Peter Wang, Anaconda CEO'su ve Kurucu Ortağı - Röportaj Serisi

Başlangıçta sizi bilgisayar bilimine çeken neydi?

Kodlamaya genç yaşta, resmi bir bilgisayar bilimi diplomam olmadan başladım. Başlangıçta bir bilgisayara görevleri yerine getirmesi için komut vermenin heyecanı nedeniyle ilgimi çekse de, oyun yapma ve fikirleri ifade etme gibi yaratıcı olanakları keşfettiğimde ilgim daha da derinleşti. Benim için bir bilgisayar salt işlevselliğin ötesindedir; kendini ifade etmek için sonsuz bir tuval. Bilgisayar teknolojisinin ilk dönemlerinde yaratıcılık sınır tanımıyordu ve farklı uğraşlar arasında kusursuz bir akış vardı. Ancak mevcut sanayileşme ve soyutlama katmanlarıyla birlikte yaratıcılığı serbest bırakmak daha zorlu hale geldi.

Anaconda, Inc.'in arkasındaki oluşum hikayesini paylaşabilir misiniz?

Kurucu ortağım ve ben Anaconda'yı 2012'de kurduk, ancak işin kökenleri yazılım danışmanı olduğumuz zamanlara kadar uzanabilir. İş verileri analizi için Python programlama dilinin gelişen taban tarafından benimsendiğini gördük ve bir devrimin yolda olduğunu biliyorduk. Finans gibi ağır sayısal bilgi işlem yetenekleri gerektiren endüstriler Python'a akın etti ve zamanla dil, sağlık hizmetleri, üretim, perakende ve daha iyi iş kararları almak için ileri analitik peşinde koşan her sektörde hızla benimsendi. Ancak Python'un yaygın organik büyümesine rağmen, sektörün gerçek hikayeyi kaçırdığını hissettik: programcı olmayanlar tarafından kullanılabilecek yüksek performanslı gelişmiş analiz araçlarına yönelik büyük ihtiyaç. İlk başta yatırımcılar programlama dilleri veya açık kaynak ekosistemleri konusunda kararsızdılar ve Anaconda'nın yönettiği Python veri topluluğunun değerini göremediler. Ancak uygulayıcı liderliğindeki bu büyüme stratejisi, sonuçta Anaconda ve Python ekosisteminin dünyanın her yerindeki her sektörde hızla benimsenmesine yol açtı.

Anaconda açık kaynak inovasyonunu teşvik etmeye kendini adamıştır; açık kaynak neden bu kadar önemli?

Şeffaflık ve işbirliğinin, teknolojinin ve bir bütün olarak topluma yönelik çözümlerin başarılı bir şekilde geliştirilmesi için temel faktörler olduğuna kesinlikle inanıyorum. Açık kaynak yalnızca şeffaflığı garanti etmekle kalmaz, aynı zamanda işbirliğini geliştirir ve geliştiriciler arasında bir inovasyon kültürünü teşvik eder. Çözüm geliştirmek için ne kadar çok perspektif ve bilgi birlikte çalışırsa sonuç o kadar iyi olur. Açık kaynağın ardındaki ilkeler, Anaconda'nın teknolojiyi demokratikleştirme ve eğitimi geliştirme misyonuyla yakından uyumludur; açık kaynak yazılım, geliştiricilere, öğrencilere ve meraklılara kodu inceleyebilecekleri, en iyi uygulamaları öğrenebilecekleri ve pratik deneyim kazanabilecekleri değerli öğrenme fırsatları sunar. Açık kaynaklı projelere katkıda bulunarak.

2022'de Anaconda, tarayıcıda kodlamaya ve uygulamaları tek tuşla dağıtmaya yönelik web tabanlı bir araç olan PyScript'i piyasaya sürdü. Bu araçla ilgili bazı ayrıntıları ve onu bu kadar güçlü kılan şeyin ne olduğunu paylaşabilir misiniz?

