Нір Бар-Лев, генеральний директор та співзасновник Allegro AI – Серія інтерв’ю

Нір Бар-Лев є генеральним директором та співзасновником Allegro AI. Allegro AI спеціалізується на допомозі компаніям у розробці, розгортанні та управлінні машинним та глибоким навчанням. За допомогою Allegro AI організації виходять на ринок та управляють продуктами вищої якості, швидше та більш економічно. Продукти засновані на відкритому джерелі ML та DL експериментальному менеджері та пакеті ML-Ops Allegro Trains.

Що спочатку привернуло вашу увагу до штучного інтелекту?

То, до чого я був найбільше приваблений у своїй кар’єрі, було пов’язано з введенням інноваційних технологій для вирішення проблем або можливостей (і вони є двома сторонами однієї медалі) у величезному масштабі. Я повинен зізнатися, що мій час у Google (GOOGL ) певним чином сформував цю схильність.

Штучний інтелект точно відповідає обом цим критеріям. Це знаходиться на передньому краї деяких технологічних рубежів сьогодні та має потенціал вплинути майже на кожний аспект нашого життя на цій планеті.

Ви мали вражаючу кар’єру, починаючи з Google як засновника продукту для платформи розпізнавання голосу Google. Чи можете ви обговорити ці ранні дні роботи у Google та те, що ви вивчили з цього досвіду?

Відразу після закінчення бізнес-школи Вортонської школи бізнесу я був вражений тим, як Google функціонував у екстремальних суперечках з усталеними бізнес-нормами щодо ведення успішного бізнесу, як це викладалося у найкращих бізнес-школах світу та як я досвідченно бачив у своїй кар’єрі до бізнес-школи. Я пам’ятаю, як обговорював це з кількома моїми колегами, які також вступили до Google в той же час безпосередньо після отримання ступеня MBA.

Виявилося, що Google змінився – до певної міри – бізнес-плейбук, але також мав величезний віртуальний вогонь грошей від свого рекламного бізнесу, який дозволяв йому експериментувати способами, які більшість компаній не могли собі дозволити. Я можу засвідчити, що під час десятирічної роботи у Google вона все більше приймала “основні” усталені бізнес-практики та мислення, оскільки росла.

Для мене також, як керівника платформи розпізнавання голосу, мені довелося працювати з дослідниками. Це була фактично одна з перших, якщо не перша, дослідницька команда у Google, яка займалася прикладними дослідженнями. Для мене це була велика проблема. Дослідники мають зовсім іншу ментальність, ніж інженери, і тут я намагався працювати з видатними дослідниками в компанії, яка надзвичайно орієнтована на інженерію.

Виявилося, що проблеми, з якими я зіштовхнувся майже 15 років тому, дуже схожі на проблеми, з якими компанії зіштовхуються сьогодні, коли вони намагаються інтегрувати вчених даних штучного інтелекту до своїх організацій.

У 2016 році ви стали співзасновником Allegro AI? Яка була ваша інспірація для створення Allegro AI?

Засновуючи Allegro AI, я об’єднався з двома фантастичними партнерами, які є талановитими інженерами. Один з моїх партнерів був першим аспірантом одного з перших і зараз провідних лабораторій штучного інтелекту в Ізраїлі, який є одним з провідних центрів штучного інтелекту у світі. Тому він був частиною засновників прикладного штучного інтелекту в місцевому співтоваристві. У нього була видіння того, як застосування ML / DL на практиці буде пов’язано з новим набором проблем навколо масштабу, автоматизації, надійності, якості та іншим. У розмові з ними стало зрозуміло, що я можу зробити свій внесок у команду з мого досвіду у Google та раніше, щоб створити компанію, яка зможе мати величезний вплив на штучний інтелект через інструменти, які ми надаємо. Google та деякі інші технологічні гіганти знаходяться в привілейованому становищі щодо їхньої здатності приваблювати нескінченні ресурси найвищої якості для цих проблем. Але майже кожен інший не може собі цього дозволити (хоча це стосується доступу до талантів, фінансових ресурсів, фокусу компанії тощо). Тому це була можливість точно відповідати тому, що я люблю робити найбільше (див. питання 1), і допомогти整个 екосистемі.

Allegro AI служить відкритою платформою для управління машинним та глибоким навчанням. Чи можете ви обговорити переваги використання відкритого програмного забезпечення?

Відкрите програмне забезпечення має кілька переваг. Найважливіше з них полягає в тому, що воно використовує ширшу спільноту для поліпшення самого продукту. Користувачі знаходять помилки, проблеми, є широкий обмін думками щодо функцій, які представляють інтерес; інтеграція з іншими відкритими інструментами значно легша, ніж між двома комерційними організаціями з закритим програмним забезпеченням тощо.

