211service.com
AI nėra stebuklingos dulkės jūsų įmonei, sako „Google“ debesies AI vadovas
Andrew Moore'as sako, kad technologijų pritaikymas versle yra didžiulis iššūkis. 2018 m. lapkričio 8 d
Andrew Moore'o nuotrauka Andrew Moore'o sutikimu
Andrew Moore'as yra naujasis „Google“ debesų AI verslo vadovas – padalinys, kuris siekia, kad mašininio mokymosi įrankiai ir metodai būtų prieinamesni ir naudingesni įprastoms įmonėms.
Tuo tikslu jo komanda šiandien paskelbė keletą naujų įrankių. Tai apima AI Hub, modulinę sistemą, skirtą įvairiems mašininio mokymosi komponentams sujungti, ir Kubeflow vamzdynai , programinė įranga, kuri mašininio mokymosi projektus padaro nešiojamesnius.
Tikėtina, kad pastangos padaryti dirbtinį intelektą labiau prieinamą nulems technologijos poveikį. Jie taip pat bus labai svarbūs tokių įmonių kaip „Google“ ateičiai.
Moore'as prieš šiandieninį pranešimą kalbėjosi su „MIT Technology Review“ vyresniuoju AI redaktoriumi Willu Knightu.
Kaip ir jūs, daug dirbtinio intelekto tyrinėtojų yra įtraukiami į dideles įmones. Ar tai nėra blogai AI?
Pasauliui sveika turėti žmonių, kurie galvoja apie 25 metus į ateitį, ir žmonių, kurie sako, ką mes galime padaryti dabar?
„Carnegie Mellon“ yra vienas projektas, apimantis 70 pėdų aukščio robotą, skirtą paimti didžiules betono plokštes ir greitai sukurti užtvaras nuo didelių potvynių. Pasauliui tikrai svarbu, kad yra vietų, kuriose tai daroma, tačiau tai yra beprasmiška, jei tai viskas, kas vyksta dirbtiniame intelekte.
Kol dirbau Carnegie Mellon, turėjau šimtus susitikimų su didelių organizacijų ir įmonių vadovais, kurie sako: nerimauju, kad mano verslą visiškai pakeis koks nors Silicio slėnio startuolis. Kaip aš galiu sukurti ką nors, kad tai atsispirtų?
Neįsivaizduoju nieko įdomesnio už buvimą vietoje, kurioje nebe tik užsiimama dirbtiniu intelektu dėl savęs, bet ir pasiryžusi tai parodyti visoms kitoms suinteresuotosioms šalims, kurioms to reikia.
Kiek tai yra technologijų pokytis įmonėms?
Tai tarsi elektrifikacija. Ir prireikė maždaug dviejų ar trijų dešimtmečių, kad elektrifikacija iš esmės pakeistų pasaulį. Kartais sutinku labai vyresnius žmones, turinčius dideles pareigas, kurie buvo priversti manyti, kad dirbtinis intelektas yra kažkokia stebuklinga dulkė, kurią pabarstai ant organizacijos ir ji tampa tik protingesnė. Tiesą sakant, sėkmingas dirbtinio intelekto įgyvendinimas yra slogus.
Kai žmonės ateina ir sako, kaip iš tikrųjų įgyvendinti šį dirbtinio intelekto projektą? mes nedelsdami pradedame skaidyti savo smegenyse esančias problemas į tradicinius AI komponentus – suvokimą, sprendimų priėmimą, veiksmą (ir šis sprendimų priėmimo komponentas dabar yra esminė jo dalis; galite naudoti mašininį mokymąsi, kad priimtumėte sprendimus daug veiksmingiau) – ir mes juos priskiriame skirtingoms verslo dalims. Vienas iš dalykų, kuriuos turi „Google Cloud“, yra šie statybiniai blokai, kuriuos galite sujungti.
Dirbtinio intelekto problemų sprendimas apima daug sudėtingos inžinerijos ir matematikos, tiesinės algebros ir viso kito. Tai labai ne stebuklingų dulkių tipo sprendimas.
Kokias klaidas daro įmonės, pritaikydamos dirbtinį intelektą?
Matau, kad yra keletas klaidų, kurios daromos vėl ir vėl. Kai žmonės ateina ir sako, kad turiu tokį didžiulį duomenų kiekį – tikrai galiu iš to gauti naudos, aš juos prisėdu ir stipriai su jais pasikalbu.
Tai, ką jums tikrai reikia daryti, yra spręsti problemas, kurias turi jūsų klientai arba jūsų darbuotojai. Tiesiog užsirašykite sprendimą, kurį norėtumėte turėti; tada dirbkite atgal ir išsiaiškinkite, kokia automatizacija galėtų padėti pasiekti šį tikslą; tada vėl patikrinkite, ar yra reikiamų duomenų ir kaip juos renkate.
Kas yra geras AI praktikas?