Açık kaynaklı PyScript projesini geçen yıl konsept kanıtı olarak piyasaya sürdükten sonra Mart 2023'te yayınladık. PyScript.comHerkesin doğrudan tarayıcıda zengin, etkileşimli, paylaşılabilir Python destekli web uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan bir site. Bu esnek kodlama platformu, tak ve çalıştır modüler geliştirme ortamına sahiptir ve Python destekli veri etkileşimi ve hesaplama ile yeni nesil web uygulamaları oluşturabilir, bu da programlama bilgisine sahip olmayan vatandaşların %99'u için programlamayı ezici hale getiren giriş engellerini büyük ölçüde azaltır. Mevcut kodlama becerileri. Bu lansmanla Anaconda, herkesin Python geliştirme konusunda deneyim kazanmasına olanak tanıyan bir çerçeve sağlayarak erişilebilirliği artırıyor.

Veriye dayalı karar vermenin norm haline gelmesiyle veri bilimi endüstrisi son on yılda büyük bir patlama yaşadı ve veri bilimcileri sıralamada 3. sıraya yükseldi. Glassdoor50 Yılının Amerika'daki En İyi 2022 İşi. Ancak sektör gelişirken, mevcut işgücünün becerilerini geliştirmek ve kodlama dünyasını merak edenler için mevcut giriş engellerini kaldırmak için hala yer var. Bu lansman, veri bilimini demokratikleştirmenin ilk adımıydı. Ek olarak, beceri geliştirmeye ve yeniden beceri kazanmaya odaklanan kişi ve kuruluşlar her zaman rekabet avantajına sahip olacaktır. PyScript, dosya indirme ve ortamları yapılandırma zorunluluğu olmaksızın herkesin erişebileceği çevrimiçi bir platform sağlayarak, dünyanın en popüler programlama dili olan Python'u öğrenmek için harika bir fırsat sağlar.

Kodlamanın geleceği hakkında görüşleriniz neler?

Önümüzdeki evrim, önemli bir kısmı makineler tarafından üretilen genel kod üretiminde bir artışa yol açıyor. Bununla birlikte, insan doğrulaması ayrılmaz kalacaktır. Geleneksel programlama görüntüsü (bir metin dosyasına kod girme) dönüşecek. Bilgi sistemleri oluşturmanın geleceği, geleneksel kodlama uygulamalarından farklılaşacak ve kodun üretildiği bir ortamı kapsayacaktır. Ayrıca, ortaya çıkan sistemlerin veri spesifikasyonu ve modellemeye odaklanacağını ve bugün bildiğimiz kodlamayı yeniden şekillendireceğini tahmin ediyorum.

Anaconda şu anda 35 milyondan fazla kullanıcıya hizmet veriyor, bu başarıyı neye bağlıyorsunuz?

Öğrencilerden profesyonel kodlayıcılara kadar her türden kullanıcıya hitap eden çok çeşitli eğitim materyalleri ve araçları sunarak bu kullanıcı ölçeğine ulaştığımıza inanıyorum. Teknolojik yenilikler devam ettikçe neredeyse her sektörde Python becerilerine sürekli olarak daha fazla ihtiyaç duyulmaktadır. Python'u demokratikleştirme, kodlamayı ve temel bilgileri herkes için erişilebilir hale getirme misyonumuzla, şimdi ve gelecekte işlere yönelik beceriler geliştirmek için gereken kaynakları sağlayabiliyoruz.

Tutkularınızdan biri veri okuryazarlığına erişimi genişletmek, bununla ilgili çabalarınızın ayrıntılarını paylaşabilir misiniz?

