7 milliarder hypoteser senere bruker SparkBeyond en alternativ måte å anvende AI på

Hvordan Salesforces Einstein Call Coaching bruker AI for å hjelpe selgere til å være topp utøvere. Einstein Call Coaching gir innsatsledere muligheten til å bygge sterkere team og få strategisk AI-drevet innsikt fra hver salgssamtale gjennom en ny kanal: Voice.

Hva om det var en måte å automatisere ideskaping på? Hva om du kunne gjennomsøke nettet for forskjellige data og kombinere det hele for å gi tidligere usettede forbindelser og hypoteser? Det er her SparkBeyond kommer inn.

Mer om kunstig intelligens

  • Google DeepMind-grunnlegger Demis Hassabis: Tre sannheter om AI
  • De 10 mest etterspurte AI-jobbene i verden
  • De 3 mest oversett begrensningene av AI i virksomheten
  • Hvordan bli maskinlæringsingeniør: Et jukseark

"Vi ser SparkBeyond som en plattform for å påvirke planeten i verden. Det er ikke en søkemotor. Det er en forskningsmotor, " sa administrerende direktør og medgründer Sagie Davidovich.

"Kan AI brukes på en veldig annen måte enn hvordan den brukes i dag? Kan den finne opp? Kan den stille spørsmål? Kan den drive forskning? Dette er spørsmålet vi startet med for seks år siden da vi la ut på denne reisen."

Dyp læring: En innsideveiledning (gratis PDF) (TechRepublic Premium)

AI-selskapet har gjort bølger siden det ble grunnlagt i Israel av Davidovich og Ron Karidi i 2013. Etter nesten seks år å finjustere det, har SparkBeyonds plattform generert mer enn syv milliarder hypoteser og har hatt en innvirkning på 1 milliard dollar på selskapene den jobber med, sa Davidovich.

Ifølge Davidovich kostet SparkBeyonds AI-plattform "seks til syv figurer" å bruke, og dusinvis av Fortune 500-selskaper, inkludert MetLife og Anheuser-Busch, har startet arbeidet med dem. Konsulentfirmaet McKinsey & Company har sitert selskapets arbeid som hjelper kunder med å bruke SparkBeyonds AI-verktøy.

"Dette er ikke en teoretisk øvelse. Vi har levert mer enn 150 meningsfylte klientoppgaver sammen og godt over 1 milliard dollar i bunnlinjepåvirkning for klienter, " sa McKinseys leder for analysesatser Erez Raanan i juli på Innovate'19 Summit i London.

Under en medisinsk konferanse i Oxford presenterte SparkBeyond resultatene av sitt arbeid med en stor helseorganisasjon for å hjelpe leger med å øke deres evne til å oppdage tykktarmskreft tidlig basert på historiske medisinske data, laboratorietester, resepter, legebesøk og andre data.

"Maskinen fant i utgangspunktet veldig intrikate mønstre relatert til endringer i hemoglobinnivået over tid og andre faktorer som du vanligvis har en vag forestilling om at 'ja, de er relatert', men å forstå nøyaktig hvordan du skal kombinere dem og hvordan du abstraherer dem noe du ikke nødvendigvis ville ha prøvd. Maskinen utforsket titalls millioner hypoteser og ideer. "

Hvordan det fungerer

Davidovich demonstrerte hvor granulær AI-teknologien er. Når du spør maskinen om hva som påvirker boligprisene i Brooklyn, spisser den raskt ut en liste over landemerker i nærheten som øker boligverdiene som en bukt, brygge, helsetjenester eller til og med bensinstasjoner med diesel.

I SparkBeyonds arbeid med en japansk forhandler for å optimalisere beslutninger om butikklokalisering, regnet systemet ut at de beste stedene å åpne nye butikker var ved siden av vaskerier, sa han. Det er perfekt fornuftig når du tenker på det - folk har tid til å drepe mens de venter på klærne - men denne typen innsikt kan ha blitt oversett av beslutningstakere som er avhengige av tradisjonelle prosesser.

Data forteller bare en del av historien, sa Davidovich. Ved å ta data og kontekstualisere dem med eksterne datakilder, kan man koble prikkene for å finne mønstre som ellers ville virke som noen avvik.

Prosjektet vokste ut av en idé som Davidovich og Karidi måtte lage en plattform som kunne gjennomsøke internett for all koden som er tilgjengelig på nettet. De lager et av verdens største biblioteker med åpen kildekode-algoritmer, og SparkBeyond kan nå generere fire millioner hypoteser per minutt - en bragd som lar plattformen jobbe gjennom hundrevis av gode og dårlige ideer hvert sekund.

De to gründerne mener nå at utfordringer som klimaendringer, bærekraft, kreft og andre vedvarende problemer kan løses ved hjelp av deres plattform. Davidovich sa så langt at AI har blitt brukt til å gjenskape de kognitive funksjonene til mennesker, men hadde aldri blitt bygget for å komme med kreative ideer.

"Du starter med et problem, du identifiserer årsaker, du undersøker eksisterende løsninger, du undersøker mangler ved disse løsningene, gjennom disse identifiserer du muligheter for innovasjon. Dette er hva verden sier om problemet ditt, og det er det dataene sier. Det er interessant å se hvor de overlapper hverandre, "sa Davidovich.

