Доктор Вішал Сікка, засновник та генеральний директор Vianai – Серія інтерв’ю

Вішал Сікка – засновник і генеральний директор Vianai, колишній технічний директор SAP AG, а також колишній генеральний директор Infosys. Наразі він також є членом ради директорів Oracle , наглядової ради BMW Group та радником Інституту людського штучного інтелекту Стенфордського університету.

Платформа Vianai поєднує відкриті джерела, власні методи та оптимізації Vianai, а також людоцентрований дизайн, щоб привнести штучний інтелект у підприємства у великому масштабі, на різних ландшафтах. За допомогою платформи великі організації можуть створювати, оптимізувати, розгортати та керувати складними моделями машинного навчання на наявній інфраструктурі та покращувати роботу та продуктивність моделей машинного навчання по всьому підприємству,

Що спочатку привернуло вашу увагу до машинного навчання?

Я став interessований у штучному інтелекті під час навчання, коли читав роздуми Марвіна Мінскі про наш розум як суспільство простих агентів, і дізнався про Елізу Джо Вайценбаума (одну з перших чат-ботів) та критику Джона Маккарті щодо неї. Пізніше мені довелося мати честь мати Маккарті головою комісії з кваліфікації штучного інтелекту в Стенфорді. Маккарті та Мінскі були двома батьками галузі штучного інтелекту, і обоє мали глибокі знання про можливості та обмеження штучного інтелекту, і мені пощастило вивчати у них.

Ми все ще бачимо сьогодні, що штучний інтелект має великий потенціал, і водночас має суттєві обмеження. Ті самі проблеми, з якими ми боролися 30 років тому, все ще очевидні сьогодні, особливо коли ми дивимося на штучний інтелект у підприємствах. Я був надихнутий цією роботою як студент, щоб побачити, чи можна якось розблокувати цінність штучного інтелекту, і я продовжую бути пристрасним щодо цього.

Ви раніше написали деякі інструментальні статті, яка з них, на вашу думку, була найбільш інструментальною для розвитку ваших поглядів на штучний інтелект?

Як студент я musel прочитати кілька тисяч статей. Пророческі статті Маккарті про “радник”, про деякі ключові філософські проблеми штучного інтелекту, статті Марвіна про розум як суспільство, про поєднання підходів, заснованих на нейронних мережах та символічних підходів до штучного інтелекту, статті Джудеї Перл про ймовірнісне висновування та каузальну інтелект, статті Девіда Марра (про зір), Пета Вінстона (про навчання описів об’єктів з прикладів), роботи Вальдінгера про синтез програм, і багатьох інших сформували мої погляди. Нещодавно я читав роботи Хінтона, Лекун, уваги, а також роботи Синтії Рудін, Фернанди Вієгас та інших.

Ви заявили, що досвід розробки системи штучного інтелекту є фрагментованим і розбитим, які з них є деякими поточними проблемами при створенні системи штучного інтелекту?

Системи штучного інтелекту сьогодні можуть бути пояснені лише відносно невеликою кількістю людей – статистика варіюється, але здається, що насправді може бути лише близько 20-30 тисяч у світі, які розуміють справжні методи роботи систем штучного інтелекту. Це значно менше, ніж 52 тисячі людей, яких ми оцінюємо як професіоналів MLOps, або 1 мільйон людей, яких ми оцінюємо як вчених-даних. Багато з них не могли б сказати, чому система робить те, що робить, чому вона надає такі рекомендації чи що міг би піти не так, або як працюють основні техніки.

Помістіть це на тлі величезного складного ландшафту. Є понад 300 постачальників MLOps, яких відстежує Gartner в будь-який момент часу. Кожен з них має спеціалізовану пропозицію. Великі хмарні постачальники, з іншого боку, мають свій власний смак всього, і часто намагаються закрити компанії в свої екосистеми та інфраструктуру.

Потім сам комп’ютер часто є занадто дорогим для компаній, щоб вони могли真正но створити та натренувати деякі з найбільш просунутих моделей, доступних зараз. Ці можливості залишаються для декількох компаній, які мають талант та ресурси, необхідні для керування вимогами системи штучного інтелекту.

