211service.com
AI nav burvju putekļi jūsu uzņēmumam, saka Google mākoņa AI vadītājs
Endrjū Mūrs saka, ka tehnoloģiju ieviešana uzņēmumos ir milzīgs izaicinājums. 2018. gada 8. novembris
Endrjū Mūra fotoattēls Ar Endrjū Mūra pieklājību
Endrjū Mūrs ir jaunais Google Cloud AI biznesa vadītājs — struktūrvienība, kas cenšas padarīt mašīnmācības rīkus un paņēmienus pieejamākus un noderīgākus parastajiem uzņēmumiem.
Šajā nolūkā viņa komanda šodien paziņoja par vairākiem jauniem rīkiem. Tie ietver AI Hub, modulāru sistēmu dažādu mašīnmācības komponentu savienošanai un Kubeflow cauruļvadi , programmatūra, kas mašīnmācības projektus padara pārnēsājamākus.
Centieni padarīt AI pieejamāku, visticamāk, noteiks tehnoloģijas ietekmi. Tie arī izrādīsies ļoti svarīgi tādu uzņēmumu kā Google nākotnei.
Pirms šodienas paziņojuma Mūrs runāja ar MIT Technology Review vecāko AI redaktoru Vilu Naitu.
Tāpat kā jūs, daudzi AI pētnieki tiek iesūkti lielos uzņēmumos. Vai tas nav slikti AI?
Pasaulei ir veselīgi, ja ir cilvēki, kuri domā par 25 gadiem nākotni, un cilvēki, kuri saka: Ko mēs varam darīt šobrīd?
Ir viens projekts Carnegie Mellon, kas ietver 70 pēdas augstu robotu, kas paredzēts, lai savāktu milzīgas betona plātnes un ātri izveidotu aizsprostus pret lieliem plūdiem. Pasaulei ir ļoti svarīgi, lai ir vietas, kas to dara, taču tas ir bezjēdzīgi, ja tas ir viss, kas notiek mākslīgajā intelektā.
Kamēr esmu strādājis Kārnegī Melonā, man ir bijis simtiem tikšanos ar lielu organizāciju un uzņēmumu direktoriem, kuri saka: esmu noraizējies, ka manu biznesu pilnībā aizstās kāds Silīcija ielejas jaunuzņēmums. Kā es varu izveidot kaut ko, lai to novērstu?
Es nevaru iedomāties neko aizraujošāku, kā atrasties vietā, kas vairs nedara mākslīgo intelektu tikai sevis dēļ, bet ir apņēmības pilna to iepazīstināt ar visām citām ieinteresētajām personām, kurām tas ir nepieciešams.
Cik liela ir tehnoloģiju maiņa uzņēmumiem?
Tas ir kā elektrifikācija. Un pagāja apmēram divas vai trīs desmitgades, lai elektrifikācija diezgan daudz mainītu pasauli. Reizēm es satieku ļoti vecāka gadagājuma cilvēkus ar lieliem pienākumiem, kuri ir radījuši pārliecību, ka mākslīgais intelekts ir kaut kādi burvju putekļi, ar kuriem jūs apkaisa organizāciju, un tā kļūst tikai gudrāka. Faktiski veiksmīga mākslīgā intelekta ieviešana ir slinkums.
Kad cilvēki ienāk un saka: Kā es varu īstenot šo mākslīgā intelekta projektu? mēs nekavējoties sākam sadalīt problēmas mūsu smadzenēs tradicionālajos mākslīgā intelekta komponentos — uztverē, lēmumu pieņemšanā, darbībā (un šis lēmumu pieņemšanas komponents tagad ir tā būtiska sastāvdaļa; jūs varat izmantot mašīnmācīšanos, lai pieņemtu lēmumus daudz efektīvāk) — un mēs tos attiecinām uz dažādām uzņēmuma daļām. Viena no lietām, ko piedāvā Google Cloud, ir šie elementi, kurus varat ievietot kopā.
Mākslīgā intelekta problēmu risināšana ietver daudz sarežģītu inženierzinātņu un matemātikas, lineāro algebru un visu to. Tas lielā mērā nav burvju putekļu risinājums.
Kādas kļūdas uzņēmumi pieļauj, ieviešot AI?
Es redzu, ka tiek pieļautas vairākas kļūdas atkal un atkal. Kad cilvēki nāk un saka, ka esmu ieguvis tik milzīgu datu apjomu — protams, ka es no tā varu iegūt kādu vērtību, es viņus apsēdinu un aktīvi aprunājos ar viņiem.
Tas, kas jums patiešām ir jādara, ir strādāt ar problēmu, kas ir jūsu klientiem vai jūsu darbiniekiem. Vienkārši pierakstiet risinājumu, kuru vēlaties iegūt; pēc tam strādājiet atpakaļ un izdomājiet, kāda veida automatizācija varētu atbalstīt šo mērķi; pēc tam pārbaudiet, vai ir nepieciešamie dati un kā tos apkopojat.
Kas padara par labu AI praktizētāju?
