Stephen DeAngelis, Người sáng lập & Giám đốc điều hành của Enterra Solutions – Loạt phỏng vấn

Stephen DeAngelis là người sáng lập và Giám đốc điều hành của Enterra Solutions, công ty đầu tiên áp dụng Công nghệ Khoa học Quyết định Tự động^TM (ADS^®) để thực hiện tối ưu hóa chuỗi giá trị, quyết định và nghiên cứu & phát triển phức tạp cho các doanh nghiệp.

Stephen F. DeAngelis là một chuyên gia quốc tế được công nhận về trí tuệ nhân tạo và phân tích nâng cao và ứng dụng của chúng trong cạnh tranh, khả năng phục hồi và bảo mật của các tổ chức thương mại và chính phủ. Ông DeAngelis là người nắm giữ bằng sáng chế, người tiên phong công nghệ và doanh nhân. Sự nghiệp của ông nằm ở giao điểm của quan hệ quốc tế, kinh doanh, chính phủ và học thuật. Ông mang lại một quan điểm độc đáo và kinh nghiệm sâu sắc cho các công ty của mình.

Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự ra đời của Enterra Solutions?

Enterra có nguồn gốc là một nhà thầu của chính phủ Hoa Kỳ. Enterra đã phát triển và thực hiện các mô hình khả năng phục hồi doanh nghiệp (cạnh tranh, rủi ro và hiệu suất dựa trên dữ liệu) cho các cơ quan chính phủ Hoa Kỳ. Trong quá trình thực hiện công việc này, Enterra đã phát triển Phương pháp quản lý khả năng phục hồi doanh nghiệp và Mô hình trưởng thành dưới các thỏa thuận nghiên cứu và phát triển hợp tác với các cơ quan nghiên cứu và phát triển được tài trợ bởi chính phủ Hoa Kỳ.

Để thúc đẩy khả năng cạnh tranh và phục hồi công nghệ, Enterra đã bắt đầu làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và toán học ứng dụng từ đầu những năm 2000. Vào giữa những năm 2000, công ty bắt đầu kết hợp công việc trong lĩnh vực chính phủ với nghiên cứu học thuật tiên tiến và thực nghiệm – công việc này vẫn tiếp tục đến ngày nay. Nghiên cứu học thuật của Enterra là một sự hợp tác song phương mà đưa công ty và nhân viên của chúng tôi đến một số kỹ thuật và thực hành trí tuệ nhân tạo và toán học tiên tiến và tinh vi nhất, đồng thời thiết lập một mạng lưới và tập hợp các kết nối với một số cá nhân và nhà tư tưởng hàng đầu trong lĩnh vực khoa học nhận thức và ứng dụng khả năng phục hồi.

Enterra đã tận dụng các kiến thức khoa học và kỹ thuật từ công việc của mình trong lĩnh vực chính phủ và học thuật để tưởng tượng lại phân tích dữ liệu lớn trong lĩnh vực thương mại – kết quả là sự tạo ra Nền tảng Khoa học Quyết định Tự động^® (ADS^®) & Trí tuệ nhân tạo sinh của Enterra và tập hợp các ứng dụng kinh doanh mở rộng chuỗi giá trị mà cùng nhau tạo thành Hệ thống Thông minh đầu tiên. Hệ thống Thông minh của Enterra thực hiện tối ưu hóa, lập kế hoạch và thực hiện tự động bằng cách đặt trên các hệ thống giao dịch của một tổ chức và điều phối quyết định và hành động giúp công ty xây dựng khả năng cạnh tranh và phục hồi và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Bằng cách kết hợp công nghệ độc quyền của Enterra với kiến thức và thực hành của tổ chức, Enterra dự đoán thay đổi thị trường một cách hệ thống và với tốc độ thị trường – biến các doanh nghiệp thành Doanh nghiệp Thông minh Tự động.

Enterra Solutions cung cấp khoa học quyết định tự động, đây là gì và làm thế nào nó tối ưu hóa quyết định kinh doanh?

