Generatyvaus dirbtinio intelekto kūrimas visiems: Kaustav Das Sharma ir Gumloop pamokos

Generatyvus AI yra visur. Pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai reaguoja į klientus, o didelės kalbos modeliai (LLM) padeda kurti tinklaraščio įrašus, virusinius vaizdo įrašus ir netgi mokyti studentus. Tačiau vien todėl, kad jis plačiai paplitęs, dar nereiškia, kad juo lengva naudotis.

Daugeliui įmonių sunku pritaikyti generatyvųjį AI dėl jo techninio sudėtingumo, didelių sąnaudų, darbui reikalingų talentų trūkumo ir mastelio problemų, be kita ko.

Už Kaustav Das Sharma , bekodinės AI platformos „Gumloop“ inžinierius, įveikiant šiuos iššūkius, reikia kurti intuityvius, keičiamo dydžio ir į vartotoją orientuotus dirbtinio intelekto sprendimus, kad daugiau žmonių galėtų gauti naudos, neįklimpdami į technologijas.

Kaustav Das Sharma pasaulinė perspektyva ir jos įtaka dirbtinio intelekto plėtrai

Sharmos karjeros kelią suformavo vaikystė, praleista keliaujant po pasaulį. Gimęs Kalkutoje, jis gyveno tokiuose miestuose kaip Milanas, Dubajus, Stavangeris ir Londonas, prieš išvykdamas į Monrealį studijuoti universitete.

Reguliarus judėjimas išmokė jį greitai prisitaikyti ir bendrauti su žmonėmis iš visų sluoksnių, tačiau jis suvokė didžiulį gyvenimo kokybės skirtumą tarp vietų, kuriose jis gyveno ir kur jis gimė.

Šios nelygybės liudininkas vaikystėje paskatino Kaustavą keistis. Susidūręs tarp ekonomikos ir inžinerijos studijų, jis galiausiai pasirinko inžineriją ne tik tam, kad statytų daiktus, bet ir kurtų praktinius sprendimus, palengvinančius gyvenimą kitiems – ypač tiems, kurie neturi prieigos prie išteklių.

Šis įsitikinimas, kad talentas yra universalus, o galimybė – ne, ir toliau vadovauja jo darbui. Nuo darbo „Amazon Web Services“ (AWS) iki pirmojo „Gumloop“ inžinieriaus pareigų Kaustavas nuosekliai kūrė įrankius, kurie palengvina dirbtinio intelekto pritaikymą ir suteikia daugiau žmonių galimybę kurti ir diegti naujoves.

Kaustav AI įrankiai greitesnėms duomenų bazių užklausoms, asmeniniam mokymuisi ir geresnei sveikatos priežiūrai

AWS metu Kaustav priėmė didelį iššūkį „Aurora Hackathon“ metu: supaprastinti, kaip inžinieriai rašo duomenų bazės užklausas. Aurora, įrankis, padedantis organizacijoms valdyti duomenis, pvz., stebėti pardavimą ar koreguoti saugyklą, reikalavo, kad inžinieriai naudotų SQL (struktūrinės užklausos kalbą), o tai gali būti sudėtinga tiems, kurie nėra duomenų bazių ekspertai.

Taigi Kaustavas ir jo komandos draugas sukūrė generatyvų AI įrankį, leidžiantį vartotojams apibūdinti savo duomenų poreikius paprasta kalba, automatiškai paverčiant tuos aprašymus SQL užklausomis. Jie sunkiai dirbo, kad įrankis būtų patikimas, išvalė jo naudojamus duomenis ir patikslino jo tikslumą pagal žmonių atsiliepimus ir testus.

Galiausiai įrankį buvo lengva naudoti, jis pagreitino užklausų rašymą ir padarė duomenų bazės užduotis prieinamesnes net Kaustavui, kuris tuo metu turėjo ribotą SQL patirtį. Jų darbas laimėjo hakatoną ir tapo svarbiu komandos šaltiniu.

Po šios sėkmės Kaustavas ir jo komandos draugas Rahulas, vienas iš Gumloop įkūrėjų, sutelkė dėmesį į švietimą, kur susidūrė su kitokiu iššūkiu.

Tradicinės paskaitos, kuriose studentai klausosi ir užsirašo, per dešimtmečius beveik nepasikeitė. „Po COVID ir mobiliojo ryšio eroje vaikai yra hiperaktyvūs, sunkiai susikaupia, o tradicinės paskaitos nėra veiksmingos mokytis“, – aiškina Kaustavas.

Norėdami tai išspręsti, jie pastatė Studijų Guru , įrankis, padedantis mokiniams mokytis interaktyvesniais būdais. Vartotojai gali įkelti pastabas, vadovėlius ar pristatymus, o „StudyGuru“ paverčia juos viktorinomis, santraukomis ir vaizdinėmis priemonėmis. Be to, AI pokalbių robotas atsako į klausimus ir paaiškina sudėtingas sąvokas.

Tada Kaustavas ir Rahulas ėmėsi spręsti problemą arčiau namų: kaip sunku žmonėms gauti psichikos sveikatos priežiūros paslaugas net šalyse, kuriose yra daug išteklių. Jie pastebėjo, kad terapija dažnai jautėsi nepasiekiama; per brangu, painu ar varginantis naršyti.

Siekdami padėti, jie sukūrė „Therapai“ – dirbtinio intelekto įrankį, skirtą palengvinti procesą, leidžiant vartotojams nustatyti pageidaujamo terapeuto tipus, nesvarbu, ar tai kas nors klausytų, ar kas nors labiau orientuotas į sprendimus. Ji taip pat turi apsaugos priemones, pvz., aiškų sutikimą naudoti duomenis ir saugos priemones, kad naudotojai būtų sujungti su tikrais sveikatos priežiūros paslaugų teikėjais.

