Джой Мустафі, головний вчений-дата аналітик компанії Aviso, Inc – Інтерв’ю серія

Джой Мустафі, якого журнал Analytics India Magazine визнав одним з 10 найкращих вчених-дата аналітиків Індії, очолював дослідження в галузі науки про дані в технологічних гігантах, таких як Salesforce (CRM ), Microsoft (MSFT ) та IBM, отримав 50 патентів і опублікував понад 25 публікацій про штучний інтелект.

Він працював у компанії IBM понад десяти років як вчений-дата аналітик, займаючись різними рішеннями в галузі бізнес-інтелекту, включаючи IBM Watson. Він працював у компанії Microsoft як головний вчений-дата аналітик, відповідальний за дослідження штучного інтелекту. Останнім часом Мустафі був головним дослідником платформи Einstein компанії Salesforce.

Мустафі також є засновником і президентом організації MUST Research, некомерційної організації, яка просуває досконалість у галузі науки про дані, когнітивних обчислень, штучного інтелекту, машинного навчання та передових аналітичних технологій для блага суспільства.

Нещодавно Мустафі приєднався до компанії Aviso, Inc у місті Редвуд-Сіті як головний вчений-дата аналітик, де він буде використовувати свій багаторічний досвід для допомоги клієнтам компанії Aviso прискорити процес укладення угод і розширити можливості збільшення доходу.

Що спочатку привернуло вас до штучного інтелекту?

Я дуже люблю математику, і також програмування. Я зробив ступінь магістра в галузі статистики та післядипломну роботу в галузі комп’ютерних застосунків. Коли я почав своє дослідження штучного інтелекту у 2002 році в Індійському статистичному інституті в Колькаті, я використовував мову програмування C для розробки системи штучної нейронної мережі для розпізнавання рукописних цифр. Це було понад 2500 рядків коду, tất cả написані з нуля без будь-яких вбудованих бібліотек, крім стандартного вводу/виводу. Це складалося з очищення даних та попередньої обробки, інженерії функцій та алгоритму назад пропагації з багатошаровим перцептроном. Цій процес був комбінацією всіх предметів, які я вивчав. На той час штучний інтелект не був так популярний у корпоративному світі, і лише кілька академічних організацій проводили передові дослідження в цій галузі. І, до речі, штучний інтелект не був новим на той час! Поле дослідження штучного інтелекту сягає 1956 року, коли професор Джон Маккарті та інші ініціювали цю галузь на легендарному семінарі в коледжі Дартмута.

Ви працювали з деякими з найбільш передових компаній у галузі штучного інтелекту, таких як IBM Watson та Microsoft. Який був найцікавіший проект, над яким ви працювали?

Я хочу згадати перший патент, який мені було присуджено під час роботи в IBM: метод розв’язання задач природної мови, який був відкритою проблемою в IBM Watson. Система, яку я розробив, може зрозуміти арифметичну або алгебраїчну задачу, сформульовану в природній мові, і надати рішення в режимі реального часу як відповідь природною мовою. Для цього система мала виконати наступні ключові кроки: отримати вхідні завдання та питання, які потрібно відповісти; перетворити вхідні речення на послідовність речень, які є правильними з математичної точки зору; перетворити правильні речення на математичні рівняння; розв’язати систему рівнянь; і викласти математичний результат природною мовою.

Є також мій найкращий проект для Microsoft – Softie! Я винайшов і побудував фізичного робота, оснащеного різними типами взаємозамінних пристроїв вводу та датчиків, щоб дозволити йому отримувати інформацію від людей. Стандартизований метод спілкування з комп’ютером дозволив користувачеві робити практичні коригування, що дозволяло більш багаті взаємодії залежно від контексту. Ми змогли реалізувати стійку систему з функціями, включаючи клавіатуру, пристрій вказівки, сенсорний екран, комп’ютерний зір, розпізнавання мови та інше. Ми сформували команду з різних бізнес-одиниць і заохочували їх досліджувати застосування штучного інтелекту та суміжних галузей.

