يكشف خبير الذكاء الاصطناعى كيف أن كبار مهندسي الذكاء الاصطناعى يغيرون طريقة عملنا

بقلم ريشون بلومبيرج ، مؤسس مشارك في الإدارة

يتغير عالم الأعمال سريعًا ، كما أن إيجاد مهندس AI موهوب يمكنه أن يحقق لشركتك مزايا تنافسية كبيرة. بينما اعتمد رواد الأعمال على غرائزهم وحدسهم لإملاء اتجاه أعمالهم لفترة طويلة ، فإن مهندسي الذكاء الاصطناعى يساعدون الشركات على التحقق من بعض معتقداتهم القديمة أو تشويهها.

يتمتع مهندس AI بالقدرة على الوصول إلى شركة وتحويل الطريقة التي نؤدي بها أعمالنا. ويستخدم قادة الأعمال البيانات لاتخاذ قرارات لم يسبق لها مثيل. لا يزال بإمكان المديرين التنفيذيين الاعتماد على الحدس ، ولكن منظمة العفو الدولية موجودة هنا لمساعدتنا على التحقق من معتقداتنا أو تشويه سمعتها.

كصاحب عمل تقني أعمل مع بعض من أفضل مهندسي الذكاء الاصطناعى في العالم ، لقد شاهدت القوة التحويلية التي يمكن أن يتمتع بها مهندس الذكاء الاصطناعى في عمل تجاري. كان لي شرف إجراء مقابلة مع مهندس ومعجزة في الذكاء الاصطناعى وبدأت دراستك الجامعية في سن الثانية عشرة (!) ، زاك ديفي أهارون ، حول كيفية بدء الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعى في عصر البيانات الجديد للأعمال.

ريشون (بالخط العريض): شكرًا على قضاء الوقت في التحدث معي زاك. ما هو استخدامك المفضل لمنظمة العفو الدولية التي عملت عليها شخصيًا؟

زاك: كمهندس في الذكاء الاصطناعى ، لقد ساعدت شركات الرعاية الصحية على تحليل البيانات لفهم متى يعمل علاجهم بشكل أفضل. لقد ساعدت شركات الأمن السيبراني على تحديد سلوك غير طبيعي للشبكة لأغراض أمنية ، وساعدت شركات الطاقة على فهم إمكانات الحفر في المحيطات بشكل أفضل ، والشركات التجارية تعمل على تحسين أسعارها وعروضها ، وستستمر القائمة ... إذا اخترت مفضلة ، فقد أحصل على بعض الرسائل الغاضبة في البريد من هؤلاء تركت خارجا! جميع عملائي مميزون بالنسبة لي وأنا أستمتع حقًا بالعمل في كل مشروع أقوم به.

إجابة دبلوماسية! ما هي بعض الطرق التي تعتقد أن منظمة العفو الدولية سيتم تسييلها في المستقبل؟

سأستخدم مثالًا بسيطًا يوضح كيف يمكن لمنظمة العفو الدولية تحسين معظم الخدمات والمنتجات الحالية ، وليس بالضرورة إنشاء خدمات جديدة. قد يقوم مهندس AI بتطوير ثلاجة يمكنها إدارة المحتوى داخل الثلاجة وضبط درجة الحرارة لتتناسب بشكل مثالي مع مواد البقالة الخاصة بك. ستوظف الشركة التي توظف مهندس AI هذا عن طريق بيع وحدات أكثر من المنافسة. هذا مجرد مثال واحد. في الأساس ، ستكون الشركات التي تستفيد حقًا من ذكاء الذكاء الاصطناعى قادرة على تحقيق الدخل من خلال كونها أفضل من المنافسة.

دعونا نقارنها بالبيسبول والمثال الشهير Moneyball و Oakland Athletics لثانية واحدة. في عام 2002 ، بدأ أوكلاند باستخدام إحصائيات عميقة لتحليل وإيجاد لاعبين مقيَّمين بأقل من قيمتها في البطولات الكبرى والثانوية أمام أي فريق آخر. بينما كان لدى معظم الفرق كشافة تعتمد على الغرائز لتقييم اللاعب ، استخدم أوكلاند إحصائيات وخوارزميات موضوعية لتقييم اللاعبين. هذا سمح لأوكلاند - مع رواتب 44 مليون دولار - للتنافس مع فرق مثل نيويورك يانكيز - مع رواتب 125 مليون دولار. تتيح لنا البيانات تقييم التأثير الدقيق للاعب على الحقل. ما هي النسبة المئوية من الوقت الذي يصطدم فيه لاعب كرة منحنى تسير بسرعة 82 ميلاً في الساعة في الملعب مقابل الملعب الخارجي مقابل السياج؟ تمامًا كما تم تحويل لعبة البيسبول عن طريق الإحصاءات ، فإن عالم الأعمال الأوسع يجري تحويله بواسطة منظمة العفو الدولية أيضًا. أي طريقة (مثل Moneyball) تمنحك ميزة تنافسية ستنقد نفسها.

