AI wspiera interdyscyplinarne podejście do innowacyjności

Shervin Khodabandeh i Sam Ransbotham, prowadzący podcast Me, Myself, and AI rozmawiają z Andersem Sjögrenem, odpowiedzialnym za innowacje w sferze danych i sztucznej inteligencji w Volvo Cars. Przedstawiamy zredagowany zapis tej rozmowy.

Opowiedz nam trochę o roli, jaką pełnisz w Volvo Cars.

Jestem liderem technicznym w obszarach danych, analityki oraz AI w pionie badań i rozwoju. Z grubsza wygląda to tak, że trafia do mnie swego rodzaju wizja, marzenie o samochodzie, a ja na podstawie tego tworzę rysunki i kod. Moje zadanie polega na “wyciągnięciu” maksymalnej wartości z danych, ich analiz oraz sztucznej inteligencji.

Czy koncentrujesz się na AI oraz elementach analitycznych, które znajdują się w pojeździe, takich jak czujniki czy wszelkie inne inteligentne urządzenia? Czy zajmujesz się także rozwiązaniami do pozyskiwania klientów, czy współpracy z siecią dealerską?

Cóż, w Volvo Cars robimy wszystkie te rzeczy, ale ja jestem najbardziej zaangażowany w powstawanie aut.

Dobrze, że o tym wspominasz, bo większość ludzi na hasło „samochody i AI” od razu wyobraża sobie całkowicie autonomiczne pojazdy. A tymczasem ty właśnie mówisz o całym mnóstwie innych rzeczy, nawet w samym procesie produkcji samochodów, które dzieją się ze wsparciem sztucznej inteligencji. Podaj nam proszę jakieś przykłady zastosowania AI w procesie produkcyjnym.

Dobrze, to najpierw zróbmy krok w tył. Celem Volvo Cars jest zapewnienie ludziom swobody przemieszczania się, które jednocześnie jest spersonalizowane, zrównoważone pod względem środowiskowym i bezpieczne.   

Zaczynając od idei “spersonalizowanego” przemieszczania się, najważniejszą rzeczą jest poznanie i zrozumienie ludzkich potrzeb, bo dzięki temu możemy sprawić, że poczujesz się wyjątkowo jako klient czy pasażer bądź kierowca pojazdu. A to ma wiele wspólnego z wszelkiego rodzaju czujnikami oraz interpretacją odczytów, jakich one dostarczają. Mówię tu o kamerach, elementach wspomagających układ jezdny… Kolejnym obszarem zdecydowanie jest przyjazność środowisku. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w naszych pojazdach jest coraz więcej lekkich części. Stosując AI możemy, na przykład, projektować i wytwarzać części mechaniczne o tej samej wytrzymałości i takich samych parametrach, ale przy znacznie niższej masie, co oznacza, że zużywamy mniej materiałów.

Mówisz teraz o procesie projektowania, tak? To wtedy inżynierowie rozważają różne parametry i połączenia właściwości części, prawda?

Tak, to się dzieje właśnie w procesie projektowania. Przy wielu zadaniach inżynieryjnych, moim zdaniem, widać istotę sztucznej inteligencji, to że odchodzimy od „ręcznego” decydowania, co chcemy osiągnąć, a następnie wykonywania tych wszystkich kroków. Tak się to robiło dotychczas, ale w dobie AI znacznie ważniejsze jest podjęcie decyzji co do pewnych aspektów, które chcemy uzyskać. Co chcemy zoptymalizować i jakie są warunki brzegowe? I sztuczna inteligencja pomaga nam to zrealizować. W kontekście części mechanicznych możemy powiedzieć tak: „To są miejsca przyczepów. To jest wytrzymałość i sztywność, na jakiej nam zależy. Zaproponuj nam część o takich właściwościach, ale niech będzie przy tym jak najlżejsza i oczywiście możliwa do wytworzenia.” To jedno z zastosowań. A z punktu widzenia wpływu na środowisko ważne jest także zużycie jak najmniejszej ilości materiałów i minimalizacja współczynnika awaryjności.

