Dr. Danny B. Lange es vicepresidente de inteligencia artificial y aprendizaje automático en Tecnologías de la unidad. Anteriormente, Danny fue jefe de aprendizaje automático en Uber, donde lideró un esfuerzo para construir la plataforma de aprendizaje automático más versátil del mundo para respaldar el rápido crecimiento de Uber.
¿Qué te atrajo inicialmente de la Inteligencia Artificial?
Construí y programé computadoras desde muy joven y casi de inmediato me fascinó la idea de hacer que estos sistemas fueran autónomos. Lo que me cautiva de la autonomía son los desafíos que tiene que superar como desarrollador para crear un sistema hecho de secuencias de código rígido que pueda responder de manera segura a circunstancias impredecibles y nunca antes vistas. A lo largo de los años, el campo de la inteligencia artificial (IA) nos ha brindado herramientas cada vez más poderosas, desde la programación orientada a objetos, la inferencia basada en reglas, hasta el aprendizaje automático y, más recientemente, el aprendizaje profundo. Son las mayores capacidades de estas tecnologías las que impulsan el rápido progreso en el campo de la IA.
Ha sido un líder en el espacio durante muchos años, como Gerente General de Amazon Machine Learning en AWS y Jefe de Aprendizaje Automático en Uber. ¿Cuáles son algunas de las lecciones que ha aprendido de estas experiencias pasadas?
El aprendizaje automático es una tecnología verdaderamente transformadora, pero para aprovechar al máximo su potencial, es necesario llevarlo a todos los rincones de la empresa. En repetidas ocasiones, el aprendizaje automático ha demostrado su capacidad para crear optimizaciones inimaginables y elevar las operaciones comerciales a niveles que no se pueden lograr solo con los procesos humanos ordinarios. Sin embargo, la verdadera disrupción solo ocurre cuando una masa crítica de procesos comerciales se opera de esta manera. Lo que organizaciones como Amazon y Uber han demostrado claramente es que si hacemos que los sistemas de aprendizaje automático sean ampliamente accesibles y estén disponibles para todos los equipos, experimentamos una amplia adopción que invariablemente conduce a un ciclo virtuoso de mejoras continuas en el negocio en general a medida que se produce un efecto de red. sitio
Ha sido vicepresidente de IA en Unity Technologies desde 2016. ¿Qué fue lo que le entusiasmó de la visión de esta empresa?
Unity es un lugar fantástico para los entusiastas de la IA. Tenemos una cultura notable de resolver problemas difíciles para nuestros clientes, y la IA es uno de los desafíos más importantes que se me ocurren. Nuestro liderazgo está comprometido con impulsar e impulsar el futuro de la IA. Tenemos las tecnologías, los recursos, los clientes y los socios para hacer precisamente eso. No puedo imaginar un lugar mejor para trabajar en cambiar el mundo.
Ha hablado antes sobre la importancia de los datos sintéticos, ¿podría compartir con nosotros en qué consiste esto exactamente?
Los datos sintéticos son creados por un algoritmo a diferencia de los datos capturados del mundo real. Un motor 3D en tiempo real con un emulador de física realista es la herramienta ideal para crear datos de entrenamiento realistas pero sintéticos para una amplia variedad de aplicaciones que van desde el reconocimiento de objetos en sistemas de visión por computadora hasta la planificación de rutas para robots de navegación.
¿Qué hace que los datos sintéticos sean tan importantes cuando se trata de construir sistemas de aprendizaje automático?
En muchas ocasiones he llamado a Unity el biodomo de IA perfecto. Y es verdad Trabajar con IA en el mundo real y usar datos del mundo real puede ser completamente aterrador. ¿Tengo que mencionar los vehículos autónomos en las calles de San Francisco o los sistemas de reconocimiento facial desplegados en espacios públicos? Hay preocupaciones sobre la seguridad, el sesgo siempre está al acecho y las preocupaciones sobre la privacidad a menudo chocan con los casos de uso común. Y luego está la escasez y el alto costo asociado con la recopilación de las cantidades necesarias de datos de entrenamiento. Con Unity, no solo hemos democratizado la creación de datos, también tienes acceso a un sistema interactivo para simular interacciones avanzadas en un entorno virtual. Dentro de Unity puedes desarrollar los sistemas de control para un vehículo autónomo sin el riesgo de golpear y herir a nadie.
