ดร. แดนนี่ แลงจ์ รองประธานอาวุโสฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของ Unity Technologies – ซีรีส์สัมภาษณ์

ดร. แดนนี่ บี. แลงจ์ เป็นรองประธานอาวุโสฝ่ายปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ Unity Technologies ในสมัยก่อน ดร. แลงจ์曾เป็นหัวหน้าฝ่ายการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ Uber โดยที่เขานำทีมพัฒนาแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีความสามารถสูงสุดเพื่อสนับสนุนการเติบโตอย่างรวดเร็วของ Uber

อะไรคือสิ่งที่ดึงดูดคุณให้เข้าสู่สาขาปัญญาประดิษฐ์?

ฉันสร้างและเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ตั้งแต่ฉันยังเป็นเด็ก และฉันถูกดึงดูดโดยความคิดที่จะทำให้ระบบเหล่านี้มีความเป็นอิสระ สิ่งที่ทำให้ฉันหลงใหลในเรื่องความเป็นอิสระคือความท้าทายที่คุณต้องเผชิญในการสร้างระบบที่ประกอบด้วยลำดับของโค้ดที่เข้มงวด แต่สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดและไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างปลอดภัย สาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ให้เครื่องมือที่มีพลังมากขึ้นเรื่อยๆ แก่เราในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ตั้งแต่การเขียนโปรแกรมแบบออบเจ็กต์ การอนุมานแบบอิงกฎ การเรียนรู้ของเครื่องจักร และการเรียนรู้ลึกที่เพิ่งได้รับการพัฒนามาไม่นาน ความสามารถที่เพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นตัวขับเคลื่อนความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้าน AI

คุณได้รับบทบาทผู้นำในอุตสาหกรรมมาหลายปี เช่น การเป็นผู้จัดการทั่วไปของ Amazon (AMZN ) Machine Learning ใน AWS และหัวหน้าฝ่ายการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ Uber สิ่งใดคือบทเรียนที่คุณได้รับจากประสบการณ์ในอดีต?

การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริง แต่เพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์จากมันอย่างเต็มที่ จำเป็นต้องนำไปใช้ในทุกมุมขององค์กร การเรียนรู้ของเครื่องจักรได้แสดงให้เห็นอย่างต่อเนื่องถึงความสามารถในการสร้างการปรับปรุงที่ไม่สามารถคาดเดาได้ และการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของธุรกิจให้ถึงระดับที่ไม่สามารถทำได้ด้วยกระบวนการของมนุษย์โดยปกติ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อกระบวนการทางธุรกิจจำนวนมากดำเนินการในลักษณะนี้ องค์กรเช่น Amazon และ Uber ได้แสดงให้เห็นแล้วว่าหากเราทำให้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถเข้าถึงได้ง่ายและพร้อมใช้งานสำหรับทุกทีม เราจะได้รับการนำไปใช้อย่างกว้างขวางซึ่งนำไปสู่วงจรการปรับปรุงที่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องของธุรกิจโดยรวมเมื่อผลกระทบของเครือข่ายเกิดขึ้น

คุณได้รับตำแหน่งรองประธานอาวุโสฝ่าย AI ที่ Unity Technologies ตั้งแต่ปี 2016 สิ่งใดคือสิ่งที่ทำให้คุณตื่นเต้นเกี่ยวกับวิสัยทัศน์ของบริษัทนี้?

Unity เป็นสถานที่ที่น่าประทับใจสำหรับผู้ที่หลงใหลใน AI เรามีวัฒนธรรมที่ยอดเยี่ยมในการแก้ปัญหาที่ยากลำบากสำหรับลูกค้าของเรา โดย AI เป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ฉันสามารถคิดได้ ผู้นำของเรามุ่งมั่นที่จะขับเคลื่อนและผลักดันอนาคตของ AI เรามีเทคโนโลยี ทรัพยากร ลูกค้า และพันธมิตรที่จำเป็นในการทำเช่นนั้น ฉันไม่สามารถจินตนาการถึงสถานที่ที่ดีกว่านี้ในการทำงานเพื่อเปลี่ยนแปลงโลก

คุณได้พูดถึงความสำคัญของข้อมูลสังเคราะห์ (synthetic data) มาก่อน คุณสามารถอธิบายได้ว่าข้อมูลสังเคราะห์เป็นอย่างไร?

