Babak Hodjat, Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo tại Cognizant – Loạt Phỏng vấn

Babak Hodjat, Giám đốc Điều hành Trí tuệ Nhân tạo đứng đầu Phòng thí nghiệm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo, một nhóm các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, xây dựng các tính năng trí tuệ nhân tạo khác biệt trong các dịch vụ của Cognizant và dẫn đầu các sáng kiến “trí tuệ nhân tạo vì lợi ích tốt đẹp” của công ty.

Babak là cựu đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Sentient, chịu trách nhiệm về công nghệ cốt lõi đằng sau hệ thống trí tuệ nhân tạo phân tán lớn nhất thế giới. Babak cũng là người sáng lập quỹ đầu tư trí tuệ nhân tạo đầu tiên trên thế giới, Sentient Investment Management.

Babak là một doanh nhân连 tục, đã thành lập một số công ty ở Thung lũng Silicon với tư cách là nhà phát minh và công nghệ chính. Trước khi đồng sáng lập Sentient, Babak là giám đốc kỹ thuật cao cấp tại Sybase iAnywhere, nơi ông dẫn đầu nhóm kỹ thuật giải pháp di động. Trước khi đến Sybase, Babak là đồng sáng lập, Giám đốc công nghệ và thành viên hội đồng quản trị của Dejima Inc. Babak là nhà phát minh chính của công nghệ định hướng đại lý được cấp bằng sáng chế của Dejima, được áp dụng cho các giao diện thông minh cho tính toán di động và doanh nghiệp – công nghệ đằng sau Siri của Apple.

Babak đã xuất bản hơn 50 bài báo trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật phần mềm định hướng đại lý và trí tuệ nhân tạo phân tán, và có 39 bằng sáng chế của Mỹ được cấp cho ông. Ông là chuyên gia trong nhiều lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thuật toán tiến hóa và trí tuệ nhân tạo phân tán.

Cognizant là một công ty dịch vụ chuyên nghiệp và tư vấn công nghệ thông tin toàn cầu giúp các tổ chức hiện đại hóa cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, triển khai các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo, đám mây, dữ liệu và tự động hóa, và tái cấu trúc các quy trình kinh doanh để thúc đẩy sự linh hoạt và tăng trưởng.

Bạn đã thành lập nhiều công ty trí tuệ nhân tạo, viết hai cuốn sách và giúp tiên phong công nghệ ảnh hưởng đến Siri. Nhìn lại, những kinh nghiệm hoặc điểm chuyển đổi cá nhân nào đã định hình niềm tin của bạn vào trí tuệ nhân tạo như một công cụ có tác động thực tế?

Sự quan tâm của tôi đến trí tuệ nhân tạo bắt đầu từ sớm trong những năm học tập và đã được củng cố kể từ đó. Một số điểm chuyển đổi quan trọng bao gồm việc tạo ra một số hệ thống dựa trên đại lý đầu tiên tại Dejima để lập trình hàng tiêu dùng như VCR, công việc chúng tôi đã làm tại Sentient Technologies, áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các vấn đề phức tạp như giao dịch tài chính. Công nghệ ngôn ngữ tự nhiên mà tôi đã phát triển cho Siri, cũng dựa trên đại lý, là một điểm chuyển đổi khác.

Các ứng dụng thực tế này đã chứng minh cho tôi rằng trí tuệ nhân tạo có thể vượt ra ngoài các cấu trúc lý thuyết và mang lại giá trị kinh doanh thực tế. Chúng tôi hiện đang bước vào một giai đoạn bùng nổ về thương mại hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là với các hệ thống đa đại lý sẽ hoàn toàn thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động, cho phép tự động hóa nhiều nhiệm vụ phức tạp.

Hãy nói về dự án mới nhất của bạn – hệ thống trí tuệ nhân tạo cho quy hoạch sử dụng đất được phát triển với Đại học Texas. Điều gì đã thúc đẩy sự phát triển của công cụ này, và nó đại diện cho sự chuyển đổi từ trí tuệ nhân tạo lý thuyết sang tác động chính sách thực tế như thế nào?

