Бабак Ходжат, головний офіцер з питань штучного інтелекту в Cognizant – Інтерв’ю

Бабак Ходжат, головний офіцер з питань штучного інтелекту, очолює лабораторію досліджень штучного інтелекту, команду розробників і дослідників, які просунули стан технологій штучного інтелекту, створюють відрізняючі особливості штучного інтелекту в пропозиціях Cognizant і очолюють ініціативи компанії з питань штучного інтелекту для добра.

Бабак є колишнім співзасновником і генеральним директором Sentient, відповідальним за основну технологію найбільшої розподіленої системи штучного інтелекту у світі. Бабак також був засновником першого інвестиційного фонду, керованого штучним інтелектом, Sentient Investment Management.

Бабак є серійним підприємцем, який створив ряд компаній в долині Кремнієвої, як основний винахідник і технолог. До співзаснування Sentient Бабак був старшим директором з інженерії в Sybase iAnywhere, де він очолював інженерію мобільних рішень. До Sybase Бабак був співзасновником, технічним директором і членом ради директорів Dejima Inc. Бабак є основним винахідником патентованої технології Dejima, орієнтованої на агентів, застосованої до інтелектуальних інтерфейсів для мобільних і корпоративних обчислень – технології, що лежить в основі Apple Siri.

Бабак опублікував понад 50 робіт у сфері штучного життя, орієнтованої на агентів інженерії програмного забезпечення і розподіленого штучного інтелекту, і має 39 патентів США на своє ім’я. Він є експертом у багатьох галузях штучного інтелекту, включаючи обробку природної мови, машинне навчання, еволюційні алгоритми і розподілені системи штучного інтелекту.

Cognizant – це глобальна компанія професійних послуг і консалтингу в галузі інформаційних технологій, яка допомагає організаціям модернізувати свою цифрову інфраструктуру, реалізовувати нові технології, такі як штучний інтелект, хмарні обчислення, дані і автоматизацію, і реорганізовувати бізнес-процеси для підвищення гнучкості і зростання.

Ви заснували кілька компаній, пов’язаних зі штучним інтелектом, написали дві книги і допомогли створити технологію, яка вплинула на розвиток Siri. Що з особистого досвіду чи поворотних моментів найбільш сформувало вашу віру в штучний інтелект як інструмент для реального впливу?

Моя зацікавленість штучним інтелектом почалася рано в моїх академічних letech і тільки зміцніла з тих пір. Деякі ключові поворотні моменти включали створення деяких з перших агент-орієнтованих систем в Dejima для програмування споживчих товарів, таких як ваш VCR, роботу, яку ми зробили в Sentient Technologies, застосуванні штучного інтелекту до складних проблем, таких як фінансові операції. Технологія природної мови, яку я розробив для Siri, також була агент-орієнтованою, і це був ще один поворотний момент.

Ці реальні застосування продемонстрували мені, що штучний інтелект може вийти за рамки теоретичних конструкцій і доставити відчутну бізнес-цінність. Ми зараз рухаємось до вибухового періоду комерціалізації технологій штучного інтелекту, особливо з багатокомпонентними системами, які повністю змінять спосіб роботи підприємств, дозволяючи автоматизувати багато складних завдань.

Давайте поговоримо про ваш останній проект – систему штучного інтелекту для планування використання землі, розроблену разом з Університетом Техасу. Що спонукало розробку цього інструменту, і як він представляє зміну від теоретичних штучних інтелектів до реального впливу на політику?

Система штучного інтелекту для планування використання землі, яку ми розробили у співпраці з Університетом Техасу в Остіні, була спонукала необхідністю вирішити складні екологічні і економічні компроміси у глобальному використанні землі. Фреймворк, керований машинним навчанням використовує технологію за лаштунками Cognizant Neuro AI Decisioning і побудований на платформі Project Resilience.

Наша спільна дослідницька команда мала на меті допомогти реалізувати цілі сталого розвитку Організації Об’єднаних Націй, створивши інструмент, який міг би оптимізувати використання землі для максимального збереження вуглецю, мінімізації економічних порушень і збереження харчової безпеки та середовища проживання. Традиційні підходи часто не враховують нюансові компроміси, такі як локальні ефекти перетворення орної землі або пасовищ на ліси. Ми обрали інший шлях, який використовував еволюційний штучний інтелект, обчислювальний підхід, натхненний природним добором. Він був розроблений для дослідження тисяч політичних сценаріїв, ітеративного поліпшення і балансування конкуруючих цілей для більш ефективних, контекстно-чутливих стратегій використання землі.

