Come un gigante della tecnologia secolare sta tornando con l'IA

Sophie Vandebroek Giustino Saglio

IBM potrebbe non essere il gigante tecnologico più sexy, rispetto a Google o Apple o all'ultima startup all'avanguardia. Ma esiste dal 1911, quindi deve fare qualcosa di giusto.

Il suo segreto è la sua divisione di ricerca, con 3.000 ricercatori distribuiti in 12 località, su cui l'azienda fa affidamento per rimanere al passo con le tendenze della tecnologia emergente. Ormai da decenni, l'azienda si è impegnata in un processo annuale per creare e adattare le unità aziendali alla luce di ciò che si profila all'orizzonte.

Il processo non è certamente perfetto. Nel suo periodo di massimo splendore, IBM era una centrale elettrica della ricerca sull'intelligenza artificiale, responsabile di importanti pietre miliari come insegnare a una macchina a giocare a dama e battere il miglior giocatore di scacchi umano. Ora quei titoli vanno a nuovi arrivati ​​come OpenAI e DeepMind. Nel frattempo, IBM ha pagato un prezzo di reputazione per sovrastimando Watson .

Ma l'azienda ha previsto un ritorno, soprattutto da quando ha stretto una partnership con il MIT due anni fa per condividere ricercatori e IP. All'EmTech Next, l'evento del MIT Technology Review sul futuro del lavoro, abbiamo invitato Sophie Vandebroek, vicepresidente delle partnership tecnologiche emergenti, a condividere la sua strategia per l'innovazione a lungo termine.

Quello che segue è un mix di estratti dalle domande e risposte che abbiamo avuto sul palco e una serie di domande di follow-up che abbiamo posto dopo l'evento. Le risposte sono state modificate per lunghezza e chiarezza.

Quando ti sei unito a IBM, aveva in qualche modo perso il suo punto d'appoggio come centrale nella ricerca sull'IA. Raccontaci come hai affrontato quella sfida quando ci stavi pensando per la prima volta.

Ciò che IBM fa bene a guardare al futuro è che eseguiamo una prospettiva tecnologica globale [GTO] su base annuale. I ricercatori ci aiutano a vedere cosa c'è all'orizzonte e dicono: Ehi, fai attenzione a queste tendenze significative che potrebbero accecare l'azienda o consentire davvero all'azienda e ai nostri clienti di costruire il prossimo business da un miliardo di dollari. È così che ci pensiamo.

Quando mi sono unito per la prima volta, stavo guidando quel processo della GTO. Abbiamo deciso molto rapidamente che l'IA è una di queste tecnologie che si trova su una curva esponenziale. L'intelligenza artificiale è stata un prodotto di queste prospettive tecnologiche globali diverse volte in passato, come quando è stata creata l'attività sanitaria Watson e Watson per la sicurezza, ecc. Ma abbiamo pensato, aggiorniamoci e pensiamoci in modo molto olistico, tenendo conto di tutto che è successo negli ultimi anni.

Quindi, come avviene il processo GTO?

È un processo lungo un anno che termina con il giorno in cui IBM Research formula raccomandazioni sulle tecnologie emergenti che hanno l'opportunità di creare il prossimo business da un miliardo di dollari per IBM. Sfruttiamo strumenti come Github, dove le persone possono pubblicare le loro idee, per renderlo un processo molto trasparente. Tutti gli individui in IBM Research possono partecipare, votare e dare consigli, e il team dirigenziale esamina regolarmente ciò che ne viene fuori.

Quindi i primi sei mesi sono una fase di raccolta delle idee, e poi all'inizio dell'estate iniziamo a restringere il campo agli argomenti generali di alto livello che sono estremamente importanti. Alcuni anni è solo un argomento, come due anni fa quando abbiamo fatto l'IA. Per tutta l'estate gli argomenti vengono perfezionati e, all'inizio dell'autunno, iniziamo a guardare cosa dice la comunità di VC e cosa sta facendo la concorrenza. Conduciamo ulteriori ricerche dettagliate di mercato e della concorrenza per rafforzare il messaggio. Il business blockchain è uscito da questo processo; anche la nuova attività di Watson Security.

IBM è un'azienda che ha più di un secolo. È una grande nave con centinaia di migliaia di dipendenti, quindi devi assicurarti che la nave continui ad andare in una direzione di successo. Avere questo tipo di processi unisce davvero l'intera azienda e li fa concentrare su ciò che è importante.

Quando ti sei unito, hai deciso molto rapidamente di proporre il MIT-IBM Watson AI Lab. Come mai?

Sia IBM che MIT sono istituzioni eccezionali sulla costa orientale. La costa occidentale ha molte aziende che stanno investendo nell'intelligenza artificiale e che stanno lavorando con le università della costa occidentale. Alcune aziende hanno praticamente ottenuto l'intero dipartimento, come quello che è successo Carnegie Mellon e Uber [quest'ultimo ha sventrato il miglior laboratorio di robotica del primo]: questo è ovviamente un pessimo modello. Sono stato anche membro del comitato consultivo del decano dell'ingegneria al MIT per un decennio. Entrambe le istituzioni potrebbero davvero, con pochissimi investimenti extra, passare al livello successivo verso la ricerca dell'intelligence, come il MIT ha iniziato a chiamarla dopo che il laboratorio è stato istituito.