Hệ thống trí tuệ nhân tạo cho quy hoạch sử dụng đất mà chúng tôi đã phát triển hợp tác với Đại học Texas tại Austin được thúc đẩy bởi nhu cầu giải quyết các vấn đề môi trường và kinh tế phức tạp trong sử dụng đất toàn cầu. Khung khổ dựa trên học máy sử dụng công nghệ đằng sau Cognizant Neuro AI Decisioning và được xây dựng trên Nền tảng Project Resilience.

Đội nghiên cứu chung của chúng tôi nhằm giúp thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc bằng cách tạo ra một công cụ có thể tối ưu hóa sử dụng đất để tối đa hóa lưu trữ carbon, giảm thiểu gián đoạn kinh tế và bảo tồn nguồn cung cấp thực phẩm và môi trường sống. Các phương pháp truyền thống thường bỏ qua các thỏa hiệp tinh vi, chẳng hạn như hiệu ứng vị trí cụ thể của việc chuyển đổi đất nông nghiệp hoặc đồng cỏ thành rừng. Chúng tôi đã đi theo một con đường khác, tận dụng trí tuệ nhân tạo tiến hóa, một phương pháp tính toán được lấy cảm hứng từ chọn lọc tự nhiên. Nó được thiết kế để khám phá hàng nghìn kịch bản chính sách, cải tiến và cân bằng các mục tiêu cạnh tranh để có chiến lược sử dụng đất hiệu quả và nhạy cảm với ngữ cảnh.

Hệ thống này đánh dấu một sự thay đổi đáng kể từ các khái niệm trí tuệ nhân tạo lý thuyết sang tác động chính sách thực tế. Nó tích hợp dữ liệu sử dụng đất lịch sử từ hàng thế kỷ và dữ liệu carbon với các thuật toán tiến hóa tinh vi để cung cấp các khuyến nghị tối ưu hóa và có thể hành động thay vì dự đoán trừu tượng.

Đồng thời, chúng tôi cũng đã tạo ra một công cụ tương tác để tạo và đánh giá các kịch bản chính sách khí hậu bằng cách sử dụng máy mô phỏng En-ROADS, giúp các nhà hoạch định chính sách so sánh và tùy chỉnh các kế hoạch hành động. Hệ thống cho phép các nhà lập pháp và nhà hoạch định chính sách mô phỏng các khuyến khích chính sách và hiểu trực tiếp các thỏa hiệp, giúp họ chọn các can thiệp hiệu quả và có针对性. Sự tích hợp của hệ thống với các nền tảng như Climate Interactive’s En-ROADS simulator cho phép mở rộng tối ưu hóa chính sách khí hậu dựa trên trí tuệ nhân tạo đến các đối tượng rộng lớn hơn, nhấn mạnh trí tuệ nhân tạo như một đối tác thực tế trong việc giải quyết các thách thức bền vững thực tế.

Bạn có thể giải thích cách công cụ này hoạt động từ góc độ người dùng không? Những quyết định nào mà nó có thể hỗ trợ, và nó cung cấp các khuyến nghị được tùy chỉnh cho các khu vực khác nhau như thế nào?

Từ góc độ người dùng, công cụ trí tuệ nhân tạo hoạt động như một nền tảng hỗ trợ quyết định tương tác trong một môi trường dữ liệu động giúp bạn đưa ra quyết định thông minh hơn để đạt được mục tiêu khí hậu.

Các nhà hoạch định chính sách, nhà lập pháp và các bên liên quan khác có thể khám phá các chiến lược sử dụng đất khác nhau và tác động môi trường và kinh tế của chúng. Người dùng có thể mô phỏng các khuyến khích – chẳng hạn như tín dụng thuế cho chủ đất – và quan sát cách chúng có thể ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất để giảm carbon.

