Phil Parker: omul care a scris 200.000 de cărți cu AI în ultimii 35 de ani. Planurile sale de dezvoltare în România în colaborare cu antreprenorul Peter Barta

Philipp M. Parker a fost în România pentru a înțelege modul în care pot fi folosiți algoritmii de inteligență artificială dezvoltați de INSEAD pentru a dezvolta economia locală, afacerile și educația. La noi în țară colaborează cu antreprenorul Peter Barta pentru a identifica oportunitățile care se pot naște aici. Astfel, în momentul de față explorează ceea ce ar putea fi creat aici. Dar Parker ia exemplul altor țări. De exemplu, algoritmii dezvoltați de el pot face motoare de căutare specifice pentru o anumită limbă sau o anumită etnie, care să nu depindă de SEO și Google. Un bun exemplu este faptul că dacă o persoană din zona arabă va căuta informații, de exemplu, despre Islanda, nu va găsi informație relevantă. Așadar, se poate crea un motor de căutare specific pentru Islanda în limbi arabe.

Phil consideră că suntem într-un moment în care vor apărea multiple companii care pleacă de la zero cu o mentalitate ancorată în AI și care vor avea succes mai degrabă decât firmele care acum încearcă să adopte inteligența artificială.

Pe scurt, Parker a înțeles puterea inteligenței artificiale încă de acum mulți ani. El consideră că primul exemplu de AI generativ este calculatorul de buzunar din 1967. A realizat în 1998 că țările care folosesc o limbă specifică nu au acces la materiale educaționale de calitate. Pentru că prea puțini traducători sau edituri ar face efortul de a le adapta în acea limbă. Astfel, a descoperit că 1.000 de limbi scrise nu au manuale pentru materii de bază și a folosit inteligența artificială pentru a crea astfel de dicționare, jocuri video, clipuri și cărți.

De asemenea, cu ajutorul Fundației Bill și Melinda Gates Phil a creat materiale informative despre plante, vrea să creeze ziare locale pentru comunitățile care nu au acces la așa ceva, cum ar fi mici orașe din Statele Unite.

INSEAD este o școală de business cu campusuri în Fontainebleu (Franța), Singapore, Abu Dhabi și San Francisco. E locul unde s-a dezvoltat în ultimii 35 de ani Phil Parker și unde predă și implementează algoritmi de inteligență artificială.

Phil Parker a început să creeze algoritmi de inteligență artificială pentru zonele care nu au destul conținut, aproape că a început să imite o firmă de consultanță. Astfel, în anul 2000 a creat peste 50.000 de studii distribuite online care analizau diferite industrii precum ar face-o o firmă de consultanță, folosind date existente deja.

De asemenea, cu ajutorul algoritmilor au făcut manuale de matematică, cărți de gramatică și altele pe care le-au donat satelor din Africa sau din America Latină. Alături de Fundația Bill și Melinda Gates a creat rapoarte de vreme și infromații despre recolte pe care le-au distribuit fermierilor din Africa, Asia și America Latină care altfel nu ar fi avut acces la asemenea date.

"Pentru rapoarte de vreme luăm date de la sateliți, iar apoi folosim un algoritm de machine learning pentru a le interpreta, practic folosim statistica. Aceste informații nu sunt disponibile online pentru a fi interpretate de Chat GPT sau alte modele de limbaj. La început tehnologia noastră s-a numit Natural Language Generation, ceea ce astăzi numim Gen AI. NLG a fost disponibilă de 30-40 de ani. În acest timp am dezvoltat peste 50-60 de algoritmi care pot genera astfel de texte", spune Phil M. Parker pentru start-up.ro.

Phil Parker s-a concentrat mult pe folosirea inteligenței artificiale pentru a crea manuale în limbile care nu sunt de obicei băgate în seamă de traducători. Și nu ar fi existat o altă variantă.

"Există milioane de cărți în engleză. Mai puține în franceză, mai puține în germană și tot așa. Pentru că profitul pentru limbile care nu sunt de circulație nu e mare. Am început prin a face rapoarte despre categorii obscure de produse, iar cu profitul din acea zonă am început să creăm manuale în limbile care sunt sub-servite", spune Parker. Practic, au luat inteligența artificială și au făcut manuale educaționale în limbi africane sau limbi tribale care altfel nu ar fi avut vreodată acces la educație. Da, AI poate ajuta și la asta. În plus, cu ajutorul algoritmilor a îmbinat diferite surse de informație pentru a face informația relevantă pentru comunitatea locală.

