Бабак Ходжат, головний офіцер штучного інтелекту в Cognizant – Серія інтерв’ю

Бабак Ходжат, головний офіцер штучного інтелекту очолює лабораторії штучного інтелекту, команду розробників і дослідників, які просунули стан мистецтва в галузі штучного інтелекту, створюючи відрізняючі особливості штучного інтелекту в пропозиціях Cognizant і очолюють ініціативи компанії зі штучного інтелекту для добра.

Бабак є колишнім співзасновником і генеральним директором Sentient, відповідальним за основну технологію за найбільшу в світі розподілену систему штучного інтелекту. Бабак також був засновником першого в світі хедж-фонду, керованого штучним інтелектом, Sentient Investment Management.

Бабак є серійним підприємцем, який заснував ряд компаній в долині Силіконової, як основний винахідник і технолог. До співзаснування Sentient Бабак був старшим директором 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, застосовуваної до інтелектуальних інтерфейсів для мобільних і корпоративних обчислень – технології, яка лежить в основі Apple’s Siri.

Бабак опублікував понад 50 робіт у сфері штучного життя, орієнтованої на агентів інженерії програмного забезпечення і розподіленого штучного інтелекту, і має 39 виданих патентів США на свою честь. Він є експертом у численних галузях штучного інтелекту, включаючи обробку природної мови, машинне навчання, еволюційні алгоритми і розподілені штучні інтелекти.

Cognizant є глобальною компанією професійних послуг і консалтингу в галузі інформаційних технологій, яка допомагає організаціям модернізувати свою цифрову інфраструктуру, впроваджувати нові технології, такі як штучний інтелект, хмарні обчислення, дані та автоматизацію, і реалізовувати бізнес-процеси для забезпечення гнучкості та зростання.

Ви заснували кілька компаній зі штучного інтелекту, написали дві книги і допомогли просунути технологію, яка вплинула на Siri. Оглядаючись назад, які особисті переживання або поворотні моменти найбільш сформували 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 систем, заснованих на агентах, 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, яка також була заснована на агентах, була ще одним поворотним моментом.

Ці реальні застосування продемонстрували мені, що штучний інтелект може вийти за рамки теоретичних конструкцій і доставити відчутну бізнес-цінність. Ми зараз рухаємось до експлозивного періоду комерціалізації технологій штучного інтелекту, особливо з багатокористувальними системами, які повністю трансформуватимуть, як підприємства працюють, дозволяючи автоматизувати багато складних завдань.

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

Система штучного інтелекту для планування використання землі, яку ми розробили спільно з Університетом Техасу в Остіні, була надихнута необхідністю вирішити складні екологічні та економічні компроміси в глобальному використанні землі. Машинно-навчальна структура використовує технологію за лаштунками Cognizant Neuro AI Decisioning і побудована 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 максимізації зберігання вуглецю, мінімізації економічних порушень і збереження харчової безпеки та місць проживання. Традиційні підходи часто не враховують нюансів компромісів, таких як місце конкретні ефекти перетворення орної землі або пасовищ на ліси. Ми обрали інший шлях, який використовував еволюційний штучний інтелект, обчислювальний підхід, надихнутий 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 політики. Вона інтегрує історичні дані про використання землі, що датуються століттями, і дані про вуглець з складними еволюційними алгоритмами, щоб надати дієві, оптимізовані рекомендації, а не абстрактні прогнози.

Відокремлено, ми також створили інтерактивний інструмент, який генерує і оцінює кліматичні політичні сценарії 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 симулятор En-ROADS Climate Interactive, дозволяє масштабувати оптимізацію кліматичної політики, керованої штучним інтелектом, до ширших аудиторій, підкреслюючи штучний інтелект як практичного партнера в боротьбі з реальними проблемами сталості.

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

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

Приймаючі рішення, законодавці та інші зацікавлені сторони можуть досліджувати різні стратегії використання землі та 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 зниження вуглецю.

Він підтримує ряд рішень, адаптованих до різних регіонів. Наприклад, він може допомогти вам визначити, де зробити зміни землі для найкращих результатів, як багато землі перетворити (наприклад, перетворити орну землю в ліс), і які переваги і недоліки різних політик використання землі. Для надання персоналізованих порад він розглядає глобальну історію використання землі та дані про вуглець, щоб запропонувати різні підходи для різних територій. Він може враховувати регіональні характеристики, такі як широта і тип землі.