Недостатнє розуміння, складність інструментів та вартість комп’ютера поєднуються, щоб створити роз’єднаний та складний ландшафт для будь-якої компанії, яка намагається бути компетентною у сфері штучного інтелекту. В Vianai ми будемо створювати методи, щоб зробити штучний інтелект простішим у використанні та зрозумілішим, а також значно скоротити ресурси та витрати, пов’язані з отриманням найкращої продуктивності.

Чи можете ви поділитися історією створення Vianai?

Я провів багато років, працюючи над тим, щоб привнести нові, революційні інновації у підприємства. Мої команди та я створили кілька продуктів, які досягли десятків тисяч підприємств і були визнані проривними. Я також очолював дві фундаментальні трансформації у моїх двох попередніх подорожах до створення Vianai та брав участь у трансформаціях сотень підприємств. До цього додалося моє багаторічне вивчення штучного інтелекту та зосередження на тому, щоб зробити штучний інтелект кращим, більш актуальним та на службі людства.

У досить незвичайний спосіб – ці речі поєдналися. Я був у відпустці з моєю сім’єю в Південно-Східній Азії [у кінці 2018 року]. Ми шопінгували на маленькому ринку, і продавець мав красиві, ручні ювелірні вироби. Вони були зроблені за допомогою традиційних технік та місцевих каменів, і вони були приголомшливі, але, звичайно, ніхто поза цим маленьким містом не чув про них. І у мене виникло питання: “Що, якщо цей продавець міг би використовувати штучний інтелект? Як би це виглядало? Як би системи мали працювати?” У цей момент мені стало зрозуміло, що кожне підприємство у світі буде трансформовано штучним інтелектом, і що ця трансформація не могла бути розглянута через призму вчора, а потребувала продуктів та ідей, які мали б починатися з чистого листа.

Протягом місяця після цього я заснував Vianai з місією привнести справжній, людоцентрований штучний інтелект у підприємства світу. Це означає надання продуктів та послуг, застосунків та технологій, інструментів, які дозволяють бізнес-користувачам, вченим-даним, інженерам машинного навчання та навіть постачальникам у віддалених частинах світу真正но отримувати вигоду від штучного інтелекту.

Відтоді ми створили застосунки, щоб допомогти підприємствам почати роботу зі штучним інтелектом, платформу для допомоги фахівцям машинного навчання керувати та моніторити свої моделі штучного інтелекту, та оптимізаційні техніки, щоб дозволити більшій кількості компаній отримувати доступ до штучного інтелекту.

Через все це ми виявили, що суттєвий потенціал привнесення сили людського розуміння, судження та співробітництва разом з даними та найкращими техніками штучного інтелекту залишається невикористаним. На основі нашої роботи з провідними підприємствами я бачив, що ті самі техніки, які допоможуть маленькому постачальнику, допоможуть найбільшим підприємствам світу.

Vianai – це все про людоцентрований штучний інтелект, можете ви визначити, що це таке та чому це важливо?

Лудоцентрований штучний інтелект – це штучний інтелект, який шукає посилити людську роботу та покращити людське судження. Машинне навчання надто часто вважається заміною людської праці. Але штучний інтелект є доповненням до людей – він пропонує масштабованість та повторюваність та точність, яких люди не можуть повторити. Але штучний інтелект не може повторити людське судження, людський досвід чи наше розуміння контексту.

Є очевидні приклади цього, наприклад, коли штучний інтелект плутає черепаху з рушницею, але набагато частіше ми надто довіряємо штучному інтелекту, коли він ще не довів свою довіру. Одним із відомих прикладів є історія про те, як штучний інтелект однієї фірми був допущений до торгівлі без людського втручання. Алгоритм втратив 440 мільйонів доларів менш ніж за годину.

Для більш сучасного прикладу передові мови моделей залишаються відносно легко плутатися чи упередженими. Генератори тексту-ізображення потенційно потужні, але потребують дуже конкретних команд від людини, щоб досягти повного потенціалу.

Лудоцентрований штучний інтелект, отже, є певним фокусом у дизайні наших продуктів. Ми привнесли силу людського розуміння – як судження та співробітництво – разом з найкращими даними та техніками штучного інтелекту, щоб створити інтелектуальні системи, які можуть суттєво покращити бізнес-результати та процеси.