Oczywiście kolejną sprawą jest bezpieczeństwo. Mamy tu kwestię pojazdów autonomicznych, ale pojawiały się też inne funkcjonalności. Przykładowo, jak najlepsze zrozumienie zachowania kierowcy: Czy kierowca ma świadomość, co się dzieje? Może powinniśmy przypomnieć mu, że warto zatrzymać się na kawę albo zrobić sobie przerwę, jeżeli wydaje nam się, że może być zmęczony? Nowsze wersje naszych samochodów wykrywają obecność zwierząt lub dzieci pozostawionych w środku, a kiedy panuje upał ważne jest dopilnowanie, by nie stała im się krzywda, i tak dalej. Powiedziałbym, że to są przykłady obszarów, gdzie technologia AI może odegrać kluczową role w przybliżeniu nas do naszego celu.

To bardzo ciekawe, bo często różne organizacje mówią nam, że wychodzą od problemu. Wspomniałeś, że wasze samochody potrafią wykryć… przypadkowe pozostawienie osoby albo zwierzęcia wewnątrz. Jak to się stało, że firma Volvo postanowiła zająć się właśnie tym problemem?

Wiele z naszych działań inspirowanych jest tym, jakie wyzwania w sferze bezpieczeństwa realnie istnieją. Badamy przyczyny wszelkiego rodzaju obrażeń i urazów, jakie przydarzają się ludziom. Weźmy na przykład zderzenia pojazdów i zapewnianie bezpieczeństwa w  tym kontekście. Mamy całe zespoły specjalistów, które jeżdżą na miejsca wypadków i sprawdzają, co tam się naprawdę wydarzyło zamiast polegać jedynie na certyfikatach z wszelkiego rodzaju testów zderzeniowych, i tak dalej. A wracając do wcześniejszego przykładu, zdarza się, że zwierzęta i dzieci pozostawiane w pojazdach cierpią. Mam nadzieję, że nie w samochodach Volvo, ale takie sytuacje się zdarzają, prawda? Ale to, o czym  wspomniałeś jest bardzo ciekawe, bo to działa też w drugą stronę. Mając te wszystkie czujniki być może jesteśmy w stanie zaoferować naszym klientom inne cenne funkcje w  aucie, oczywiście dbając o ochronę prywatności i podobne kwestie.

Jaki macie model działania? Czy nieustannie wymyślacie nowe koncepcje, zastanawiając się “Co jeszcze nowego możemy zaproponować w ramach spersonalizowanej, bezpiecznej i przyjaznej środowisku jazdy samochodem?” Jak generujecie nowe pomysły, odsiewacie te  najlepsze i decydujecie się, które z nich realizować?

Te pomysły mogą być inspirowane technologią albo rezultatami analiz danych. Często bywa tak, że łączymy nową technologię z realnymi potrzebami klientów… te dwa obszary się spotykają. Wiele zależy też od naszej zwinności jako organizacji. Tak powstają najbardziej owocne koncepcje. Zwykle mamy do czynienia z mieszanką różnych pobudek –powiedziałbym, że przede wszystkim innowacyjności i poszukiwania nowych kierunków rozwoju.

I macie w firmie mechanizm sprzyjający interdyscyplinarnemu podejściu do innowacyjności?

Tak, jak najbardziej można tak powiedzieć. Powiedziałbym, że istnieją zarówno mechanizmy formalne, jak i nieformalne. Jak na koncern motoryzacyjny Volvo Cars nie jest bardzo duży. Rzecz jasna są i mniejsze firmy, ale wydaje mi się, że to jest pewna zaleta, bo właściwie wszystkie etapy, od strategii produktu, projektowania, poprzez badania i rozwój, prace projektowe, po testy bezpieczeństwa są robione w bezpośrednim sąsiedztwie. Dzięki temu znacznie łatwiej jest pracować wspólnie i tworzyć nieformalne innowacje.

Volvo ma na koncie kilka inwestycji i przejęć mniejszych startupów z branży AI. Opowiedz nam trochę o całym ekosystemie, na który składa się twoja firma, dostawcy, zewnętrzni partnerzy, i dzięki któremu wspomniane przez ciebie pomysły na zastosowanie sztucznej inteligencji są realizowane. Czy wszystko dzieje się wewnętrznie? Przy pomocy zewnętrznych firm? Czy to jakieś połączenie różnych sił? Jaki jest ten ekosystem?