كمشجع Yankees ، أقدر تشبيه البيسبول. كيف يختلف الذكاء الاصطناعي عن التقنيات الأخرى في الماضي؟

من خلال تحليل البيانات ، يمكن لمهندسي الذكاء الاصطناعى السماح للشركات بالعمل بكفاءة أكبر ، والتكيف مع التغييرات ، وإلغاء العمليات التجارية غير الضرورية واستبدال البدائل باهظة الثمن ، بما في ذلك الوظائف البشرية.

تعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات تمامًا ، لذا ستساعدنا الخوارزميات على فهم أين يمكننا تحسين عملياتنا بدلاً من استخدام الحدس (كما ذكرت للتو) أو الأشخاص الذين يقومون بتحليل البيانات. لم يكن هذا هو الحال من قبل.

البيانات هي منجم ذهب حقيقي والسماء هي الحد الأقصى لكيفية استخدامها. من خلال توظيف مهندس واحد من منظمة العفو الدولية أو العديد من مهندسي الذكاء الاصطناعى ، فإن الشركات لديها فرص لا حصر لها لفهم عمليات أعمالهم بشكل أفضل ، وتحسينها ، وتحسينها ، والكشف عن رؤى جديدة يمكن أن تغير بشكل كبير النتيجة النهائية.

في المصطلحات ، ما هي الاختلافات بين علوم البيانات ، الذكاء الاصطناعى ، والتعلم الآلي؟

علم البيانات هو المصطلح الأكثر عمومية لتحليل البيانات. يمكن تحليل البيانات يدويًا دون أي خوارزميات أو آليات تعلم ، مما يعني في بعض الحالات ، أنها ليست الذكاء الاصطناعي على الإطلاق.

يغطي الذكاء الاصطناعي (AI) جميع الطرق المحوسبة / الخوارزمية لتعلم البيانات والتفاعل معها بشكل أفضل.

التعلم الآلي (ML) هو مجال فرعي لمنظمة العفو الدولية. يتميز التعلم الآلي بآليات التعلم الذاتي التي تصبح أكثر ذكاءً نظرًا لوجود المزيد من البيانات.

وبالتالي فإن الفرق بين Machine Learning و AI هو أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتضمن صيغًا مشفرة لا تتعلم من البيانات ، في حين أن مهندسي التعلم الآلي سيبنون دائمًا آليات للتعلم الذاتي.

ما هي الشركة التي تعتقد أنها ستهيمن على المشهد AI في المستقبل؟ على سبيل المثال ، يتم إجراء 68٪ من عمليات البحث على الإنترنت في الولايات المتحدة على Google. هل سيكون هناك Google of AI؟

من الصعب القول أن شركة واحدة ستحتكر الصناعة. توقعي هو أنه بعد عدة سنوات من الآن ، سيتم دمج الذكاء الاصطناعى ، وبشكل أكثر تحديدًا التعلم الآلي ، بشكل طبيعي في كل مكان ومن قبل الجميع. تمامًا مثل Google ومحرك البحث الخاص بها في كل مكان ، ستكون الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في كل مكان. مهندس AI سيكون موقفًا مربحًا جدًا في أي شركة.

ما هي أكبر التحديات للشركات التي تتطلع إلى اعتناق الذكاء الاصطناعى؟

التحدي الواضح الأول هو العثور على مهندس قوي بما فيه الكفاية لمنظمة العفو الدولية لمساعدة شركة أو الانضمام إلى شركة. إذا قارنا الذكاء الاصطناعى بلعب الشطرنج ، فهناك ما يقرب من مليار لاعب شطرنج في العالم ، ولكن فقط ألف غرم. على الرغم من أن العديد من الأشخاص يقدمون أنفسهم كمهندسين خبراء ، إلا أنه ربما يوجد بضع عشرات من مهندسي الذكاء الاصطناعى أو الفرق هناك مع تجربة مشروع قوية ومتنوعة حقًا في التعلم الآلي. من الصعب في الوقت الحالي بناء حل الذكاء الاصطناعى الكبير لأن الموهبة نادرة جدًا.

