TWiML＆AIのSam Charrington：AIは魔法だと考えるのは危険な提案です

公開: 2019-07-13

今年これまでに参加した15かそこらのCRM業界イベントから1つの包括的なテーマを選択する必要があるとしたら、それはおそらくAIでしょう。より具体的には、自動化とAIが交差する交差点を中心にしています。そして先月のPegaWorldユーザーカンファレンスで、非常に人気のある今週の機械学習と人工知能のポッドキャストであるSamCharringtonの創設者でありホストであるSamCharringtonと話す機会がありました。わずか3年で、サムは500万回以上の番組のダウンロードを蓄積しました。

サムは、機械学習などのテクノロジーを使用して、私たちが現在いる場所についての考えを共有しています。彼はAIと自然言語処理について説明しています。そして彼は、企業がビジネスのあらゆる側面を改善するためにこれらのツールを機能させることで、どのように表面を傷つけているのかについて話します。しかし、それらは適切な視点で実装されなければなりません。また、彼は、今年の複数の会議で取り上げられたと聞いた別のテーマについても取り上げています。 AIが最終的にどのようにAE、人工的な共感につながるか。

以下は私たちの会話の編集されたトランスクリプトです。完全なインタビューを見るには、ビデオを見るか、埋め込まれたSoundCloudプレーヤーをクリックしてください。

中小企業のトレンド：AIについて聞き、機械学習について聞き、ディープラーニングについて聞きます。 あなたがそれを聞くたびにあなたを夢中にさせるこの領域についての最大の誤解は何ですか？

AIは魔法ではありません

サム・チャリントン：それは良い質問です。一般的に、私を夢中にさせるのは、AIは魔法だと思っているような印象を与えるさまざまな発言があることだと思います。彼らはそれをすべて機能させる背後にあるプロセスを本当に理解していないと信じています。そしてそれは確かに私を夢中にさせると思います。一部には、それは危険な提案だからです。

Robの[意思決定管理のペガVPおよびRobWalker]基調講演で話されたことの1つは、AIバイアスの危険性などのいくつかだったと思います。そして、私たちが使用しているこれらのモデルがデータによって作成されていること、およびそれらがそのデータに固有のバイアスを拾い上げていることを理解していない場合は、おそらくそれがあなたがすべきことであることを知らないでしょう考えて管理しようとしています。

中小企業の動向：そうです。 あなたはこの分野で多くの人々と話し、AIと機械学習を実装している多くの企業と話します。 彼らは実際にこれを最大限に活用する準備ができていると思いますか？ 彼らがこれで道を進み始めるとき、彼らがおそらく準備されていないことは何ですか？

機械学習の使用法はスペクトルです

サム・チャリントン：ええ、それは間違いなくスペクトルです。いつものようにね？他の会社より成熟している会社もあります。私がよく目にし、最近よく話していることの1つは、大企業の多くが、過去2、3年、おそらく5年を過ごしたこの非常に興味深い場所にいるということです。機械学習とAIの実行、概念実証、構築…初期のデータサイエンス組織を構築し、モデルの構築を実験しており、多くの場合、最初に使用するユースケースはさまざまです。チャーン予測や推奨システムなど。それは業界に大きく依存します。

しかし、彼らはこれらの概念実証のいくつかを稼働させており、企業内で販売しており、すべてが突然すべての人に受け入れられるこの場所にいます。彼らは早い段階でいくつかの興味深いものを持っていました結果、幹部は飛行機でそれについて読んでいます、あなたのAI戦略は何ですか、そして彼らはこれらの興味深い結果を見て、「さて、すべてにAIを取り入れましょう」のようです。

ほとんどの企業は準備ができていません

そして、私が話をしたほとんどの企業は、それをスケールアップする準備ができておらず、その方法を知りません。そして、それをスケールアップする方法を理解するには、別のスノーフレークプロジェクトを追加するだけでなく、プロセスだけでなく、ツールやプラットフォームについても異なる考え方をする必要があります。

つまり、AIプラットフォームのこのトピックは、ポッドキャストで多く取り上げてきたトピックであり、私が多くのことを書いたり、いくつかの電子書籍を公開したりしているトピックです。実際、私たちはこのトピックに関する秋に会議を主催することを発表したばかりです。

中小企業の動向：いいですね。 どこに行くの？

サム・チャリントン：サンフランシスコのSFで開催されます。

中小企業の動向：かっこいい。 日付はいつですか？

サム・チャリントン：サンフランシスコで10月1日と2日。これはTWIMLcon：AIプラットフォームと呼ばれます。

中小企業の動向：非常にクールです。

サム・チャリントン：うん。うん。

中小企業の動向：つまり、少なくとも3年間、サイトを通じてこれをフォローしています。 スペースの最大の変化のいくつかは何でしたか？ 必ずしも企業がそれを認識しているわけではありませんが、これを見ていると、あなたの目にはどのように変化しましたか？

AIトレンドの最新情報は何ですか？

サム・チャリントン：非常に多くの興味深いことが起こっています。 3年前、それは単なるアイデアでした。あなたはこのアイデアについて企業に話しました、そして彼らは興味をそそられるでしょう、しかしあなたが話していることを本当に理解していません。今日では、通常、誰かまたは何人かがいます…通常は複数、通常は現在この作業に実際に取り組んでいる人々のグループです。

そういう意味で、企業の視点からは現実のものになっていると思います。テクノロジーの観点からすると、それも信じられないほど速く動いています。そのため、3年後には、コンピュータービジョンへのディープラーニングの適用などの分野で興味深い結果が得られ始めています。そして今、私はほんの数ヶ月前にCESのためにラスベガスにいました、そしてCESの他のすべてのブースにはカメラがあり、ビデオで検出されたオブジェクトの周りにバウンディングボックスを表示していました。そのようなことをする技術は本当にコモディティ化されつつあります。

