Інтерв’ю
Хумайюн Шейх, генеральний директор Fetch.ai – Серія інтерв’ю
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Хумайюн Шейх – підприємець в галузі інновацій, один із засновників DeepMind і генеральний директор Fetch.ai, інноваційної платформи для підключення пристроїв IoT і алгоритмів для колективного навчання. Будучи побудованою на високопродуктивному шардірованому реєстрі, архітектура Fetch.ai пропонує унікальну можливість розгортання рішень ML/AI для децентралізованого вирішення проблем.
Як ви спочатку стали цікавитися штучним інтелектом?
Моя освіта – комп’ютерна інженерія, але останні 20 років я провів у торгівлі товарами, розробці алгоритмів ML/AI для торгівлі на ринку, прогнозуванні ринків, передбаченні цін, та роботі з різними проектами AI для впровадження комерційно цінних рішень. Мене познайомили з Демісом Хасабісом з DeepMind 15 років тому, і я став більш залученим до штучного інтелекту в іграх. Після DeepMind разом зі своїми співзасновниками Тобі Сімпсоном і Томасом Хейном ми заснували Fetch.ai, і наш підхід з тих пір полягає у будівництві чогось, що ми могли б почати комерціалізувати.
Розкажіть нам більше про вашу інвестицію в DeepMind до того, як її пізніше придбала Google (GOOGL )?
Мене познайомили з Демісом Хасабісом з DeepMind, і ми працювали разом 3-4 роки. Під час моєї участі в DeepMind ми переслідували ідеї та шляхи того, як ми могли б зробити машини, які поводяться та взаємодіють більш як люди. В кінцевому підсумку DeepMind була продана Google і зараз є однією з провідних організацій у сфері штучного загального інтелекту.
Ви вважаєте, що будівництво штучного загального інтелекту (AGI) все ще є можливим?
Це може здатися далекою можливістю, але ми також не уявляли 20-30 років тому, що лабораторії AI, такі як DeepMind, з’являться, або компанії, такі як Google, Apple (AAPL ), Microsoft (MSFT ), Amazon (AMZN ) та Facebook (META ), вкладатимуть так багато в дослідження AI, включаючи нейронаукові дослідження. Що стосується можливостей, ми все ще досить далеко від досягнення штучного загального інтелекту, а потім є питання комерціалізації. Якщо б Google не втрутився, компанії, такі як DeepMind, ймовірно, зазнали б поразки. Враховуючи швидку швидкість, з якою розвивається AI, ми могли б очікувати досягнення точки інфлексії, коли спільнота досліджень AI здивує нас розробкою штучного загального інтелекту.
Ваша остання підприємницька діяльність – Fetch.ai, можете.tell нам про історію створення цієї стартап-компанії?
Я, разом зі своїми співзасновниками, обговорював ідеї, що стоять за Fetch.ai, протягом багатьох років, перш ніж ми знайшли технологічну комбінацію, яка б це забезпечила. Ми віримо у більш ефективний, оптимізований і децентралізований світ, де ідентичність, цінність і корисність повертаються індивідууму, а колективні знання доступні всім користувачам мережі. Це перетворює світ на цікаві нові бізнес-блоки. Світ складний і недооцінений: ми спрощуємо його і робимо краще використання того, що у нас є.
Одним із перших проектів Fetch.ai є проект блокчейн-інфраструктури штучного інтелекту для розумного міста в Мюнхені. Розкажіть нам про це та про те, як блокчейн і AI можуть допомогти водієві знайти місце для паркування?
Полевий експеримент Datarella-Fetch.ai Smart City використовує AEAs (автономні економічні агенти) Fetch.ai для розблокування даних і надання розумних рішень мобільності в комерційних нерухомих об’єктах Мюнхена, для цього експерименту ми обрали комплекс будівель Connex у Мюнхені.