ما هي أكبر المفاهيم الخاطئة بشأن الذكاء الاصطناعى؟

في الأفلام ، غالبًا ما نرى آلات "ذكية" مثل البشر يمكنها تكييف لغتهم وسلوكهم مع مواقف لا يمكن التنبؤ بها. لقد كان خيالًا للبشر لفترة طويلة ، خاصةً لأنه تم طرحه بشكل واقعي كتحدي من جانب آلان تورينج في الخمسينيات. الحقيقة هي أن مثل هذه التكنولوجيا لا تزال بعيدة عن متناولنا ، لذلك أقول أن هذا هو أكبر فكرة خاطئة. يعمل مهندسو الذكاء الاصطناعى بجد للوصول بنا إلى هناك ، لكننا لسنا قريبين.

ما هو استخدامك المفضل لتقنية الذكاء الاصطناعي التي يتم تطبيقها اليوم؟

كمهندس في الذكاء الاصطناعى ، من الصعب اختيار مفضل. أجد الثورة نفسها مذهلة. تفهم شركات التأمين عملائها بشكل أفضل ، وتقوم شركات الإعلام بتقييم أفضل لفنانيها ، وتعمل شركات الطيران على تحسين أسعار تذاكر المقعد بشكل أفضل ، كما تطول القائمة.

ما هو المثال الوحيد لتطبيق الذكاء الاصطناعي الذي لا مفر منه بالنسبة لك ، ولكن اليوم لا أحد تعرفه يعمل حقًا؟

أعتقد أن الذكاء الاصطناعى الذي يأخذ نصًا مكتوبًا عن شخص ، وبهذا الشخص ، من العديد من المصادر المختلفة ويجمع تحليلًا وتقريرًا ذكيًا ومتكاملًا سيكون مفيدًا للعملاء الشخصيين والشركات والوكالات الاستخباراتية. تخيل محاولة معرفة معلومات حول عميل محتمل ، والحاجة إلى الانتقال من النقطة أ إلى النقطة ب وجميع أنواع الأماكن للعثور على المعلومات ذات الصلة. يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي هذه العملية أسهل بكثير من خلال تجميع البيانات المفيدة وإعطائك تقريرًا مفيدًا واحدًا مقارنة بمئات المصادر التي تحتوي على أجزاء من المعلومات المفيدة.

ما هي النصيحة التي تعطيها لشركة تحاول الحصول على موهبة منظمة العفو الدولية؟

من المهم إجراء أبحاث حول مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين تم التعاقد معهم من قبل المنافسين أو الشركات الأخرى في هذا المجال. قامت شركتي بتسليم أكثر من 40 مشروعًا لمنظمة العفو الدولية إلى العملاء ، وفي كل مجال ، تبين أن تجربتي السابقة في مجال هندسة الذكاء الاصطناعي مع مشكلات مماثلة كانت عاملاً بالغ الأهمية.

يجب أن تفهم الشركات التي مصدر مهندسي الذكاء الاصطناعى وموهبة التطوير معلمتين أساسيتين:

  1. ما مدى قوة وخبرة المهندس؟
  2. ما مدى سهولة دمج عملهم مع الشركة وفريق تكنولوجيا المعلومات التابع لها و "DNA DNA" العام للشركة؟

في اقتصاد اليوم ، أصبح حتى علماء البيانات عديمي الخبرة ومهندسي الذكاء الاصطناعي مكلفين للغاية ، لذلك يبدو بناء فريق أقل واقعية بالنسبة لمعظم الشركات.

هل بدأت حقًا الجامعة في سن 12؟

أنا بالتأكيد فعلت. أثناء طفولتي ، كنت أبحث دائمًا عن تحديات جديدة وطرق جديدة للتعلم. أقنعت والديّ أن يسمحوا لي بتجربة فصل دراسي ، وعندما تمكنت من مواكبة الفصل ، التحقت أكثر. تمكنت من إنهاء دراستي الجامعية قبل التخرج من المدرسة الثانوية.

إذا أعجبك هذا المقال ، فقد تستمتع بقراءة كيف يرى One Blockchain Developer مستقبل التكنولوجيا

ريشون بلومبيرج رجل أعمال ومؤسس 10x Management ، وهي وكالة بارزة في مجال المواهب التقنية. إنه قائد فكري في مستقبل مساحة العمل ، بعد نشره في مجلة هارفارد بيزنس ريفيو ، ويقوم بمهام متكررة على تلفزيون بلومبرج وسي إن بي سي. تخرجت ريشون من كلية وارتون للأعمال مع شهادة في إدارة المشاريع في عام 1994.

نشر في الأصل على www.10xmanagement.com في 27 أبريل 2018.