Quindi abbiamo fatto questa proposta con il grande consenso di tutti i miei colleghi di IBM per fondare il MIT-IBM Watson AI Lab. In IBM, su circa 5.000 ricercatori nella nostra comunità (inclusi studenti e stagisti), 1.500 lavorano sull'intelligenza artificiale, sugli algoritmi di base dell'IA o sulla sua applicazione all'industria. Quindi [il nuovo laboratorio] non si sarebbe concentrato sui problemi su cui questa grande comunità era già concentrata. Volevamo davvero concentrarci sui problemi più difficili in cui hai solo bisogno delle persone migliori e più brillanti del mondo.

E qual è l'impatto che hai visto da questa collaborazione? In che modo ha migliorato la ricerca sull'IA esistente?

Questa collaborazione ha concentrato nuovamente la ricerca IBM sulla risoluzione di problemi significativi della scienza di base nell'IA. IBM non prende esclusivamente le decisioni su quali progetti vengono selezionati in laboratorio. È fatto da un comitato direttivo con tre membri del MIT e tre membri dell'IBM, co-guidato da un direttore di ciascuna organizzazione. Una volta all'anno presentiamo una richiesta di proposte sui nostri quattro pilastri di ricerca: algoritmi di base dell'IA, fisica dell'IA, IA applicata alle industrie e prosperità consentita dall'IA. Tali progetti vengono quindi esaminati e selezionati insieme dal comitato direttivo. La prima volta abbiamo avuto 186 proposte e ne abbiamo finanziate 49. Questo processo ci costringe a guardare ai difficili problemi della ricerca scientifica che non sono solo applicati.

I nostri ricercatori fanno anche parte della comunità di ricerca sui prodotti, che è molto brava nell'esecuzione delle road map dei prodotti. Per molti decenni abbiamo eseguito una road map basata sulla legge di Moore, in cui volevamo ottenere transistor sempre più piccoli, ad esempio. Abbiamo una road map simile per il quantum. Quindi la ricerca fondamentale riguarda l'essere in prima linea nel sapere cosa può fare l'IA oggi e spingendo costantemente i limiti verso l'esterno.

Cosa ti ha spinto a scegliere questo modello di collaborazione?

Il motivo per cui è unito è perché, fin dall'inizio, gli IBMer sanno veramente cosa sta succedendo nel progetto. Insieme, depositiamo brevetti. Gran parte della tecnologia è open source perché ovviamente gli studenti devono essere in grado di scrivere articoli e ottenere la tesi di dottorato, ecc. Ma essere presenti fin dall'inizio consentirà quindi a quelle tecnologie che hanno un senso di essere veramente integrate nella strada del prodotto mappe.

Alcuni mesi fa abbiamo ampliato l'accordo con il MIT per coinvolgere altre società in questo consorzio. Quindi, se la tua azienda è interessata, puoi unirti al MIT-IBM Watson AI Lab come membro. Le società non fanno parte dei progetti di ricerca, ma hanno accesso ai progetti di ricerca e hanno accesso alla PI di un sottoinsieme dei progetti. Finora, quattro si sono iscritti.

Quali altri tipi di collaborazioni vuoi continuare a costruire?

Vogliamo collaborare con una varietà di settori. Tutto ciò che emergerà da questi programmi di ricerca sarà positivo e prezioso per la maggior parte delle industrie se funzionerà. Quindi vogliamo ottenere una dozzina di aziende chiave che possano veramente portare la loro esperienza, i loro punti deboli, i loro sogni, i loro dati al consorzio.

Quando abbiamo creato il laboratorio originale con il MIT, non abbiamo stabilito limiti per professori e studenti per creare startup. La nostra speranza è che da questo laboratorio escano molte startup legate all'IA e nella comunità di Cambridge e Boston. Naturalmente, il laboratorio è nuovo - abbiamo il secondo anniversario a settembre - ma si spera che presto ci saranno startup che ne usciranno per creare un intero ecosistema.

Qual è la tua visione di cinque e 10 anni per le partnership tecnologiche emergenti?

Penso che l'intero ecosistema - aziende, università e startup - stia diventando sempre più importante. Ad esempio, nel nostro lavoro con l'informatica quantistica, abbiamo reso open source l'hardware, quindi è disponibile tramite il web. 120.000 persone da tutto il mondo sono entrate, hanno fatto piccoli esperimenti e sono stati scritti più di 160 articoli tecnici, quindi alcuni stanno facendo grandi ricerche. Questi 120.000 utenti provengono anche da tutti i continenti, compresa l'Antartide, e hanno condotto 10 milioni di esperimenti.

Quello che sto cercando di dire è che non si tratta solo di partnership con aziende o startup. Sono partnership con individui: con singoli ricercatori e con sviluppatori. La mia speranza è che le nostre altre piattaforme open source, come AI Fairness 360 toolkit [che offre risorse per affrontare i pregiudizi nell'apprendimento automatico], attirino anche molti ricercatori in tutto il mondo per migliorarlo e quindi utilizzarlo. Lo stesso vale per la piattaforma blockchain open source: IBM contribuisce, gli accademici contribuiscono e quindi più aziende possono utilizzare la piattaforma e costruirci sopra. Le partnership sono un nuovo modo di fare ricerca.

correzioni: Sophie Vandebroek ha fatto parte del comitato consultivo del decano del MIT per un decennio, non per decenni. Il MIT-IBM Watson AI Lab celebra il suo secondo anniversario questo settembre, non ultimo.

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