ข้อมูลสังเคราะห์ถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึม ไม่ใช่ข้อมูลที่บันทึกจากโลกแห่งความเป็นจริง เครื่องยนต์ 3 มิติแบบเรียลไทม์ที่มีเครื่องมือจำลองฟิสิกส์ที่สมจริงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการสร้างข้อมูลฝึกอบรมสังเคราะห์ที่สมจริงสำหรับการใช้งานต่างๆ ตั้งแต่การรู้จำวัตถุในระบบการมองเห็นคอมพิวเตอร์ไปจนถึงการวางแผนเส้นทางสำหรับหุ่นยนต์นำทาง

อะไรคือสิ่งที่ทำให้ข้อมูลสังเคราะห์มีความสำคัญต่อการสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร?

ฉันเคยเรียก Unity ว่า “บิโอดอม AI ที่สมบูรณ์แบบ” และเป็นความจริง การทำงานกับ AI ในโลกแห่งความเป็นจริงและการใช้ข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงอาจน่ากลัว มีเรื่องต้องกังวลเกี่ยวกับความปลอดภัย ความเอนเอียงมักจะซ่อนอยู่ และปัญหาเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวมักจะขัดแย้งกับการใช้งานทั่วไป นอกจากนี้ยังมีปัญหาเกี่ยวกับความขาดแคลนและต้นทุนสูงในการรวบรวมข้อมูลฝึกอบรมที่จำเป็น ด้วย Unity เราได้ทำให้การสร้างข้อมูลเป็นประชาธิปไตย และคุณยังมีระบบแบบโต้ตอบสำหรับการจำลองการโต้ตอบที่ซับซ้อนในสถานการณ์เสมือน ภายใน Unity คุณสามารถพัฒนาระบบควบคุมสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติโดยไม่มีความเสี่ยงต่อการบาดเจ็บหรือการเสียชีวิต

คุณสามารถอธิบายได้ว่า Unity Simulation ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ได้อย่างไร?

ด้วย Unity Simulation เราได้ใช้เครื่องยนต์ 3 มิติแบบเรียลไทม์ที่ออกแบบสำหรับการบริโภคของมนุษย์ ไม่ว่าจะเป็นเกม ภาพยนตร์ หรือวิศวกรรม และเปลี่ยนเป็นแบบที่เหมาะสำหรับการใช้งานบนคลาวด์ ซึ่งไม่เพียงแต่ทำงานที่อัตราเฟรมที่ไม่เคยเห็นมาก่อน แต่ยังช่วยให้สามารถขยายขนาดได้ถึงหลายพันแบบที่ทำงานพร้อมกัน ด้วยวิธีนี้ Unity Simulation ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างประสบการณ์สำหรับระบบ AI ของตนได้เร็วขึ้นหลายเท่าเมื่อเทียบกับเวลาจริง ในช่วงไม่นานมานี้ การสร้างข้อมูลในระดับนี้มีให้เฉพาะบริษัทใหญ่ๆ เท่านั้น แต่ด้วย Unity Simulation เราได้สร้างความเท่าเทียมกันในด้านนี้แล้ว

ล่าสุด Unity ได้ร่วมมือกับ The Institute for Disease Modeling (IDM) เพื่อสร้างการจำลอง 3 มิติแบบเรียลไทม์ในร้านค้าเพื่อจำลองการแพร่กระจายของ COVID-19 คุณสามารถอธิบายได้ว่า Unity Simulation สามารถจำลองการแพร่กระจายของ COVID-19 ได้อย่างไร?

การจำลองคอมพิวเตอร์ได้ถูกใช้มาหลายทศวรรษโดยนักวิจัย วิศวกร ผู้แก้ปัญหา และผู้กำหนดนโยบายในหลายสาขา รวมถึงการศึกษาการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อ Unity Simulation ช่วยให้สามารถทำการจำลองแบบเรียลไทม์ที่มีพื้นที่ซึ่งสามารถขยายขนาดบนคลาวด์เพื่อศึกษาสิ่งที่ซับซ้อนและไม่แน่นอนได้ เราได้สร้างโครงการทดลองที่เรียบง่ายเพื่อจำลองการแพร่กระจายของโคโรนาไวรัสในห้างสรรพสินค้าและสำรวจผลกระทบของนโยบายร้านค้าที่มีต่ออัตราการสัมผัส โดยการวิ่งการจำลองหลายหมื่นครั้ง เราสามารถระบุพฤติกรรมและนโยบายที่ดูเหมือนจะมีผลกระทบมากที่สุดต่อการแพร่กระจายของโรคติดเชื้อนี้

คุณได้พูดถึงเรื่องปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) มากขึ้น คุณสามารถอธิบายได้ว่าพฤติกรรมที่เกิดขึ้นเอง (emergent behavior) คืออะไร และทำไมมันจึงสำคัญต่อการพัฒนาของ AGI?

