「Jepson Taylorと共に未来のAIを解き放つ」

「Jepson Taylorと共に未来のAIを解き放つ美容とファッション」

Leading With Dataのこのエピソードでは、NYUのCo-lead AI Masterclassであり、Dataikuの元Chief AI StrategistであるJepson Taylorと対話しました。TaylorはAIの未来について洞察に富んだインサイトを共有し、化学工学からAIの起業、成功したスタートアップの買収、生成AIの台頭までの重要な瞬間について語ります。

さあ、ダイブしましょう！

Jepson Taylorとの対話の重要な洞察

• 生成AIは、問題解決とイノベーションのアプローチに革命をもたらし、AGIへの道を開く鍵を握っています。
• 従来のプログラミングからAIへの移行には、技術への情熱と起業家精神を持つ覚悟が求められます。
• ストーリーテリングは、AIの専門家にとって重要なスキルであり、複雑なアイデアを幹部やステークホルダーに効果的に伝えることができます。
• AIの未来は生成アルゴリズムを取り入れ、AIシステムが自律的にコードを書き換えて強化することで、より効率的かつパワフルなアプリケーションが可能になります。
• AIスタートアップの成功は、適切な人材を採用することにかかっており、各機能を熟知し、会社を前進させることができるベテランのプロフェッショナルを重視しています。

次のセクションでは、Leading with DataのセッションでJepson Taylorに対して行われた質問をまとめています。

化学工学からAIの起業への旅はどのように始まりましたか？

私は化学工学を学んでいた時にプログラミングをあまり行いませんでしたが、2つの並行した道がそれを変えました。まず、学校にいる間にeコマース会社を立ち上げ、それがウェブプログラミングの基盤となりました。次に、数値解析の授業で魅力的な教師によって遺伝的アルゴリズムとシミュレーテッドアニーリングに触れました。これがプログラミングへの情熱を引き起こしました。特に、高性能コンピューティングやコンピュータビジョンなど、コンピュータがあなたのために働くことができる領域においてです。私のエンジニアリングプロジェクトは常にプログラミングの拡張を持っており、私は化学工学のインターンシップで衛星画像処理を行ったために一度手を叩かれたこともあります！

• 「エンタープライズAIの処理のための表現能力を向上させる鍵は、RAG + ファインチューニングです以下にその理由を説明します」
• 『チェッカーフラッグの先に：F1統計の探求』
• 分類の評価指標：正確度を超えて

化学工学からAIへの移行中、どのような重要な瞬間がありましたか？

最初は医学部に行ってMD-PhDを追求し、医学研究とプログラミングを組み合わせるつもりでした。しかし、プログラミングとコンピュータビジョンに魅了され、AIで医療以上の大きな影響を与えることができることに気付きました。ディープラーニングの前では、コンピュータビジョンはより芸術的な要素があり、労働集約型のヒューリスティックが必要でした。ディープラーニングはそれを変え、複雑なルールを構築する必要がなくなりました。

データロボットに売却されたスタートアップの物話を共有できますか？

2016年に共同設立者と参加したピッチコンテストで、AutoMLのソリューションを紹介しました。構造化データのアップロード用のWebフォームを作成し、40秒以内にAutoMLモデルの分析を提供しました。データの品質に驚き、ディープラーニングへの転換を促しました。私たちの仕事を辞めることは、”起業家”から起業家への転職において重要なステップであり、Teal Droneとのディープラーニングのユースケースの契約を締結しました。これが私たちの成長の始まりであり、最終的には60万ドルを調達し、チームを結成しました。最初の年に3件の買収提案を受けましたが、3年後に異なる条件で売却することを選びました。

DataRobotでのあなたの役割とストーリーテリングがキャリアの重要な要素となった理由を教えてください。

DataRobotでは、私はエグゼクティブSCとして知られるようになり、幹部との対話やハイプロファイルなセールスでお手伝いをしていました。また、ストーリーテリングのスキルを磨き、世界的な基調講演者として活躍しました。ストーリーテリングは、売り込みから採用まで、キャリアのあらゆる部分に影響を与えます。それは適切なファーストインプレッションを与え、部屋のエキスパートと見なされることです。

生成AIの台頭による「aha」の瞬間は何でしたか？

ChatGPTが登場したとき、私は最初はディープラーニングに懐疑的でした。しかし、ChatGPTの知識検索能力を見て、完全なAGIやシンギュラリティに到達するために奇跡は必要ないことがわかりました。生成AIこそがダムの亀裂です。私の「aha」の瞬間は、好奇心からGPT-4に自分自身の質問をするように促したときであり、それは人間のニーズに基づいていないものでした。それは、時間が逆に進む平行宇宙の知性体について尋ねました。それは私にとって重要な瞬間でした。

ポッドキャスト「アトミックソウル」およびNYUでのAIマスタークラスの焦点は何ですか？

このポッドキャストは、私が恐れるようなゲストであるベンチャーキャピタリストやCEOとの生の、真の、防護されていない対話を目指しています。人間の側面を探求する感情的なものにしたいのです。AIマスタークラスは、分野での先駆的な存在であり続けることに焦点を当てており、生成AI、そして近い将来、生成アルゴリズムについてのものです。

現在のスタートアップと生成アルゴリズムへの焦点について教えていただけますか？

私の3年後のビジョンは、重要なアルゴリズムは人間ではなくAIによって書き換えられるようになることです。これによって、医療などの分野が革新されます。2023年には、生成AIに焦点を当てており、2024年には、AIがAIを書く生成アルゴリズムが登場するでしょう。特定のユースケースにカスタムアルゴリズムを作成するシステムを促すことができるSaaSオファリングを予見しています。

2024年末までに、あなたにとって成功とはどのようなものですか？

2024年末までに、私はシードラウンドを終了し、生成アルゴリズムの基礎モデルを持ち、売上が100万ドルを超え、10以上の顧客を持つことを目指しています。また、AIがAIを書く証拠のコンセプトも示したいと考えており、このビジョンを支えるチームを持ちたいと思っています。

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まとめ

私たちはデータリーディングでクールなコンピューターについて話し終えると、ジェプソン・テイラーは本当にスマートなコンピューターを作ることが大好きだということを学びました。彼は「生成アルゴリズム」というものでコンピューターの脳をよりスマートにするのが大好きです。私たちはデータの謎を解き明かすエキサイティングなトークをもっと提供します。それでは、Leading with dataでお楽しみください！

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