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

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

Ідея за еволюційним штучним інтелектом полягає в натуральному доборі в біології. Як обчислювальний підхід у контексті планування використання землі, на практиці він імітує природну еволюцію, щоб знайти розумні рішення для складних екологічних проблем, з якими традиційні методи боротьби.

Замість того, щоб намагатися запрограмувати ідеальні політики використання землі заздалегідь, підхід еволюційного штучного інтелекту створює різні моделі політики та тестує кожну з них у симульованих середовищах з реальними кліматичними та землевикористовчими даними. Він зберігає найкращі політики та “розмножує” їх, додаючи мутації, щоб відкрити несподівані рішення. Він повторює цей процес протягом багатьох поколінь, видаляючи погані виконавці та зберігаючи найкращі серед сотень або тисяч сценаріїв.

Це працює добре для екологічних проблем, оскільки він не перегружується багатьма змінними, такими як типи ґрунтів, кліматичні умови та економічні чинники.

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

Наша система штучного інтелекту була створена конкретно для обробки конкуруючих цілей, таких як економічний рост, зниження вуглецю та харчова безпека. Вона генерує Парето-фронт (концепція інженерії, використовувана в багатокритеріальному оптимізуванні), яка торгує впливом вуглецю та зміною використання землі для різних місць.

Дослідницька команда зустріла кілька несподіваних ідей. Наприклад, хоча традиційна мудрість визнає ліси хорошими для зберігання вуглецю, штучний інтелект не звичайно рекомендував максимізувати лісові площі всюди. Замість цього він показав важливі відмінності: заміна пасовищ, таких як пустелі та луки, на ліси не була такою ефективною, як заміна орної землі на ліси. Географічне положення також виявилося важливим. Однакові зміни використання землі давали різні результати залежно від широти.

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

Проект Resilience має на меті масштабувати цей тип корисності штучного інтелекту для вирішення Цілей сталого розвитку за межами клімату – таких як енергетика, охорона здоров’я та навіть реакція на пандемію. Що надихнує вас найбільш щодо потенціалу розширення цієї платформи по різних областях?

Що надихнує мене найбільш щодо потенціалу цієї платформи, полягає в тому, що ми демонструємо, що побудова штучного інтелекту таким чином, щоб він був співпрацею, доступністю та адаптивністю, може привести до потужних рішень для вирішення великих глобальних проблем. Платформа Проекту Resilience є прикладом реалізації цих трьох принципів. Приймаючі рішення, вчені-дані та громадськість можуть приєднатися до розробки інструментів штучного інтелекту та приймати більш обґрунтовані рішення для значного впливу. Ми запрошуємо ваших читачів бути 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 до вашої загальної дорожньої карти застосування штучного інтелекту у великому масштабі?

Ініціатива штучного інтелекту для планування використання землі ідеально вписується в наш підхід 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 та політичних рішеннях. Вирішення кліматичних проблем через підхід, який балансує економічні, соціальні та екологічні чинники, демонструє, як штучний інтелект може доставити практичну цінність, керуючи конкуруючими пріоритетами.

Робота також відображає нашу бачення розвитку штучного інтелекту, який посилює прийняття рішень людини, 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 пояснюваними і дієвими – а не просто потужними – для урядів і промислових зацікавлених сторін?

Однією з найбільших переваг еволюційного штучного інтелекту є те, що він не тільки намагається визначити оптимальні рішення, а й може розкрити альтернативні стратегії, які розширюють розуміння зацікавлених сторін того, що можливе.

Штучний інтелект і дані повинні служити прийняттю рішень, а не просто генерувати звіти. Приймаючі рішення тонуть в аналізах, а також стикаються з дедалі більш складними виборами. Нам потрібно змінити наш фокус від простого надання ідей і прогнозів до створення інтерактивних систем підтримки прийняття рішень, які пропонують рецептурні рішення на основі наявних даних. Цей підхід дозволяє вам навігацію по складності та приймати кращі рішення, які еволюціонують, коли обставини змінюються.

Оглядаючись вперед, де ви бачите найбільші можливості для еволюційного штучного інтелекту для створення впливу поза землекористуванням – чи то в контролі інфекційних захворювань, плануванні відновлювальної енергетики, або щось зовсім інше?

