AI團隊成功需要什麼？

與人工智慧合作的團隊需要成功嗎?據CTO Kevin Gidney說， 在海豹軟體公司(Seal Software)中， 人工智慧和區塊鏈專家在信任和授權方面取得了成功。 Gidney分享了他對人工智慧、創新以及失敗和快速學習的價值的看法。

企業家專案(TEP):你認為哪些新技術會對你的行業產生最大的影響?

吉尼:對許多行業產生影響的是深度學習， 或者是更具體的、深層的神經網路。 下一項發展將推動在法律職能範圍內的採用和使用增加的速度， 主要是內部法律和法律顧問。 我們所看到的是需要一個安全的、可共用的知識體系， 這是所有各方的綜合教學。 由於公司內部的法律顧問和法律事務部門的人員越來越少， 但更多的任務， 一個資訊共用網路將應運而生， 以應對需求。

這一新的基礎設施允許在不損害資料安全的情況下進行安全的學習， 這是一個挑戰， 我們已經開始基於AI和區塊鏈的結合來開發這一技術。

在未來的12到36個月裡， 我看到了重大的發展， 這將把法律資訊和外部事件的使用變成豐富的學習資源。 將創建一組全新的技能和資源， 其中法律專業人員在設置域內創建知識包， 並將其用於訂閱或在開放原始程式碼模型中共用。

就像今天的應用程式商店一樣， 我們將擁有一個知識存儲， 以識別法律風險、法規遵循、改進和標準化， 從而為客戶提供全面的評級， 並對每一份生產合同的改進提出建議。

創新環境的最大障礙是什麼?

基尼:人工智慧的技術進步似乎是永恆的。 開發團隊必須非常敏捷才能快速地採用它們。 我們看到大規模投資的一個領域是區塊鏈。 區塊鏈對社會的影響被一些佈道者稱讚為比互聯網更深刻。

另一些人則擔心安全問題， 是否有百分之百的保證。 必須有一個研發團隊的資源， 才能真正瞭解如何利用這種技術來實現實際應用。

隨著對人工智慧、區塊鏈、深度學習和相關技術的興趣， 出現了一個主要問題， 那就是潛在的技能短缺。 這些技術是複雜的， 而且有數量有限的熟練的資料科學家和機器學習專家。 創新能力完全取決於你能吸引到的專家的技能和素質。 在未來， 創新不僅需要一個有利的環境(例如機器處理能力)， 還需要一個受過培訓的熟練員工。

機器學習具有巨大的潛力。 你投入了哪些資源來幫助你的團隊進行實驗?

基尼:這很有趣， 因為所有的資料科學家都是真正的孩子。

他們渴望學習， 渴望嘗試， 不怕失敗， 實際上喜歡失敗， 但越快越好， 這樣他們就能繼續前進。 記住這一點， 手工操作(比如設置系統)是不可能的。 當你有許多資料科學家， 他們可以競爭資源， 或有系統使用的最低效的方式。 作為一家初創公司， 我們沒有一個無底的資金池， 讓我們可以隨時運行所有的系統。

因此， 開發人員創建了一個新的測試和部署框架， 該框架基本上承擔了科學家的所有任務， 並將它們排列起來， 啟動所有本地或遠端節點， 發佈作業， 然後通過一個像Slack這樣的messenger通道發佈結果。 這增加了他們失敗或快速學習的時間和效率。 除了流程之外， 開發人員感到受信任和授權是很重要的。

這是我們及早實施的核心內容之一:信任和自主權。

它並不總是關於你做什麼;它是關於你如何看待上面的人， 在你身邊。 這意味著他們有信心知道他們可以做任何事情來改善產品。