Problema ta, kad tai yra tam tikras amatininkų įgūdis. Tam tikros žaidimų knygos nėra. Tačiau didelis postūmis yra rasti problemą ir pradėti nuo jos atgal. Ir tai iš tikrųjų smagu, nes yra kūrybiškumo mąstymas apie tai, kaip verslas galėtų pasikeisti, ir kūrybiškumas, norint suprasti, kurios technologijos yra tikrai įgyvendinamos, o ne mėlyno dangaus beprotiškame mokslo projekte. Tačiau tikrai retai galima rasti žmonių, gebančių naudoti abi savo smegenų dalis vienu metu.
AI skirta naudoti matematiką, kad mašinos priimtų tikrai gerus sprendimus. Šiuo metu tai neturi nieko bendra su tikro žmogaus intelekto modeliavimu. Kai tai suprantate, tai tarsi suteikia jums leidimą pagalvoti, kaip duomenų įrankių rinkinys, pvz., gilusis mokymasis ir automatinis mašininis mokymasis ir, tarkime, natūralios kalbos vertimas, kaip galite juos pritaikyti situacijose, kuriose galite išspręsti problemas. Užuot tiesiog sakęs, ar nebūtų gerai, jei kompiuteris pakeistų visų mano darbuotojų smegenis, kad jie galėtų automatiškai valdyti mano įmonę?
Ką manote apie MIT planą sukurti naują AI kolegiją?
Man buvo labai malonu pamatyti, ką daro MIT. Carnegie Mellon, kai prieš dvejus metus sukūrėme savo didelę AI iniciatyvą, daugiau nei 50 % visų joje dalyvavusių asmenų buvo ne informatikos mokykloje.
AI pati savaime yra abstrakti sąvoka, kuri man asmeniškai nėra tokia įdomi. Tai yra tada, kai jūs sakote: „Kaip mes padarysime kosmologiją daug veiksmingesnę per masinę automatizaciją? arba kaip mes padarysime, kad literatūrą studijuojantys vaikai turėtų įrankių, leidžiančių sužinoti, ar kažkas parašė tokio paties proto būsenos kaip kažkas kitas?
Tai, ką daro MIT, yra labai protinga. Mano asmeninis įsitikinimas, kad studentams, norintiems išvengti AI, nebus daug galimybių.
CMU organizavote AI konferenciją su Obamos administracija. Ar dabartinė JAV vyriausybė turi skirti daugiau dėmesio dirbtiniam intelektui?
Yra didžiuliai komercinio pasaulio sektoriai [kurie bus paveikti], tačiau yra dalykų ir viešajame sektoriuje – nuo švietimo iki veiksmingo veteranų sveikatos priežiūros valdymo iki didžiulių gaisrų valdymo automatizavimo. Būčiau pasibaisėjęs dėl bet kurios šalies, kuri nuspręstų, kad dirbtinio intelekto į viešąjį sektorių nebus įtraukta – mes turime galimybių išgelbėti gyvybes ir pagerinti jų gyvenimą daugelyje vertikalų.
„Google Cloud“ buvo neseniai kilusių ginčų dėl sutarties su JAV oro pajėgomis centre. Ar toliau dirbsite su JAV kariuomene?
Mes tęsime darbą su vyriausybėmis ir kariuomene daugelyje sričių, kaip ir daugelį metų. Tai apima kibernetinį saugumą, mokymus, karių verbavimą, veteranų sveikatos priežiūrą ir paiešką bei gelbėjimą. Taip pat stengsimės teikti priemones, didinančias valdžios efektyvumą.
Bendradarbiavimas šiose srityse yra svarbus, ir mes aktyviai ieškosime daugiau būdų, kaip padidinti šių organizacijų kritinį darbą. Vienas iš naujausių pavyzdžių – mūsų partnerystė su Narkotikų kontrolės agentūra kovojant su priklausomybe nuo opioidų.
„Google“ planai dėl Kinijos taip pat buvo prieštaringi, o Pekine yra „Google“ AI tyrimų laboratorija. Kiek Kinija yra svarbi „Google“ AI planams?
„Google“ yra labai rimta, kai pirmiausia sako, kad dirbtinis intelektas, ir tai pirmiausia patraukė tiek daug mūsų į „Google“. AI vyksta beveik visuose „Google“ inžinerijos biuruose visame pasaulyje, įskaitant Kiniją.
Kaip planuojate į ateities planus įtraukti darbuotojų susirūpinimą dėl AI naudojimo?
Sundaras [Pichai, „Google“ generalinis direktorius] parašė a dienoraštis apie AI principus birželį, taip pat ką tik paskelbėme įrašą apie darbą su žmonėmis nukreipti teisingą AI kelią . Sundaras nukreipė mus šiuo keliu, nes tai yra teisingas dalykas, bet aš taip pat manau, kad tai yra labai pagrįsta verslo prasme.
Noriu, kad organizacijos pasirinktų dirbti su „Google“, nes esame taip sistemingai organizuoti siekdami, kad AI projektai išvengtų daugelio galimų etinių spąstų, kurių gali padaryti nauji AI praktikai.