Інфекційні захворювання, планування відновлювальної енергетики та харчова незахищеність – це всі гідні області, де еволюційний штучний інтелект може створити вплив. Ініціатива епохи COVID-19, над якою ми працювали, демонструє потенціал. За допомогою Проекту Resilience ми побудували системи, які могли б одночасно оптимізувати контроль пандемії та економічну стабільність, допомагаючи урядам, таким як уряд Ісландії, приймати дані-орієнтовані рішення про відкриття шкіл.

З еволюційним штучним інтелектом ми нарешті звертаємося до найбільш пресових глобальних проблем 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 політичних комбінацій, зберігаючи те, що працює, і відкидаючи те, що не працює. І це не просто теорія. Ми будемо створювати інтерактивні інструменти, які надають цю можливість реальним приймаючим рішення.

Після десятиліть у галузі штучного інтелекту ви бачили цикли гіпу приходити і йти. Що дає вам впевненість, що поточна хвиля – особливо інструменти, такі як цей – нарешті доставляє на довгострокову обіцянку штучного інтелекту щодо поліпшення суспільства?

Справді прогрес до обіцянки штучного інтелекту щодо поліпшення суспільства відбувається, коли ми рухаємось за межі циклу гіпу і будемо будувати системи, які посилюють прийняття рішень людини в областях, які мають значення, включаючи сталість. Це справжній тест того, чи штучний інтелект нарешті доставляє на свою обіцянку.

Що я постійно спостерігаю, полягає в тому, що технологічний прогрес відбувається через передбачувані закономірності оптимізації та демократизації, а не окремих гіпер-моментів. Подивіться на історію обчислень. Ми перейшли від кімнатних комп’ютерів до потужних годинників через безперервне вдосконалення, а не один драматичний стрибок.

Я справді вірю, що ми находимося на точці інфлексії, де технологія може справді поліпшити суспільство. Шлях вперед полягає в практичних застосуваннях, які вирішують реальні людські проблеми, такі як наша робота з плануванням використання землі, балансуючи зниження вуглецю з іншими цілями. Це те, як штучний інтелект виконує свою обіцянку: через вимірний 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 у демократизації грамотності штучного інтелекту в великих організаціях?

Масштаб і вплив заходу кодування vibe говорять об’ємно про те, як трансформаційно ця підхід 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 те, щоб знижувати планку, а про те, щоб відкрити двері для еволюціонуючої робочої сили зі штучним інтелектом. Ми навіть використали багатокористувальську систему штучного інтелекту для оцінки 30 000 прототипів за один день, що зайняло б людську команду цілий рік.

Замість того, щоб 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 від концентрації 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 від концентрації повністю на творчих і стратегічних аспектах.

Відкриваючи бар’єри та дозволяючи експериментувати з генеративним штучним інтелектом, ми рухаємося від спеціалізованого навику до спільної організаційної здатності. Для організацій кодування vibe допомагає прискорити креативність, видаляє бар’єри та розблокує колективний інтелект усієї робочої сили на безпрецедентному масштабі.

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

Справжній вплив ініціативи кодування vibe був у ентузіазмі, який ми спостерігали по всій організації, коли співробітники з HR, продажів, інженерії, фінансів, юридичної служби, маркетингу та іншого прийняли штучний інтелект і взяли участь. Їхні ідеї, ґрунтовані на глибокому знанні галузі та практичних бізнес-інсайтах, призвели до тисяч прототипів, які інакше ніколи не з’явилися.

З більш ніж 30 000 унікальних проєктів, що вийшли з цього зусилля, ми встановлюємо темп для економіки штучного інтелекту, де кожен має інструменти для інновацій зі штучним інтелектом. Водночас ми розблокуємо креативність у масштабі та емпаверуємо робочу силу – як всередині Cognizant, так і для наших клієнтів по галузям, яким ми служимо – стати більш грамотними в штучному інтелекті.

Ми абсолютно бачимо цю ініціативу як шаблон, який інші організації можуть повторити. Об’єднавши доступні інструменти штучного інтелекту, колаборативну та відкриту культуру та масштабну оцінку штучного інтелекту, ми можемо краще служити нашим клієнтам, щоб розблокувати приховану креативність та прискорити розвиток навичок штучного інтелекту по всій їхній робочій силі.

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