"Kelajak - bu har qanday biznes o'z ma'lumotlaridan osongina ma'lumot oladigan joy", deydi Databricks'dan Aniruth

HackerNoon-da biz yangi texnologiyalarni yaratish haqidagi hikoyalarni qadrlaymiz. Bu savollar nafaqat sun’iy intellekt mexanikasi bilan bog‘liq – ular innovatsiyalar, qiyinchiliklar va ilg‘or asboblarni hayotga tatbiq etish ijodkorligi haqidadir, bu bizning texnologiya yetakchilari, quruvchilar va kelajakni o‘ylaydigan kitobxonlar hamjamiyatimiz uchun juda mos keladi.

Kirish

Mening ismim Aniruth . Men Databricks- da saqlash jamoasida ishlayman, bu erda biz mijozlarga Data Intelligence Platformimiz yordamida ochiq, kengaytiriladigan formatda katta hajmdagi maʼlumotlarni saqlash imkonini berish ustida ishlaymiz. Xususan, men Delta ko'li va Apache Iceberg bilan o'zaro hamkorlik bo'yicha harakatlarimiz ustida ishlayman.

HackerNoon: Sizning AI mahsulotingiz hal qilish uchun mo'ljallangan asosiy muammo nima va uni hal qilishda sizning yondashuvingiz qanday samarali?

Aniruth : Databricks maʼlumotlar va sunʼiy intellektni birlashtirib, mijozlarga amalda boʻladigan aql-zakovatni beradi – biz buni maʼlumotlar razvedkasi deb ataymiz. Bunga katta hajmdagi maʼlumotlar, ETL, keng koʻlamli saqlash, biznes razvedka soʻrovlari va AI ish yuklarini kiritish kiradi. So'nggi o'n yil ichida mashinani o'rganishda qo'llanilgan texnikalar 1980-yillardan beri mavjud; katta ma'lumotlarning o'sishi algoritmlarni miqyosda ishga tushirish imkonini berdi.

Bir nechta tortishish yoki RAG kabi texnikalar yuqori sifatli ma'lumotlarga tayanadi. Yaxshiroq ma'lumotlarga ega modellar arxitekturasi yaxshi bo'lganlarga qarshi g'alaba qozonadi. Databricks ma'lumotlar maydonidagi etakchi sa'y-harakatlarga katta sarmoya kiritdi, ochiq ma'lumotlar formatlari va ochiq boshqaruv bilan ko'l uyi arxitekturasida kashshof bo'ldi, bu erda mijozlar ma'lumotlar ko'llarining eng yaxshi ishlashi bilan eng yaxshi tushunchalarni olishlari mumkin.

Ushbu mahsulot uchun aniq AI modellarini tanlashda qanday mezonlardan foydalangansiz va kompaniyangiz qanday qaror qabul qiladi?

Biz sunʼiy intellekt modellaridan mahsulotda bir qancha usullarda foydalanamiz, masalan, AI Assistant uchun Llama 3. Biz ochiq maʼlumotlar va AI ekotizimiga ishonamiz va mijozlarimizni oʻzlari tanlagan istalgan modeldan foydalanishga undaymiz. Biz mijozlar foydalanadigan modellaridan qat'i nazar, sun'iy intellektning hayotiy tsikli bo'ylab yakuniy boshqaruvga ega bo'lishiga ishonch hosil qilishda yordam beramiz, shuning uchun ular o'z modellarini foydalanish holatlari uchun mo'ljallangan qilib yaratishga e'tibor qaratishlari mumkin.

Mahsulotingiz foydalanuvchilarga aniq va xolis natijalar berishiga qanday ishonch hosil qilasiz?

Mahsulotlarimizda sunʼiy intellektdan foydalanish boʻyicha aniqlik va xolis javoblarni birinchi oʻringa qoʻyish uchun katta kuch va sarmoya sarfladik va tez-tez sinovdan oʻtkazishda davom etamiz.

Mahsulot menejeri sifatida hayotdagi kuningiz qanday?