Ви також є засновником і президентом організації MUST Research, некомерційної організації, зареєстрованої згідно з Законом про товариства та трасти Індії. Чи можете ви розповісти нам про цю некомерційну організацію?

Організація MUST Research присвячена просуванню досконалісті та компетентності у галузі науки про дані, когнітивних обчислень, штучного інтелекту, машинного навчання та передових аналітичних технологій для блага суспільства. MUST має на меті створити екосистему, яка дозволить взаємодію між академічними та підприємницькими колами, допомагаючи їм розв’язувати проблеми та інформуючи їх про останні розробки в галузі когнітивних технологій, щоб надавати рішення, консультації, навчання, лекції, семінари та робочі зустрічі, а також співробітництво у наукових програмах та соціальних місіях. Найбільш цікавою особливістю MUST є її фундаментальні дослідження передових технологій, таких як штучний інтелект, машинне навчання, обробка природної мови, текстовий аналіз, обробка зображень, комп’ютерний зір, аудіосигнальна обробка, технологія мови, вбудовані системи, робототехніка тощо.

Що спонукало вас створити організацію MUST Research?

Моя любов до наукової фантастики та математики часто заставляє мене думати про те, як технології можуть змінити світ, і я часто думав про створення групи подібних фахівців з передових технологій з 1993 року, коли я був у 9-му класі. Після закінчення першої роботи мені знадобилось 10 років, щоб скликати зустріч, а ще 10 років, щоб ідентифікувати групу відповідних фахівців та створити некомерційне товариство. Тепер у нас є близько 500 вчених-дата аналітиків у MUST по всій Індії, які з ентузіазмом внесли свій внесок у дослідження нових технологій.

За останні кілька років галузь штучного інтелекту пережила значні досягнення в галузі глибинного навчання, підкріпленого навчання, обробки природної мови тощо. Яка область машинного навчання зараз видається вам найбільш цікавою?

Всі алгоритми машинного навчання цікаві, коли вони реалізовані як продукт або послуга, яку можна використовувати в реальному світі. Ера глибинного навчання має свої плюси та мінуси, хоча іноді це допомагає в автоматичній інженерії функцій, але в той же час це може працювати як чорна скринька, і в результаті може вийти сміття, якщо не використовуються правильні набори даних або алгоритми. Деякі з останніх технологій також дуже ресурсоємні і вимагають великої кількості обчислювальної потужності, часу та даних. Головне, що потрібно пам’ятати, це те, що глибинне навчання є підмножиною машинного навчання (ML), яке, в свою чергу, є підмножиною штучного інтелекту (AI), а штучний інтелект є підмножиною науки про дані – тобто все це пов’язано. І це не про Python, R або Scala – я почав своє дослідження штучного інтелекту з мови C, і можна навіть написати програми штучного інтелекту на асемблерній мові. Будування успішних систем штучного інтелекту залежить перш за все від розуміння бізнес-середовища або дослідницького середовища, а потім від з’єднання точок між діями та даними для побудови системи, яка真正 допомагає різним людям у різних галузях. Чи працюєте ви з обробкою природної мови, комп’ютерним зором, відеоаналітикою, технологією мови, робототехнікою чи іншим, найкращий шлях полягає в тому, щоб почати з найпростішого підходу, а потім прийняти більш складні методи ітеративно, коли ви експериментуєте та уточнюєте свою систему.

Ви часто виступаєте з лекціями в провідних університетах Індії. Яке питання найчастіше задають вам студенти, і як ви на нього відповідаєте?

Єдине питання, яке мені найчастіше задають, це: “Як стати вченим-дата аналітиком?” Я завжди кажу молодим людям, що це цілком можливо, і намагаюсь спрямувати їх до використання своєї любові до математики, статистики або комп’ютерних наук для спроби розв’язання реальних бізнес-проблем. Люди також запитують, як вони можуть приєднатися до MUST, і знову, відповідь проста: “Будуйте свій профіль з кількома проектами та зосереджуйтесь на тому, щоб думати поза рамками”. Якщо ви хочете стати вченим-дата аналітиком, ви повинні також довести, що можете інновувати. Без інновацій ми не можемо назвати себе вченими. Очевидно, що отримання патентів або публікація ваших досліджень у відомих журналах та конференціях також допомагає!