Problēma ir tāda, ka tā ir sava veida amatniecības prasme. Tam nav īstas rokasgrāmatas. Taču galvenais uzdevums ir atrast problēmu un strādāt no tās atpakaļgaitā. Un patiesībā tas ir jautri, jo ir radošums, domājot par to, kā bizness varētu mainīties, un radošums, lai saprastu, kuras tehnoloģijas ir patiešām īstenojamas, pretstatā zilo debesu trakam zinātnes projektam. Bet patiešām reti ir atrast cilvēkus, kuri spēj vienlaikus izmantot abas smadzeņu daļas.
AI mērķis ir izmantot matemātiku, lai mašīnas pieņemtu patiešām labus lēmumus. Šobrīd tam nav nekāda sakara ar reāla cilvēka intelekta simulēšanu. Kad jūs to saprotat, tas ļauj padomāt par to, kā datu rīku kopa, piemēram, dziļā mācīšanās un automātiskā mašīnmācība un, teiksim, dabiskās valodas tulkošana, kā tos ievietot situācijās, kurās varat atrisināt problēmas. Tā vietā, lai vienkārši pateiktu, vai nebūtu labi, ja dators aizstātu visu manu darbinieku smadzenes, lai viņi varētu automātiski vadīt manu uzņēmumu?
Ko jūs domājat par MIT plānu izveidot jaunu AI koledžu?
Man bija patiess prieks redzēt, ko dara MIT. Kārnegija Melona, kad pirms diviem gadiem izveidojām savu lielo AI iniciatīvu, vairāk nekā 50% no visiem tajā iesaistītajiem bija ārpus datorzinātņu skolas.
AI pats par sevi ir abstrakts jēdziens, kas man personīgi nav tik aizraujošs. Tas ir tad, kad jūs sakāt: Kā mēs padarīsim kosmoloģiju daudz efektīvāku, izmantojot masveida automatizāciju? vai kā mēs to panāksim, lai bērniem, kas studē literatūru, būtu rīki, lai noskaidrotu, vai kaut ko ir rakstījis cilvēks tādā pašā garastāvoklī kā kāds cits?
Tas, ko dara MIT, ir ļoti saprātīgi. Mana personīgā pārliecība ir, ka studentiem, kuri vēlas izvairīties no AI, nebūs daudz iespēju.
CMU jūs organizējāt AI konferenci ar Obamas administrāciju. Vai pašreizējai ASV valdībai ir jāpievērš lielāka uzmanība AI?
Komerciālajā pasaulē ir milzīgas nozares [kas tiks ietekmētas], taču ir lietas arī publiskajā sektorā, sākot no izglītības līdz efektīvai veterānu veselības aprūpes pārvaldībai un beidzot ar automatizāciju masveida ugunsgrēku kontrolei. Es būtu šausmās par jebkuru valsti, kas izlemtu, ka tā neieviesīs mākslīgo intelektu publiskajā sektorā — mums ir iespējas glābt dzīvības un uzlabot dzīvības tik daudzās vertikālēs.
Google Cloud bija neseno strīdu centrā par līgumu ar ASV gaisa spēkiem. Vai turpināsit strādāt ar ASV armiju?
Mēs turpināsim darbu ar valdībām un militārpersonām daudzās jomās, kā jau gadiem ilgi. Tie ietver kiberdrošību, apmācību, militāro vervēšanu, veterānu veselības aprūpi, kā arī meklēšanu un glābšanu. Mēs arī strādāsim, lai nodrošinātu instrumentus valdības efektivitātes uzlabošanai.
Sadarbība šajās jomās ir svarīga, un mēs aktīvi meklēsim citus veidus, kā palielināt šo organizāciju kritisko darbu. Viens nesens piemērs ir mūsu partnerība ar Narkotiku apkarošanas aģentūru, lai cīnītos pret opioīdu atkarību.
Google plāni attiecībā uz Ķīnu arī ir bijuši pretrunīgi, un Pekinā ir Google AI pētniecības laboratorija. Cik svarīga Ķīnai ir Google AI plāniem?
Google ļoti nopietni runā, kad vispirms saka AI, un tas ir tas, kas tik daudzus no mums ir piesaistījis Google. AI notiek gandrīz visos Google inženieru birojos visā pasaulē, tostarp Ķīnā.
Kā jūs plānojat integrēt darbinieku bažas par AI izmantošanu nākotnes plānos?
Sundars [Pičai, Google izpilddirektors] rakstīja a emuārs par AI principiem jūnijā, un mēs arī tikko publicējām ziņu par darbu ar cilvēkiem vadot pareizo ceļu AI . Sundars mūs nostādīja uz šī ceļa, jo tas ir pareizi, bet es arī uzskatu, ka tas ir ļoti saprātīgi biznesam.
Es vēlos redzēt organizācijas, kas izvēlas sadarboties ar Google, jo mēs esam tik sistemātiski organizēti, lai nodrošinātu, ka AI projekti izvairītos no daudzām iespējamām ētiskām kļūmēm, kuras var radīt jaunie AI praktiķi.