Zdecydowanie jest to połączenie różnych podmiotów. Niektóre rzeczy musimy realizować sami, aby jak najlepiej zrozumieć pewne zagadnienia albo kiedy naprawdę zależy nam na tym, żeby być pionierami. Tymczasem w innych obszarach jak najbardziej chcemy współpracować z partnerami, którzy są mocni w tym, co robią. Samochód to bardzo złożony produkt. Ma setki czy nawet tysiące części, które muszą do siebie pasować. I oczywiście istnieje mnóstwo dostawców przeróżnych elementów. Ostatnio zaczynamy sami tworzyć oprogramowanie, bo wtedy cały proces jego powstawania jest szybszy i zwinniejszy.

Obecnie samochód jest bardziej skomplikowany, bo wszystkie jego układy są bardziej zaawansowane, ale jednocześnie jest też bardziej skomplikowany jako całość, bo różne części muszą się łączyć i ze sobą współpracować. I z jednej strony daje to pole do popisu sztucznej inteligencji, a z drugiej strony jest to nie lada wyzwanie.

Tak, to w 100% prawda. Jest naprawdę duża szansa, ale wiąże się ona z jednym z najistotniejszych wyzwań, a mianowicie, jak dobrze zrozumieć działanie pojazdu jako spójnego połączenia wnętrza z tym, co na zewnątrz. Ale oczywiście, za różne układy, o których wspominasz, tradycyjne odpowiadają odrębne działy organizacji, co oznacza potrzebę współpracy pomiędzy nimi.

Musimy te granice organizacyjne przesuwać i zacierać. Moim zdaniem to jedna z  najważniejszych kwestii. Jeżeli chcemy z sukcesem wdrażać rozwiązania analityczne i AI to różne części firmy muszą razem się o to postarać.  Bo w przeciwnym razie ta technologia stanie się silosem i niektórzy wcale nie będą mogli korzystać z jej możliwości.

Sporo mówimy o Volvo. A jak ty sam zainteresowałeś się dziedziną sztucznej inteligencji, danymi, technologią i analityką? Opowiedz nam swoją historię.

Komputerami interesuję się chyba od zawsze. Mój ojciec był prawdziwym komputerowym maniakiem, więc tak się wychowałem i dorastałem. Na studia poszedłem na inżynierię i zrobiłem magistra z informatyki. Potem zacząłem pracę jako inżynier badawczy w branży medycznej, w szpitalu klinicznym w Göteborgu. Szybko odkryłem, że aby zrobić naprawdę dobry użytek z danych – bo przecież nasze wnioski opierają się na danych… więc zacząłem zajmować się statystyką matematyczną. Zrobiłem doktorat właśnie z tej dziedziny, a potem wróciłem do tworzenia oprogramowania. Po pewnym czasie na kilka lat wróciłem do pracy na uczelni, zrobiłem habilitację, a w pewnym momencie pojawiła się dobra oferta pracy od Volvo Cars. I jestem tu od siedmiu lat. Tak wygląda moja historia zawodowa.

Z jakich swoich osiągnięć jesteś w dziedzinie AI jesteś najbardziej dumny?

Rzecz w tym, że o większości takich rzeczy nie wolno mi mówić publicznie.  

To też dobra odpowiedź. A co cię niepokoi w związku ze sztuczną inteligencją?

Jedna z takich obaw dotyczy dłuższej perspektywy – chodzi mi o zjawisko tzw. osobliwości technologicznej (singularity). Ale jak pomyślę bardziej krótkoterminowo, to zdecydowanie obserwujemy błyskawiczny postęp dużych modeli językowych i ich zdolności, a do tego dochodzą systemy, które nie tylko generują jedno rozwiązanie dla pojedynczego problemu, lecz są w stanie zaproponować całą sekwencję kroków do wykonania. A to jest niezwykle potężna technologia i jako taka może zostać wykorzystana zarówno do czegoś dobrego, jak i złego. To jest coś co budzi we mnie wielki optymizm, a zarazem nieco obaw. Jak będzie wyglądał świat za 20 lat?

Jakie jest twoje największe życzenie odnośnie do sztucznej inteligencji w przyszłości? Na co liczysz w związku z rozwojem tej technologii?

Jeżeli to ma być największe życzenie, to chyba żebyśmy znaleźli sposób na wykorzystanie jej dla naszego wspólnego dobra. Musimy wymyślić coś, żeby zintegrować AI ze społeczeństwem i to chyba jest tak naprawdę moje największe marzenie w tej sferze.  

Dziękujemy za rozmowę.

*** Me, Myself, and AI to podkast realizowany przez MIT Sloan Management Review we współpracy z Boston Consulting Group.