Poznaj Natalię, konsultantkę AI, która łączy wykształcenie akademickie z praktycznym doświadczeniem branżowym. Nataliya, główna specjalistka ds. analityki danych z międzynarodowym doświadczeniem i była wykładowczyni uczenia maszynowego, przewodziła inicjatywom w zakresie sztucznej inteligencji w sektorach produkcyjnym, detalicznym i publicznym.
W tym wywiadzie omawia, w jaki sposób jej doświadczenie i doświadczenie w świecie rzeczywistym kształtują jej podejście do projektów AI. Rzucimy światło na możliwości i obowiązki sztucznej inteligencji oraz podzielimy się praktycznymi przemyśleniami na temat dalszych kierunków rozwoju sztucznej inteligencji.
Natalio, dziękujemy, że jesteś z nami. Czy mógłbyś zacząć od opowiedzenia nam trochę o swojej przeszłości i tym, co początkowo doprowadziło Cię do sztucznej inteligencji?
Oczywiście! Zawsze lubiłem matematykę i rozwiązywanie problemów. Kiedy studiowałem matematykę i informatykę, odkryłem uczenie maszynowe i wydało mi się to fascynujące – pozwala mi łączyć teorię z praktycznym rozwiązywaniem problemów we wszystkich gałęziach przemysłu. Po pracy nad kilkoma projektami zdałem sobie sprawę, że podejścia oparte na danych mogą naprawdę odmienić firmy, dlatego zdecydowałem się skupić na uczeniu maszynowym zarówno w środowisku akademickim, jak i przemysłowym.
Obecnie pełnisz funkcję głównego konsultanta ds. sztucznej inteligencji. Z czym wiąże się ta rola na co dzień?
To połączenie strategii i pracy praktycznej. Po pierwsze, pomagam organizacjom dowiedzieć się, gdzie sztuczna inteligencja może naprawdę coś zmienić, niezależnie od tego, czy jest to optymalizacja łańcuchów dostaw czy personalizacja doświadczeń klientów. Następnie prowadzę projekty związane z analizą danych — projektuję modele, układam potoki danych i upewniam się, że wszystko zostało dokładnie przetestowane. Nie chodzi tylko o fantazyjne algorytmy; chodzi o rozwiązywanie rzeczywistych problemów i upewnianie się, że rozwiązania są trwałe.
A skoro mowa o rozwiązaniach technicznych, na jakich technologiach zazwyczaj polegają praktycy sztucznej inteligencji, szczególnie podczas tworzenia rozwiązań dla firm?
Platformy chmurowe są zwykle chętnie wybierane, ponieważ zajmują się wieloma podstawowymi kwestiami — pamięcią masową, mocą obliczeniową, śledzeniem eksperymentów itp. Oznacza to, że możemy szybciej budować i testować prototypy, płynniej zarządzać wdrożeniami i skalować w razie potrzeby. Mają także wbudowane monitorowanie i wersjonowanie, dzięki czemu śledzenie ewolucji modeli jest prostsze. Oczywiście zdarzają się sytuacje, gdy zasady ochrony danych lub bardzo wyspecjalizowane potrzeby sprawiają, że nie możemy po prostu polegać na chmurze, dlatego dostosowujemy się do takich przypadków.
Jesteś także uznawany za innowatora Google Cloud Champion. Jak to się ma do Twojego podejścia do rozwiązań AI opartych na chmurze?
Wyróżnienie podkreśla duże umiejętności techniczne w zakresie produktów Google Cloud i zaangażowanie w dzielenie się wiedzą ze społecznością. To wspaniałe potwierdzenie mojej pracy i szansa na pozostanie w kontakcie z tętniącą życiem społecznością profesjonalistów zajmujących się chmurą. Pozwala mi także współpracować bezpośrednio z zespołami Google, dzięki czemu jestem na bieżąco z nowymi funkcjami i najlepszymi praktykami, co ostatecznie przynosi korzyści klientom, z którymi się konsultuję.
Generatywna sztuczna inteligencja to dość gorący temat. Dlaczego uważasz, że to tak przemieniające?
