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’sudur. Şu anda ayrıca Oracle’ın yönetim kurulunda, BMW Grubu’nun denetim kurulunda ve Stanford Enstitüsü’nün İnsan Merkezli AI danışmanı olarak görev yapmaktadır.

Vianai platformu, açık kaynaklı öğeleri, Vianai’ye özgü teknikleri ve optimizasyonları ve insan merkezli tasarımı birleştirerek, büyük şirketlerin mevcut altyapıda gelişmiş ML modellerini oluşturmasına, optimize etmesine, dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanır. Platform, büyük şirketlerin ML modellerinin operasyonlarını ve performansını geliştirmelerine olanak tanır.

Sizce makine öğrenimi initially size neler çekmiştir?

AI’ye bir genç olarak ilgi duymaya başladım, Marvin Minsky’nin zihinlerimizin basit ajanlar topluluğu olarak nasıl çalıştığını anlatan düşüncelerini okuduğum ve Joe Weizenbaum’ın Eliza (çok erken bir sohbet botu) ve John McCarthy’nin eleştirisini öğrendiğim zaman. Daha sonra, Stanford’da AI nitelikli sınav komitemin başkanlığını yapan McCarthy’ye sahip olma onuruna sahip oldum. McCarthy ve Minsky, Yapay Zeka alanının iki babasıydı ve her ikisi de onun güçleri ve sınırları hakkında derin içgörülere sahipti ve ikisiyle de çalışmak için şanslıydım.

Bugün hala AI’nin büyük bir potansiyele sahip olduğunu ve aynı zamanda önemli sınırlamaları olduğunu görebiliriz. 30 yıl önce uğraştığımız aynı zorluklar, özellikle de şirketlerde AI’ye baktığımızda, hala görünmektedir. Öğrenci olarak, AI’nin değerini nasıl kilitleyebileceğimi görmek için ilham aldım ve bundan sonra da buna karşı tutkulu kaldım.

Önceden bazı önemli makaleler yazdınız, hangisinin sizin AI hakkındaki görüşlerinizi geliştirmede en önemli olduğunu düşünüyorsunuz?

Bir öğrenci olarak binlerce makale okumuş olmalıyım. McCarthy’nin “Advice Taker” hakkında, bazı önemli felsefi AI sorunları hakkında, Marvin’in zihin olarak topluluk hakkında, bağlantısal (sinir ağı tabanlı) ve sembolik AI yaklaşımlarını birleştirmek hakkında, Judea Pearl’in olasılıksal akıl yürütme ve nedensel zeka hakkında, David Marr’ın (görme hakkında), Pat Winston’ın (örneklerden nesne tanımları öğrenme hakkında), Waldinger’in program sentezleme çalışması ve diğerlerinin çalışmaları benim AI hakkındaki görüşlerimi şekillendirdi. Daha yakın zamanda, Hinton, Lecun, dikkat edenlerin çalışmaları ve ayrıca Cynthia Rudin, Fernanda Viegas ve diğerlerinin çalışmalarını okuyorum.

Aİ sistemlerinin geliştirme deneyimi parçalanmış ve bozuk olduğunu söylediniz, AI sistemi oluştururken bazı güncel sorunlar nelerdir?

AI sistemleri bugün gerçekten sadece dünyanın çok küçük bir kısmı tarafından anlaşılabilir – istatistikler değişiyor, ancak yaklaşık 20-30 bin kişinin AI sistemlerinin gerçekten nasıl çalıştığını anladığı görünüyor. Bu, yaklaşık 52.000 MLOps profesyoneli veya yaklaşık 1 milyon veri bilimcisinden çok daha az. Bunların çoğu, sistemin neden belirli bir şeyi yaptığını, neden belirli önerilerde bulunduğunu veya neyin yanlış gidebileceğini ya da temel 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 özel bir teklif sunuyor. Büyük bulut satıcıları ise kendi everything’in kendi sürümlerine sahip ve şirketleri kendi ekosistemlerine ve altyapilerine kilitlemeye çalışıyorlar.

Ardından, hesaplama kendisi, şirketlerin gerçekten en gelişmiş modelleri oluşturup eğitmek için çok pahalı oluyor. Bunlar, AI sistemlerinin taleplerini yönetmek için gerekli yeteneğe ve kaynaklara sahip birkaç şirkete bırakılıyor.

