Стівен ДеАнджеліс, засновник та CEO Enterra Solutions – Серія інтерв’ю

Стівен ДеАнджеліс є засновником і генеральним директором Enterra Solutions, першої компанії, яка застосувала технологію Автономної науки про прийняття рішень^TM (ADS^®) для виконання оптимізації ланцюга створення вартості, прийняття рішень та складних досліджень і розробок для підприємств.

Стівен Ф. ДеАнджеліс є міжнародно визнаним експертом у галузі штучного інтелекту та передових аналітичних інструментів та їх застосування для конкурентоспроможності, стійкості та безпеки комерційних підприємств і державних органів. Пан ДеАнджеліс є власником патентів, піонером технологій та підприємцем. Його кар’єра знаходиться на перетині міжнародних відносин, бізнесу, уряду та академії. Він приносить унікальний погляд і глибокий досвід до своїх компаній.

Чи можете ви поділитися історією створення Enterra Solutions?

Enterra має свої корені як контрактор уряду США. Enterra розробила та реалізувала моделі підприємницької стійкості (системної даних, зорієнтованої на конкурентоспроможність, ризик та результати) для урядових агенцій США. Виконуючи цю роботу, Enterra розробила свою методологію управління стійкістю підприємства та модель зрілості під час спільних дослідницьких та розробницьких угод з державними дослідницькими та розробницькими агенціями США.

Для розвитку технологій конкурентоспроможності та стійкості Enterra почала роботу в галузі штучного інтелекту та прикладної математики на початку 2000-х років. До середини 2000-х років компанія почала поєднувати свою роботу в державному секторі з передовими теоретичними та експериментальними академічними дослідженнями – ця робота триває досі. Академічні дослідження Enterra є двосторонньою співпрацею, яка знайомить нашу компанію та працівників з деякими з найбільш передових та складних методів та практик штучного інтелекту та математики, а також встановлює глибоку мережу та зв’язки з деякими з провідних осіб та визначними мислителями в галузі когнітивної науки та застосувань стійкості.

Enterra використала наукові та технічні знання, отримані під час роботи в державному секторі та академії, для переосмислення великих даних в комерційному секторі – результатом стало створення платформи Автономної науки про прийняття рішень Enterra (ADS) та Генеративного штучного інтелекту, а також набору бізнес-застосунків, які створюють систему інтелекту. Система інтелекту Enterra виконує автономну оптимізацію, планування та виконання, розташовуючись над транзакційними системами організації та оркеструючи рішення та дії, які допомагають компанії будувати конкурентоспроможність та стійкість та досягати своїх бізнес-цілей.

Об’єднавши власну технологію Enterra з організаційними знаннями та практиками, Enterra передбачає зміни ринку систематично та зі швидкістю ринку – перетворюючи підприємства на автономні інтелектуальні підприємства.

Enterra Solutions пропонує автономну науку про прийняття рішень, що це конкретно і як це оптимізує бізнес-рішення?

Технологічна платформа Автономної науки про прийняття рішень Enterra (ADS) об’єднує три раніше розділені технології:

1. Семантичне міркування та векторна символічна логіка, заснована на штучному інтелекті, яка дозволяє здійснювати людське міркування, прийняття рішень та навчання. Ця унікальна можливість поєднує загальний сенс та галузеве знання з висновковим міркуванням для створення системи, яка може приймати рішення з тонким, людським міркуванням та потім навчатися з результатів.
2. Гlass-Box, пояснювана, прозора машинне навчання у вигляді власної машини Representation Learning (RLM). Основою RLM є високовимірна математика та функціональний аналіз. RLM унікально ідентифікує функцію, яка описує поєднання та внесок змінних у наборі даних, які описують спостережувані ефекти через多щі шарів взаємодії з високим ступенем точності. Це класифікується як “glass-box”, пояснювана алгоритм, який генерує функцію, чиїй вивід є видимим, на відміну від “black-box” алгоритмів, які лише генерують моделі, але не пропонують жодного пояснення динаміки системи/набору даних, ані не мають жодного суттєвого “розуміння” того, що означає модель.
3. Обмежене, нелінійне оптимізаційне можливості, яке включає формулу RLM, а також семантичне міркування обмежень та логіки, для виконання швидкої оптимізації, яка відображає складні багатогранні реальні міркування для отримання високоактивних рекомендацій. Ця можливість розбиває бар’єр розмірності, пов’язаний з лінійними моделями.

Унікальне поєднання цих методів дозволило Enterra надати клієнтам значно відрізняються можливості та створити високозахищену пропасть у конкурентному ландшафті – як великих платформ штучного інтелекту, так і гравців з окремими рішеннями.

Приблизно рік тому, у подкасті “Око на штучний інтелект”, ви обговорювали, як застарілий штучний інтелект продовжує бути потужним інструментом. Змінилися ваші погляди на це, і які традиційні алгоритми машинного навчання все ще використовуються в Enterra Solutions?

