Andrew Ng: Building Faster with AI (Рубрика AI)

Посмотрел интересное выступление Эндрю Нг на AI Startup School от Y Comibnator. Эндрю является соучредителем и главным партнером AI Fund, соучредителем и председателем Coursera, основателем DeepLearning.AI, а также адъюнкт-профессором Стэнфордского университета. Интересно, что AI Fund - это венчурная студия, созданная в 2018 году, которая работает как "со-основатель" стартапов, помогая предпринимателям строить AI-компании с нуля.

1. Скорость как главный фактор успеха Способность управленческой команды к быстрому выполнению задач является сильным предиктором успеха стартапа. Интересно, что большие компании не настолько зависят от скорости, но зато они могут действовать с большим рычагом (например, за счет дистрибуции на текущую аудиторию) 2. Стек искусственного интеллекта Эндрю представил структуру AI-стека, состоящую из пяти уровней

• Полупроводниковые компании (базовый уровень)
• Гипермасштабируемые облачные сервисы
• Компании-разработчики базовых моделей
• Уровень агентной оркестровки (новый слой)
• Прикладной уровень (где находятся наибольшие возможности) Причем прикладной уровень (apps layer) должен быть наиболее ценным, поскольку приложения должны генерировать достаточно дохода для поддержки всех нижележащих уровней. 3. Революция агентного ИИ Агентные рабочие процессы представляют собой итеративный подход к решению задач, при котором AI-система может планировать, исследовать, пересматривать и улучшать свою работу. Вместо линейного создания контента агентные системы могут:
• Создавать план
• Проводить исследования
• Писать черновики
• Критически оценивать результаты
• Пересматривать и улучшать работу 4. Конкретные идеи против расплывчатых Эндрб подчеркивает важность конкретных идей - идей, настолько детализированных, что инженер может их реализовать немедленно. Например: Расплывчатая идея: «Использовать ИИ для оптимизации активов здравоохранения» Конкретная идея: «Создать ПО для онлайн-бронирования слотов МРТ в больницах» Конкретные идеи обеспечивают скорость, поскольку команда может быстро их реализовать и получить обратную связь. Забавно, что часто в корпорациях говорят про расплывчатые идеи - их можно вкидывать легко и все с ними согласны, но когда наступает время их реализовывать, то упсс 5. Трансформация разработки с помощью ИИ-помощников Здесь было интересно услышать оценки Эндрю о том, как AI-ассистенты влияют на разработку
• Производственный код: улучшение на 30-50%
• Быстрые прототипы: ускорение в 10+ раз Инструменты эволюционируют от автозавершения кода (GitHub Copilot) до высокоагентных помощников (Claude Code, новые версии с o3). 6. Сдвиг узких мест в разработке С ускорением разработки софта основным узким местом становится управление продуктом. Эндрю отмечает изменение традиционных соотношений: вместо 1 продакт-менеджера на 4-7 инженеров, некоторые команды предлагают 1 продакт-менеджера на 0,5 инженера. Походу, это характерно для стартапов из AI Fund. 7. Важность открытых моделей Эндрю выступает за защиту открытого исходного кода в области ИИ, предупреждая о попытках некоторых компаний создать регулирование, которое установит их в качестве "привратников" больших языковых моделей.

Вот такие советы можно вывести из выступления Эндрю

• Сосредоточьтесь на конкретных идеях - избегайте расплывчатых концепций
• Изучите программирование - даже нетехнические роли выигрывают от понимания кода
• Получайте быструю обратную связь - от личной интуиции до тестирования с незнакомцами
• Углубляйтесь в понимание AI - технические решения могут сэкономить месяцы работы
• Используйте разные тактики для получения обратной связи от пользователей

Отдельно стоит отметить, что Эндрю критикует шумиху вокруг AI, включая

• Угрозы человеческому существованию (безопасность ИИ зависит не от технологии, а от ее ответственного применения.)
• Массовую потерю рабочих мест
• Необходимость только ядерной энергии для ИИ

В общем, это очень дельное выступление с интересными мыслями.

#AI #ML #Software #Engineering #Agents #Architecture