Nó hỗ trợ một loạt các quyết định được tùy chỉnh cho các khu vực khác nhau. Ví dụ, nó có thể giúp bạn xác định nơi thực hiện thay đổi sử dụng đất để đạt được kết quả tốt nhất, bao nhiêu đất cần chuyển đổi (chẳng hạn như chuyển đổi đất nông nghiệp thành rừng) và những ưu và nhược điểm của các chính sách đất khác nhau. Để cung cấp tư vấn tùy chỉnh, nó xem xét lịch sử sử dụng đất toàn cầu và dữ liệu carbon để đề xuất các phương pháp khác nhau cho các khu vực khác nhau. Nó có thể tính đến các đặc điểm cụ thể của khu vực, chẳng hạn như vĩ độ và loại đất.

Máy mô phỏng En-ROADS, được hỗ trợ bởi Neuro AI, có thể giúp các nhà hoạch định chính sách và nhà lập pháp thí nghiệm với các thỏa hiệp khác nhau để đạt được các mục tiêu khí hậu khác nhau.

Trí tuệ nhân tạo tiến hóa đã được mô tả là “gia vị bí mật” đằng sau dự án này. Làm thế nào phương pháp này hoạt động trong thực tế, và tại sao nó lại hiệu quả như vậy trong việc giải quyết các thách thức môi trường và chính sách phức tạp?

Ý tưởng đằng sau trí tuệ nhân tạo tiến hóa được lấy cảm hứng từ chọn lọc tự nhiên trong sinh học. Là một phương pháp tính toán trong bối cảnh quy hoạch sử dụng đất, trên thực tế, nó mô phỏng sự tiến hóa tự nhiên để tìm ra các giải pháp thông minh cho các vấn đề môi trường phức tạp mà các phương pháp truyền thống gặp khó khăn.

Thay vì cố gắng lập trình các chính sách sử dụng đất tối ưu từ đầu, phương pháp trí tuệ nhân tạo tiến hóa tạo ra các mô hình chính sách khác nhau và thử nghiệm từng mô hình trong các môi trường mô phỏng với dữ liệu khí hậu và đất thực. Nó giữ lại các chính sách hoạt động tốt nhất và “đ交” chúng lại với nhau, thêm các đột biến để khám phá các giải pháp không ngờ. Nó lặp lại quá trình này qua nhiều thế hệ, loại bỏ các giải pháp kém và giữ lại những giải pháp tốt nhất trong hàng trăm hoặc hàng nghìn kịch bản.

Phương pháp này hoạt động tốt cho các thách thức môi trường vì nó không bị choáng ngợp bởi nhiều biến số như loại đất, điều kiện khí hậu và các yếu tố kinh tế.

Chính sách sử dụng đất thường liên quan đến các mục tiêu cạnh tranh – tăng trưởng kinh tế, giảm carbon, an ninh lương thực. Làm thế nào hệ thống của bạn xử lý các thỏa hiệp này, và những hiểu biết không ngờ nào đã được hệ thống này tiết lộ cho đến nay?

Hệ thống trí tuệ nhân tạo của chúng tôi được xây dựng đặc biệt để xử lý các mục tiêu cạnh tranh như tăng trưởng kinh tế, giảm carbon và an ninh lương thực. Nó tạo ra các mặt Pareto (một khái niệm kỹ thuật được sử dụng trong tối ưu hóa đa mục tiêu) để thỏa hiệp giữa tác động carbon và thay đổi sử dụng đất cho các vị trí khác nhau.

Đội nghiên cứu đã gặp phải một số hiểu biết không ngờ. Ví dụ, trong khi quan điểm truyền thống nhận ra rằng rừng là tốt cho việc lưu trữ carbon, hệ thống trí tuệ nhân tạo không mặc định khuyến nghị tối đa hóa diện tích rừng ở mọi nơi. Thay vào đó, nó đã tiết lộ các sự khác biệt quan trọng: thay thế đồng cỏ như sa mạc và đồng cỏ bằng rừng không hiệu quả như thay thế đất nông nghiệp bằng rừng. Vị trí địa lý cũng chứng minh là rất quan trọng. Các chuyển đổi sử dụng đất giống hệt nhau đã tạo ra các kết quả khác nhau tùy thuộc vào vĩ độ.

