Др. Вішал Сікка, Засновник та CEO Vianai – Серія інтерв’ю

Вішал Сікка є засновником і CEO Vianai, колишнім технічним директором SAP AG і колишнім генеральним директором Infosys. Наразі він також є членом ради директорів Oracle, наглядової ради компанії BMW Group і радником Інституту штучного інтелекту Стенфордського університету.

Платформа Vianai поєднує відкриті компоненти, власні техніки і оптимізації Vianai, а також людоцентрований дизайн, щоб привести штучний інтелект до підприємств у великому масштабі, по різноманітних ландшафтах. За допомогою платформи великі організації можуть створювати, оптимізувати, розгортати і керувати складними моделями машинного навчання на існуючій інфраструктурі та покращувати роботу і продуктивність моделей машинного навчання по всьому підприємству,

Що спочатку привернуло вашу увагу до машинного навчання?

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

Ми все ще можемо бачити сьогодні, що штучний інтелект має великий потенціал, і водночас має суттєві обмеження. Ті самі виклики, з якими ми боролися 30 років тому, все ще існують сьогодні, особливо коли ми розглядаємо штучний інтелект в підприємствах. Мене надихнуло це дослідження як студента, побачити, чи можна якимось чином розблокувати цінність штучного інтелекту, і я продовжую бути пристрасним щодо цього.

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

Як студент, я повинен був прочитати кілька тисяч статей. Статті Маккарті про “радника”, про деякі ключові філософські проблеми штучного інтелекту, статті Марвіна про розум як суспільство, про поєднання підходів з’єднаних (нейронних мереж) і символічних підходів до штучного інтелекту, статті Джудеї Перл про ймовірнісне міркування і каузальну інтелект, і статті Девіда Марра (про зір), Пета Вінстона (про навчання описів об’єктів з прикладів), роботи Вальдінгера над синтезом програм, і багатьох інших сформували мої погляди. Нещодавно я читав роботи Хінтона, Лекун, тих, хто займається увагою, а також роботи Синтії Рудін, Фернанди Віегас і інших.

Ви заявили, що досвід розробника при створенні системи штучного інтелекту є фрагментованим і пошкодженим, які є деякі з поточних проблем при створенні системи штучного інтелекту?

Системи штучного інтелекту сьогодні можуть бути пояснені лише відносно малим числом людей — статистика варіюється, але здається, що 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 фахівців з MLOps, або 1 мільйон, яких ми оцінюємо як вчених-даних. Багато з них не могли б сказати, чому система робить те, що робить, чому вона дає такі рекомендації або що може піти не так, або як працюють основні техніки.

Помістіть це на тлі дуже складного ландшафту. Є понад 300 постачальників MLOps, яких відстежує Gartner в будь-який момент часу. Кожен з них має спеціалізовану пропозицію. Великі постачальники хмарних послуг, з іншого боку, мають свою власну версію всього, і часто намагаються закрити компанії в свої екосистеми і інфраструктуру.

Тоді самі обчислення часто є занадто дорогими для компаній, щоб真正 створити і тренувати деякі з найбільш просунутих моделей, доступних зараз. Це залишається за декількома компаніями, які мають талант і ресурси, необхідні для керування вимогами системи штучного інтелекту.

Недостатня розуміння, складність інструментів і вартість обчислень поєднуються, щоб створити роз’єднаний і складний ландшафт для будь-якої компанії, яка намагається бути професійною в штучному інтелекті. В Vianai ми будемо створювати методи, щоб зробити штучний інтелект легшим у використанні і легшим для розуміння, а також значно зменшити ресурси і витрати, пов’язані з отриманням найкращої продуктивності.

Чи можете ви поділитися історією походження Vianai?

Я провів багато років, працюючи над тим, щоб привести нові, революційні інновації до підприємств. Мої команди і я створили кілька продуктів, які досягли десятків тисяч підприємств і були визнані проривними. Я також очолював два фундаментальні перетворення в моїх двох попередніх подорожах до створення Vianai і брав участь у перетвореннях у сотнях підприємств. До цього додалися мої численні роки вивчення штучного інтелекту і зосередження на тому, щоб зробити штучний інтелект кращим, більш актуальним і на службі людства.

У певному нестандартному порядку – ці речі зібралися разом. 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 традиційними техніками і місцевими каменями, і це було приголомшливо, але, природно, 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 і ідей, які мали б починатися з чистого аркуша.

Через місяць я заснував Vianai з місією привести справжній, людоцентрований штучний інтелект до підприємств усьому світі. Це означає надання продуктів і послуг, застосунків і технологій, інструментів, які дозволяють бізнес-користувачам, вченим-даним, інженерам машинного навчання і навіть постачальникам у віддалених частинах світу真正 отримувати вигоду від штучного інтелекту.