Anlama eksikliği, araçların karmaşıklığı ve hesaplama maliyeti, AI’ye yetkin olmak isteyen herhangi bir şirket için kopuk ve zorlu bir manzara oluşturuyor. Vianai’de, AI’yi daha kolay kullanmak ve anlamak için yöntemler geliştiriyoruz ve en iyi performansı elde etmek için gereken kaynakları ve maliyetleri önemli ölçüde azaltıyoruz.

Vianai’nin doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Yeni, devrim niteliğinde yenilikleri şirketlere getirmek için yıllarca çalıştım. Ekibimle birlikte, on binlerce şirkete ulaşan ve yenilikçi kabul edilen birkaç ürün geliştirdik. Ayrıca, Vianai’yi kurmadan önceki iki yolculuğumda iki temel dönüşüm liderliğimi yaptım ve yüzlerce şirketin dönüşümüne katıldım. Ayrıca, yıllarca AI’yi inceleyerek ve AI’yi nasıl daha iyi, daha ilgili ve insanlık hizmetine nasıl sunabileceğimi düşünerek geçirdim.

Bir şekilde – bunlar bir araya geldi. Ailemle birlikte Güneydoğu Asya’da (2018’in sonlarında) tatildeydim. Bir pazarın küçük bir mağazasında alışveriş yapıyorduk ve satıcı güzel, el yapımı mücevherler satıyordu. Geleneksel tekniklerle ve yerel taşlarla yapılmıştı ve gerçekten güzel görünüyordu, ancak elbette bu küçük kasabanın dışında kimse onlardan haber नहin yoktu. Ve aklıma bir soru geldi, “Bu satıcı AI’yi kullanabilseydi? Nasıl olurdu? Sistemler nasıl çalışırdı?” O an bana geldi ki, dünyanın her yerindeki her işletme AI ile dönüşecek ve bu dönüşüm, dünün lensleriyle bakılamayacak, tamamen yeni ürünler ve fikirlerle ele alınmak zorunda kalacak.

Bir ay sonra, Vianai’yi kurduk ve işletmelere真正 insan merkezli AI getirmeyi amaçladık. Bu, ürünler, hizmetler, uygulamalar ve şirketlere, veri bilimcilerine, ML mühendislerine ve dünyanın uzak köşelerindeki satıcılara AI’nin faydalarını gerçekten elde etmelerini sağlayan araçlar sunmayı içerir.

O zamandan beri, şirketlerin AI’ye başlaması için uygulamalar, AI modellerini yönetmek ve izlemek için bir platform ve daha fazla şirketin AI’ye erişmesini sağlayan optimizasyon teknikleri geliştirdik.

Her şeye rağmen, insan anlayışının, yargının ve işbirliğinin gücünü verilerin ve en iyi AI tekniklerinin bir araya gelmesiyle birleştirmenin önemli potansiyelinin hala kullanılmadığını gördük. Önde gelen şirketlerle çalışmamızda, aynı tekniklerin küçük satıcıya yardım ettiği gibi, dünyanın en büyük şirketlerine de yardım edebileceğini gördüm.

Vianai, insan merkezli AI hakkında konuşuyor, bunu tanımlayabilir ve neden önemli olduğunu söyleyebilir misiniz?

İnsan merkezli AI, insan işini güçlendirmeye ve insan yargısını geliştirmeye çalışan AI’dir. Makine öğrenimi genellikle insan emeğinin yerini alması olarak düşünülür. Ancak AI, insanlara tamamlayıcıdır – insanların tekrarlayamayacağı ölçek, tekrar edilebilirlik ve kesinlik sunar. Ancak AI, insan yargısını, insan deneyimlerini veya bağlam anlayışımızı tekrarlayamaz.

Bunun açık örnekleri vardır, AI’nin bir kaplumbağayı bir tüfekle karıştırması gibi, ancak çok daha sık olarak AI’ye henüz kendini kanıtlamadığı halde çok fazla güveniyoruz. On yıl önce, bir şirketin AI’sine insan müdahalesi olmadan ticaret yapması izni verildi. Algoritma menos niż bir saat içinde 440 milyon dolar kaybetti.

Daha yakın bir örnek olarak, son teknoloji dil modelleri hala insan kullanıcısından çok özel komutlar gerektiriyor. Metin-görsel oluşturucular potansiyeli yüksek ancak tam potansiyellerini gerçekleştirmek için insan kullanıcısından çok özel komutlar gerektiriyor.

İnsan merkezli AI, ürünlerimizin tasarımında bir odak noktasıdır. İnsan anlayışının gücünü – yargı ve işbirliği gibi – en iyi veri ve AI teknikleriyle birleştirerek, işletme sonuçlarını ve süreçlerini büyük ölçüde geliştirebilecek akıllı sistemler yaratıyoruz.