そして、それを面白くしたのは、転移学習と呼ばれるこのテクニックです。基本的に、モデルをトレーニングして、他のタイプのモデルまたは他のデータセットに適用する機能。最近、同じアイデアを自然言語処理に適用する際に多くの開発が行われています。ですから、あらゆる面で、空間は非常に速く動いています。

中小企業の動向：では、企業が実際に実装していくつかの肯定的な結果を確認した中で、最も興味深く、おそらくユニークであるだけでなく、最も成功したユースケースは何でしたか？

職場でのAIの例

サム・チャリントン：トンがあります。私のプレゼンテーションの1つにスライドがあります。これは、AIのアプリケーションを見つけたい場合は、ダーツボードにダーツを投げるだけだと言っています。たくさんあります。解約予測や推奨事項など、販売とマーケティングのユースケースのいくつかについて話し、次善の提案を特定しました。それがペガのすべてであり、頻繁に話します。しかし、ロジスティクス、サプライチェーンの理解、最適化にはアプリケーションがあります。そこにはたくさんのアプリケーションがあります。確かに、産業分野の企業のために、私は数年前に産業用AIに関する電子ブックを書きましたが、ロボット工学やIoTには多くのアプリケーションがあります。デジタルツインの全体像は興味深いものになりつつあります。

中小企業の動向：それは何ですか？

企業はデータを収集し続けます

サム・チャーリントン：基本的に、発電機、石油リグ、航空機エンジンなど、重要な産業資産を持つ企業の場合、GE航空機エンジンには数千のセンサーが搭載されており、単一のエンジンであるため、大量のデータを収集しています。、そしてGEのような会社は、ビジネスモデルを、この物理的な資産の販売から、サービスとしてのエンジンの販売に移行しようとしています。したがって、彼らがそれを可能にすることの一部は、エンジンがいつ故障するかを予測する能力です。予知保全は大きなユースケースです。

そして、それを行うために彼らが長い間伝道してきた技術の1つは、彼らがデジタルツインと呼んでいるものです。これは基本的に、IoTとAIとシミュレーションの一種です。したがって、すべてのセンサーデータをエンジンから取得し、それを使用して、シミュレーション環境で使用できるエンジンに関する一連のモデルを作成し、さまざまな要因がエンジンのパフォーマンスにどのように影響するかを予測します。

中小企業の動向：言い換えれば、時間が経つにつれて、ますます多くのユースケースが登場します。

そして、ヒットはちょうど来続けます

サム・チャリントン：学び、理解し、勉強するのが大好きな私のような人にとって、それはキャンディーストアの子供であるようなものです。人々がこのようなものを適用する方法はたくさんあります。

中小企業の動向：つまり、2年間、または私にはわからない場合、時間枠が何であれ、この分野に関して、近い将来、何が起こると思いますか。用途、ユースケース、企業での採用と成功の観点から？

サム・チャリントン：うーん（肯定的）。ええ、5年後には、企業が1回限りの機械学習プロジェクトを実行する方法を理解し、プラットフォームとプロセスを導入するという、私が述べたこの途方もないステップポイントを超えると思います。モデルを繰り返し生産します。

私が行ってきた観察の1つは、機械学習とAIを別のテクノロジーのように考えるのは間違いだということです。そして、それはビジネスにおけるもう一つの波またはフロンティアだと思います。それで、私が昨日行ったプレゼンテーションで私が持っているこの他のシーケンスは、80年代と90年代にどのようにプロセス主導であるかについて話します。まるで、私たちのビジネスプロセスをマネージャーから外し、ラインの人々が頭を下げて文書化しましょう。そして、2000年代に、データ駆動型であるというこの時代に移行しました。ねえ、私たちはこれらのプロセスを持っています、それらを自動化することができますか、それらを計測していくつかのデータを引き出し、そのデータを使用して意思決定を行うことができますか？しかし、それは通常、四半期ごとにTPSレポートを作成し、誰かがいるようなものです…

中小企業の動向：ちなみに私はその映画が大好きです…

サイエンスフィクションから現実へのAIのステップ

サム・チャリントン：うん。それがアイデアだと思います。しかし、ロブのプレゼンテーションに戻ると、マシンが何らかの共感を示すことができるようにする興味深い機会があります。そして今、私はそれについては考えていません。彼は、私たちがAGIと呼んでいるもの、映画、SF AIなどの人工知能も行っていないと思いますが、これらのトレードオフについてより明確にしています。これらのトレードオフに関する明確な知識または考慮事項を、これらのモデルを中心に構築するシステムに組み込みます。

中小企業の動向：また、彼は言及しました、そして私はある場合には同意します、何人かの人々は一般的に共感を欠いています。 ですから、いつかマシンはもっと共感的になるでしょう。 知らない。

機械は従業員よりも共感的であることができますか？

サム・チャリントン：うん。さて、あなたは彼に話しました、私は昨日これについて彼に話しました、そして彼は彼らが彼らの顧客にもっと共感するように、または少なくとも彼らの顧客体験の変革の一部としてそれについて考えるように伝道しているとすぐに言います。しかし、会社が共感的でない誰かによって率いられているなら、それはおそらくうまくいかないでしょう。

中小企業の動向：そこでは本当に良い結末にはなりません。 しかしとにかく、最高のものを期待しましょう。

サム・チャリントン：うん。

これは、ソートリーダーとの1対1のインタビューシリーズの一部です。 トランスクリプトは公開用に編集されています。 オーディオまたはビデオのインタビューの場合は、上の埋め込みプレーヤーをクリックするか、iTunesまたはStitcherを介してサブスクライブします。