Tiến sĩ Danny Lange, Phó Chủ tịch cấp cao về Trí tuệ Nhân tạo tại Unity Technologies – Loạt phỏng vấn

Tiến sĩ Danny B. Lange là Phó Chủ tịch cấp cao về Trí tuệ Nhân tạo và Học máy tại Unity Technologies. Trước đây, Danny là Trưởng nhóm Học máy tại Uber, nơi ông đã lãnh đạo một nỗ lực để xây dựng nền tảng Học máy linh hoạt nhất thế giới để hỗ trợ sự tăng trưởng nhanh chóng của Uber.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với Trí tuệ Nhân tạo?

Tôi đã xây dựng và lập trình máy tính từ khi còn rất trẻ và tôi đã ngay lập tức bị thu hút bởi ý tưởng làm cho những hệ thống này trở nên tự động. Điều gì thu hút tôi về tính tự động là những thách thức mà bạn phải vượt qua như một nhà phát triển để tạo ra một hệ thống được làm từ các chuỗi mã cứng mà có thể an toàn phản ứng với các tình huống không thể đoán trước và chưa từng thấy trước đây. Lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã cung cấp cho chúng ta những công cụ ngày càng mạnh mẽ trong những năm qua, từ lập trình hướng đối tượng, suy luận dựa trên quy tắc, đến học máy và gần đây là học sâu. Đó là khả năng tăng cường của những công nghệ này đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI.

Bạn đã là một nhà lãnh đạo trong lĩnh vực này trong nhiều năm, chẳng hạn như là Tổng Giám đốc Quản lý Học máy tại Amazon (AMZN ) và Trưởng nhóm Học máy tại Uber. Những bài học gì bạn đã rút ra từ những kinh nghiệm trước đây?

Học máy là một công nghệ thực sự chuyển đổi, nhưng để hiện thực hóa tiềm năng của nó một cách đầy đủ nhất, cần phải đưa nó đến mọi góc của doanh nghiệp. Lặp đi lặp lại, học máy đã chứng minh khả năng tạo ra những tối ưu hóa không thể tưởng tượng và nâng cao hoạt động kinh doanh lên mức mà không thể đạt được bằng các quy trình của con người alone. Tuy nhiên, sự gián đoạn thực sự chỉ xảy ra khi một khối lượng lớn các quy trình kinh doanh được vận hành theo cách này. Những tổ chức như Amazon và Uber đã rõ ràng chứng minh rằng nếu chúng ta làm cho các hệ thống học máy trở nên dễ tiếp cận và có sẵn cho mọi đội, chúng ta sẽ trải qua một sự áp dụng rộng rãi mà không thể tránh khỏi sẽ dẫn đến một chu kỳ cải tiến liên tục cho toàn bộ doanh nghiệp khi hiệu ứng mạng xảy ra

Bạn đã là Phó Chủ tịch cấp cao về Trí tuệ Nhân tạo tại Unity Technologies từ năm 2016. Điều gì về tầm nhìn của công ty này đã thu hút bạn?

Unity là một nơi tuyệt vời cho những người đam mê AI. Chúng tôi có một văn hóa giải quyết các vấn đề khó khăn cho khách hàng của mình – với AI là một trong những thách thức lớn nhất mà tôi có thể nghĩ đến. Lãnh đạo của chúng tôi cam kết cung cấp năng lượng và thúc đẩy tương lai của AI. Chúng tôi có công nghệ, tài nguyên, khách hàng và đối tác để làm điều đó. Tôi không thể tưởng tượng một nơi tốt hơn để làm việc trên việc thay đổi thế giới.

Bạn đã nói trước về tầm quan trọng của dữ liệu tổng hợp, có thể chia sẻ với chúng tôi điều gì chính xác?

Dữ liệu tổng hợp được tạo ra bởi một thuật toán chứ không phải dữ liệu được thu thập từ thế giới thực. Một động cơ 3D thời gian thực với một trình mô phỏng vật lý thực tế, là công cụ lý tưởng để tạo ra dữ liệu đào tạo tổng hợp thực tế cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ nhận dạng đối tượng trong các hệ thống tầm nhìn máy tính đến lập kế hoạch đường đi cho robot điều hướng.

Điều gì làm cho dữ liệu tổng hợp trở nên quan trọng khi xây dựng các hệ thống học máy?

Tôi đã nhiều lần gọi Unity là “thiên đường AI” hoàn hảo. Và đó là sự thật. Làm việc với AI trong thế giới thực và sử dụng dữ liệu thế giới thực có thể rất đáng sợ. Tôi có cần phải đề cập đến xe tự lái trên đường phố San Francisco hoặc hệ thống nhận dạng khuôn mặt được triển khai trong không gian công cộng? Có những lo ngại về an toàn, thiên vị luôn luôn ẩn náu, và các vấn đề về quyền riêng tư thường va chạm với các trường hợp sử dụng chung. Và sau đó là sự khan hiếm và chi phí cao liên quan đến việc thu thập số lượng dữ liệu đào tạo cần thiết. Với Unity, chúng tôi đã không chỉ dân chủ hóa việc tạo dữ liệu, mà bạn còn có quyền truy cập vào một hệ thống tương tác để mô phỏng các tương tác tiên tiến trong một môi trường ảo. Trong Unity, bạn có thể phát triển các hệ thống điều khiển cho xe tự lái mà không có rủi ro va chạm và làm thương tích ai.

