จุด ฉันบอกตัวเองว่าฉันต้องอยู่ในฝั่งถูกของหุ่นยนต์ ดังนั้นฉันจึงย้ายไปที่ซานฟรานซิสโก

นั่นเป็นปี 2013 ยังมีบ้านแฮกเกอร์ในโซมาในขณะนั้น ฉันย้ายเข้าไปในหนึ่งในบ้านเหล่านั้น โดยอยู่บนเตียงในห้องที่มีห้าคน และไปทำงานทุกเช้าที่สตาร์ทอัพซึ่งผ่าน Y Combinator ไปแล้ว การทำงานในซานฟรานซิสโก ฉันเริ่มรู้จักคนและค้นหาสิ่งที่ฉันสนใจ ในขณะนั้นการเรียนรู้ลึกยังคงเพิ่มขึ้น คุณสามารถเห็นศักยภาพ แต่ยังมีหลายสิ่งที่ต้องสร้าง ความอยากรู้อยากเห็นนี้ทำให้ฉันเข้าร่วมโครงการ AI ที่สุดท้ายนำไปสู่ Pathmind

คุณสามารถแบ่งปันรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการที่ Pathmind สามารถช่วยธุรกิจได้หรือไม่?

ธุรกิจที่มีโรงงานหรือพื้นที่อุตสาหกรรมที่ต้องจัดการ เช่น คลังสินค้า โรงงาน หรือสถานที่ทำเหมือง มักจะเผชิญกับงานที่ซับซ้อนในการเพิ่มประสิทธิภาพ นั่นคือ พวกเขาต้องประสานงานอุปกรณ์มากมายเพื่อบรรลุเป้าหมาย มากมายที่พยายามเพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพให้สูงสุด และลดต้นทุนและก๊าซเรือนกระจก เราออกแบบอัลกอริทึมที่สามารถใช้ข้อมูลจริงของพวกเขาเพื่อแสดงวิธีใหม่ๆ สำหรับพวกเขาในการควบคุมอุปกรณ์ของตน ซึ่งสามารถใช้กับการจัดตารางงานและเครื่องจักร การกำหนดเส้นทางรถยนต์ และการจัดการต้นทุนพลังงาน เป็นต้น

มีประโยชน์อะไรบ้างในการใช้ซอฟต์แวร์แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร?

บริษัทซอฟต์แวร์ทั้งหมดลอยอยู่บนมหาสมุทรของโค้ดโอเพ่นซอร์ส โครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์สาธารณะทำงานบนโอเพ่นซอร์ส เครื่องมือที่นักพัฒนาส่วนใหญ่ใช้ในการสร้างเว็บไซต์และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องจักรก็เป็นโอเพ่นซอร์สเช่นกัน นี่คือระบบนิเวศที่มีชีวิตชีวา เราเป็นผู้ใช้เริ่มแรกที่ทำงานกับโครงการโอเพ่นซอร์สใหม่ๆ เช่น Ray ซึ่งช่วยให้คุณเริ่มต้นการประมวลผลแบบกระจายสำหรับงาน AI

คุณมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับอนาคตของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก คุณคิดว่าธุรกิจประเภทไหนที่พร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้?

บริษัทที่เราทำงานด้วยมักจะมีข้อมูลที่พวกเขาใช้ในการติดตามการดำเนินงานและประสิทธิภาพของพวกเขา พวกเขามักจะมีการดำเนินงานทางกายภาพที่พวกเขาสามารถควบคุมอุปกรณ์ได้ อัลกอริทึมของเราต้องการข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมที่พวกเขาใช้งาน และต้องมีการดำเนินการให้เลือก เช่น อุปกรณ์ที่จะควบคุม เพื่อให้พวกเขาได้ผลลัพธ์ ธุรกิจที่มีการดำเนินงานทางกายภาพที่สามารถควบคุมได้ มีข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินงานเหล่านั้น และมีการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นอยู่แล้ว มักจะพร้อมที่จะเริ่มคิดเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพเช่นของเรา

มีอะไรอีกที่คุณต้องการพูดคุยเกี่ยวกับ Pathmind หรือไม่?

สิ่งหนึ่งที่เราทำซึ่งอยู่ใกล้กับการควบคุมการดำเนินงานทางกายภาพคือการช่วยธุรกิจในการคาดการณ์ข้อมูลชุดเวลา ดังนั้น ข้อมูล เช่น ราคาสินค้าหรือความต้องการจะส่งผลต่อวิธีการดำเนินธุรกิจและผลผลิตของพวกเขา เพื่อผลิตสินค้าในปริมาณที่ถูกต้อง พวกเขาต้องทราบว่าจะมีความต้องการมากน้อยเพียงใด และเพื่อตั้งราคาที่ถูกต้อง พวกเขาต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของราคา อัลกอริทึมของเราสามารถทำการคาดการณ์เหล่านี้ได้

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม Pathmind เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมได้