빨리 감기 : 인텔의 다이앤 브라이언트가 AI를 두려워하지 않는 이유

올해 SXSW Interactive에서 저는 Pandora의 제품 부사장 인 Chris Becherer를 포함하여 인터뷰 시리즈 Fast Forward에 대한 여러 기술 산업 임원들과 함께 앉아있었습니다. Thad Starner, Georgia Tech의 컴퓨팅 교수; 그리고 새로운 NatGeo 시리즈 Genius 의 감독이자 프로듀서 인 Ron Howard.

이번 Fast Forward 에디션에서는 인텔 데이터 센터 그룹의 EVP 및 총괄 책임자 인 Diane Bryant와 인공 지능에 대해 이야기하고 있습니다. 아래의 토론을 읽고보십시오.

Dan Costa: 대부분의 사람들은 데이터 센터가 지루하다고 생각하지만, 그들과 함께 놀라운 일을 할 수 있습니다. 또한 인텔 내에서 가장 수익성이 높은 부서이기도합니다. 사람들은 인텔을 칩 회사라고 생각하지만 최근 몇 년 동안 데이터 센터 사업이 폭발적으로 증가했으며 그 중 일부가 AI 혁명을 주도하고 있습니다.

다이앤 브라이언트: 그렇습니다. 물론. 인공 지능… 훈련은 1956 년에 설립되었으므로 우리는 오래 전에 이야기하고 있으므로 이제 해당 영역이 단순히 어떻게 폭발하여 문자 그대로 모든 비즈니스를 변화시키고 있으며, 그 방식을 바꿀 것입니다. 당신과 나는 세상에 관여합니다. 이 모든 것이 2010 년에 실제로 일어 났으며, 실제로 시작되었습니다.

인공 지능은 정의하기 어려울 수 있습니다. 어떻게 정의합니까?

인공 지능은 인간과 유사한 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템이므로 생각하고 예측하고 배우고 예측할 수 있습니다. 그것이 그 정의입니다. "단순하게 들리는데 왜 1956 년부터 지금까지 걸렸습니까?" 문제는 컴퓨터 시스템이 이벤트를 학습하고 예측하는 인간의 특성 중 일부를 배우고 설명 할 수있게하려면 방대한 양의 데이터를 공급하고 이러한 매우 큰 모델을 계산해야한다는 것입니다. 컴퓨터 시스템이 결론을 내리려면 많은 정보가 필요합니다. 역사적으로, 그 정도의 정보를 실제로 처리 할 수있는 저렴한 컴퓨팅 용량과 스토리지 용량 및 네트워크 대역폭 용량은 없었습니다.

인텔은 무어의 법칙 (Moore 's Law)에 대해 인텔의 공로를 인정받으며 이로 인해 점점 더 많은 기술, 더 많은 기능을 저렴한 비용으로 제공하는 비트 전송률이 높아지고 있습니다. 무어의 법칙 (Moore 's Law) 때문에, 당신은 문자 그대로 그 거대한 데이터 세트를 계산할 수있는 지점에 도달하고 실제로 컴퓨터 시스템이 당신을 위해 이벤트를 예측하게합니다.

처리 구성 요소가 있으며 작업하기 위해 데이터 세트가 필요합니까?

물론. 조직에서 기본 기술을 해당 시스템에 제공하는 컴퓨팅 및 스토리지 기술이 있습니다. 그런 다음 빠른 속도로 진화하는 공간, 실제로 재미있는 공간, 비트율을 유지하기 위해 많은 데이터 과학자들이 필요로하는 예측 알고리즘 인 알고리즘이 필요합니다. 그렇다면 소프트웨어가 있고 그 위에 서비스가 있다는 것입니다. 함께 제공되어야하는 전체 솔루션 세트입니다.

인텔은 여러 곳에서이 솔루션을 사용하고 있습니까?

우리는하다. 우리의 핵심은 기술 회사입니다. 아시다시피, 옛날에 우리는 PC 회사였습니다. 그것이 바로 우리의 뿌리입니다.

옛날에는 PC Magazine이었습니다.

당신은 간다.

이제 우리는 훨씬 더 있습니다.