İnsan ve AI arasındaki geri bildirim döngüsünün nécessité tentang açıklanabilir misiniz?

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

Covid-19 öncesi, bir finansal hizmetler şirketiyle talep tahmini üzerine çalışıyorduk. Sistemimizi tasarladığımız şekilde, Covid geldiğinde ve diğer modelleri bozduğunda, bizimki hızla değişikliklere uyum sağladı ve asla yeniden inşa edilmek zorunda kalmadı. Bu, insan merkezli AI’nin ikinci ve en önemli yönüdür – sistemleri, modern yaşamın karmaşıklıklarını içerecek şekilde tasarlamak.

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

Vianai’yi bir sonraki nesil AI platformu yapan nedir?

AI’nin riski, düzenlemesi ve vaadi hakkında çok fazla tartışma var, ancak çok azı bizim bulduğumuz çözümü aradı – insan merkezli AI kavramı.

Platformumuz, AI’nin şirketlerde gerçek bir şekilde ortaya çıktığında ortaya çıkacak sorunlara hazır. Güven, önyargı ve şeffaflık sorunlarını ele almak için tasarlandı. Şirketlerin AI’yi izleme ve optimizasyon ile ölçeklemesine olanak tanır ve teknik olmayan kullanıcıların uygulamalarımız aracılığıyla AI’yi kullanmasına olanak tanır.

Şirketlerin AI deneyimini dramatik olarak basitleştiren bir platform oluştururken karşılaşılan bazı zorluklar nelerdir?

Şirketlerin AI’yi benimsemesinde karşılaştığımız en büyük zorluklar yetenek, araçlar ve teknolojidir. İlk olarak, yetenek genellikle birkaç yerde yoğunlaşmıştır, özellikle büyük teknoloji şirketlerinde. Bu, dışarıdaki takım üyelerinin AI programının denetimi, yönetim ve şekillenmesinde参与 etmesi çok zor hale getirir ve yalnızca sınırlı sayıda takım üyesinin çalışması nedeniyle daha fazla önyargı oluşturabilir.

Teknoloji ve araçlar da AI’yi basitleştirmekte zorluklar oluşturabilir. Şu anda teknoloji ve araçlar sınırlıdır. AI’yi çalıştırmak için gereken çipler kıttır ve çok pahalıdır ve araçlar belirli satıcılara kilitlenmiştir, bu da maliyeti iyileştirmeyi ve değeri genişletmeyi azaltır. Bir şirket AI’ye hangi seviyede olursa olsun, bu zorluklar AI’yi uygulamayı zor ve etik olarak zor hale getirebilir, çünkü bu, kopuk ve parçalı bir strateji oluşturur ve işlevleri gerçekleştirmek için gerekli araçları ortadan kaldırır. Şirketlerin AI’nin tüm alanlarını, uygulamadan bakıma kadar destekleyebilmesi ve başarılı olması için gerekli takım desteğini sunması gerekir.

Gerçek başarı için, platform yeteneklerinin tamamen açık, modüler, esnek ve pahalı donanım ve yazılım güncellemelerine bağlı olmaması gerektiğini keşfettim. Ve insan merkezli bir yaklaşım ile, insanlar仍然bilirler bilgi, bağlam, deneyimler ve yaratıcılık getirerek sorunları çözmeye – bu, AI platformu tarafından değil, insan tarafından yapılır.

Vianai hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Çok yönlü olarak, AI zamanlarında yaşıyoruz. AI hakkında çok fazla hype ve tartışma var, bu genel olarak iyi bir şey. AI’nin birçok alanda, Örneğin Generative AI ve diğer alanlarda ilerlemelerini ve daha geniş bir benimsemeyi görüyoruz. Ancak, AI’nin sınırlarını tanımak için çalışmalıyız – bugün AI teknolojisindeki gerçekleri, AI’de uzmanlık azlığını ve özellikle şirketlerde AI’ye güven eksikliğini tanımak için. AI’yi hayatlarımızın, toplumumuzun, işimizin, potansiyelimizin bir amplifikatörü olarak çerçeveliyorsak ve AI’yi denetlemek için gerekli gözetimi sağlayabilirsek, o zaman gerçekten AI’nin anlamlı ve dönüşümsel bir şekilde hayata geçeceğine inanıyorum.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Vianai ziyaret edebilir.