Công nghệ Khoa học Quyết định Tự động^® (ADS^®) của Enterra là nền tảng công nghệ powers Hệ thống Thông minh của Enterra. Nền tảng công nghệ ADS của Enterra kết hợp ba công nghệ trước đây được phân chia:

1. Trí tuệ nhân tạo và logic ký hiệu vector dựa trên lý luận ngữ nghĩa cho phép ra quyết định và học hỏi giống như con người. Khả năng độc đáo này kết hợp kiến thức chung và kiến thức ngành với lý luận suy diễn để tạo ra một hệ thống có thể đưa ra quyết định với lý luận tinh vi và giống như con người, sau đó học hỏi từ kết quả.
2. Máy học trong suốt, giải thích được dưới dạng Máy học biểu diễn độc quyền^TM (RLM). Cơ sở của RLM là toán học cao chiều và phân tích hàm. RLM xác định duy nhất một hàm mô tả sự kết hợp và đóng góp của các biến trong tập dữ liệu mô tả các hiệu ứng quan sát được thông qua nhiều lớp tương tác với độ chính xác cao. Đây được phân loại là một thuật toán “hộp trong suốt” giải thích được, tạo ra một hàm mà đầu ra có thể nhìn thấy, trái ngược với các thuật toán “hộp đen” chỉ tạo ra mẫu, nhưng không cung cấp bất kỳ mô tả giải thích nào về động lực học của hệ thống/tập dữ liệu, cũng không có “Hiểu biết” thực sự về ý nghĩa của mẫu.
3. Tối ưu hóa dựa trên ràng buộc, phi tuyến khả năng kết hợp công thức RLM dẫn xuất, cùng với ràng buộc và logic lý luận ngữ nghĩa, để thực hiện tối ưu hóa nhanh chóng phản ánh các xem xét thực tế đa chiều phức tạp để đưa ra các khuyến nghị có thể hành động cao. Khả năng này phá vỡ rào cản chiều mà liên quan đến các mô hình tuyến tính.

Sự kết hợp độc đáo của các kỹ thuật này đã cho phép Enterra cung cấp cho khách hàng các khả năng khác biệt đáng kể và tạo ra một khoảng cách phòng thủ cao trong cảnh quan cạnh tranh – với cả các nền tảng công nghệ trí tuệ nhân tạo lớn và các giải pháp điểm.

Khoảng một năm trước, trên “Eye on AI podcast“, bạn đã thảo luận về cách trí tuệ nhân tạo cũ vẫn là một công cụ mạnh mẽ. Quan điểm của bạn về vấn đề này đã thay đổi như thế nào, và một số thuật toán học máy truyền thống nào vẫn được sử dụng tại Enterra Solutions?

Khoa học là sự cộng thêm theo thế hệ, nghĩa là một thế hệ khả năng chồng lên thế hệ trước để tạo ra khả năng mới. Enterra liên tục đổi mới và phát triển sáng tạo công nghệ của mình. Như đã đề cập ở trên, Enterra đã tạo ra một Nền tảng Khoa học Quyết định Tự động^® (ADS^®) & Trí tuệ nhân tạo sinh của Enterra, là một tập hợp các khả năng giống như con người và GenAI. Chúng tôi đã kết hợp các công nghệ trước đây được phân chia này dưới một nền tảng và bằng cách này, chúng tôi đã có thể mở khóa các khả năng phân tích trước đây không thể thực hiện được và giảm bớt các hạn chế của từng công nghệ riêng lẻ.

Enterra Solutions đã tích hợp Trí tuệ nhân tạo sinh vào các giải pháp của mình như thế nào?

Mặc dù nhiều tổ chức vẫn đang trong giai đoạn khám phá và thử nghiệm với trí tuệ nhân tạo sinh, Enterra Solutions và khách hàng của chúng tôi đã được hưởng lợi từ khả năng mạnh mẽ của nó trong hơn một thập kỷ. Thành phần trí tuệ nhân tạo của nền tảng Enterra sẽ học hỏi các lý do môi trường mà các khuyến nghị thành công hoặc không và duy trì việc học hỏi này trong các cơ sở tri thức và trí tuệ nhân tạo sinh của chúng tôi. Enterra, khi được khách hàng yêu cầu, sẽ phát triển một cơ sở tri thức trí tuệ nhân tạo sinh cụ thể đại diện cho chiến lược, chiến thuật, logic kinh doanh và cách làm việc và chiến thắng của khách hàng; đồng thời cung cấp logic và thiết lập ràng buộc cập nhật cho các hàm tối ưu hóa trong các thành phần chức năng của Hệ thống Thông minh của Enterra.