Чи можете ви пояснити потребу у зворотному зв’язку між людьми та штучним інтелектом?

Є ціла гілка штучного інтелекту, яка називається “людина у циклі” (human in the loop), яка покладається на механізми зворотного зв’язку людей, щоб природно покращити продуктивність штучного інтелекту. Це природно, і має сенс для будь-якої системи.

Системи штучного інтелекту можуть покращуватися з часом, завдяки повторній навчанню, яке включає будь-які дії, які здійснив користувач. Це, звичайно, частина наших застосунків. Дайте мені приклад.

Перед COVID-19 ми працювали з великою фінансовою компанією над прогнозуванням попиту. Через те, як ми спроєктували систему, коли прийшов COVID-19 і зламав багато інших моделей, наша система швидко адаптувалася до змін і ніколи не потребувала перебудови. Це другий і найважливіший аспект людоцентрованого штучного інтелекту – проектування систем з самого початку з урахуванням складностей сучасного життя.

Це створює довіру та систему, яка зростає разом з організацією та користувачем.

Що робить Vianai платформою наступного покоління штучного інтелекту?

Хоча є багато обговорень про ризик, регулювання та обіцянки штучного інтелекту, небагато хто шукав те, що ми вважаємо рішенням – концепцію людоцентрованого штучного інтелекту.

Наша платформа готова до проблем, які виникнуть, коли штучний інтелект стане більш реальним у підприємствах. Це для вирішення питань довіри, упередженості та прозорості. Це дозволяє компаніям масштабувати штучний інтелект з моніторингом та оптимізацією. І це дозволяє нек-технічним користувачам використовувати штучний інтелект через наші застосунки.

Які деякі з проблем створення платформи, яка суттєво спрощує досвід підприємства зі штучним інтелектом?

Найбільші проблеми, які ми бачимо у підприємствах, які впроваджують штучний інтелект, – це талант, інструменти та технології. По-перше, талант зосереджений у декількох місцях, особливо у великих технологічних компаніях. Це робить дуже важким для зовнішніх членів команди взяти участь у нагляді, управлінні та формуванні програми штучного інтелекту та може створити ще більше упередженості, оскільки лише обмежена кількість членів команди працює над операціями.

Технології та інструменти також можуть бути проблемою при спрощенні штучного інтелекту. Наразі технології та інструменти обмежені. Чіпи для виконання штучного інтелекту рідкісні та дуже дорогі, а інструменти закриті в певних постачальників, що зменшує свободу покращення вартості при розширенні вартості. Незалежно від того, на якому етапі підприємства знаходиться у своєму шляху штучного інтелекту, ці проблеми можуть зробити впровадження корисного та етичного штучного інтелекту складним, оскільки це створює роз’єднану, фрагментовану стратегію та позбавляє інструментів, необхідних для виконання належних функцій. Організації повинні мати можливість підтримувати всі області штучного інтелекту від впровадження до обслуговування та мати командну підтримку та пропозиції, щоб зробити це успішним.

Для справжнього успіху я виявив, що можливості платформи повинні бути повністю відкритими, модульними, гнучкими та не залежати від дорогого апаратного та програмного забезпечення. І з людоцентрованим підходом люди все ще можуть привнести знання, контекст, досвід та креативність до вирішення проблем – це потім посилюється платформою штучного інтелекту, а не замінюється.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Vianai?

У багатьох відношеннях ми живемо у часи штучного інтелекту. Є багато гіпу та обговорень навколо штучного інтелекту, що в цілому є хорошим. Ми бачимо багато досягнень та ширшого впровадження, ніж у минулому, у таких областях, як генераційний штучний інтелект та інші області. Однак нам також слід працювати над тим, щоб визнати обмеження штучного інтелекту – реалії технології штучного інтелекту сьогодні, а також реалії нестачі експертизи у сфері штучного інтелекту та відсутності довіри до штучного інтелекту, особливо у підприємствах. Якщо ми можемо сформулювати штучний інтелект як посилення нашого життя, суспільства, нашої роботи, нашого потенціалу та мати необхідний нагляд за штучним інтелектом, щоб забезпечити це, тоді я вірю, що ми нарешті побачимо його оживлення у значимих та трансформаційних способах.

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