Sự ưu tiên hóa là một trong những hiểu biết thực tế nhất của hệ thống trí tuệ nhân tạo. Thay vì phân bổ nỗ lực đồng đều, nó đã gợi ý tập trung các chuyển đổi sử dụng đất lớn vào các vị trí chiến lược nơi chúng sẽ có tác động lớn nhất.

Dự án Resilience nhằm mở rộng tiện ích của trí tuệ nhân tạo này để giải quyết các Mục tiêu Phát triển Bền vững ngoài khí hậu – chẳng hạn như năng lượng, sức khỏe và thậm chí cả phản ứng với đại dịch. Điều gì khiến bạn hào hứng nhất về tiềm năng mở rộng nền tảng này trên các lĩnh vực?

Điều khiến tôi hào hứng nhất về tiềm năng của nền tảng này là chúng tôi đang chứng minh rằng việc xây dựng trí tuệ nhân tạo theo cách hợp tác, dễ tiếp cận và thích ứng có thể dẫn đến các giải pháp mạnh mẽ cho các thách thức toàn cầu lớn. Nền tảng Project Resilience là một ví dụ điển hình về việc đưa các nguyên tắc này vào hành động. Các nhà hoạch định chính sách, nhà khoa học dữ liệu và công chúng có thể tham gia để phát triển các công cụ trí tuệ nhân tạo và đưa ra quyết định có tác động đáng kể. Chúng tôi mời độc giả của bạn trở thành những người đóng góp tại đây.

Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo tại Cognizant hiện là một động lực chính cho sự đổi mới, với hàng chục bằng sáng chế và chiến lược đầu tư tỷ đô la. Làm thế nào các sáng kiến như này phù hợp với đường lối tổng thể của bạn về trí tuệ nhân tạo ứng dụng quy mô lớn?

Sáng kiến trí tuệ nhân tạo cho quy hoạch sử dụng đất phù hợp hoàn hảo với cách tiếp cận của chúng tôi về trí tuệ nhân tạo ứng dụng, tập trung vào việc giải quyết các vấn đề thực tế, phức tạp thay vì chỉ tập trung vào các bài tập lý thuyết thuần túy. Trí tuệ nhân tạo tiến hóa có thể xử lý các thỏa hiệp phức tạp thường thấy trong các quyết định kinh doanh và chính sách. Việc giải quyết các thách thức khí hậu thông qua một phương pháp cân bằng các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường chứng tỏ rằng trí tuệ nhân tạo có thể mang lại giá trị thực tế đồng thời quản lý các ưu tiên cạnh tranh.

Công việc này cũng phản ánh tầm nhìn của chúng tôi về việc phát triển trí tuệ nhân tạo nhằm tăng cường ra quyết định của con người chứ không phải thay thế nó.

Bạn đã lãnh đạo các nỗ lực trí tuệ nhân tạo trên cả startups và doanh nghiệp. Bí quyết để đảm bảo các công nghệ như trí tuệ nhân tạo tiến hóa vẫn giải thích được và có thể hành động – không chỉ mạnh mẽ – cho các bên liên quan chính phủ và ngành công nghiệp là gì?

Một trong những điểm mạnh lớn nhất của trí tuệ nhân tạo tiến hóa là nó không chỉ nhằm tìm ra các giải pháp tối ưu mà còn có thể tiết lộ các lựa chọn chiến lược thay thế mà mở rộng sự hiểu biết của các bên liên quan về những gì có thể xảy ra.

Trí tuệ nhân tạo và dữ liệu phải phục vụ việc ra quyết định, không chỉ tạo ra báo cáo. Các nhà hoạch định chính sách đang bị nhấn chìm trong các phân tích trong khi đối mặt với các lựa chọn ngày càng phức tạp. Chúng tôi cần chuyển sự tập trung của mình từ việc cung cấp thông tin và dự đoán sang việc tạo ra các hệ thống hỗ trợ quyết định tương tác cung cấp các giải pháp có thể hành động dựa trên dữ liệu có sẵn. Cách tiếp cận này cho phép bạn điều hướng sự phức tạp và đưa ra quyết định tốt hơn khi hoàn cảnh thay đổi.