이제 우리는 훨씬 더 커졌고, 우리 모두 더 크고 더 발전하도록 진화했습니다. 우리는 PC 회사였으며, 이제는 모든 회사가 서버 스토리지 및 네트워크 인프라에 점점 더 의존하고 있다는 사실에 따라, 구식 IT 조직이 비즈니스를 운영하는 데 도움이되는 것처럼 비즈니스를 운영하는 것만이 아닙니다. 이제 IT 서비스를 수익 기회로 사용하여 클라우드 서비스를 통해 기존 매출원을 늘리십시오.

지구상의 모든 회사가 회사의 디지털화를 겪고 있다고 들었습니다. 모바일 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅의 세계에 살고 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 확실히 진화했습니다. 우리는 PC 회사에서 데이터 센터 회사로, 그리고 데이터 센터에 연결된 수십억 가지의 모든 것으로 이동했습니다.

모든 비즈니스는 기술 비즈니스가되고 있습니다. 소매 업체 일 수도 있지만 이러한 도구를 사용할뿐만 아니라 혁신을 위해 사용해야합니다.

네 그렇습니다. 인텔의 책임은 분명히 기존 IT 운영을 수행하는 기업, IT 조직에 지속적으로 서비스를 제공하는 것뿐만 아니라 이러한 기업이 디지털화하고 새로운 수익원을 찾고 새로운 수익 기회를 찾도록 지원하는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅. 기존 산업에 적용되는 인공 지능의 명백한 쉬운 예는 자율 주행 또는 2035 년 완전 자율 주행으로 이동하는 자율 주행으로의 보조 운전입니다.

자동차 제조업체가 있고 소비자에게 클라우드 서비스를 배포 할 위치로 진화 했으므로 자동차를 판매하지만, 계속해서 자동차를 판매하고 그 자동차에 서비스를 배포합니다. 내비게이션 서비스 또는 엔터테인먼트 서비스 또는 유지 보수 서비스입니다. 이것들은 내가 당신과 함께 배포하는 추가 서비스이며, 시간이 지남에 따라 자율 자동차 제조업체가되고 실제로 자동차를 보유한 기술 회사가됩니다.

AI와 관련하여 초기에는 많은 방법이 있지만 오늘날에는 AI 시스템이 있습니다. 가장 좋은 예를 설명해 주시겠습니까?

예, 많이 있습니다. 오늘 운전 보조, 당신은 당신에게 3 점 주차 솔루션을 제공하거나 차선을 유지하는 자동차가 있습니다. 이것이 오늘날의 모든 AI 솔루션입니다. 당신은 의료 산업을 봅니다. 의료 산업은 AI 솔루션을 빠르게 배포하고 있습니다. 우리는 AI 시스템이 실제로 악성 종양이 있는지 여부를 판단하기 위해 AI 이미지가 실제로 의료 이미지를 읽을 수 있도록하는 AI 솔루션에 관해 중국의 가장 큰 병원과 협력했습니다. 13 억 명의 인구가있을 때 수동으로하는 방사선 전문의가 부족합니다. 수요가 많지 않고 진정한 요구에 부응하기 위해 AI 솔루션을 배포하여 AI 솔루션이 실제로 사람 기반 솔루션보다 정확하다는 것이 입증되었습니다.

AI를 통해 제약을 풀 수있는 기회가 있습니다. 인공 지능 운전과 같이 이전에는 없었던 것을 제공하거나 특정 기술이나 기회의 부족과 같이 시스템의 물리적, 근본적인 제약을 해소하기 위해 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

AI의 약속은 모든 종류의 다른 산업에서 많은 제약을 극복하는 것 같습니다.

모든 종류의 산업에서. 우리는 오늘 아침 FarmLogs라는 회사와 이야기를 나 farm습니다. 농장에서 자란 두 명의 아이들이 설립했으며 그들은 기술의 세계를 보며 말했습니다. "어떻게 기술이 농업계를 넘어서 우리 세계에 오지 않았습니까? " 엄청난 수요가 있습니다. 세계 은행은 2050 년까지 전세계 인구를 섬기기 위해 90 억 명이 예상하고 그렇게하기 위해 세계적으로 식량 생산량을 50 % 늘려야한다고 말하고 농업 토지의 총량은 매년 감소하고 있습니다.

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큰 도전입니다. 식품 생산에 대한 근본적인 제약 인 거대한 제약이 있습니다. 더 기본적인 것은 없습니다. 인공 지능을 사용하여 현장에 적용합니다. 이제 날씨 및 토양 함량, 수정 및 출력, 해당 토지 면적의 수확량에 대한 데이터를 집계 할 수 있으며 이제 토지 생산을 개선하고 농부가 고정 용량에서 더 큰 수익을 얻을 수 있습니다.

실제로 전 세계에서도 일어나는 일입니다. 미국에는 특정 문제 세트, 특정 문제 세트가 있지만이 기술을 전 세계적으로 확장하기 시작하면 실제로 변화가 시작됩니다.

글쎄. 당신은 중국을 개발 도상국으로 생각하지만 차세대 기술을 처음으로 받아들입니다. 많은 경우에 레거시가 없습니다. 그들은 우리가 일을하던 방식을 따르지 않고 그 변화 요소를 거쳐야합니다. 실제로 솔루션을 컴퓨터 기반 AI 솔루션으로 불러오고 있습니다.

똑똑한 도시는 또 다른 좋은 예입니다. 그들은 새로운 도시를 키우고 있습니다. 그들은 그들을 똑똑한 도시로 데려오고 있습니다. 우리 지역 주민들에게 솔루션을 배포하는 방식을 효율적으로합시다.

예, 그들은 모든 중간 단계를 뛰어 넘고 있습니다.

바로 그거죠. 인도에서도 인프라를 구축 할 때 무선으로 바로 연결됩니다. 그들은 그 세대 전체를 건너 뛰고 있습니다. 무선 연결과 광범위한 연결이 이루어지면 레거시 환경으로는 할 수 없었던 일이 있습니다.

앞에서 언급했듯이 AI의 큰 부분은 인간 행동을 예측하는 능력입니다. 우선, 여기에는 많은 유틸리티가 생성되는 곳이지만 많은 사용자들이 "인공 지능이 나보다 더 잘 알게 될까요? 내가 할 수있는 방식으로 마케팅 될 것입니다." "제어 또는 예측?" AI가 인간 행동을 그렇게 효율적으로 예측할 수있는 것이 좋은가요?

나는 물론 좋은 일이라고 말할 것입니다. 다시 말하지만, 당신은 특정 상황에 갇혀 있으며 기술을 통해 주어진 제약을 풀 수 있다면 좋은 것이라고 말할 것입니다. 인터넷이 널리 퍼져서 90 년대 후반, 2000 년대 초반에 데이터 프라이버시에 대해 많은 우려가 있었으며 데이터 프라이버시가 큰 주제였습니다. 시간이 지남에 따라 주제가 줄어 들었습니다.

혁명이있을 때마다 AI는 산업 혁명, 디지털 혁명, 인터넷의 정보 혁명과 마찬가지로 혁명이라고 말할 것입니다. 이것은 다음 큰 혁명입니다. 당신이 큰 혁명을 겪을 때마다, 그리고 사람들은 "의도하지 않은 결과는 무엇입니까? 제가 이것에 대해 흥분해야합니까?" 당신은 각각의 파도로 보았을 때 아무도 되돌아 보지 않고 "아무런 인터넷을 시작한 적이 없었습니다. 그러나 당시에는 모든 사람이 연결되어 있고 모든 사람이 데이터에 액세스 할 수 있다는 우려가 많았으며 우려되는 상황에 대해 이야기 할 수있었습니다. 그러나 물론 혁명의 진행과 사람들의 혁명에 대한 우려를 피할 수있는 많은 긍정적 인 이점이 있습니다.

오늘날 AI에 대한 대화가 있으며, 부정적인 감독의 의미는 무엇입니까? 만약 감독을받지 않고 사회적 규범을 준수하지 않는 불량 컴퓨터가 있다면 어떻게 될까요? 인공 지능의 긍정적 인 영향, 기회가 부정적인면을 훨씬 능가하기 때문에 이러한 우려를 듣지만 대화를 나누고, 대화하고, 그런 문제를 해결하고 긍정적 인 최종 상태를 얻는 것이 좋습니다.

나는 조금 힘이 없다고 느끼는 사람들도 있다고 생각합니다. 그들은 AI가 대기업에게는 무언가라고 생각합니다.