Воно забезпечує чудову модель для взаємної вигоди як для спільноти, так і для компанії, яка його підтримує. Воно легко підходить для спроб, тестування та навіть розширення для організацій, які не платять, і водночас дозволяє більшим потенційним клієнтам платити за розширені функції / послуги на основі широко використовуваного (і тому менш ризикованого) програмного забезпечення.

Allegro AI пропонує послуги з управління даними. Чи можете ви обговорити тип інструментів, які пропонуються для цього?

Allegro Ai пропонує як структуровані, так і неструктуровані дані управління. Однак, хоча існують численні перевірені рішення для структурованих даних, ми пропонуємо унікальне рішення для неструктурованих даних.

Зокрема, важливо кваліфікувати тип управління даними, яке ми пропонуємо. Ідея полягає не в фізичному управлінні даними, а радше в управлінні даними з точки зору штучного інтелекту. Для штучного інтелекту дуже важливо, щоб команда вчених даних мала можливість зрозуміти, які дані вони мають у своєму розпорядженні. З неструктурованими даними це досить складно. Припустіть тисячу або сотню тисяч годин відео чи аудіо. Припустіть мільярди сигналів датчиків тощо.

Вчені-дані потребують знання про варіативність своїх даних, щоб відповідати різним ситуаціям, щоб вони могли ефективно тренувати свої моделі. їм потрібно зрозуміти, чи є критичні частини даних, які відсутні; чи є упередження чи перекоси в даних.

І потім – з іншого боку – їм потрібно мати інструменти для вирішення цих ситуацій ефективно та швидко без необхідності виходу за межі фізичних даних та анотації / маркування (дуже дорого та тривале заняття).

Це сутність інструментів, які ми пропонуємо в цій галузі: потужні інструменти для виконання “AI BI (бізнес-інтелекту)” ваших даних на безпрецедентному рівні деталізації та деталізації, а з іншого боку інструменти для тісної інтеграції даних у експерименти та моделі, щоб вчені-дані могли встановити ефективні навчальні запуски з наявними даними без коду.

На додачу ми пропонуємо додаткову вартість у оптимізації потоку даних, переміщення даних тощо. Поскольку ми говоримо про обробку терабайт даних. Переміщення їх коштує дорого, і компанії потребують рішення для оптимізації цього процесу.

Allegro AI також пропонує послуги з аутсорсингу інженерії даних. Які послуги доступні?

Allegro Ai в першу чергу є компанією, яка пропонує продукти, і ми бачимо себе як постачальників інструментів, інфраструктури чи каркасу для компаній для розробки, розгортання та управління продуктами з інтегрованими моделями штучного інтелекту (DL / ML).

Тим не менше, це нова галузь, і наші клієнти іноді потребують допомоги у налаштуванні своїх конкретних конвеєрів на основі наших інструментів або навіть допомоги у запуску своїх моделей. Коли такі ситуації виникають, ми пропонуємо допоміжні послуги до нашої основної пропозиції програмного забезпечення.

Чи можете ви обговорити важливість Федеративного навчання та те, як Allegro AI можна використовувати в цьому контексті?

Федеративне навчання – це можливість тренувати одну модель штучного інтелекту, використовуючи набори даних, розташовані в різних фізичних місцях, без перенесення цих наборів даних у одне місце. Ми також пропонуємо покращену версію цього, яку ми називаємо “сліпим федеративним навчанням” або “сліпим колаборативним навчанням”, де жодна сутність у цьому сценарії не має доступу до даних, які не належать їй, включаючи сутність, яка отримує остаточну модель.

Федеративне навчання важливе в різних ситуаціях, коли конфіденційність даних, нормативні або ІП / конфіденційність мають бути збережені, водночас існує інтерес до використання різних наборів даних. Наприклад, дві або більше лікарень чи медичних закладів, які хочуть співпрацювати над тренуванням моделі для комп’ютерної томографії; або дві урядові організації, які хочуть співпрацювати над даними національної безпеки для створення антитерористичної моделі, але з юридичних причин не можуть розкрити дані навіть один одному.

Або ситуації, коли одна сутність не може перемістити свої різні сховища даних через те, що це надзвичайно дорого – наприклад, глобальний виробник автомобілів, який хоче тренувати автономні транспортні засоби, використовуючи дані, зібрані з автомобілів, які рухаються по всьому світу.

Allegro AI є однією з менш ніж півдюжини компаній у світі, які мають перевірену та випробувану комерційну платформу, яка забезпечує федеративне навчання.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Allegro AI?

Allegro AI є зростаючою силою у світі інструментів штучного інтелекту та ML-Ops. Лише за останній квартал, під час першої хвилі кризи COVID-19, ми пережили зростання, яке більш ніж удвоїло нашу клієнтську базу за цей 3-місячний період.

Дякуємо за інтерв’ю. Читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Allegro AI.