Według mnie generatywna sztuczna inteligencja wyróżnia się dostępnością i szybkim wpływem — prawie każdy może wypróbować duży model językowy i zobaczyć natychmiastowe rezultaty. Ta namacalność sprawia, że technologia wydaje się potężna i wartościowa. Poza tym radykalnie rozszerzyliśmy zakres działań, w których generatywna sztuczna inteligencja może odegrać rolę. Nie chodzi już tylko o generowanie tekstu; może tworzyć obrazy, pisać kod i nie tylko. Wyzwaniem jest odpowiedzialne korzystanie z niego i dostosowanie go do rzeczywistych potrzeb, a nie tylko do szumu reklamowego.
Wspomniałeś o swoim doświadczeniu jako wykładowca uczenia maszynowego na Uniwersytecie Narodowym w Charkowie. Jak nauczanie ukształtowało Twoje podejście do sztucznej inteligencji w przemyśle?
Nauczanie było niezwykle cenne. Zmusiło mnie to do rozbicia skomplikowanych koncepcji na prostsze terminy, co naprawdę pomaga w wyjaśnianiu sztucznej inteligencji klientom lub współpracownikom, którzy nie mają wiedzy technicznej. Dało mi to również większe uznanie dla podstawowej teorii, która moim zdaniem prowadzi do lepszych i solidniejszych rozwiązań na dłuższą metę.
Jak Twoim zdaniem sztuczna inteligencja będzie miała trwały wpływ na edukację?
Jestem naprawdę podekscytowany potencjałem sztucznej inteligencji w zakresie personalizacji nauczania i przewidywania, gdzie uczniowie mogą potrzebować dodatkowej pomocy. Może pomóc w utrzymaniu zaangażowania uczniów i utrzymywaniu ich na właściwej drodze. Jednocześnie musimy zachować ostrożność, zwłaszcza w przypadku młodszych uczniów, aby mieć pewność, że narzędzia sztucznej inteligencji będą wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i nie będą rozpraszać ich uwagi. Kluczowe znaczenie ma zrównoważenie innowacji z odpowiedzialnością.
Jakie są, z Twojego doświadczenia, najważniejsze wyzwania w rozwoju sztucznej inteligencji i jak sobie z nimi radzisz?
Pierwszym wyzwaniem jest uniknięcie „syndromu błyszczącego obiektu” – nie każda nowa, fajna technika AI faktycznie rozwiązuje prawdziwy problem biznesowy. Trzeba skupiać się na jasnych celach i mierzalnych rezultatach. Kolejną ważną kwestią jest poruszanie się po stronie prawnej i etycznej: upewnianie się, że wyniki są dokładne, uczciwe i zgodne. Oczywiście dane mogą stanowić wyzwanie — znalezienie odpowiednich danych, oczyszczenie ich i zapewnienie ich wysokiej jakości. Aby sobie z tym poradzić, starannie planuję projekty, angażuję ekspertów dziedzinowych i prawnych oraz dokładnie testuję modele przed ich powszechnym wdrożeniem.
Na koniec, czy masz jakąś radę dla początkujących profesjonalistów zajmujących się sztuczną inteligencją, którzy chcą podążać ścieżką podobną do Twojej?
Jestem wielkim zwolennikiem zagłębiania się w szczegóły techniczne, ale sztuczna inteligencja to obecnie tak szeroka dziedzina, że nie ma jednej ścieżki. Zdobądź praktyczne doświadczenie — to dobry sposób na naukę. Wybierz obszar, który Cię interesuje, niezależnie od tego, czy jest to wizja komputerowa, czy duże modele językowe, i zacznij eksperymentować z prawdziwymi zbiorami danych. Skoncentruj się na tym, co Cię ekscytuje, poznaj podstawową teorię i stwórz jak najwięcej małych, praktycznych projektów. Nie bój się kilku porażek; zazwyczaj wtedy uczysz się najwięcej. Miej także oko na nowe frameworki i techniki — wszystko szybko się zmienia, a umiejętność dostosowywania się jest niezwykle ważna.
Autor wyróżnionego obrazu: Matta Botsforda/Unsplash
