Sam Charrington de la TWiML&AI: A gândi AI este magic este o propunere periculoasă

Dacă ar fi să aleg o temă generală din cele aproximativ 15 evenimente din industria CRM la care am participat până acum anul acesta, probabil că ar fi AI. Mai precis, s-ar concentra în jurul intersecției unde automatizarea și AI se intersectează. Și în timpul conferinței cu utilizatori PegaWorld de luna trecută, am avut ocazia să vorbesc cu fondatorul și gazda foarte popularului podcast This Week in Machine Learning și Artificial Intelligence Sam Charrington. În puțin peste trei ani, Sam a strâns peste cinci milioane de descărcări de emisiuni.

Sam își împărtășește gândurile despre unde ne aflăm astăzi cu tehnologii precum învățarea automată. El discută despre inteligența artificială și procesarea limbajului natural. Și vorbește despre modul în care companiile doar zgârie suprafața punând aceste instrumente în funcțiune pentru a îmbunătăți toate aspectele afacerilor lor. Dar ele trebuie implementate cu perspectiva adecvată. Și el abordează, de asemenea, o altă temă pe care am auzit-o abordată la conferințe multiple din acest an; cum AI va duce în cele din urmă la AE, empatie artificială.

Mai jos este o transcriere editată a conversației noastre. Pentru a vedea interviul complet, vizionați videoclipul sau faceți clic pe playerul SoundCloud încorporat.

Tendințe în afaceri mici: auziți despre AI, auziți despre învățarea automată, auziți despre învățarea profundă. Care este cea mai mare concepție greșită despre această zonă care te înnebunește de fiecare dată când o auzi?

AI nu este magie

Sam Charrington: Aceasta este o întrebare bună. Cred că, în general, lucrul care mă înnebunește este că există tot felul de afirmații care îți dau impresia că persoana care face afirmația crede că AI este magie. Nu înțeleg că ei nu înțeleg cu adevărat procesul din spatele ca totul să funcționeze. Și asta cu siguranță mă înnebunește, cred. În parte, pentru că este o propunere periculoasă.

Cred că unul dintre lucrurile despre care s-a vorbit în discursul principal al lui Rob [Pega VP of Decision Management și Rob Walker] a fost unele dintre pericolele părtinirii AI și lucruri de genul acesta. Și dacă nu înțelegeți că aceste modele pe care le punem în uz sunt create de date și că preiau părtiniri care sunt inerente acestor date, atunci probabil că nu știți că asta ar trebui să fiți. gândindu-se și încercând să se descurce.

Tendințe în afaceri mici: corect. Vorbești cu mulți oameni în acest spațiu și cu o mulțime de companii care implementează AI și învățarea automată. Simți că sunt de fapt gata să profite din plin de acest lucru? Care sunt lucrurile pentru care probabil nu sunt pregătiți când încep să meargă pe drum cu asta?

Utilizarea învățării automate este un spectru

Sam Charrington: Da, este cu siguranță un spectru. Așa cum este întotdeauna, nu? Există unele companii care sunt mai mature decât altele. Unul dintre lucrurile pe care le văd foarte mult și despre care am vorbit mult recent este că, printre întreprinderile mari, multe dintre ele se află în acest loc cu adevărat interesant în care și-au petrecut ultimii doi sau trei ani, poate cinci. în funcție de cât de devreme au fost, învățarea automată și AI, demonstrarea conceptelor, construirea... își construiesc organizațiile inițiale de știință a datelor și experimentează construirea de modele și, adesea, cazurile de utilizare cu care vor începe sunt lucruri. cum ar fi sistemele de predicție sau recomandare ale abandonului sau lucruri de genul ăsta. Depinde foarte mult de industrie.

Dar au o mână din aceste dovezi de concepte puse în funcțiune și au vândut în cadrul întreprinderii și sunt cu toții în acest loc în care dintr-o dată toată lumea a cumpărat. Au avut câteva lucruri interesante devreme. rezultate, directorii citesc despre asta în avioane, care este strategia voastră de AI și văd aceste rezultate interesante și spun: „Bine, să introducem AI în toate.”

Majoritatea afacerilor nu sunt gata

Și majoritatea întreprinderilor cu care am vorbit nu sunt cu adevărat pregătite să extindă asta și nu știu cum. Și înțelegerea modului de extindere necesită să vă gândiți diferit la procesele dvs., dar și la instrumentele și platformele dvs., decât doar adăugarea unui alt proiect fulg de zăpadă.

Deci, acest subiect despre platformele AI este unul pe care l-am acoperit mult pe podcast, unul despre care am scris mult și despre care am publicat câteva cărți electronice. De fapt, tocmai am anunțat că vom găzdui o conferință în toamnă pe această temă.