Ảo giác là một trong những vấn đề chính với Trí tuệ nhân tạo sinh, Enterra Solutions vượt qua các hạn chế này như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo sinh có thể tự động hóa hầu hết các quy trình làm việc, nhưng không được xác thực, tính hợp lệ của nó là đáng ngờ. Điều này có thể được giải quyết bằng cách tận dụng công nghệ ADS để cắm vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), lý luận và tam giác hóa kiến thức toán học để xác thực hiệu quả của nó. Bằng cách tận dụng ADS để cung cấp khả năng giải thích và khả năng hành động đáng tin cậy của các thông tin và khuyến nghị, niềm tin có thể được xây dựng.

Từ 2015 đến 2019, bạn là thành viên của Hội đồng Cố vấn tại Trung tâm Đạo đức và Giá trị Chuyển đổi của Dalai Lama tại MIT, điều này đã định hình giá trị của bạn về kinh doanh và trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Tôi hy vọng rằng tôi đã học cách đưa ra quyết định với các xem xét đạo đức được nhúng tự nhiên vào logic của tôi – thực sự là một ngôi sao Bắc đẩu và các tham số cho việc ra quyết định khai sáng. Khái niệm này cũng được phản ánh trong cách chúng tôi xây dựng các thuật toán và phần mềm, và cuối cùng được phản ánh trong cách chúng tôi điều hành tổ chức của mình.

Thường thì các nhà lãnh đạo kinh doanh và trí tuệ nhân tạo như Geoffrey Hinton lo lắng về các vấn đề tiềm năng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo, và đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo tổng quát, quan điểm của bạn về vấn đề này là gì?

Một số mối quan ngại của Geoffrey Hinton là về việc sử dụng sai và tốc độ mà trí tuệ nhân tạo đang được triển khai. Những điểm đó là hợp lý vì nhiều công ty đang cố gắng phù hợp với trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động kinh doanh của họ mà không hiểu rõ vấn đề họ đang cố gắng giải quyết. Trí tuệ nhân tạo không giải quyết mọi vấn đề và không nên được coi là một giải pháp chung cho tất cả các thách thức kinh doanh. Điều quan trọng là các công ty phải bắt đầu với một tuyên bố vấn đề kinh doanh, trước khi tìm kiếm các giải pháp khả thi. Khi bạn hiểu vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết, bạn có thể hiểu sự phù hợp chiến lược và tính khả thi kỹ thuật của việc sử dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo.

Bạn là một doanh nhân nối tiếp và đã thành công trong việc ra mắt nhiều doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác nhau, điều gì thúc đẩy bạn để đổi mới?

Vào cuối ngày, tôi là một người học suốt đời và một doanh nhân trí tuệ nhân tạo hơn là một nhà quản lý. Sự kết hợp của việc học suốt đời và sự tò mò trí tuệ, khi kết hợp với sự nhiệt huyết của một doanh nhân để tạo ra các doanh nghiệp mới, thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ để lấp đầy các khoảng trống thị trường. Mong muốn làm việc với các đội ngũ nhân viên tuyệt vời và “cạnh tranh và chiến thắng” bằng cách tạo ra giá trị cho cổ đông là những gì thúc đẩy tôi để đổi mới.

Visions của bạn cho tương lai của trí tuệ nhân tạo là gì?

Mặc dù nhìn qua ống kính ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng kinh doanh đối với doanh nghiệp gần tương lai – tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ cho phép ra quyết định tự động thực tế trong tương lai gần trong các ứng dụng kinh doanh quy mô lớn. Các khả năng này sẽ được thúc đẩy bởi các Đại lý Thông minh giống như con người tăng cường ra quyết định của con người với một trí tuệ nhân tạo hoặc siêu trí tuệ nhân tạo tập trung vào các trường hợp sử dụng lớn và phá vỡ. Các ứng dụng như tối ưu hóa và quyết định chuỗi giá trị từ đầu đến cuối cho các tập đoàn toàn cầu trên các ngành và gián đoạn trong khám phá và phát triển thuốc, và các thử nghiệm lâm sàng, là chuyển đổi và chạm vào cuộc sống của hầu hết mọi người trên hành tinh.

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