Có thể thảo luận về cách Unity Simulation có thể hỗ trợ các công ty trong việc tạo ra dữ liệu tổng hợp?

Với Unity Simulation, chúng tôi đã lấy một động cơ 3D thời gian thực được thiết kế cho việc tiêu thụ của con người, cho dù đó là trò chơi, phim hoặc kỹ thuật – và biến nó thành một phiên bản được tối ưu hóa cho đám mây, không chỉ chạy ở tốc độ khung hình không thể tưởng tượng, mà còn cho phép mở rộng quy mô lên hàng nghìn phiên bản chạy song song. Theo cách này, Unity Simulation cho phép các nhà phát triển tạo ra các trải nghiệm cho các hệ thống AI của họ với tốc độ nhanh hơn nhiều so với thời gian thực. Cho đến gần đây, quy mô tạo dữ liệu này chỉ có sẵn cho một số tập đoàn đặc quyền, nhưng với Unity Simulation, chúng tôi đã thực sự san bằng sân chơi.

Gần đây, Unity đã hợp tác với Viện Mô hình hóa Bệnh tật (IDM) để xây dựng các mô phỏng cửa hàng 3D thời gian thực mô hình hóa sự lây lan của COVID-19. Có thể thảo luận về cách Unity Simulation có thể mô phỏng hiệu quả sự lây lan của COVID-19?

Mô phỏng máy tính đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ bởi các nhà nghiên cứu, kỹ sư, người giải quyết vấn đề và nhà hoạch định chính sách trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả nghiên cứu về bệnh truyền nhiễm. Unity Simulation cho phép một loại mô phỏng không gian thời gian thực đặc biệt có thể được mở rộng quy mô trên đám mây để nghiên cứu toàn diện các hệ thống lớn, phức tạp và không chắc chắn. Chúng tôi đã xây dựng một dự án trình diễn đơn giản để mô phỏng sự lây lan của coronavirus trong một cửa hàng tạp hóa giả tưởng và khám phá tác động của chính sách cửa hàng đối với tỷ lệ phơi nhiễm. Bằng cách chạy hàng chục nghìn mô phỏng, chúng tôi đã có thể xác định các hành vi và chính sách dường như có tác động lớn nhất đến sự lây lan của bệnh truyền nhiễm khủng khiếp này.

Gần đây, bạn đã nói rất nhiều về Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Có thể giải thích hành vi xuất hiện là gì và tại sao nó lại quan trọng cho sự phát triển của AGI?

Chỉ trong 100.000 năm, loài người đã đi từ việc sống sót bằng cách hái lượm trong tự nhiên đến việc đưa một người lên mặt trăng. Chúng tôi biết từ kiến thức di truyền về cổ sinh vật học rằng não bộ con người không thay đổi đáng kể trong giai đoạn thời gian đó. Bạn có thể nói không có bản nâng cấp phần cứng đáng kể nào cho bộ xử lý. Vậy thì điều gì đã thay đổi? Chìa khóa nên được tìm thấy trong khả năng của chúng tôi để đạt được điều gì đó cùng nhau. Chúng tôi sử dụng thuật ngữ hành vi xuất hiện của một hệ thống không phụ thuộc vào các phần riêng lẻ của nó, mà phụ thuộc vào mối quan hệ giữa chúng. Hành vi xuất hiện không thể được dự đoán bằng cách điều tra các phần riêng lẻ của một hệ thống. Nó chỉ có thể được dự đoán bằng cách hiểu mối quan hệ giữa các phần. Các hệ thống xuất hiện được đặc trưng bởi quan sát rằng tổng thể lớn hơn tổng của các phần. Trong khi tôi đã nhiều lần chỉ ra các ví dụ về hành vi xuất hiện trong các hệ thống đa tác nhân tương đối đơn giản, hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra khi bạn có một loạt các hệ thống AI hợp tác ở tốc độ ánh sáng.

Bạn có tin rằng có khả năng chúng ta có thể đạt được AGI trong thập kỷ tới?

Khi nói đến AGI, chúng ta phải nhớ rằng đó là tất cả về hành trình và không phải là điểm đến. Không ai biết chính xác khi nào AGI sẽ xảy ra vì nó sẽ không xảy ra tại một thời điểm cụ thể, mà là một sự thay đổi dần dần theo thời gian. Đó là bản chất của AGI mà nó sẽ khó cho con người xác định chính xác mức độ thông minh của một hệ thống tại bất kỳ thời điểm nào. Nhìn vào tiến bộ đã đạt được trong thập kỷ qua, tôi chắc chắn rằng thập kỷ này sẽ mang lại nhiều tiến bộ thú vị về AGI.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về Unity Technologies?

Tại Unity, chúng tôi tiếp tục xem mình là những người thúc đẩy tương lai của AI và đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ của các công nghệ AI. Khi mối quan hệ của chúng tôi với DeepMind là một minh chứng rõ ràng cho công nghệ của chúng tôi là môi trường hoàn hảo cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển để an toàn đẩy ranh giới của AI. Chúng tôi đang chuẩn bị để hỗ trợ khách hàng và đối tác của mình trong việc tạo ra các môi trường ảo hoạt động ở quy mô chưa từng thấy trước đây để giải quyết các thách thức của ngày mai, cho dù đó là thay đổi khí hậu, hậu cần hay thách thức sức khỏe.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, tôi đã thích học về Unity và quan điểm của bạn về AGI. Bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Unity Technologies.