Ви нещодавно приєдналися до компанії Aviso як головний вчений-дата аналітик, щоб використовувати свій досвід у галузі штучного інтелекту та машинного навчання. Чи можете ви розповісти нам про компанію Aviso та свою роль у цій компанії?

Компанія Aviso використовує штучний інтелект та машинне навчання для надання керівникам продажів та допомоги у процесі укладення угод. Це цікавий виклик, і моя основна відповідальність полягає в тому, щоб допомогти організації зростати в позитивному напрямку, використовуючи глибоке дослідження для підготовки сцени для успіху клієнтів. Я використовую свої знання та досвід у галузі штучного інтелекту та інновацій для того, щоб зробити наші основні продукти та дослідницькі проекти більш:

Адаптивними: Вони повинні навчатися, коли інформація змінюється, і коли цілі та вимоги еволюціонують. Вони повинні розв’язувати невизначеність та терпіти непередбачуваність. Вони повинні бути спроектовані для живлення динамічними даними в режимі реального часу.

Інтерактивними: Вони повинні легко взаємодіяти з користувачами, щоб ті могли визначити свої потреби комфортно. Вони повинні взаємодіяти з іншими процесорами, пристроями, послугами, а також з людьми.

Ітеративними та станними: Вони повинні допомогти визначити проблему, запитуючи питання або знаходить додатковий вхідний сигнал, якщо проблема чи твердження є нечітким або неповним. Вони повинні пам’ятати попередні взаємодії у процесі та повертати інформацію, яка підходить для конкретного застосування в цей момент часу.

Контекстними: Вони повинні розуміти, ідентифікувати та витягувати контекстні елементи, такі як значення, синтаксис, час, місце, відповідну область, регуляцію, профіль користувача, процес, завдання та мету. Вони повинні черпати інформацію з кількох джерел, включаючи як структуровані, так і неструктуровані цифрові дані.

Що спонукало вас до цієї посади в компанії Aviso?

Компанія Aviso працює над заміною розбухлих спадкових систем CRM на безшовні, штучно інтелектуальні інструменти, які можуть надавати дієві інсайти та розблокувати потенціал команд продажів. Наш продукт – це розумна система, яка розуміє болючі точки продажників, ліквідує часоємну реєстрацію даних та надає виконавцям поради та керівництво, необхідне для ефективного укладення угод. Мене привабила сильна команда керівників та клієнтів, але також і зобов’язання компанії Aviso використовувати складні інструменти штучного інтелекту для розв’язання реальних проблем. Продаж – це життєво важлива частина будь-якого бізнесу, і компанія Aviso допомагає з цим, використовуючи потужність штучного інтелекту. Буль-ок! Що ще можна бажати?

Нарешті, є щось ще, що ви хотіли б поділитися про штучний інтелект?

Штучний інтелект робить новий клас проблем обчислюваним. Для відповіді на рідинну природу розуміння користувачами своїх проблем когнітивна система обчислень пропонує синтез не тільки джерел інформації, але й впливів, контекстів та інсайтів. Ці системи відрізняються від поточних застосунків обчислень тим, що вони виходять за рамки табуляції та розрахунку на основі попередньо сконфігурованих правил та програм. Вони можуть висновувати та навіть міркувати на основі широких цілей. У цьому сенсі когнітивні обчислення – це новий тип обчислень, метою якого є розробка більш точних моделей того, як людський мозок або розум сприймає, міркує та реагує на стимули. Це галузь дослідження, яка вивчає, як створити комп’ютери та програмне забезпечення, які здатні на інтелектуальну поведінку. Це галузь, яка є міжгалузевою: штучний інтелект – це місце, де сходяться кілька наук та професій, включаючи комп’ютерні науки, електроніку, математику, статистику, психологію, лінгвістику, філософію, нейробіологію та біологію. Саме це робить його таким цікавим!