Nhìn về tương lai, bạn thấy cơ hội lớn nhất cho trí tuệ nhân tạo tiến hóa để thúc đẩy tác động bên ngoài sử dụng đất – dù trong kiểm soát bệnh truyền nhiễm, lập kế hoạch năng lượng tái tạo hay điều gì khác hoàn toàn?

Bệnh truyền nhiễm, lập kế hoạch năng lượng tái tạo và bất an ninh lương thực đều là những lĩnh vực xứng đáng mà trí tuệ nhân tạo tiến hóa có thể thúc đẩy tác động. Một sáng kiến trong thời đại COVID-19 mà chúng tôi đã làm việc cho thấy tiềm năng. Thông qua Dự án Resilience, chúng tôi đã xây dựng các hệ thống có thể tối ưu hóa đồng thời việc kiểm soát đại dịch và sự ổn định kinh tế, giúp các chính phủ như Iceland đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về việc mở cửa trường học.

Với trí tuệ nhân tạo tiến hóa, chúng tôi cuối cùng đang giải quyết các thách thức toàn cầu quan trọng nhất theo một cách cơ bản khác, một cách có thể đề xuất các chính sách cụ thể cân bằng các ưu tiên cạnh tranh thay vì sản xuất các giải pháp “một kích cỡ phù hợp với tất cả”.

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo tiến hóa là nó có thể mô phỏng hàng nghìn kết hợp chính sách, giữ lại những gì hoạt động và loại bỏ những gì không. Và điều đó không chỉ là lý thuyết. Chúng tôi đang xây dựng các công cụ tương tác đưa khả năng này vào tay của những người ra quyết định thực sự.

Sau nhiều thập kỷ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bạn đã chứng kiến các chu kỳ cường điệu đến và đi. Điều gì khiến bạn tin tưởng rằng làn sóng hiện tại – đặc biệt là các công cụ như này – cuối cùng đang thực hiện lời hứa của trí tuệ nhân tạo trong việc cải thiện xã hội?

Sự tiến bộ thực sự hướng tới lời hứa của trí tuệ nhân tạo trong việc cải thiện xã hội xảy ra khi chúng tôi chuyển từ chu kỳ cường điệu sang xây dựng các hệ thống tăng cường ra quyết định của con người trong các lĩnh vực quan trọng, bao gồm cả bền vững. Đó là thử nghiệm thực sự của việc liệu trí tuệ nhân tạo cuối cùng có thực hiện lời hứa của nó hay không.

Điều mà tôi đã quan sát liên tục là công nghệ tiến bộ thông qua các mẫu tối ưu hóa và dân chủ hóa có thể dự đoán được, chứ không phải là những khoảnh khắc cường điệu đơn lẻ. Hãy nhìn vào lịch sử máy tính. Chúng tôi đã chuyển từ máy tính cỡ phòng sang những chiếc đồng hồ mạnh mẽ thông qua sự tinh chỉnh liên tục, không phải là một bước nhảy vĩ đại.

Tôi thực sự tin rằng chúng tôi đang ở một điểm chuyển đổi nơi công nghệ có thể thực sự cải thiện xã hội. Con đường phía trước là thông qua các ứng dụng thực tế giải quyết các vấn đề thực tế của con người, như công việc quy hoạch sử dụng đất của chúng tôi cân bằng giảm carbon với các mục tiêu khác. Đó là cách trí tuệ nhân tạo thực hiện lời hứa của nó: thông qua tác động đo lường được đối với những thách thức khó khăn nhất của chúng tôi.

Cognizant gần đây đã thiết lập một Kỷ lục Guinness với sự kiện mã hóa vibe lớn nhất thế giới – thu hút hơn 53.000 nhân viên trên 40 quốc gia và tạo ra hơn 30.000 nguyên mẫu. Từ quan điểm của bạn, điều này nói gì về vai trò của mã hóa vibe trong việc dân chủ hóa sự thông thạo trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức lớn?