Ma'lumotlar va sun'iy intellekt sohasi jadal rivojlanmoqda, shuning uchun yangilanib turish juda muhim. Mening kunim mijozlar bilan suhbatlashish, bozorni tahlil qilish, mahsulot talablari bo'yicha hujjatlarni yig'ish yoki marketing materiallarini tayyorlashni o'z ichiga olishi mumkin. Mening eng sevimli qismim - bu narsalar qanday ishlashini ko'rsatadigan diagrammalar yaratish, chunki g'oyani vizualga aylantirish juda qiziqarli.

Har bir inson ko'rishi kerak bo'lgan sun'iy intellektdagi navbatdagi katta yutuq nima?

Tez orada juda ko'p katta yutuqlar kutilmoqda. Meni ayniqsa qiziqtiradigan narsa kontentning giperpersonalizatsiyasi. So'nggi o'n yil ichida reklamalar aniq kuzatuvchiga moslashtirildi. Kontentning ba'zi elementlari sozlangan, masalan, Netflix foydalanuvchiga qanday eskiz ko'rsatadi, lekin haqiqiy kontent (videoning o'zi) o'zgarmagan. Rejissyorlar/prodyuserlar o'zlari xohlagan voqeani aytib berish va foydalanuvchining manfaatlarini qanday muvozanatlashayotganini ko'rish qiziq.

Ushbu sun'iy intellekt mahsulotini kontseptsiyadan boshlab bozorga chiqarishda qanday eng katta qiyinchilikka duch keldingiz?

Men katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash ustida ishlayman, buni tushunish juda chalkash bo'lishi mumkin. Bizda maʼlumotlar boʻyicha turli xil AI optimallashtirishlari bor, lekin koʻpincha bu optimallashtirishlar qachon ishga tushiriladi, ular qanday ishlaydi, ular nimani qamrab olmaydi va hokazolar haqida savollar tugʻiladi. biz nimani qurmoqdamiz va nima uchun. Cheklovlar sababini tushuntirish mijozlarga juda mos kelishini aniqladim.

Inson his-tuyg'ularini yaxshiroq tushunish va ularga javob berish uchun AI qanday rivojlanishini tasavvur qilasiz va bu sohada qanday qiyinchiliklar yoki imkoniyatlarni ko'rasiz?

Kelgusi yillarda multimodal modellar sezilarli darajada yaxshilanadi, bu bizning sun'iy intellekt bilan o'zaro munosabatlarimizning asosiy usulini o'zgartiradi. Matn bilan solishtirganda vizual yoki audio ma'lumotlardan inson his-tuyg'ularini aniqlash osonroq. O'ylaymanki, kengroq stsenariylarda tabiiy o'zaro ta'sirlarni yaratish imkoniyati mavjud.

Ushbu AI mahsulotining muvaffaqiyatini baholash uchun qanday ishlash ko'rsatkichlari yoki KPI'larni kuzatasiz?

Biz odatda yaxshi fikr-mulohaza va foydalanishni ko'rishni xohlaymiz. Men mijozlar bilan tez-tez gaplashib, ular bizning mahsulotlarimiz haqida qanday va nima uchun o'ylashlarini bilish uchun gaplashaman, bu esa ko'rsatkichlardagi ma'lum tendentsiyalarni nima uchun ko'rishimizni tushuntirishning kalitidir.

Siz nafaqat funksional, balki foydalanuvchilar uchun qiziqarli va esda qolarli mahsulot tajribasini loyihalashga qanday yondashasiz?

Katta miqyosli ma'lumotlar mahsulotlaridan foydalanish juda qiyin. Oddiy misollarni sozlash oson, lekin ishlab chiqarish ish yuklari odatda chalkash konfiguratsiya va kodni o'z ichiga oladi. Mijozlarga kerak bo'lgan funksionallikni yaratish men uchun ustuvor vazifa bo'lib, shu bilan birga mahsulotdan foydalanish juda oddiy.

