Γνωρίστε τη Nataliya, μια σύμβουλο AI που συνδυάζει το ακαδημαϊκό υπόβαθρο με την πρακτική εμπειρία στον κλάδο. Κύριος επιστήμονας δεδομένων με διεθνή εμπειρία και πρώην λέκτορας στη Μηχανική Μάθηση, η Nataliya έχει ηγηθεί πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της κατασκευής, του λιανικού εμπορίου και του δημόσιου τομέα.
Σε αυτή τη συνέντευξη, συζητά πώς το υπόβαθρό της και η εμπειρία της στον πραγματικό κόσμο διαμορφώνουν την προσέγγισή της στα έργα τεχνητής νοημοσύνης. Θα ρίξουμε φως στις ευκαιρίες και τις ευθύνες της τεχνητής νοημοσύνης και θα μοιραστούμε πρακτικές σκέψεις για το πού θα ακολουθήσει η τεχνητή νοημοσύνη.
Ναταλία, σε ευχαριστούμε που ήρθες μαζί μας. Θα μπορούσατε να ξεκινήσετε λέγοντάς μας λίγα λόγια για το ιστορικό σας και τι σας οδήγησε αρχικά στην τεχνητή νοημοσύνη;
Φυσικά! Πάντα μου άρεσαν τα μαθηματικά και η επίλυση προβλημάτων. Όταν σπούδαζα μαθηματικά και επιστήμη των υπολογιστών, ανακάλυψα τη μηχανική μάθηση και τη βρήκα συναρπαστική—με επέτρεψε να συνδυάσω τη θεωρία με την πρακτική επίλυση προβλημάτων σε κάθε είδους κλάδους. Αφού δούλεψα σε μερικά έργα, συνειδητοποίησα ότι οι προσεγγίσεις που βασίζονται σε δεδομένα θα μπορούσαν πραγματικά να μεταμορφώσουν τις επιχειρήσεις, γι’ αυτό αποφάσισα να επικεντρωθώ στη μηχανική μάθηση τόσο στον ακαδημαϊκό χώρο όσο και στη βιομηχανία.
Αυτήν τη στιγμή υπηρετείτε ως κύριος σύμβουλος AI. Τι συνεπάγεται αυτός ο ρόλος σε καθημερινή βάση;
Είναι ένας συνδυασμός στρατηγικής και πρακτικής εργασίας. Πρώτον, βοηθώ τους οργανισμούς να καταλάβουν πού η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί πραγματικά να κάνει τη διαφορά, είτε πρόκειται για τη βελτιστοποίηση των αλυσίδων εφοδιασμού είτε για την εξατομίκευση των εμπειριών των πελατών. Στη συνέχεια, ηγούμαι έργων επιστήμης δεδομένων—σχεδιάζοντας μοντέλα, διαμορφώνοντας αγωγούς δεδομένων και διασφαλίζοντας ότι όλα έχουν ελεγχθεί διεξοδικά. Δεν πρόκειται μόνο για φανταχτερούς αλγόριθμους. έχει να κάνει με την επίλυση πραγματικών προβλημάτων και τη διασφάλιση της διάρκειας των λύσεων.
Μιλώντας για τεχνικές λύσεις, σε ποιες τεχνολογίες βασίζονται συνήθως οι επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά όταν δημιουργούν λύσεις για επιχειρήσεις;
Οι πλατφόρμες cloud είναι συνήθως μια μεγάλη επιλογή γιατί φροντίζουν για πολλά από τα βασικά—αποθηκευτικό χώρο, υπολογιστική ισχύ, παρακολούθηση πειραμάτων κ.λπ. Αυτό σημαίνει ότι μπορούμε να δημιουργήσουμε και να δοκιμάσουμε πρωτότυπα πιο γρήγορα, να διαχειριστούμε πιο ομαλά τις αναπτύξεις και να αυξήσουμε την κλίμακα όταν χρειάζεται. Έχουν επίσης ενσωματωμένη παρακολούθηση και έκδοση εκδόσεων, καθιστώντας την παρακολούθηση του τρόπου με τον οποίο εξελίσσονται τα μοντέλα πιο απλή. Φυσικά, υπάρχουν φορές που οι κανόνες απορρήτου δεδομένων ή οι πολύ εξειδικευμένες ανάγκες σημαίνουν ότι δεν μπορούμε να βασιζόμαστε μόνο στο cloud, επομένως προσαρμοζόμαστε σε αυτές τις περιπτώσεις.
Αναγνωρίζεστε επίσης ως Πρωταθλητής Google Cloud Innovator. Πώς συνδέεται αυτό με την προσέγγισή σας στις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε σύννεφο;
Η αναγνώριση υπογραμμίζει μια ισχυρή τεχνική ικανότητα με τα προϊόντα Google Cloud και τη δέσμευση για ανταλλαγή γνώσεων με την κοινότητα. Είναι μια θαυμάσια επικύρωση της δουλειάς μου και μια ευκαιρία να παραμείνω συνδεδεμένος με μια ζωντανή κοινότητα επαγγελματιών του cloud. Μου επιτρέπει επίσης να συνεργάζομαι απευθείας με τις ομάδες της Google, κρατώντας με στην πρώτη γραμμή των νέων δυνατοτήτων και των βέλτιστων πρακτικών, ωφελώντας τελικά τους πελάτες που συμβουλεύομαι.