Система позначає суттєву зміну від теоретичних концепцій штучного інтелекту до реального впливу на політику. Вона інтегрує історичні дані про використання землі, що датуються століттями, і дані про вуглець з складними еволюційними алгоритмами, щоб надавати дієві, оптимізовані рекомендації, а не абстрактні передбачення.

Відокремлено, ми також створили інтерактивний інструмент, який генерує і оцінює сценарії кліматичної політики за допомогою симулятора En-ROADS, допомагаючи приймаючим рішення порівнювати і налаштовувати плани дій. Система дозволяє законодавцям і приймаючим рішення симулювати політичні стимули і безпосередньо зрозуміти компроміси, допомагаючи їм вибирати націлені, ефективні втручання. Інтеграція системи з платформами, такими як Climate Interactive’s En-ROADS simulator, дозволяє масштабувати оптимізацію кліматичної політики, керованої штучним інтелектом, до ширших аудиторій, підкреслюючи штучний інтелект як практичного партнера у вирішенні реальних проблем сталості.

Можете розказати, як інструмент працює з точки зору користувача? Які рішення він може підтримувати, і як він надає персоналізовані рекомендації для різних регіонів?

З точки зору користувача, інструмент штучного інтелекту функціонує як інтерактивна платформа підтримки рішень у динамічному, даних-орієнтованому середовищі, яка допомагає вам приймати розумніші рішення, що працюють для кліматичних цілей.

Приймаючі рішення, законодавці і інші зацікавлені сторони можуть досліджувати різні стратегії використання землі і їх екологічні та економічні впливи. Користувачі можуть симулювати стимули – податкові пільги для землевласників, наприклад – і спостерігати, як вони можуть вплинути на зміни використання землі для зменшення вуглецю.

Він підтримує ряд рішень, адаптованих до різних регіонів. Наприклад, він може допомогти вам визначити, де зробити зміни використання землі для кращих результатів, скільки землі перетворити (наприклад, перетворити сільськогосподарську землю на ліс), і які переваги і недоліки різних політик використання землі. Для надання персоналізованої поради він розглядає глобальну історію використання землі і дані про вуглець, щоб запропонувати різні підходи для різних областей. Він може враховувати регіональні особливості, такі як широта і тип землі.

Симулятор En-ROADS, керований Neuro AI, може допомогти приймаючим рішення і законодавцям експериментувати з різними компромісами для досягнення різних кліматичних цілей.

Еволюційний штучний інтелект був описаний як “таємна приправа” цього проекту. Як ця підхід працює на практиці, і чому він так ефективний для вирішення складних екологічних і політичних проблем?

Ідея еволюційного штучного інтелекту полягає в натхненні природним добором у біології. Як обчислювальний підхід у контексті планування використання землі, на практиці він імітує природну еволюцію, щоб знайти розумні рішення складних екологічних проблем, з якими традиційні методи боротьби.

Натомість ніж намагатися запрограмувати ідеальні політики використання землі заздалегідь, підхід еволюційного штучного інтелекту створює різні моделі політики і тестиє кожну з них у симульованих середовищах з реальними кліматичними і земельними даними. Він зберігає найкращі моделі політики і “розмножує” їх разом, додаючи мутації, щоб відкрити несподівані рішення. Він повторює цей процес протягом багатьох поколінь, відсіюючи погані виконавці і зберігаючи найкращі з сотень або тисяч сценаріїв.

Це працює добре для екологічних проблем, оскільки воно не перегружується множинними змінними, такими як типи ґрунтів, кліматичні умови і економічні чинники.

Політика використання землі часто включає конкуруючі цілі – економічний рост, зменшення вуглецю, харчова безпека. Як ваша система обробляє ці компроміси, і які несподівані ідеї вона відкрила?

Наша система штучного інтелекту була створена спеціально для обробки конкуруючих цілей, таких як економічний рост, зменшення вуглецю і харчова безпека. Вона генерує ПARETO-фронт (концепція інженерії, використовувана в багатокритеріальній оптимізації), яка балансує вплив вуглецю і зміни використання землі для різних місць.

Дослідницька команда відкрила кілька несподіваних ідей. Наприклад, хоча традиційна мудрість визнає ліси хорошими для зберігання вуглецю, штучний інтелект не звичайно рекомендував максимізувати лісові насадження всюди. Натомість він показав важливі відмінності: заміна пасовищ, таких як пустелі і луги, на ліси не була такою ефективною, як заміна орної землі на ліс. Географічна локалізація також виявилася важливою. Однакові зміни використання землі давали різні результати залежно від широти.