ในเพียง 100,000 ปี มนุษยชาติได้พัฒนาตัวเองจากการสอยพืชในธรรมชาติไปจนถึงการเดินบนดวงจันทร์ เรารู้จากการศึกษาพันธุกรรมว่าสมองของมนุษย์ไม่ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในช่วงเวลานั้น คุณสามารถกล่าวว่าไม่มีการอัปเกรดฮาร์ดแวร์ให้กับโปรเซสเซอร์ สิ่งใดคือสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไป? คำตอบควรอยู่ที่ความสามารถของเราในการทำงานร่วมกัน เราใช้คำว่า “พฤติกรรมที่เกิดขึ้นเอง” สำหรับระบบที่ไม่ขึ้นอยู่กับส่วนประกอบแต่ละส่วน แต่ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบเหล่านั้น พฤติกรรมที่เกิดขึ้นเองไม่สามารถคาดเดาได้โดยการตรวจสอบส่วนประกอบแต่ละส่วนของระบบ แต่สามารถคาดเดาได้โดยการทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบเหล่านั้น ระบบที่เกิดขึ้นเองมีลักษณะที่ส่วนรวมมากกว่าผลรวมของส่วนประกอบ ในขณะที่ฉันแสดงตัวอย่างที่น่าสนใจของพฤติกรรมที่เกิดขึ้นเองในระบบหลายตัวที่ค่อนข้างง่าย พยายามจินตนาการว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณมีระบบ AI หลายระบบที่ทำงานร่วมกันที่ความเร็วของแสง

คุณคิดว่ามีความเป็นไปได้ที่เราจะบรรลุปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปภายในทศวรรษหน้าหรือไม่?

เมื่อพูดถึง AGI เราต้องจำไว้ว่ามันคือการเดินทาง ไม่ใช่จุดหมายปลายทาง ไม่มีใครรู้ว่าเมื่อไหร่ AGI จะเกิดขึ้น เนื่องจากจะไม่เกิดขึ้นที่จุดใดจุดหนึ่งในเวลา แต่จะเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ค่อยเป็นค่อยไปตลอดเวลา เป็นธรรมชาติของ AGI ที่จะยากสำหรับมนุษย์ที่จะระบุได้ว่าระบบใดมีความฉลาดมากเพียงใด ณ เวลาที่กำหนด เมื่อดูความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในช่วงสิบปีที่ผ่านมา ฉันมั่นใจว่าทศวรรษนี้จะนำมาซึ่งความก้าวหน้าที่น่าสนใจมากมายในการเดินทางสู่ AGI

มีสิ่งใดที่คุณต้องการแบ่งปันเกี่ยวกับ Unity Technologies อีกหรือไม่?

ที่ Unity เรายังคงเห็นตัวเองเป็นผู้ขับเคลื่อนอนาคตของ AI และมีบทบาทสำคัญในการพัฒนเทคโนโลยี AI เราได้แสดงให้เห็นแล้วว่าเทคโนโลยีของเราคือสภาพแวดล้อมที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่จะผลักดันขอบเขตของ AI โดยความสัมพันธ์ของเรากับ DeepMind เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของสิ่งนี้ เรากำลังเตรียมพร้อมที่จะสนับสนุนลูกค้าและพันธมิตรของเราในการสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนที่สามารถทำงานได้ในระดับที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเพื่อแก้ไขความท้าทายของอนาคต ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การจัดการ物流 หรือความท้าทายด้านสุขภาพ

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่น่าสนใจ ฉันสนุกกับการเรียนรู้เกี่ยวกับ Unity และมุมมองของคุณเกี่ยวกับ AGI ใครที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมควรเยี่ยมชม Unity Technologies