Το Generative AI ήταν ένα πολύ καυτό θέμα. Γιατί πιστεύεις ότι είναι τόσο μεταμορφωτικό;
Για μένα, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ξεχωρίζει λόγω της προσβασιμότητας και της γρήγορης επίδρασής της—σχεδόν ο καθένας μπορεί να δοκιμάσει ένα μεγάλο μοντέλο γλώσσας και να δει άμεσα αποτελέσματα. Αυτή η απτή κάνει την τεχνολογία να αισθάνεται ισχυρή και πολύτιμη. Πέρα από αυτό, έχουμε επεκτείνει δραματικά το φάσμα των δραστηριοτήτων όπου η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παίξει ρόλο. Δεν είναι πλέον μόνο η δημιουργία κειμένου. μπορεί να δημιουργήσει εικόνες, να γράψει κώδικα και πολλά άλλα. Η πρόκληση είναι να το χρησιμοποιήσετε υπεύθυνα και να το ευθυγραμμίσετε με τις ανάγκες του πραγματικού κόσμου και όχι απλώς τη διαφημιστική εκστρατεία.
Αναφέρατε την εμπειρία σας ως λέκτορας μηχανικής μάθησης στο Εθνικό Πανεπιστήμιο του Χάρκοβο. Πώς διαμόρφωσε η διδασκαλία την προσέγγισή σας στην τεχνητή νοημοσύνη στη βιομηχανία;
Η διδασκαλία ήταν απίστευτα πολύτιμη. Με ανάγκασε να αναλύσω σύνθετες έννοιες σε απλούστερους όρους, κάτι που πραγματικά βοηθάει όταν εξηγώ την τεχνητή νοημοσύνη σε πελάτες ή συναδέλφους που δεν έχουν τεχνικό υπόβαθρο. Μου έδωσε επίσης μια ισχυρότερη εκτίμηση για τη θεμελιώδη θεωρία, η οποία νομίζω ότι οδηγεί σε καλύτερες, πιο ισχυρές λύσεις μακροπρόθεσμα.
Πώς βλέπετε η τεχνητή νοημοσύνη να έχει διαρκή αντίκτυπο στην εκπαίδευση;
Είμαι πραγματικά ενθουσιασμένος με τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης να εξατομικεύει τη μάθηση και να προβλέπει πού μπορεί να χρειαστούν επιπλέον βοήθεια οι μαθητές. Μπορεί να βοηθήσει τους μαθητές να διατηρηθούν αφοσιωμένοι και σε καλό δρόμο. Ταυτόχρονα, πρέπει να είμαστε προσεκτικοί, ειδικά με τους νεότερους μαθητές, ώστε να διασφαλίζουμε ότι τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται υπεύθυνα και δεν αποσπούν την προσοχή. Η εξισορρόπηση της καινοτομίας με τη λογοδοσία είναι το κλειδί.
Από την εμπειρία σας, ποιες είναι οι σημαντικές προκλήσεις στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και πώς τις αντιμετωπίζετε;
Η πρώτη πρόκληση είναι να αποφευχθεί το «σύνδρομο του γυαλιστερού αντικειμένου»—όχι κάθε εντυπωσιακή νέα τεχνική τεχνητής νοημοσύνης λύνει πραγματικά ένα πραγματικό επιχειρηματικό πρόβλημα. Πρέπει να παραμείνετε συγκεντρωμένοι σε σαφείς στόχους και μετρήσιμα αποτελέσματα. Ένα άλλο σημαντικό πράγμα είναι η πλοήγηση στη νομική και ηθική πλευρά: διασφαλίζοντας ότι τα αποτελέσματα είναι ακριβή, δίκαια και συμβατά. Και φυσικά, τα δεδομένα μπορεί να είναι μια πρόκληση—η εύρεση των κατάλληλων δεδομένων, ο καθαρισμός τους και η διασφάλιση της ποιότητας τους. Για να τα αντιμετωπίσω, σχεδιάζω έργα προσεκτικά, εμπλέκω ειδικούς σε τομείς και νομικούς και δοκιμάζω διεξοδικά μοντέλα πριν τα διαθέσω ευρέως.
Τέλος, έχετε κάποια συμβουλή για επίδοξους επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που θέλουν να ακολουθήσουν μια πορεία παρόμοια με τη δική σας;
Είμαι μεγάλος υπέρμαχος της βαθιάς κατάδυσης στις τεχνικές λεπτομέρειες, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα τόσο ευρύ πεδίο τώρα που δεν υπάρχει ενιαίο μονοπάτι. Αποκτήστε πρακτική εμπειρία—είναι ένας καλός τρόπος για να μάθετε. Επιλέξτε μια περιοχή που σας ενδιαφέρει, είτε πρόκειται για υπολογιστική όραση είτε για μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, και ξεκινήστε να πειραματίζεστε με πραγματικά σύνολα δεδομένων. Εστιάστε σε αυτό που σας ενθουσιάζει, μάθετε τη βασική θεωρία και κατασκευάστε όσα περισσότερα μικρά, πρακτικά έργα μπορείτε. Μην φοβάστε να αποτύχετε μερικές φορές. είναι συνήθως όταν μαθαίνεις τα περισσότερα. Επίσης, προσέξτε τα νέα πλαίσια και τις τεχνικές—τα πράγματα αλλάζουν γρήγορα και το να παραμένετε προσαρμόσιμο είναι τεράστιο.
Πίστωση επιλεγμένης εικόνας: Matt Botsford/Unsplash
VIA: Πηγή Άρθρου
Greek Live Channels Όλα τα Ελληνικά κανάλια: Βρίσκεστε μακριά από το σπίτι ή δεν έχετε πρόσβαση σε τηλεόραση; Το IPTV σας επιτρέπει να παρακολουθείτε όλα τα Ελληνικά κανάλια και άλλο περιεχόμενο από οποιαδήποτε συσκευή συνδεδεμένη στο διαδίκτυο. Αν θες πρόσβαση σε όλα τα Ελληνικά κανάλια Πατήστε Εδώ
Ακολουθήστε το TechFreak.GR στο Google News για να μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις τεχνολογίας.