당신이 내가 말할 것이라고 예상 할 수 있듯이 나는 그것에 동의하지 않을 것입니다. 우리가 시작한 것처럼 "이제 왜?"라는 것이 클라우드의 아름다움입니다. AI를 구현 한 주요 기술 혁신 중 하나는 클라우드 컴퓨팅입니다. 지금처럼 휴대 전화가 있고 휴대 전화의 앱 및 서비스에 대한 모든 종류의 액세스 권한이 있으며 이러한 서비스는 클라우드에서 제공됩니다. 클라우드에서 AI 서비스가 제공되며 완전히 민주화됩니다. 누구나 접근 할 수 있습니다.

우리는 오늘 피카소 (Picasso)라는 회사와 이야기를 나 they습니다. 그들은 인공 지능을 사용하여 마티스 나 모네 또는 입체파 예술가의 예술적 스타일을 분석 한 다음 그 스타일을 취해 그 스타일로 자신 만의 예술을 발전시키는 데 도움을줍니다. 인공 지능을 통해 두 이미지를 병합하는 것입니다.

AI의 민주화는 액세스 비용의 감소와 함께 제공됩니다. 다시 한 번, 그것은 무어의 법칙으로 돌아가서 기술의 용량을 늘리는 동안 비용의 감소를 계속하여 민주화됩니다.

사람들이 가지고있는 다른 관심사는 자동화입니다. 우리는 CES에서 Vivienne Ming을 인터뷰했습니다. 그녀는 AI 전문가이자 기업가이며 AI 엔진을 만들어 사람들의 문제를 해결합니다. 그녀가 나에게 한 인용은 당신이 1 년 전과 같은 방식으로 같은 일을하고 있다면, 그녀는 당신을 대신 할 AI 엔진을 만들 것이라는 것이다. AI가 실제로 일어날 때 직업에 근본적인 위험이 있다고 걱정하십니까?

AI 또는 컴퓨터 시스템으로 직장 근로자를 잃을 위험은 절대적으로 제기되는 걱정 중 하나입니다. 자동화를 계속하고 자동화 시스템의 인텔리전스를 향상 시켜도 대체 된 일자리가있을 것입니다. 그러나 만약 당신이 나가서 미국의 어떤 회사에게 그들의 최대 제약이 무엇인지 물어 보면, 그들은 인력이라고 말할 것입니다. 그들은 충분한 훈련 된 인력이 없습니다.

당신의 요점이나 비비엔의 요점으로, 당신의 직업은 같지 않을 수도 있지만, 우리는 여전히 당신이 일을해야합니다. 그것은 다른 숙련 된 직업 일뿐입니다. 엔터프라이즈에서 우리 모두에게 핵심은 기술이 계속 엔터프라이즈에 배포됨에 따라 인력을 계속 사용하는 것입니다.

바이두의 데이터 과학자 인 앤드류 응 (Andrew Ng)은“산업 혁명이 당신과 저를위한 많은 물리적 문제를 제거했던 것처럼 인공 지능 혁명은 나를위한 많은 정신적 문제를 제거 할 것”이라고 말했다. 우리는 귀하의 요점에 따라 항목을 분류하고 변위시킬 수있는 작업의 낮은 성과를 끌어 내고 있습니다. 우리는 모두 스택을 위로 올라가고 더 높은 가치, 높은 의미를 수행 할 수 있습니다. 작업. 다시 기술을 의미합니다.

Microsoft Excel은 모든 회계사를 사업에서 제외시키지 않았습니다. 그들은 더 높은 수준의 일을하고 있습니까?

그리고 훨씬 더 효율적입니다. 그들은 더 효율적입니다. 그들은 수동 계산 대신에 거친 뇌의 힘과 기술을 적용하여 심한 문제를 해결할 수 있습니다. 당신은 그것들을보다 효율적으로 만들었고 세상에 더 큰 영향을 미쳤습니다.

그 기술은 무엇입니까? 대학을 다니고 첫 직장을 구하는 21 세의 학생이라면 어떤 기술이 필요합니까? 50 세인 경우 자동화를 통해 작업이 제거되었으며 다음 장의 재 작업과 재 숙련이 필요합니다.

기술 기반 스킬 셋입니다. 우리는 여전히 당신이 교양 대학을 가지고 있고, 아이들이 교양 학위를 받고 있다는 사실에 대해 이야기하지만, 어떤 산업 분야에 종사하든 그 산업은 어떤 방식 으로든 기술과 연결되어 있습니다.