Öğrencilere veri bilimine başlarken ulaşırsak, dünya çapında veri okuryazarlığına ulaşma misyonumuzda daha önemli ilerleme kaydedebileceğimize inanıyorum. Bunu desteklemek için Anaconda, ABD'deki ve dünya çapındaki liselerle etkileşime geçerek bir etkinliğe ev sahipliği yapmaya başladı. Veri Bilimi Fuarı Python becerilerini sergilemek, yenilikçi projeleri paylaşmak ve potansiyel olarak üniversite bursları kazanmak için öğrencileri bir araya getiren bir etkinliktir. Ayrıca yakın zamanda tanıttığımız Anakonda ÖğrenmeOn ikiden fazla ders sunan ve bu dersleri başarıyla tamamlayan öğrencilere istihdam sağlama veya eğitim yolculuklarında ilerleme olanaklarını artırabilecek bir sertifika veren. Anakonda Defterleri aynı zamanda insanların hemen veri bilimine ve Python kodlamasına atlamalarına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. 2023 yılının Mayıs ayında Anaconda edinilen EduBlock'larK-12 öğrencilerine ve başlangıç ​​düzeyindeki profesyonellere temel kodlama becerileri kazandıran ücretsiz bir platform. Bu satın alma yoluyla EduBlocks, Anaconda'nın gelecekteki iş gücü için verileri ve Python becerilerini demokratikleştirme misyonunu daha da ileriye taşıyacak. Veri bilimi ve AI/ML modelleri iş ve yaşamda yaygınlık kazanmaya devam ederken Anaconda, bu yeni dünyanın avantajlarından yararlanmak için rehberlik ve eğitim kaynağı olabilir.

Yapay zekanın geleceği neden tamamen açık olmalı?

Açık kaynak hakkındaki düşüncelerime benzer şekilde, şeffaflık ve işbirliği yapay zeka teknolojisinin daha başarılı bir şekilde geliştirilmesine yol açacak ve bir bütün olarak toplumun yararına olacaktır. Yapay Zeka silahlanma yarışının teknolojide heyecan verici bir an olduğu inkar edilemezken, Yapay Zeka modellerinin yaygın kullanımı, İnternet'i, gelecekteki modeller için gelecekteki eğitim veri setlerini kirletecek, gerçek dünyadaki olaylar tarafından üretilmeyen bilgilerle doldurabilir. Bu, gelecekteki modellerin güçlendiği ve geçmiş modellerin çıktıları tarafından sonsuza kadar önyargılı olduğu bir “model yamyamlık” etkisine yol açacaktır. Yeni modellerin piyasaya sürülmesiyle birlikte, yapay zekayı çevreleyen yasal/telif hakkı kaygıları ve model eğitimindeki önyargılar gibi etik tartışmalar artık ikinci planda kalamaz. Açık geliştirmeyle birlikte daha fazla erişilebilirlik ve daha geniş bir geçmiş, beceri seti ve deneyim grubunun birlikte çalışabilme yeteneği gelir; bu da daha başarılı (ve etik) sonuçlara yönelik bir domino etkisi yaratır.

AI'nın geleceği için vizyonunuz nedir?

Daha kompakt, anlaşılır yapay zeka modellerinin yükselişini bekliyorum. İçerik hakları ve telif hakkıyla ilgili sorunların çözülmesi çok önemli olacaktır. Bu yapay zeka teknolojilerinin gerçek iş senaryolarında ve müşteri deneyimlerinde yaygın şekilde benimsenmesini bekleyebilirsiniz. Odak noktası yapay zekayı olumlu kullanım için yönlendirmeye ve eğitmeye kayacak. Bu geçiş, motor uygulamalarına yeni bir vurgu yapılarak büyükten küçüğe doğru ilerleyen motorların evrimiyle karşılaştırılabilir.

Artık, bir zamanlar insan uzmanlığı gerektiren (çok zor olmasa da dinamik çeviklik gerektiren) görevleri yerine getirebilecek bir "temel" zeka biçimine erişimimiz var. Bunlar, insan müdahalesine duyulan ihtiyaç nedeniyle daha önce gözden kaçan kullanım örnekleridir, ancak yapay zekanın ortaya çıkışıyla, bir zamanlar zorlu olan artık başarılabilir hale geldi.

Harika röportajlar için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. Dev piton.