Dr. Vishal Sikka, Vianai’nin Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Vishal Sikka, Vianai’nin kurucusu ve CEO’su, eski SAP AG CTO’su ve eski Infosys CEO’su. Şu anda Oracle’ın yönetim kurulunda, BMW Grubu’nun denetim kurulunda ve Stanford Enstitüsü’nün İnsan Merkezli AI danışmanı olarak görev yapmaktadır.

Vianai platformu, açık kaynaklı bileşenler, Vianai’ye özel teknikler ve optimizasyonlar ve insan merkezli tasarım ile birlikte, AI’yi büyük ölçekli olarak işletmelere getirir. Bu platformla, büyük organizasyonlar mevcut altyapıda karmaşık ML modellerini oluşturabilir, optimize edebilir, dağıtabilir ve yönetebilir ve işletmelerin operasyonlarını ve performansını geliştirebilir.

Sizce makine öğrenimi initially neye çekti?

AI’ye bir teenager olarak ilgi duymaya başladım, Marvin Minsky’nin zihinlerimiz hakkında toplumlardan oluşan basit ajanlar hakkında yazdıklarını okuduğumda ve Joe Weizenbaum’un Eliza (çok erken bir sohbet botu) ve John McCarthy’nin eleştirisini öğrendiğimde. Daha sonra, AI nitelikli sınav komitemin başkanlığını Stanford’da McCarthy’nin yapmasına nasip oldu. McCarthy ve Minsky, Yapay Zeka alanının iki babasıydı ve her ikisi de AI’nin güçleri ve sınırları hakkında derin içgörülere sahipti ve ikisiyle de çalışmak için şanslıydım.

AI’nin büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve aynı zamanda önemli sınırlılıkları olduğunu bugün hala görebiliyoruz. 30 yıl önce uğraştığımız aynı zorluklar, özellikle işletmelerdeki AI’de hala mevcuttur. Öğrenci olarak, AI’nin değerini nasıl kilitleyebileceğimi görmek için ilham aldım ve AI’ye karşı tutkulum devam etmektedir.

Önceki yazılarınızdan hangisini AI hakkındaki görüşlerinizi şekillendirmede en önemli olarak düşünüyorsunuz?

Öğrenci olarak binlerce makale okudum. McCarthy’nin “Advice Taker” hakkında yazdığı makaleler, AI’nin bazı temel felsefi sorunları, Marvin’in zihin hakkında toplumlardan oluşan basit ajanlar hakkında yazdıkları, bağlantıci (sinir ağı tabanlı) ve sembolik AI yaklaşımlarını birleştirmek, Judea Pearl’in olasılıksal akıl yürütme ve nedensel zeka hakkında yazdıkları, David Marr’ın (görme hakkında), Pat Winston’un (örneklerden nesnelerin tanımlarını öğrenme hakkında), Waldinger’in program sentezleme çalışması ve diğerleri, AI hakkındaki görüşlerimi şekillendirdi. Daha yakın zamanda, Hinton, Lecun, dikkat folks ve Cynthia Rudin, Fernanda Viegas ve diğerlerinin çalışmalarını okuyorum.

AI sistemlerini oluşturma deneyimini parçalı ve bozulmuş olarak tanımladınız, AI sistemlerini oluşturmanın arkasındaki bazı güncel sorunlar nelerdir?

AI sistemleri bugün gerçekten sadece birkaç kişi tarafından açıklanabilir – istatistikler değişiyor, ancak AI sistemlerinin gerçekten nasıl çalıştığını anlayan dünyanın sadece 20-30 bin kişi olduğu görünüyor. Bu, MLOps profesyonellerinin sayısından (tahminimize göre 52.000) veya veri bilimcilerinin sayısından (tahminimize göre 1 milyon) çok daha küçüktür. Bunların çoğu, sistemin neden belirli önerilerde bulunduğunu, neden belirli işlemler yaptığını veya altta yatan tekniklerin nasıl çalıştığını söyleyemez.

Bunu son derece karmaşık bir manzara ile karşılaştırın. Gartner’ın herhangi bir zamanda izlediği 300’den fazla MLOps satıcısı var. Her biri uzmanlaşmış bir teklife sahip. Büyük bulut satıcıları ise kendi flavorlarını her şeye sahip ve şirketleri kendi ekosistemlerine ve altyapısına kilitlemeye çalışıyorlar.