Пріоритезація була однією з найпрактичніших ідей штучного інтелекту. Натомість ніж розподіляти зусилля рівномірно, він запропонував зосередити основні перетворення використання землі в стратегічних місцях, де вони мали б найбільший вплив.

Проект Resilience спрямований на масштабування такого роду корисності штучного інтелекту для вирішення Цілей сталого розвитку, що виходять за рамки клімату – таких як енергетика, охорона здоров’я і навіть реакція на пандемію. Що вас найбільш захоплює у потенціалі розширення цієї платформи по різних областях?

Що мене найбільш захоплює у потенціалі цієї платформи, це те, що ми демонструємо, що побудова штучного інтелекту в співпраці, доступності і адаптивності може привести до потужних рішень для вирішення великих глобальних проблем. Платформа Project Resilience є прикладом реалізації цих трьох принципів. Приймаючі рішення, фахівці з даних і громадськість можуть приєднатися до розробки інструментів штучного інтелекту і приймати більш обґрунтовані рішення для суттєвого впливу. Ми запрошуємо наших читачів стати учасниками тут.

Лабораторія штучного інтелекту в Cognizant зараз є основним драйвером інновацій, з десятками патентів і стратегією інвестицій у розмірі мільярда доларів. Як ініціативи, такі як ця, входять у вашу загальну дорожню карту застосування штучного інтелекту у великому масштабі?

Ініціатива штучного інтелекту з плануванням використання землі ідеально відповідає нашому підходу до застосування штучного інтелекту в Cognizant, який зосереджується на вирішенні високоефективних, складних реальних проблем, а не чисто академічних вправ. Еволюційний штучний інтелект може обробляти часто складні компроміси, знайдені в бізнесі і політичних рішеннях. Вирішення кліматичних проблем шляхом підходу, який балансує економічні, соціальні та екологічні чинники, демонструє, як штучний інтелект може доставити практичну цінність, керуючи конкуруючими пріоритетами.

Робота також відображає нашу бачення розробки штучного інтелекту, який доповнює прийняття рішень людиною, а не замінює його.

Ви очолювали зусилля зі штучного інтелекту в стартапах і підприємствах. Що є ключем до забезпечення того, щоб технології, такі як еволюційний штучний інтелект, залишаються зрозумілими і дієвими – не тільки потужними – для урядів і промислових зацікавлених сторін?

Однією з найбільших переваг еволюційного штучного інтелекту є те, що він не тільки намагається визначити оптимальні рішення, але також може відкрити альтернативні стратегії, які розширюють розуміння учасників того, що можливе.

Штучний інтелект і дані повинні служити прийняттю рішень, а не тільки генерувати звіти. Приймаючі рішення тонуть в аналізах, а також стикаються з дедалі складнішими виборами. Нам потрібно зміститися від надання лише ідей і передбачень до створення інтерактивних систем підтримки рішень, які пропонують прескриптивні рішення на основі наявних даних. Це підхід дозволяє вам орієнтуватися в складності і приймати кращі рішення, які еволюціонують, коли обставини змінюються.

Оглядаючи майбутнє, де ви бачите найбільші можливості для еволюційного штучного інтелекту для впливу поза межами використання землі – наприклад, в контролі інфекційних захворювань, плануванні відновлюваної енергетики або щось зовсім інше?

Інфекційні захворювання, планування відновлюваної енергетики і харчова безпека – всі ці області, де еволюційний штучний інтелект може мати вплив. Ініціатива епохи COVID-19, над якою ми працювали, демонструє потенціал. За допомогою проекту Resilience ми побудували системи, які могли одночасно оптимізувати контроль над пандемією і економічну стабільність, допомагаючи урядам, таким як уряд Ісландії, приймати дані-орієнтовані рішення про відкриття шкіл.

З еволюційним штучним інтелектом ми нарешті звертаємося до найбільш нагальних глобальних проблем зовсім іншим способом, який може рекомендувати конкретні політики, що балансують конкуруючі пріоритети, а не виробляти універсальні рішення.

Сила еволюційного штучного інтелекту полягає в тому, що він може симулювати тисячі комбінацій політики, зберігаючи те, що працює, і відкидаючи те, що не працює. І це не тільки теорія. Ми будемо створювати інтерактивні інструменти, які кладуть цю можливість в руки реальних приймаючих рішення.

Після десятиліть у сфері штучного інтелекту ви бачили хвилі гіпу приходити і йти. Що дає вам впевненість, що поточна хвиля – особливо інструменти, такі як цей – нарешті реалізує обіцянку штучного інтелекту щодо покращення суспільства?