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

Через все це ми виявили, що суттєвий потенціал поєднання сили людського розуміння, судження і співробітництва з даними і найкращими техніками штучного інтелекту залишається не використаним. На основі нашої роботи з провідними підприємствами, я побачив, що ті самі техніки, які допоможуть маленькому продавцю, допоможуть найбільшим підприємствам у світі.

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

Лудоцентрований штучний інтелект – це штучний інтелект, який намагається посилити людську роботу і покращити людське судження. Машинне навчання надто часто вважається заміною людської праці. Але штучний інтелект є доповненням до людей — він пропонує масштабованість і повторюваність і точність, яких люди не можуть повторити. Але штучний інтелект не може повторити людське судження, людський досвід або 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 себе як надійний. 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 мовні моделі залишаються відносно легкими для заплутування або упередження. Генератори тексту-образу потенційно потужні, але вимагають дуже конкретних команд від людини, щоб досягти повного потенціалу.

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

Чи можете ви пояснити необхідність зворотного зв’язку між людьми і штучним інтелектом?

Є ціла гілка штучного інтелекту, яка називається “людина в циклі“, 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 виконав користувач. Це, природно, частина наших застосунків. Дайте мені приклад.

До Ковіду ми працювали з великою фінансовою компанією над прогнозуванням попиту. Через те, як ми спроєктували систему, коли Ковід прийшов і зламав багато інших моделей, наша система швидко пристосувалася 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 і систему, яка росте разом з організацією і користувачем.

Що робить Vianai платформою наступного покоління штучного інтелекту?

Хоча є багато обговорень щодо ризиків, регулювання і обіцянок штучного інтелекту, небагато хто шукає те, що ми вважаємо рішенням — концепцію людоцентрованого штучного інтелекту.

Наша платформа готова до проблем, які виникнуть, коли штучний інтелект стане більш реальним в підприємствах. Це для вирішення питань довіри, упередження і прозорості. Це дозволяє компаніям масштабувати штучний інтелект з моніторингом і оптимізацією. І це дозволяє нектехнічним користувачам використовувати штучний інтелект через наші застосунки.

Які є деякі з викликів при створенні платформи, яка суттєво спрощує досвід підприємства зі штучним інтелектом?

Найбільші виклики, які ми бачимо в підприємствах, що впроваджують штучний інтелект, – це талант, інструменти і технології. По-перше, талант зосереджений у декількох місцях, особливо у великих технологічних компаніях. Це робить дуже складним для зовнішніх команд брати участь у нагляді, управлінні і формуванні програми штучного інтелекту і може створити ще більше упередження, оскільки лише обмежена кількість учасників команди працює над операціями.

Технології і інструменти також можуть бути викликом при спрощенні штучного інтелекту. Наразі технології і інструменти обмежені. Чіпи для виконання штучного інтелекту рідкісні і дуже дорогі, а інструменти закриті в певних постачальників, що зменшує свободу покращення вартості при розширенні цінності. Незалежно від того, на якому етапі підприємства знаходиться у своєму шляху зі штучним інтелектом, ці виклики можуть зробити реалізацію корисного і етичного штучного інтелекту складним, оскільки це створює роз’єднану і фрагментовану стратегію і видаляє інструменти, необхідні для виконання належних функцій. Організації повинні бути здатні підтримувати всі області штучного інтелекту від реалізації до технічного обслуговування і мати командну підтримку і надавати вхід, щоб зробити це успішним.

Для справжнього успіху я виявив, що можливості платформи повинні бути повністю відкритими, модульними, гнучкими і не залежати від дорогих апгрейдів апаратного і програмного забезпечення. І з людоцентрованим підходом люди все ще можуть привнести знання, контекст, досвід і 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 в часи штучного інтелекту. Є багато гіпу і обговорень навколо штучного інтелекту, що в цілому є хорошим. Ми бачимо багато досягнень і ширшу адоптацію, ніж раніше, у таких областях, як генераційний штучний інтелект і інші області. Однак ми також повинні працювати над тим, щоб визнати обмеження штучного інтелекту – реалії технології штучного інтелекту сьогодні, а також реалії нестачі експертизи зі штучним інтелектом і відсутності довіри до штучного інтелекту, особливо в підприємствах. Якщо ми можемо сформулювати штучний інтелект як посилення нашого життя, суспільства, нашої праці, нашого потенціалу, і мати необхідний нагляд за штучним інтелектом, щоб забезпечити це, тоді я вірю, що ми нарешті побачимо його оживлення у значимих і трансформаційних способах.

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