İşlem自己 de şirketlerin gerçekten bazı en gelişmiş modelleri oluşturup eğitmek için çok pahalı. Bunlar, gerekli yeteneğe ve AI sistemlerinin taleplerini yönetmek için gerekli kaynaklara sahip birkaç şirkete bırakılıyor.

Anlayış eksikliği, araçların karmaşıklığı ve işlem maliyeti, herhangi bir şirketin AI’ye yetkin olmasını zor bir manzara yaratıyor. Vianai’de, AI’yi daha kolay kullanmak ve anlamak için yöntemler geliştiriyoruz ve AI’yi kullanmak ve performansını optimize etmek için gereken kaynakları ve maliyetleri azaltıyoruz.

Vianai’nin doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Çok uzun yıllar, işletmelere yeni, yıkıcı inovasyonlar getirmeye çalıştım. Ekibimle birlikte, on binlerce işletmeye ulaşan ve devrim niteliğinde kabul edilen birçok ürün geliştirdik. İki önceki görevimdeki iki temel dönüşümü yönettim ve yüzlerce işletmede dönüşümlere katıldım. Ayrıca AI’yi daha iyi, daha ilgili ve insanlık hizmetine nasıl sunabileceğim hakkında yıllarca çalıştım.

Bir şekilde – bunlar bir araya geldi. 2018’in sonlarında ailecek Güneydoğu Asya’da tatildeydim. Bir pazarın içinde alışveriş yapıyorduk ve satıcıların güzel, el yapımı mücevherleri vardı. Geleneksel tekniklerle ve yerel taşlarla yapılmıştı ve çok güzeldi, ancak elbette bu küçük kasabanın dışında kimse onlardan haberdar değildi. Ve aklıma bir soru geldi, “Bu satıcı AI kullanabilseydi ne olurdu? Sistemler nasıl çalışırdı?” O anda anladım ki, dünyanın her yerinde her işletme AI ile dönüşecek ve bu dönüşüm, dünün lensleriyle bakılamayacak, blank slate’den başlayan ürünler ve fikirlerle gerçekleştirilecekti.

Bir ay sonra, işletmelere gerçek, insan merkezli AI getirmek amacıyla Vianai’yi kurdum. Bu, işletmelere ürünler, hizmetler, uygulamalar ve teknolojiler sunmak, iş kullanıcıları, veri bilimcileri, ML mühendisleri ve hatta dünyanın uzak köşelerindeki satıcıların gerçekten AI’nin faydalarını elde etmelerini sağlamak anlamına geliyor.

O zamandan beri, işletmelerin AI’ye başlaması için uygulamalar, ML uzmanlarının AI modellerini yönetip izlemesi için bir platform ve daha fazla şirketin AI’ye erişebilmesi için optimizasyon teknikleri geliştirdik.

Her şeyde, insan anlayışının, yargının ve işbirliğinin veri ve en iyi AI teknikleriyle birleştirilmesinin önemli potansiyelinin hala kullanılmadığını gördük. Önde gelen işletmelerle çalışmamızda, küçük satıcıya yardım edecek aynı tekniklerin dünyanın en büyük işletmelerine de yardım edebileceğini gördüm.

Vianai, insan merkezli AI hakkında ne diyor, neden önemli?

İnsan merkezli AI, insan işini güçlendirmeyi ve insan yargısını geliştirmeyi amaçlayan AI’dir. Makine öğrenimi genellikle insan emeğinin yerini alacak şekilde düşünülür. Ancak AI, insanlara tamamlayıcıdır – ölçek, tekrar edilebilirlik ve insanların tekrarlayamayacağı bir kesinlik sunar. Ancak AI, insan yargısını, insan deneyimlerini veya bağlam anlayışını tekrarlayamaz.

Bunun açık örnekleri var, örneğin AI’nin bir kaplumbağayı bir tüfekle karıştırmaması gibi, ancak çok daha sık olarak AI’ye henüz kendini kanıtlamadığı halde fazla güveniyoruz. On yıl önce, bir şirketin AI’si insan müdahalesi olmadan ticaret yapıyordu ve 440 milyon doları不到 bir saat içinde kaybetti.

İnsan merkezli AI, ürünlerimizin tasarımında bir odaklanma şekli. İnsan anlayışının gücünü – yargı ve işbirliği gibi – en iyi veri ve AI teknikleriyle birleştirerek, işletme sonuçlarını ve süreçlerini büyük ölçüde iyileştirebilecek zeki sistemler oluşturuyoruz.