Наука є поколіннєво-адитивною, тобто одне покоління можливостей накладає на попереднє покоління інновацій для створення нових можливостей. Enterra постійно інновує та творчо еволюціонує свою технологію. Як згадувалося вище, Enterra створила платформу Автономної науки про прийняття рішень Enterra (ADS) та Генеративного штучного інтелекту, яка є ансамблем людського міркування та можливостей Генеративного штучного інтелекту, надзвичайно просунутих високовимірних, glass-box, пояснюваних машинних навчань з нелінійними, обмеженими оптимізаційними двигунами. Ми об’єднали ці раніше розділені технології під однією платформою та змогли розблокувати раніше нереалізовані аналітичні можливості та пом’якшити недоліки кожної окремої технології.

Як Enterra Solutions інтегрувала Генеративний штучний інтелект у свої рішення?

Хоча багато організацій все ще знаходяться у стадії відкриття та випробування Генеративного штучного інтелекту, Enterra Solutions та наші клієнти користуються його потужними можливостями вже понад десятиліття. Компонент штучного інтелекту платформи Enterra буде унікально навчатися екологічним причинам, чому рекомендації успішні чи ні, і зберігатиме це навчання в онтологіях та базах знань Генеративного штучного інтелекту. Enterra, якщо клієнт цього бажає, розробить конкретну базу знань Генеративного штучного інтелекту, яка представляє стратегії, тактику, бізнес-логіку та способи роботи клієнта, а також надасть оновлену логіку та налаштування обмежень для оптимізаційних функцій у функціональних компонентах Системи інтелекту Enterra.

Галюцинації є однією з основних проблем Генеративного штучного інтелекту, як Enterra Solutions подолала ці обмеження?

Генеративний штучний інтелект може автоматизувати більшість робочих процесів, але його достовірність є сумнівною через відсутність валідации. Це можна вирішити за допомогою технології Автономної науки про прийняття рішень (ADS), яка може підключитися до великих мовних моделей (LLM), міркувати та триангулювати знання математично для валідации її ефективності. Використовуючи технологію ADS для надання довірчих пояснень та дії інсайтів та рекомендацій, можна побудувати довіру.

З 2015 по 2019 рік ви були членом консультативної ради Центру етики та трансформаційних цінностей Далаї-лами в MIT, як це сформувало ваші цінності щодо бізнесу та штучного інтелекту?

Ну, якщо ви займаєтеся Центром Далаї-лами, ви не можете не думати про лідерство та етику як про одне й те саме. Коли ви керуєте бізнесом, ви швидко вчитеся, що приймаєте тисячі рішень на рік. Деякі з них маленькі, деякі звичайні або процедурні, а деякі значущі чи наслідкові рішення. Я сподіваюсь, що я навчився приймати рішення з етичними міркуваннями, вбудованими в мою логіку – справжня північна зірка та параметри для просвітлених рішень. Ця концепція також відображається у тому, як ми будемо будувати алгоритми та програмне забезпечення, і в кінцевому підсумку відображається у тому, як ми керujeme нашою організацією.

Часто лідери бізнесу та штучного інтелекту, такі як Джеффрі Хінтон, стурбовані майбутніми потенційними проблемами штучного інтелекту, особливо AGI, які ваші погляди на це?

Деякі з проблем Джеффрі Хінтона пов’язані з потенційним неправильним використанням та швидкістю, з якою штучний інтелект розгортається. Це справедливі моменти, оскільки багато компаній намагаються вписати штучний інтелект у свої бізнес-практики, не розуміючи, які проблеми вони намагаються вирішити. Штучний інтелект не розв’язує кожну проблему та не повинен вважатися універсальним рішенням усіх бізнес-викликів. Найважливіше те, що компанії повинні починати з бізнес-орієнтованого твердження про проблему, перш ніж шукати життєздатні рішення. Як тільки ви зрозумієте проблему, яку ви намагаєтеся вирішити, ви можете зрозуміти стратегічну відповідність та технічну здійсненність використання передових технологій, таких як штучний інтелект.

Ви є серійним підприємцем і успішно запустили кілька бізнесів у різних галузях, що рухає вас інновувати?

У кінцевому підсумку я більше творчий довголітній учень і інтелектуально цікавий бізнесмен, ніж адміністратор. Поєднання довголітнього навчання та інтелектуальної цікавості, коли воно поєднується з підприємницьким ентузіазмом щодо створення нових бізнесів, рухає інновації та створення продуктів та послуг для заповнення визначених ринкових пробілів. Бажання працювати з великими командами людей та “конкурувати та перемагати” шляхом створення вартості для акціонерів – це те, що рухає мене інновувати.

Яке ваше бачення майбутнього штучного інтелекту?

Через призму використання штучного інтелекту в майбутніх бізнес-застосунках – я вважаю, що штучний інтелект дозволить практичне автономне прийняття рішень у найближчому майбутньому в застосунках бізнесу у великому масштабі. Ці можливості будуть рухатися людьми, подібними до інтелектуальних агентів, які доповнюють людське прийняття рішень штучним інтелектом або надінтелектом, зосередженими на великих та деструктивних випадках використання. Застосунки, такі як оптимізація ланцюга створення вартості та прийняття рішень для глобальних корпорацій у різних галузях та порушення у відкритті ліків та клінічних випробуваннях, є трансформаційними та торкаються життя більшості людей на планеті.

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