Det krever litt av en læringskurve å bruke fordi den gir brukerne resultater som ikke er nettsteder, men faktiske svar knyttet til forskningskjeder.

SparkBeyonds plattform er flernivå og viser deg fordelingen av kilder den henter informasjon fra - en slags visuell representasjon av tankeprosessen.

Resultatene blir rangert i henhold til antall kilder som er enige, og det er en troverdighetspoeng for hver kilde som også tas i betraktning. Du kan svarteliste eller ekskludere visse kilder hvis du vil og legge over forskjellige datastrømmer for å finne nye korrelasjoner.

Plattformen

Plattformen er knyttet til et depot på 1, 2 millioner datasett og kan tallfeste styrken i forholdet mellom to informasjonspunkter basert på hvor mye bevis det er på nettet.

Selskapet henter dataene på sin plattform fra et nettverk av datapartnere, proprietære kilder og offentlig tilgjengelige informasjonskilder på nettet. Men Davidovich understreket at plattformen går langt utenfor spådommer eller data for å generere innsikt og modeller.

Davidovich og teamet hans designet plattformen til å fungere som evolusjon, spleise ulik data og slå dem sammen for å lage nye løsninger.

"Dette er to paradigmer, den ene er induktiv og den andre er deduktiv. Den ene er kvantitativ og den ene er kvalitativ. Disse to verdenene har aldri blitt brodannet før. Den ene delen er data, den ene delen er kunnskap, " sa Davidovich

SparkBeyonds plattform brukes nå i mer enn 23 bransjer og har en kraftig partner i Microsoft, som gjentatte ganger har berømmet AI-systemets innovative natur.

"I hovedsak trekker hypotesen motoren som vi bygde ut kunnskap fra data, " sa Davidovich.

"Hvis du kan identifisere årsaken, reversere systemet og oppdage handlingsmekanismer, kan du anbefale handlinger som løser problemet i stedet for bare å si 'OK, la oss bygge en prediktiv modell.' Denne komplementære tilnærmingen har gjort det mulig for oss å vokse raskt fordi det er veldig synergistisk med de eksisterende AI-tilnærmingene. "

Selskapet har vokst raskt de siste årene, og åpnet eller utvidet kontorer i London, New York, Tel Aviv, Singapore, Melbourne, og det er nå ansatte som jobber eksternt i Polen og Tokyo.

"SparkBeyond lar deg stille mange spørsmål, for å få innsikt på en daglig basis så forklart som mulig, " sa Raanan. "Hvis du er et smart selskap, vil du bruke det for å oppmuntre til samarbeid mellom forretningssiden og datasiden og analysesiden. Noen av innsikten er irrelevante og noen av dem er virkningsfulle. Noen av dem er handlingsrike problemer som du kan gjøre noe med. "

Utvide fotavtrykk

SparkBeyonds hypotesemotor har kjørt siden 2014, men gruvedrift av nettkunnskap ved arbeidet startet i 2018. Selskapet ønsker nå å utvide sitt fotavtrykk og gjøre enda flere partnere for å hjelpe med å validere ideer, øke deres domenekunnskap og bidra til å implementere noen av innsikt generert av SparkBeyonds plattform.

Selskapet samarbeider nå med noen av de beste forsikringsselskapene og bankene om alt fra underwriting til kundegrav, oppbevaring av ansatte, svindel og kredittscore, sa Davidovich. Det har hjulpet forhandlere med stedsoptimalisering og til og med prissetting av sortiment.

"Vi håper at SparkBeyond kan bevege nålen på noen av de meningsfylte problemene som påvirker milliarder av mennesker. Men vi ønsker ikke å være vrangforestillende. Vi vet at ingen av disse problemene kan løses alene. Vi trenger all den hjelpen vi kan komme for å gjøre dette mulig, og dette er vår oppfordring til handling. Vi ønsker at partnere skal bli med og vi vil opprette et fellesskap av datasamarbeid. "

"Det er ikke nok tid igjen til å vente århundrer på at noen skal komme med de rette ideene. Vi skal ikke overlate disse tingene til hell. Dette handler om forskning, problemløsning, optimalisering og generelt komme forbi den kognitive flaskehalsen."

For fremtiden sa Davidovich at selskapet forestiller seg en tid da det kan ta de siste hundre årene av oppfinnelser og trekke ut universelle prinsipper som kan brukes til å løse moderne problemer.

Han demonstrerte et verktøy som kunne ta innsikten fra hypotesemotoren og prøve å komme med nye oppfinnelser. Mens mange av ideene som er generert er halvbakte og tullete, gir de nyttige utgangspunkt for menneskelige innovatører å hoppe fra.

Som et eksempel listet Davidovich noen av FNs mål for bærekraftig utvikling og spurte om de kunne bruke oppfinnelsesmaskinen til å lage millioner av ideer eller løsninger som kunne sorteres og forbedres ved hjelp av eksperter.

"Vi ønsker å utvinne kunnskapen om menneskelig intelligens, " sa Davidovich.

"Vi utnytter menneskehetens kollektive intelligens for å løse verdens nåværende utfordringer ved å bruke forskjellige kilder til etterretning."

Tekniske nyheter du kan bruke nyhetsbrev

Vi leverer de nyeste teknologiske nyhetshistoriene om selskapene, menneskene og produktene som revolusjonerer planeten. Leveres daglig

Registrer deg i dag

© Copyright 2021 | pepebotifarra.com