İnsanlar ve AI arasında bir geri bildirim döngüsüne neden ihtiyaç vardır?

AI’nin bir dalı, “insan döngüsü” olarak adlandırılır ve AI’nin performansını doğal olarak iyileştirmek için insanların geri bildirim mekanizmalarına dayanır. Bu, herhangi bir sistem için doğaldır ve bizim uygulamalarımızın bir parçasıdır. Bir örnek vereyim.

Covid-19 öncesi, bir büyük finansal hizmet şirketi ile talep tahmini üzerine çalışıyorduk. Sistemimizi tasarladığımız şekilde, Covid geldiğinde ve diğer modelleri bozduğunda, bizimki hızla uyum sağladı ve yeniden inşa edilmeye gerek kalmadı. Bu, insan merkezli AI’nin ikinci ve en önemli yönü, sistemleri modern hayatın karmaşıklıklarını içererek tasarlamaktır.

Bu, güven ve organizasyon ile kullanıcı ile büyüyen bir sistem oluşturur.

Vianai’yi bir sonraki nesil AI platformu yapan nedir?

Risk, düzenleme ve AI’nin vaatleri hakkında çok tartışma var, ancak few insan merkezli AI çözümünü aradı. Platformumuz, AI’nin işletmelerde gerçek olmasıyla gelecek sorunlara hazır. Güven, yanlılık ve şeffaflık konularını ele almaya yardımcı oluyor. Şirketlerin AI’yi izleme ve optimizasyon ile ölçeklemesine olanak tanıyor ve teknik olmayan kullanıcıların AI’yi uygulamalarımızla kullanmasına olanak tanıyor.

İşletme AI deneyimini dramatik olarak basitleştiren bir platform oluşturmanın arkasındaki bazı zorluklar nelerdir?

İşletmelerin AI’yi benimsemesinin en büyük zorlukları yetenek, araçlar ve teknolojidir. İlk olarak, yetenek genellikle birkaç yerde yoğunlaşmıştır, özellikle büyük teknoloji şirketlerinde. Bu, dış takım üyelerinin AI programının denetimi, yönetimi ve şekillenmesine katılmasını çok zorlaştırır ve yalnızca sınırlı sayıda takım üyesi operasyonlar üzerinde çalıştığı için daha fazla yanlılığa neden olabilir.

Teknoloji ve araçlar da AI’yi basitleştirmekte zorluklar yaratabilir. Şu anda teknoloji ve araçlar sınırlıdır. AI’yi çalıştırmak için gereken çipler nadir ve çok pahalıdır ve araçlar belirli satıcılarla kilitlenmiştir, bu da maliyeti iyileştirmeyi ve değeri genişletmeyi azaltır. Bir şirket AI’ye hangi seviyede olursa olsun, bu zorluklar, AI’yi uygulamayı zorlaştırabilir ve bir şirketin AI stratejisini bölebilir ve işlevlerini gerçekleştirmek için gerekli araçları ortadan kaldırabilir.

Gerçek başarı için, platform yeteneklerinin tamamen açık, modüler, esnek ve pahalı donanım ve yazılım güncellemelerine bağlı olmaması gerektiğini gördüm. İnsanmerkezli bir yaklaşımla, insanlar hala sorunları çözmeye yardımcı olmak için bilgi, bağlam, deneyimler ve yaratıcılık getirebiliyor – bu da AI platformu tarafından güçlendiriliyor, değil değiştiriliyor.

Vianai hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Çok yönlü olarak, AI zamanlarında yaşıyoruz. AI hakkında çok tartışma ve hype var, bu genel olarak iyi bir şey. AI’nin daha geniş bir benimsemesini ve daha birçok alanda ilerlemeyi görüyoruz. Ancak AI’nin sınırlılıklarını, AI teknolojisindeki gerçekleri, AI’de uzmanlık eksikliğini ve özellikle işletmelerde AI’ye güven eksikliğini tanımamız da gerekiyor. AI’yi hayatlarımızın, toplumumuzun, işimizin, potansiyelimizin bir amplifikatörü olarak çerçevelendirebilirsek ve bunu sağlamak için AI’nin gerekli gözetimine sahip olursak, AI’nin gerçekten anlamlı ve dönüşümsel şekillerde hayata geçeceğine inanıyorum.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Vianai‘yi ziyaret edebilir.