乔伊·穆斯塔菲，Aviso, Inc. 首席数据科学家 – 采访系列

被Analytics India Magazine评为印度十大数据科学家之一，乔伊·穆斯塔菲曾在包括Salesforce、Microsoft和IBM在内的科技巨头领导数据科学研究，获得了50项专利，并撰写了超过25篇关于人工智能的出版物。他曾在IBM工作了十年，担任数据科学家，参与了各种商业智能解决方案，包括IBM Watson。他还曾在Microsoft担任首席应用科学家，负责人工智能研究。最近，穆斯塔菲加入了Redwood City-based的Aviso, Inc，担任首席数据科学家，他将利用自己数十年的经验帮助Aviso客户加速交易和扩大收入机会。穆斯塔菲也是非营利组织MUST Research的创始人和总裁，旨在推动数据科学、认知计算、人工智能、机器学习和高级分析等领域的卓越和能力，以造福社会。最近，穆斯塔菲加入了Redwood City-based的Aviso, Inc，担任首席数据科学家，他将利用自己数十年的经验帮助Aviso客户加速交易和扩大收入机会。什么最初吸引你进入人工智能领域？我非常喜欢数学和编程，我在印度统计研究所完成了统计学的研究生学位，并在计算机应用领域完成了博士后研究。当我在2002年开始人工智能研究时，我使用C语言开发了一个手写数字识别的神经网络系统，包含了2500多行代码，全部从头开始编写，没有使用任何内置库，除了标准输入/输出。整个过程结合了我学习的所有科目。当时，人工智能在企业界并不流行，只有少数学术机构在该领域进行高级研究。另外，人工智能并不是新兴领域，它可以追溯到1956年，当时约翰·麦卡锡教授和其他人在达特茅斯学院的一个传奇工作坊上创立了该领域。你曾与一些最先进的人工智能公司合作，例如IBM Watson和Microsoft。你曾经参与过的最有趣的项目是什么？我想提到我在IBM工作时获得的第一项专利：一种解决自然语言中的单词问题的方法，这是IBM Watson的一个开放问题。我的系统可以理解自然语言中表达的算术或代数问题，并提供实时的自然语言答案。为了实现这一点，系统必须处理以下关键步骤：获取输入问题陈述和要回答的问题；将输入句子转换为从数学角度看是良好形成的句子序列；将良好形成的句子转换为数学方程；求解方程；并以自然语言叙述数学结果。对于Microsoft来说，我的最佳项目是Softie！我发明并建造了一个配备了各种可互换输入设备和传感器的物理机器人，以便它可以从人类那里接收信息。标准化的计算机通信方法允许用户进行实际调整，根据上下文实现更丰富的交互。我们能够实施一个强大的系统，具有包括键盘、指向设备、触摸屏、计算机视觉、语音识别等在内的功能。我们组建了一个来自各个业务单元的团队，并鼓励他们探索人工智能和相关领域的研究应用。你也是非营利组织MUST Research的创始人和总裁。可以告诉我们更多关于这个非营利组织吗？MUST Research致力于推动数据科学、认知计算、人工智能、机器学习和高级分析等领域的卓越和能力，以造福社会。MUST的目标是建立一个生态系统，以便学术界和企业之间进行互动，帮助他们解决问题，并让他们了解认知时代的最新发展，以提供解决方案、指导或培训、组织讲座、研讨会和工作坊，并与科学计划和社会使命合作。MUST最令人兴奋的特点是其在人工智能、机器学习、自然语言处理、文本分析、图像处理、计算机视觉、音频信号处理、语音技术、嵌入式系统、机器人等尖端技术上的基础研究。是什么启发你创立MUST Research？我喜欢科幻电影和数学，这意味着我经常思考技术如何改变世界，我从1993年开始就想组建一个由志同道合的高级技术专家组成的团队，当时我还在九年级。