Tendințe în afaceri mici: frumos. Unde va fi asta?

Sam Charrington: Va fi în SF, San Francisco.

Tendințe în afaceri mici: Oh, bine. Când sunt datele?

Sam Charrington: 1 și 2 octombrie în San Francisco. Se numește TWIMLcon: Platforme AI.

Tendințe în afaceri mici: Foarte cool.

Sam Charrington: Da. Da.

Tendințe în afaceri mici : Așa că ați urmărit acest lucru, cel puțin prin intermediul site-ului dvs., de puțin peste trei ani. Care au fost unele dintre cele mai mari schimbări în spațiu? Nu neapărat percepțiile pe care companiile le au despre asta, dar cum s-a schimbat în ochii tăi, pe măsură ce ai urmărit asta?

Care sunt cele mai recente tendințe AI?

Sam Charrington: Se întâmplă atât de multe lucruri interesante. Acum trei ani, a fost doar o idee. Ai vorbit cu companii despre această idee și ar fi intrigat, dar nu înțeleg cu adevărat despre ce vorbești. În zilele noastre, de obicei există cineva sau unii... de obicei mai mult de unul, de obicei un grup de oameni care lucrează cu adevărat la aceste lucruri acum.

Deci cred că în acest fel, în acest sens, a devenit real din perspectiva întreprinderii. Cred că din punct de vedere al tehnologiei, se mișcă, de asemenea, incredibil de repede. Deci, trei ani, începem să avem niște rezultate interesante în domenii precum aplicarea învățării profunde la viziunea computerizată. Și acum, am fost aici în Vegas cu doar câteva luni în urmă pentru CES, și fiecare alt stand de la CES avea o cameră, arăta cutii de delimitare în jurul obiectelor detectate într-un videoclip. Tehnologia pentru a face astfel de lucruri devine cu adevărat marfă.

Și o mare parte din ceea ce a făcut asta interesant este această tehnică numită învățare prin transfer. Practic, capacitatea de a antrena un model și de a-l aplica altor tipuri de modele sau alte seturi de date. Recent, au existat o grămadă de dezvoltări în aplicarea aceleiași idei la procesarea limbajului natural. Deci, pe toate fronturile, spațiul se mișcă foarte repede.

Tendințe în afaceri mici : Deci, care a fost cel mai interesant, poate unic, dar și cel mai de succes caz de utilizare pe care l-ați văzut într-adevăr implementat de o companie și ați observat câteva rezultate pozitive?

Exemple de AI la locul de muncă

Sam Charrington: Sunt o tonă. Am un diapozitiv într-una dintre prezentările mele care, cam ironic, spune că, dacă vrei să găsești o aplicație pentru AI, trebuie doar să arunci o săgetă într-o placă de darts. Sunt atât de mulți. Am vorbit despre unele dintre cazurile de utilizare în vânzări și marketing, cum ar fi predicția de abandon sau recomandările, identificarea următoarei cele mai bune oferte. Despre asta este Pega, despre care vorbește des. Dar există aplicații în logistică, înțelegerea și optimizarea lanțului dvs. de aprovizionare. Tone de aplicații acolo. Cu siguranță, pentru companiile din sectoarele industriale, am scris o carte electronică despre inteligența artificială industrială acum câțiva ani, există o mulțime de aplicații în robotică și IoT. Întreaga idee de geamăn digital devine una interesantă.

Tendințe în afaceri mici: ce este asta?

Companiile continuă să colecteze date

Sam Charrington: Practic, pentru companiile care au active industriale semnificative, fie că acestea sunt generatoare sau platforme petroliere sau motoare de avioane, un motor de avion GE are câteva mii de senzori în el, doar un singur motor și, prin urmare, colectează o mulțime de date. , iar o companie precum GE încearcă să-și schimbe modelul de afaceri de la unul de vânzare a acestui activ fizic la vânzarea de motor ca serviciu, dacă doriți. Deci, o parte din ceea ce le permite să facă asta este capacitatea de a anticipa când motorul se va defecta. Întreținerea predictivă este un caz de utilizare mare.

Și una dintre tehnicile pe care au evanghelizat-o de mult pentru a face asta este ceea ce ei numesc geamănul digital. Practic, este un fel de simulare IoT plus AI plus. Deci, extrageți toate datele senzorului de pe motorul dvs., le folosiți pentru a crea un set de modele despre motor pe care le puteți utiliza într-un mediu de simulare pentru a prezice modul în care diferiți factori vor afecta performanța motorului.