Nors jie negalėjo iki galo sukurti Therapai dėl laiko apribojimų – Rahul buvo užsiėmęs YC, o Kaustavas dirbo AWS – projektas juos daug ko išmokė. Tai parodė AI įrankių, kuriuos būtų lengva naudoti ir kurie sukurti atsižvelgiant į vartotojo poreikius, paklausą.

Kaustavas pasinaudojo šiomis įžvalgomis dirbdamas „Gumloop“, kur jis ir toliau daro technologijas praktiškas, prieinamas ir naudingas kasdieniams naudotojams.

5 Kaustavo pamokos praktiniam, prieinamam AI

„Gumloop“ Kaustavas sukūrė „Gummie“ – virtualų asistentą, visą parą, 7 dienas per savaitę, atsakantį į klausimus ir sprendžiantį darbo eigos problemas. Vartotojai gali apibūdinti, ko jiems reikia paprasta kalba, pvz., „sutraukti šį dokumentą ir išsiųsti jį el. paštu mano komandai“, o Gummie tvarko visa kita. Toks požiūris taupo laiką ir palengvina projektų valdymą žmonėms, neturintiems techninių žinių.

„Gummie“ jau palengvino „Gumloop“ naudotojams, sutrumpindama prisijungimo laiką ir sumažindama rankinį klientų aptarnavimą. „Įsivaizduokite, kad savo vaizduotę paverčiate egzistavimu“, – sako Kaustavas. „To Gummie ir siekia – idėjas paversti veiksmais su AI“.

Kuriant generatyvius AI įrankius, tokius kaip „Gummie“, „StudyGuru“ ir „Therapai“, Kaustav išmokė keletą svarbių pamokų, kaip supaprastinti technologijas kasdieniams naudotojams.

Štai keletas pagrindinių jo ištraukų:

1 pamoka: pristatykite greitai, kartokite ir pirmiausia sutelkite dėmesį į vartotojus

Kurdamas naują dirbtinio intelekto produktą, Kaustavas mano, kad svarbiausia yra greitai išleisti minimalų gyvybingą produktą (MVP) – pačią paprasčiausią produkto versiją, kuri turi pakankamai funkcijų, kad ją galėtų naudoti pirmieji klientai. Tikslas yra ne viskas, kad viskas būtų tobula iš karto, o kad kažkas įeitų į naudotojų rankas, rinktų atsiliepimus ir patobulintų, remiantis realiu naudojimu.

2 pamoka: Priimkite pagrindinius principus nuo pat pradžių

Kaustav siūlo du svarbius principus bet kokiam naujam AI projektui: atskirkite skirtingas paslaugas savo kode, kad vėliau jas būtų lengviau pritaikyti, ir venkite priimti sprendimus, kurių negalima anuliuoti. Greitai priimdami sprendimus, kurie yra atšaukiami, išlaikote savo komandą lanksčią ir išvengsite įstrigimo ilgainiui.

3 pamoka: suraskite savo bendruomenę ir parodykite savo darbą

Kaustavo karjera pakilo, kai jis ir Rahul pradėjo bendrauti su platesne AI bendruomene. Dalyvavimas konferencijose ir dalijimasis savo darbais ne tik suteikė vertingų atsiliepimų, bet ir supažindino su žmonėmis, kurie vaidins pagrindinį vaidmenį jų ateityje, pavyzdžiui, Maxo, kuris dabar yra „Gumloop“ generalinis direktorius. „Apsupę save bendraminčių bendruomene gali pasikeisti“, – sako Kaustavas.

4 pamoka: galvokite gerai, kad padidintumėte pasaulinį poveikį

Kaustavas įsitikinęs, kad lengva įstrigti koncentruojantis ties mažais, nišiniais sprendimais, tačiau tikros naujovės atsiranda, kai mąstai plačiau. Tikslas – sukurti dirbtinio intelekto produktus, galinčius pakeisti pramonės šakas ir daryti ilgalaikį poveikį daugeliui vartotojų.

5 pamoka: grįžtamojo ryšio vaidmuo kuriant viziją

Ankstesni Kaustav projektai, tokie kaip „Therapai“ ir „StudyGuru“, iškėlė vartotojo poreikius į pirmą vietą. Kai jis dirbo su šiais įrankiais, įsiklausydamas ir įgyvendindamas vartotojų atsiliepimus, jis galėjo kurti praktiškam tikslui, sudarydamas sąlygas aukštesniems projektams, pvz., DI demokratizavimui naudojant „Gumloop“.

„Gatekeeping“ pašalinimas iš generatyvaus AI

Nors daugelis žmonių kasdieniame gyvenime žaidžia su generuojamuoju AI, vis tiek gali atrodyti, kad tai gali padaryti tik ekspertai.

Laimei, didelė Sharma inžinerinė patirtis ir unikalus auklėjimas padeda šia technologija lengviau naudotis visiems, nesvarbu, kokios yra jų žinios ar patirtis.

Kaustav Das Sharma numato, kad „Gumloop“ taps platforma, pakeičiančia žmonių sąveiką su technologijomis, sudėtingas darbo eigas paversdama paprastais, intuityviais procesais. Jis siekia sukurti sistemas, kurios įgalintų visų pramonės šakų darbuotojus panaudoti dirbtinį intelektą nereikalaujant techninių žinių.

Norėdami sužinoti daugiau apie naujausius Gummie ir Kaustavo projektus, peržiūrėkite jo Linkedin ir aplankyti Gumloop .