Quy mô và tác động của sự kiện mã hóa vibe của chúng tôi nói lên rất nhiều về cách tiếp cận này có thể biến đổi trong việc dân chủ hóa sự thông thạo trí tuệ nhân tạo. Hơn 40% người tham gia là những người không phải là lập trình viên, và 20% chưa từng viết một dòng mã trước đó. Điều này cho thấy rằng mã hóa vibe không phải là về việc hạ thấp tiêu chuẩn, mà là về việc mở cửa cho một lực lượng lao động đang phát triển với trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi thậm chí đã sử dụng một hệ thống trí tuệ nhân tạo đa đại lý để đánh giá 30.000 bản mẫu trong chỉ một ngày, điều mà sẽ mất một năm nếu một đội ngũ con người thực hiện.

Thay vì yêu cầu chuyên môn lập trình sâu, mã hóa vibe cho phép bất kỳ ai có một ý tưởng có thể thể hiện nó bằng ngôn ngữ tự nhiên và cộng tác với trí tuệ nhân tạo để đưa nó vào cuộc sống. Đối với các nhà phát triển có kinh nghiệm, điều này cho phép họ tự động hóa nhiều quy trình mã hóa nhàm chán, giải phóng họ để tập trung vào công việc có giá trị cao hơn mang lại giá trị kinh doanh. Cá nhân tôi đã ngạc nhiên về việc tôi có thể dịch một thuật toán phức tạp từ mã giả sang một ứng dụng hoạt động, cho phép tôi tập trung hoàn toàn vào các khía cạnh sáng tạo và chiến lược.

Bằng cách giảm thiểu các rào cản và cho phép thử nghiệm thực hành với trí tuệ nhân tạo sinh, chúng tôi đang chuyển sự thông thạo trí tuệ nhân tạo từ một kỹ năng chuyên môn thành một khả năng tổ chức chung. Đối với các tổ chức, mã hóa vibe giúp tăng tốc sáng tạo, loại bỏ rào cản và mở khóa trí tuệ tập thể của toàn bộ lực lượng lao động với một quy mô chưa từng có.

Beyond the impressive scale, what were some of the most meaningful outcomes of this vibe coding initiative? Do you see this as a template for how enterprises can cultivate innovation and applied AI skills at a global level?

Impact thực sự của sáng kiến mã hóa vibe của chúng tôi là sự hào hứng mà chúng tôi đã thấy trên toàn tổ chức, với nhân viên từ các bộ phận như Nhân sự, Bán hàng, Kỹ thuật, Tài chính, Pháp lý, Tiếp thị và nhiều hơn nữa đã chấp nhận trí tuệ nhân tạo và tham gia. Các ý tưởng của họ, dựa trên kiến thức lĩnh vực sâu sắc và thông tin kinh doanh thực tế, đã dẫn đến hàng nghìn nguyên mẫu mà nếu không thì có thể không bao giờ xuất hiện.

Với hơn 30.000 dự án độc đáo kết quả từ nỗ lực này, chúng tôi đang thiết lập tốc độ cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, nơi mọi người đều có công cụ để đổi mới với trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, chúng tôi đang mở khóa sáng tạo ở quy mô và trao quyền cho lực lượng lao động – cả trong Cognizant và cho khách hàng của chúng tôi trên các ngành công nghiệp chúng tôi phục vụ – để trở nên thông thạo hơn về trí tuệ nhân tạo.

Chúng tôi tuyệt đối xem sáng kiến này như một mẫu mà các tổ chức khác có thể nhân rộng. Bằng cách kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo dễ tiếp cận, một văn hóa cởi mở và hợp tác, và đánh giá được kích hoạt bởi trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng, chúng tôi có thể phục vụ khách hàng của mình tốt hơn để mở khóa sự sáng tạo chưa được khai thác và tăng tốc sự phát triển của kỹ năng trí tuệ nhân tạo trên toàn lực lượng lao động của họ.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Cognizant.