Справжній прогрес до обіцянки штучного інтелекту щодо покращення суспільства відбувається, коли ми рухаємось за межі хвилі гіпу і будемо створювати системи, які підвищують прийняття рішень людиною в областях, які мають значення, включаючи сталість. Це справжній тест того, чи штучний інтелект нарешті реалізує свою обіцянку.

Що я постійно спостерігаю, це те, що технологія розвивається через передбачувані закономірності оптимізації і демократизації, а не окремих надхвалих моментів. Подивіться на історію обчислень. Ми перейшли від кімнатних комп’ютерів до потужних годинників через безперервне вдосконалення, а не один драматичний стрибок.

Я вірю, що ми находимося на точці інфлексії, де технологія може дійсно покращити суспільство. Шлях вперед лежить через практичні застосування, які розв’язують реальні людські проблеми, такі як наша робота з плануванням використання землі, яка балансує зменшення вуглецю з іншими цілями. Це те, як штучний інтелект виконує свою обіцянку: через вимірюваний вплив на наші найбільш складні проблеми.

Cognizant недавно встановила рекорд Гіннеса з найбільшої події кодування Vibe – залучивши понад 53 000 співробітників з 40 країн і створивши понад 30 000 прототипів. З вашої точки зору, що це говорить про роль кодування Vibe в демократизації грамотності штучного інтелекту в великих організаціях?

Масштаб і вплив нашої події кодування Vibe говорить про те, яким трансформаційним це може бути для демократизації грамотності штучного інтелекту. Більше 40% учасників були некодерами, а 20% ніколи не писали рядка коду раніше. Це говорить про те, що кодування Vibe не про зниження планки, а про відкриття дверей для еволюціонуючої робочої сили зі штучним інтелектом. Ми навіть використовували багатокомпонентну систему штучного інтелекту для оцінки 30 000 прототипів за один день, що зайняло б у людини цілий рік.

Натомість ніж вимагати глибокої експертизи програмування, кодування Vibe дозволяє будь-кому з ідеєю виразити її природною мовою і співпрацювати зі штучним інтелектом, щоб оживити її. Для досвідчених розробників це дозволяє автоматизувати більшість монотонного процесу кодування, звільняючи їх, щоб зосередитися на вищій цінності роботи, яка рухає бізнес-цінність. Особисто я був здивований, як швидко я міг перекласти складний алгоритм з псевдокоду в робочу програму, звільняючи мене, щоб зосередитися повністю на творчих і стратегічних аспектах.

Знижуючи бар’єри і дозволяючи практичну експериментацію з генеративним штучним інтелектом, ми рухаємось до того, щоб грамотність штучного інтелекту перейшла від спеціалізованої компетенції до спільної організаційної можливості. Для організацій кодування Vibe допомагає прискорити креативність, видаляє бар’єри і відкриває колективний інтелект усієї робочої сили в безпрецедентному масштабі.

Поза масштабом, які були найбільш значущими результатами цієї ініціативи кодування Vibe? Чи бачите ви це як шаблон для того, як підприємства можуть культивувати інновації і застосовувати навички штучного інтелекту на глобальному рівні?

Справжній вплив нашої ініціативи кодування Vibe був у ентузіазмі, який ми побачили по всій організації, коли співробітники з HR, продажів, інженерії, фінансів, юридичного відділу, маркетингу та інших відділів прийняли штучний інтелект і взяли участь. Їхні ідеї, засновані на глибокому знанні галузі і практичному бізнес-інсайті, привели до тисяч прототипів, які інакше могли б не з’явитися.

З більш ніж 30 000 унікальних проектів, що виникли в результаті цих зусиль, ми встановлюємо темп для економіки штучного інтелекту, де кожен має інструменти для інновацій зі штучним інтелектом. Одночасно ми розблокуємо креативність у масштабі і емпаверуємо робочу силу – як всередині Cognizant, так і для наших клієнтів по всіх галузях, яким ми служимо – стати більш грамотними в штучному інтелекті.

Ми абсолютно бачимо цю ініціативу як шаблон, який інші організації можуть повторити. Зберігаючи доступні інструменти штучного інтелекту, колаборативну і відкриту культуру, і масштабовану оцінку, керовану штучним інтелектом, ми можемо краще служити нашим клієнтам, розблокувати непроявлений креатив і прискорити розвиток навичок штучного інтелекту по всій робочій силі.

Дякую за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Cognizant.