Vom explica simplu. Degeaba traduci un manual din română în swahili, pentru că-n swahili nu va înțelege nimeni care e rostul propoziției "Xenia cântă la xilofon".

Cu ajutorul algoritmilor de la INSEAD au luat informațiile deja disponbile în alte manuale, în studii și în date colectate și le-au îmbinat cu ajutorul inteligenței artificiale. Asta nu de azi, ci de acum 30 de ani.

O altă ramură dezvoltată de algoritmii de la INSEAD este cea a jurnalismului local. Când a fost ultima oară când ai citit o gazetă din Vaslui? Deși fără îndoială o publicație națională nu va avea destule informații relevante local. Iar Vaslui are noroc, pentru că există un ziar local. Dar sunt multe orașe unde informațiile din presă nu există, pentru că e prea scumă să ai un ziar sau un site de știri.

Algoritmii dezvoltați de Parker pot crea efectiv un ziar local digital, cu informații care sunt luate din multiple surse, de la site-uri de știri existente, social media, TikTok, evenimente locale, broșuri fizice și așa mai departe.

"De multe ori vedem jurnaliști scriind despre ceva ce a fost publicat în social media. Sau despre un tweet. Nu avem nevoie de un om să facă asta. Am dezvoltat acest patent în anii 2000 și a fost folosit inclusiv de către Wall Street Journal pentru a genera algoritmi ce scriu articole din datele bursiere", spune Parker.

AI este un termen foarte larg, folosit astăzi ca o umbrelă de marketinf de multe ori. Phil M. Parker explică în cadrul discuției că AI-ul înseamnă, de fapt, patru mari ramuri.

Prima ramură este robotică - imitarea inteligenței umane în sudură, de exemplu. Sau într-o fabrică de automobile.

A doua ramură este cea cognitivă sau symbolic computing. Aceasta înseamnă un AI bazat pe reguli clare, ca un calculator de buzunar care știe să extragă un radical mai rapid decât un om. "AI-ul bazat pe reguli a existat de multă vreme și a creat mii de miliarde ca valoare. IBM Watson e un asemenea exemplu sau IBM Deep Blue", explică profesorul Parker.

A treia ramură este cea pe care o vedem astăzi, una dezvoltată datorită faptului că prețul plăcilor video și a procesării a scăzut foarte mult. "Aceste modele sunt utile când nu știm care sunt regulile. Dar modelele bazate pe reguli pot fi mai bune de multe ori decât LLM-urile, pentru că nu halucinează", explică profesorul Parker.

A patra ramură a inteligenței artificiale se numește Machine Learning Control, pe care Parker o aseamănă unui autopilot de la avioane, un AI care optimizează mereu lucrurile. Un alt exemplu de Machine Learning Control este un termostat inteligent.

Dar, consideră profesorul Parker, viitorul este al modelelor hibride. "Aceste modele se numesc agenți sau modele multimodale, pentru că pot să folosească toți algoritmii și toate modelele deodată. Abia vedem intersecția celor patru ramuri".

O altă zonă pe care oe xplorează Phil M. Parker este folosirea inteligenței artificiale pentru a genera rapoarte de business, ca și cum ar fi generate de către o firmă de consultanță.

"80% din munca unei firme de consultanță e stereotipică și previzibilă, se repetă. Fac un audit, sumarizează datele, se uită la factori externi, sumarizează și aceste date, se uită la intersecțiile dintre cele două zone. Așadar, dacă ai o muncă repetitivă, poți folosi un algoritm să facă acest lucru și firma de consultanță să facă în acel 20% din timp o muncă strategică solidă. Dar multă vreme se pierde pe implementare, în lipsa unui cuvânt mai bun", consideră Phil Parker.

De ce va fi nevoie de un algoritm? Pentru că o firmă mică nu va avea acces la servicii de audit de la un Big 4, dar va putea avea acces la un raport generat de AI din datele primite și existente în piață.

Te invităm să urmărești interviul complet cu Phil M. Parker pentru a afla și opinia lui despre drepturile de autor când vine vorba de inteligența artificială, ce pot proteja creatorii de conținut și care e viitorul în această privință.