直到我找到第一份工作后，花了10年时间才召开会议，又花了10年时间找到了合适的专家并成立了非营利组织。现在，我们在印度有大约500名数据科学家，他们热情地为新兴技术的研究做出贡献。过去几年，行业在深度学习、强化学习、自然语言处理等方面取得了显著进步。你目前认为哪个机器学习领域最令人兴奋？所有机器学习算法都很令人兴奋，当它们被实施为产品或服务时，可以被企业或个人在现实世界中使用。深度学习时代有其优缺点——有时它可以帮助自动特征工程，但同时也可能像黑盒一样工作，如果不使用适当的数据集或算法，可能会导致垃圾输入-垃圾输出的情况。一些最新的技术也需要大量的处理能力、时间和数据。关键是要记住，深度学习是机器学习（ML）的子集，机器学习是人工智能（AI）的子集，人工智能是数据科学的子集——所以一切都是相连的。并且这不仅仅是关于Python、R或Scala——我从C语言开始我的人工智能之旅，甚至可以用汇编语言编写人工智能程序。构建成功的AI系统首先取决于理解业务或研究环境，然后将行动和数据连接起来，构建一个真正有助于各个领域不同人的系统。不管你是否使用自然语言处理、计算机视觉、视频分析、语音技术或机器人，前进的最佳方式是从最简单的方法开始，然后在实验和完善系统的过程中迭代地采用更复杂的方法。你经常作为嘉宾演讲者在印度顶尖大学演讲。学生们经常问你的一个问题是什么，你如何回答？我经常听到的问题是：“我如何成为数据科学家？”我总是告诉年轻人，这绝对是可能的，并尝试引导他们使用自己对数学、统计或计算机科学的热爱，尝试解决现实世界的商业问题。人们也问如何加入MUST，答案很简单：“建立你的个人资料，完成多个项目，并专注于跳出思维定式的思考。”如果你想成为数据科学家，你必须证明自己能够创新。没有创新，我们就不能称自己为科学家。当然，获得专利或在著名期刊和会议上发表研究也很有帮助！你最近加入了Redwood City-based的Aviso，担任首席科学家，利用你的AI/ML专业知识。可以告诉我们更多关于Aviso和你的角色吗？Aviso使用人工智能和机器学习来指导销售人员，并消除交易过程中的猜测。这是一个令人着迷的挑战，我的主要职责是帮助该组织朝着积极的方向发展，利用深入的研究为客户的成功奠定基础。我正在利用自己在人工智能和创新方面的知识和经验，帮助我们的核心产品和研究项目更加适应性、交互性、迭代性和有状态性、上下文感知性。什么吸引你加入Aviso？Aviso致力于用人工智能启用的无缝工具取代臃肿的传统CRM系统，提供可行的洞察力，并释放销售团队的全部潜能。我们的产品是一个智能系统，了解销售人员的痛点，消除了耗时的数据输入，并为高管提供了他们需要的建议和指导，以有效地关闭交易。我被Aviso强大的领导团队和客户基础所吸引，但也被Aviso致力于使用先进的AI工具解决现实世界挑战的承诺所吸引。销售是任何业务的重要组成部分，Aviso通过利用人工智能的力量来帮助销售。最后，你想分享关于人工智能的其他内容吗？人工智能使得一类新的问题变得可计算。为了应对用户对其问题的流动性理解，认知计算系统提供了信息来源、影响、背景和见解的综合。这些系统与当前的计算应用程序不同，它们不仅仅是基于预先配置的规则和程序进行表格和计算。它们可以推断，甚至可以根据广泛的目标进行推理。在这个意义上，认知计算是一种新的计算，旨在开发更准确的模型，以模拟人类大脑或思维如何感知、推理和响应刺激。它是一个跨学科的研究领域：人工智能是一个多个科学和职业汇聚的地方，包括计算机科学、电子学、数学、统计学、心理学、语言学、哲学、神经科学和生物学。这就是它如此令人兴奋的原因！