¿Puede hablar sobre cómo Unity Simulation puede ayudar a las empresas con la generación de datos sintéticos?
Con Unity Simulation, tomamos un motor 3D en tiempo real diseñado para el consumo humano, ya sea para juegos, películas o ingeniería, y lo convertimos en una instancia optimizada para la nube que no solo se ejecuta a velocidades de cuadro inimaginablemente altas, sino que también permite escalar a miles de instancias que se ejecutan en paralelo. De esta forma, Unity Simulation permite a los desarrolladores generar experiencias para sus sistemas de IA mucho más rápido que el reloj de pared. Hasta hace poco, esta escala de generación de datos solo estaba disponible para unas pocas corporaciones privilegiadas, pero con Unity Simulation realmente hemos nivelado el campo de juego.
Recientemente, Unity se asoció con el Instituto de Modelado de Enfermedades (IDM) para crear simulaciones 3D en tiempo real en la tienda que modelan la propagación de COVID-19. ¿Puede hablar sobre cómo Unity Simulation puede simular de manera efectiva la propagación de COVID-19?
La simulación por computadora ha sido utilizada durante décadas por investigadores, ingenieros, solucionadores de problemas y formuladores de políticas en muchos campos, incluido el estudio de enfermedades infecciosas. Unity Simulation permite un tipo especial de simulación espacial en tiempo real que se puede escalar en la nube para estudiar de manera integral sistemas grandes, complejos e inciertos. Creamos un proyecto de demostración simplificado para simular la propagación del coronavirus en una tienda de comestibles ficticia y exploramos el impacto que tiene la política de la tienda en las tasas de exposición. Al ejecutar una décima parte de miles de simulaciones, pudimos identificar los comportamientos y las políticas que parecían tener el mayor impacto en la propagación de esta terrible enfermedad infecciosa.
Recientemente, ha estado hablando mucho sobre la Inteligencia General Artificial (AGI). ¿Puede explicar qué es el comportamiento emergente y por qué es importante para el desarrollo de AGI?
En solo 100.000 años, la raza humana pasó de sobrevivir recogiendo bayas en la naturaleza a llevar a una persona a la luna. Sabemos por la arqueogenética que el cerebro humano no ha cambiado significativamente durante ese período de tiempo. Puede decir que no hubo actualizaciones significativas de hardware en el procesador. Entonces, ¿qué fue lo que fue tan transformador? La clave debe encontrarse en nuestra capacidad para lograr algo juntos. Usamos el término comportamiento emergente de un sistema que no depende de sus partes individuales, sino de sus relaciones entre sí. El comportamiento emergente no se puede anticipar investigando las partes individuales de un sistema. Solo se puede predecir mediante la comprensión de las relaciones entre las partes. Los sistemas emergentes se caracterizan por la observación de que el todo es mayor que la suma de las partes. Si bien he mostrado repetidamente ejemplos entretenidos de comportamiento emergente en sistemas de múltiples agentes relativamente simples, imagínese lo que sucederá cuando tenga una plétora de sistemas de IA colaborando a la velocidad de la luz.
¿Cree que existe la posibilidad de que podamos lograr AGI en la próxima década?
Cuando se trata de AGI, debemos recordar que se trata del viaje y no del destino. Nadie sabe exactamente cuándo sucederá el AGI, ya que no será en un momento específico, sino un cambio gradual a lo largo del tiempo. Está en la naturaleza de AGI que será difícil para nosotros los humanos determinar qué tan inteligente es un sistema en un momento dado. Mirando el progreso realizado durante la última década, estoy seguro de que esta década nos traerá muchos avances interesantes hacia AGI.
¿Hay algo más que le gustaría compartir sobre Unity Technologies?
En Unity, seguimos viéndonos impulsando el futuro de la IA y desempeñando un papel importante en el avance de las tecnologías de IA. Como nuestra relación con DeepMind es una clara demostración de que nuestra tecnología es el entorno perfecto para que los investigadores y desarrolladores superen los límites de la IA de forma segura. Nos estamos preparando para apoyar a nuestros clientes y socios en la creación de entornos virtuales que operan a una escala nunca antes vista para resolver los desafíos del mañana, ya sea el cambio climático, la logística o los desafíos de salud.
Gracias por la increíble entrevista, disfruté aprender sobre Unity y sus puntos de vista sobre AGI. Cualquiera que desee obtener más información debe visitar Tecnologías de la unidad.