예전에는 기술이 모든 산업에 퍼져있었습니다. 이제 모든 산업에 널리 퍼져 있습니다. 기술에 대한 기본적인 지식, 기술의 응용, 그것은 수학이나 응용 수학과 비슷합니다. 기술자, 차세대 AI 솔루션을 발명 한 사람들, 그리고 수학과 응용 기술이 있습니다. 심도있는 기술자 일 필요는 없지만 기술이 적용되는 환경에서 작업 할 수 있어야합니다.

닫는 질문에 답하고 싶습니다. 모든 손님에게 물어 봅니다. 앞으로 어떤 기술 트렌드가 가장 중요합니까?

나는 기술에 대한 두려움이 없습니다. 농담합니까?

전혀 두려움이 없습니까?

어쩌면 나는 기술 세계에서 모든 것이 밝고 장미 빛의 폴리 아나 세계에 살고 있지만 32 년 동안 인텔에있었습니다. 나는 좌우의 혁신을 보았다. 나는 내일 발명되는 것에 항상 놀랐습니다. 저는 같은 방법으로 깨어 난 4 만 명의 엔지니어들 사이에서 살고 있습니다. "내일 어떻게해야합니까?" 기술에 대해서는 아무것도 무섭지 않습니다.

뒤집어서 가장 낙관적 인 말을하자. 실제로 당신에게 영감을주는 것은 무엇입니까?

저는 기술과 특히 인공 지능을 헬스 케어에 적용하는 것에 진심으로 영감을 받았습니다. 의료 산업은 오랜 기간 동안 중단과 혁신으로 발전해 왔으며 이제는 실질적인 솔루션 인 영향을 미칠 수 있습니다. 2015 년 우리 그룹에서는 2020 년까지 All In One Day라는 노력을 시작했습니다.

2015 년에 암이있는 경우 2020 년까지 의사가 게놈을 완전히 시퀀싱하고 해당 게놈 시퀀스와 모든 영상 데이터를 전 세계의 데이터와 비교할 수 있어야합니다. 그 결과를보고 일치하는 것을 찾으십시오. 질병이 실제로 무엇인지, 어떤 치료법이 적용되었는지, 그 치료의 영향이 무엇인지 결정하십시오. 환자가 생존 했습니까? 이를 통해 맞춤형 치료 계획을 제공하고 하루 만에 완료하십시오.

그렇게 할 수없는 이유는 없습니다. 우리는 암만큼 만연한 것에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 모든 남성의 절반과 모든 여성의 1/3이 평생 암에 걸릴 수 있습니다. 나는 당신이 누군가를 알고 있다고 확신합니다. 우리 엄마는 암으로 돌아가셨어요 기술과 AI를 통해 몇 가지 근본적인 질병을 치료할 수있는 엄청난 영향에서 영감을 받았습니다.

2020 년은 불과 3 년 거리입니다.

나는 무서워하지 않습니다.

그냥 알려줘

기술이 두렵지 않다는 것을 참조하십시오.

낙천주의를 감지하고 있습니다.

AI 솔루션이 깨어날 때 의료 솔루션 산업에 단편적인 솔루션이 배포되는 것을 볼 수있는 매우 낙관적 인 이유입니다. 전 세계 주요 암 연구소와 맺은 파트너십을 통해 환경이 무너질 것입니다.

제품, 서비스, 매일 사용하는 가제트의 관점에서 볼 때마다 "와우, 이건 환상적입니다. 누군가가 이걸 발명해서 너무 기뻐요." ?

내가 찾은 최신 것은 내 온라인 강아지 보육입니다. 그가 집을 떠나 보육원에 갈 때 GPS를 통해 말 그대로 개를 추적 할 수 있습니다. 아마 필요하지 않은 많은 정보…

개가 누구와 어울리는 지 아는 것이 중요합니다. 당신은 그가 잘못된 군중에 빠지는 것을 원하지 않습니다.

잘못된 군중, 그리고 그것을 알기 전에 행동상의 문제가 있습니다. 방금 구독 했어요 "와우. 이렇게하면 내 인생이 정말 쉬워집니다." 바쁜 일하는 엄마로서, 온라인 강아지 치료는 훌륭합니다.