Кожен зареєстрований користувач, який є регулярним користувачем паркування, мотивований зменшити свій індивідуальний трафік до офісів Connex, і за це він буде нагороджений певною кількістю токенів на хвилину за те, що не паркує машину на парковці. Автономні агенти будуть автономно вести переговори про “ціну” парковочных місць між власниками цих місць і тими, хто шукає місце. Як тільки машина або пов’язана з нею адреса гаманця зареєстрована як припаркована Карпарком AEAs, токени перестають надходити на цей гаманець. Кількість токенів, нагороджених на гаманець і хвилину, залежить від поточної зайнятості парковки.
Мета – підтримка сталого і ефективного використання міської інфраструктури в Мюнхені.
Іншим проектом, який зараз у розробці, є програма автономних агентів подорожей AI. Розкажіть нам про це?
Автономні агенти подорожей AI Fetch.ai пропонують децентралізовану, багатокомпонентну систему, яка забезпечує персоналізовані, орієнтовані на конфіденційність рішення для подорожей. Використовуючи розумні контракти та АЕА (автономні економічні агенти), які виконують бронювання номерів готелів через прямий модель постачальник-споживач, ми хочемо забезпечити економію коштів для готелів і споживачів до 10%. Крім того, наше застосування інтегровано з Amadeus, який пропонує миттєвий доступ до понад 770 тисяч готелів.
Відштовхуючись від серверів Amadeus, ми можемо отримати назву готелю та його розташування та іншу інформацію, необхідну для завершення бронювання мандрівника без використання онлайн-агентства з подорожей або мета-пошукової системи.
Власник готелю може запустити наше застосування без будь-яких витрат на налаштування, а підхід заснований більше на сплату за користування. Програмне забезпечення готельєра буде взаємодіяти з програмним забезпеченням, яке споживачі будуть використовувати для покупок. Що ще важливіше, готельєри не будуть намагатися продати всю свою продукцію на цьому новому каналі, який працює за допомогою штучного інтелекту. Це буде додатковий канал, крім поточної суміші, яку ми бачимо в готельній індустрії.
Застосування автономних агентів подорожей AI, розроблене Fetch.ai, не призначене для повної заміни існуючих систем, а скоріше для доповнення їх. Воно працює безпечно, не руйнує нічого і паралельно існуючим відносинам, які готелі можуть мати. Воно пропонує альтернативний метод, за допомогою якого бронювання можна приймати: той, у якому клієнт і готель взаємодіють безпосередньо, і той, у якому можна забезпечити більш персоналізований і вигідний досвід.
Чи будете ви співпрацювати з онлайн-агентствами з подорожей (OTA), якщо ні, то як ви будете налаштовувати різні готелі?
Ні, ми не будемо співпрацювати з OTA. Ми дозволимо готельєрам реєструватися в програмному забезпеченні, призначеному для готельєрів, і отримувати доступ до мережі Fetch.ai з другого кварталу 2021 року, коли ми запустимо набір програм.
Які типи алгоритмів машинного навчання використовуються в цих застосуваннях?
Ми не можемо вдаватися у великі деталі, окрім того, що ML, який використовується опосередковано з іншими технологіями Fetch, пов’язаними з пошуком і відкриттям. Однак природні інтерфейси мови, безперервне навчання того, що підходить для будь-якої колекції агентів (що включає, серед іншого, навчання з підкріпленням і РНН), є великою частиною цього. Але буде ще!
Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Fetch.ai?
Ми хочемо продовжувати зосереджуватися на будівництві застосунків, наборів продуктів з цінністю для нашої спільноти, наших партнерів, і ми продовжимо зосереджуватися на цьому в публічно видимий спосіб, щоб наша спільнота могла поділитися нашими успіхами. Це будує цінність, корисність і зростання нашої спільноти. Крім того, користувачі можуть взяти участь, інвестуючи в токен FET, який є основою екосистеми Fetch. Він необхідний для пошуку, створення, розгортання та навчання автономних економічних агентів і є суттєвим для розумних контрактів, оракулів, і транзакцій, необхідних для доставки нової цифрової економіки.
І вони завжди можуть взаємодіяти з нами через наші соціальні канали:
Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, можуть відвідати вищезазначені соціальні медіа або веб-сайт Fetch.ai.