Tendințe în afaceri mici: Deci, cu alte cuvinte, pe măsură ce trece din ce în ce mai mult timp, apar tot mai multe cazuri de utilizare.

Și hiturile continuă să vină

Sam Charrington: Pentru cineva ca mine, căruia îi place să învețe, să înțeleagă și să studieze, este ca și cum ai fi un copil într-un magazin de dulciuri, există atât de multe moduri în care oamenii aplică aceste lucruri.

Tendințe în afaceri mici: Deci, dacă ar fi să luăm în considerare doi ani, sau nu știu, poate cinci ani, indiferent de intervalul de timp, ce vedeți că se va întâmpla în viitor, în viitorul apropiat, când vine vorba de acest domeniu în ceea ce privește utilizările, cazurile de utilizare, adoptarea și succesul în companii?

Sam Charrington: Mm-hmm (afirmativ). Da, cred că în cinci ani, vom depăși acest punct de bâlbâială pe care l-am menționat, în care întreprinderile și-au dat seama cum să realizeze proiectul unic de învățare automată și vor avea platformele și procesele la locul lor a pus în mod repetat modele în producție.

Una dintre observațiile pe care le-am făcut este că este o greșeală să consider învățarea automată și inteligența artificială ca la o altă tehnologie. Și cred că este mai degrabă un alt val sau o frontieră în afaceri. Deci, această altă secvență pe care o am în prezentarea pe care am făcut-o ieri vorbește despre modul în care, în anii opt și nouăzeci, totul era condus de proces. Era ca și cum să scoatem procesele noastre de afaceri de la manageri și de la rândul lor și să le documentăm. Și apoi ne-am mutat în această eră în anii 2000, care se referea la a fi bazate pe date. Hei, avem aceste procese, putem să le automatizăm, să le instrumentăm și să extragem niște date și să folosim acele date pentru a ne ajuta să luăm decizii. Dar de obicei este ca, să creăm raportul TPS în fiecare trimestru, să avem pe cineva...

Tendințe în afaceri mici: Apropo, îmi place filmul...

Cele mai recente tendințe AI includ modele de învățare automată

Sam Charrington: … Așa că acum trecem în această eră de a fi conduși de model, iar bazat pe model, în acest caz, se referă la crearea de modele de învățare automată care extrag modele și perspective din aceste date și le pun într-o producție reală. astfel încât am redus dramatic decalajul dintre o perspectivă și deciziile luate, deoarece mașinile iau deciziile. Uneori, cu ajutorul nostru, ajutorul oamenilor, dar tot mai multe dintre aceste decizii vor fi așezate în sistemele online care iau decizii în momentul în care sunt necesare.

Deci, cred că aceasta este o idee nouă acum, dar în cinci ani, acest lucru va fi, cred, evident pentru multe companii și vor fi investite foarte mult în a merge pe această cale.

Tendințe în afaceri mici: Și atunci îi eliberează astfel oamenii să-și folosească empatia și să permită mașinilor să îi ajute în luarea deciziilor?

AI Pași de la Sci-Fi la realitate

Sam Charrington: Da. Cred că asta e ideea. Dar revenind la prezentarea lui Rob, există oportunități interesante de a permite mașinilor să manifeste un fel de empatie. Și acum nu mă gândesc la asta și nici nu cred că face, ca unii, ceea ce numim AGI, inteligență generală artificială, cum ar fi filmul, inteligența științifico-fantastică, dar mai mult fiind explicit cu privire la aceste compromisuri și introducerea acelei cunoștințe explicite sau luarea în considerare a acestor compromisuri în sistemele pe care le construim în jurul acestor modele.

Tendințe în afaceri mici: Și, de asemenea, a menționat el, și sunt oarecum de acord în unele cazuri, unor oameni le lipsește empatia doar în general. Deci, uneori, poate că mașinile vor fi mai empatice. Nu știu.

Pot aparatele să fie mai empatice decât angajații?

Sam Charrington: Da. Ei bine, ai vorbit cu el, eu am vorbit cu el despre asta ieri și el este foarte rapid să spună că își evanghelizează clienții pentru a fi mai empatici sau cel puțin să se gândească la asta ca parte a transformării experienței clienților. Dar dacă compania este condusă de cineva care nu este empatic, probabil că nu va funcționa.

Tendințe în afaceri mici: nu va fi un final foarte bun acolo. Dar oricum, să sperăm că este mai bine.

Sam Charrington: Da.

Aceasta face parte din seria de interviuri unu-la-unu cu lideri de gândire. Transcrierea a fost editată pentru publicare. Dacă este un interviu audio sau video, dați clic pe playerul încorporat de mai sus sau abonați-vă prin iTunes sau prin Stitcher.