Kelajak har qanday biznes o'z ma'lumotlaridan osonlikcha tushuncha oladi. Hozirgi dunyoda ma'lumotlarga asoslangan biznes tushunchalari odatda eng yirik kompaniyalar uchun cheklangan, ammo ular ham oddiyroq tajribani afzal ko'rishadi.

Uzoq muddatli istiqbolda, sizningcha, sun'iy intellekt insonga to'liq salohiyatini ro'yobga chiqarishga qanday yordam beradi?

Biror kishi uchun, men AIning apparatga integratsiyalashuvidan juda xursandman. Hozirgacha biz AIni asosan veb-saytlar kabi dasturiy ilovalarda ko'rdik. Sun'iy intellektdan foydalanadigan qurilmalarni qurishning ko'plab yirik ilovalari mavjud va biz bu ta'sirlarning ba'zilarini mashinalar va telefonlarda ko'rishni boshladik.

Kelgusi bir necha yil ichida mahsulot qayerda rivojlanayotganini ko'rasiz va qaysi xususiyatlarni qo'shishdan xursandsiz?

Databricks bir vaqtning o'zida tobora sodda va kuchliroq bo'lish yo'lida. Biz keng ko‘lamli ma’lumotlar va hisoblashni oson ishlashdan tortib, so‘rovlar va ish oqimlari samaradorligini oshirishgacha bo‘lgan ko‘plab sa’y-harakatlar ustida ishlamoqdamiz. Shaxsan menimcha, bizda tez orada AI bilan ish jarayonlarini osonlashtiradigan ba'zi qiziqarli xususiyatlar mavjud. Masalan, maʼlumotlarga sunʼiy intellekt tomonidan yaratilgan izohlar, noutbuk muharrirlarida AI kodlari boʻyicha takliflar va maʼlumotlar bilan suhbatlashish uchun AI interfeyslari (masalan, Databricks AI/BI Genie).

AIning ish joylariga ta'siri haqida sizning nuqtai nazaringiz qanday va mahsulot strategiyangizda bu tashvishlarni qanday hal qilasiz?

AI ish o'rinlari sonini kamaytiradimi, degan xavotirlar mavjud. Mahsulotlarimiz qimmatli tushunchalarni oshirish uchun mo'ljallangan, ular ko'pincha foydalanuvchilar bilan birgalikda keladi. Masalan, AI/BI Genie yordamida foydalanuvchilar o‘z ma’lumotlari bo‘yicha interfeyslarni yaratishi mumkin. Bu sehrli tajriba bo'lib, unda foydalanuvchilar savollar berishlari va ularga xos javoblar olishlari mumkin. Darhaqiqat, foydalanuvchilar SQL-ni tekshirib ko'rishlari mumkin, bu ular qidirayotgan narsa ekanligini tasdiqlash uchun. Bu tahlilchilar bilan hamkorlikda bo'lib, ularning g'oyadan tushunchaga o'tish vaqtini qisqartiradi.

Qaysi foydalanuvchi fikr-mulohazalari sizni hayratda qoldirdi va sizning yo'l xaritangiz, strategiyangiz yoki mahsulot tajribangizda o'zgarishlarga olib keldi?

Men uchun katta ajablanib, ba'zi yirik kompaniyalarning murakkabligi edi. Bu mahsulotga men o'zim ko'rib chiqmagan talablarni kiritadi. Umumiy misol - yangi mahsulotni joriy qilishda migratsiya strategiyalari haqida o'ylash. Odatda, yirik kompaniyalar mavjud texnologiyalarni (odatda ochiq kodli dasturiy ta'minot) birlashtirgan bo'ladi yoki yangi mahsulot taklif qiladigan muammoni hal qilish uchun maxsus dasturiy ta'minotni quradi. Bizda barcha imkoniyatlarni qamrab oladigan yechimga ega bo'lishimiz uchun nima uchun va qanday qilib birlashtirilganligini tushunish uchun odatda biroz vaqt kerak bo'ladi.