सरकार में एआई विकास मंच के निर्माण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास

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जॉन पी. डेसमंड, एआई ट्रेंड्स संपादक द्वारा

यूएस आर्मी एआई इंटीग्रेशन सेंटर के मुख्य डेटा वैज्ञानिक इसहाक फैबर के अनुसार, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय द्वारा परिभाषित एआई स्टैक अमेरिकी सेना द्वारा अपने एआई विकास मंच प्रयासों के लिए अपनाए जा रहे दृष्टिकोण के लिए मौलिक है। एआई विश्व सरकार कार्यक्रम व्यक्तिगत रूप से और वस्तुतः पिछले सप्ताह अलेक्जेंड्रिया, वर्जीनिया से आयोजित किया गया।

उन्होंने कहा, “अगर हम डिजिटल आधुनिकीकरण के माध्यम से सेना को विरासत प्रणालियों से दूर ले जाना चाहते हैं, तो सबसे बड़ा मुद्दा जो मैंने पाया है वह अनुप्रयोगों में अंतर को दूर करने में कठिनाई है।” “डिजिटल परिवर्तन का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा मध्य परत है, वह प्लेटफ़ॉर्म जो क्लाउड या स्थानीय कंप्यूटर पर होना आसान बनाता है।” इच्छा आपके सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म को दूसरे प्लेटफ़ॉर्म पर उसी आसानी से ले जाने में सक्षम होने की है, जिस आसानी से एक नया स्मार्टफ़ोन उपयोगकर्ता के संपर्कों और इतिहास को ले जाता है।

नैतिकता एआई एप्लिकेशन स्टैक की सभी परतों में कटौती करती है, जो योजना चरण को शीर्ष पर रखती है, इसके बाद निर्णय समर्थन, मॉडलिंग, मशीन लर्निंग, बड़े पैमाने पर डेटा प्रबंधन और डिवाइस परत या प्लेटफ़ॉर्म को सबसे नीचे रखती है।

उन्होंने कहा, “मैं इस बात की वकालत कर रहा हूं कि हम स्टैक को एक मुख्य बुनियादी ढांचे और अनुप्रयोगों को तैनात करने का एक तरीका मानें और हमारे दृष्टिकोण में चुप न रहें।” “हमें विश्व स्तर पर वितरित कार्यबल के लिए एक विकास वातावरण बनाने की आवश्यकता है।”

सेना एक कॉमन ऑपरेटिंग एनवायरनमेंट सॉफ्टवेयर (सीओएस) प्लेटफॉर्म पर काम कर रही है, जिसकी पहली बार 2017 में घोषणा की गई थी, डीओडी कार्य के लिए एक डिजाइन जो स्केलेबल, चुस्त, मॉड्यूलर, पोर्टेबल और खुला है। फैबर ने कहा, “यह एआई परियोजनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपयुक्त है।” प्रयास को क्रियान्वित करने के लिए, “शैतान विवरण में है,” उन्होंने कहा।

सेना सीएमयू और निजी कंपनियों के साथ मिलकर एक प्रोटोटाइप प्लेटफॉर्म पर काम कर रही है Visimo कोराओपोलिस, पीए का, जो एआई विकास सेवाएं प्रदान करता है। फैबर ने कहा कि वह बाजार से उत्पाद खरीदने के बजाय निजी उद्योग के साथ सहयोग और समन्वय करना पसंद करते हैं। उन्होंने कहा, “इसके साथ समस्या यह है कि आप उस विक्रेता द्वारा प्रदान किए जा रहे मूल्य से बंधे हुए हैं, जो आमतौर पर डीओडी नेटवर्क की चुनौतियों के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।”

सेना एआई में कई तकनीकी टीमों को प्रशिक्षित करती है

सेना कई टीमों के लिए एआई कार्यबल विकास प्रयासों में संलग्न है, जिनमें शामिल हैं: नेतृत्व, स्नातक डिग्री वाले पेशेवर; तकनीकी कर्मचारी, जिन्हें प्रमाणित होने के लिए प्रशिक्षण दिया जाता है; और AI उपयोगकर्ता।

सेना में टेक टीमों के फोकस के विभिन्न क्षेत्र शामिल हैं: सामान्य प्रयोजन सॉफ्टवेयर विकास, परिचालन डेटा विज्ञान, तैनाती जिसमें एनालिटिक्स शामिल है, और एक मशीन लर्निंग ऑपरेशंस टीम, जैसे कंप्यूटर विज़न सिस्टम बनाने के लिए एक बड़ी टीम की आवश्यकता होती है। फैबर ने कहा, “जैसे-जैसे लोग कार्यबल के माध्यम से आते हैं, उन्हें सहयोग, निर्माण और साझा करने के लिए जगह की आवश्यकता होती है।”

परियोजनाओं के प्रकारों में डायग्नोस्टिक शामिल है, जो ऐतिहासिक डेटा, भविष्य कहनेवाला और अनुदेशात्मक की धाराओं का संयोजन हो सकता है, जो भविष्यवाणी के आधार पर कार्रवाई की सिफारिश करता है। “सबसे अंत में एआई है; आप उससे शुरुआत नहीं करते हैं,” फैबर ने कहा। डेवलपर को तीन समस्याओं का समाधान करना होगा: डेटा इंजीनियरिंग, एआई डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म, जिसे वह “ग्रीन बबल” कहता है, और परिनियोजन प्लेटफ़ॉर्म, जिसे वह “रेड बबल” कहता है।

“ये परस्पर अनन्य हैं और सभी एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं। अलग-अलग लोगों की उन टीमों को प्रोग्रामेटिक रूप से समन्वयित करने की आवश्यकता है। आमतौर पर एक अच्छी प्रोजेक्ट टीम में उन सभी बबल क्षेत्रों के लोग होंगे,” उन्होंने कहा। “यदि आपने अभी तक ऐसा नहीं किया है, तो ग्रीन बबल समस्या को हल करने का प्रयास न करें। जब तक आपके पास कोई परिचालन आवश्यकता न हो, एआई को आगे बढ़ाने का कोई मतलब नहीं है।”

एक प्रतिभागी द्वारा पूछे जाने पर कि किस समूह तक पहुंचना और प्रशिक्षित करना सबसे कठिन है, फैबर ने बिना किसी हिचकिचाहट के कहा, “पहुंचना सबसे कठिन अधिकारियों के लिए है। उन्हें यह सीखने की जरूरत है कि एआई पारिस्थितिकी तंत्र द्वारा क्या मूल्य प्रदान किया जाना है। सबसे बड़ी चुनौती यह है कि उस मूल्य को कैसे संप्रेषित किया जाए,” उन्होंने कहा।

पैनल सर्वाधिक क्षमता वाले एआई उपयोग के मामलों पर चर्चा करता है

उभरते एआई की नींव पर एक पैनल में, मार्केट रिसर्च फर्म आईडीसी के लिए ग्लोबल स्मार्ट सिटीज़ स्ट्रैटेजीज़ के कार्यक्रम निदेशक, मॉडरेटर कर्ट सावोई ने पूछा कि उभरते एआई उपयोग के मामले में सबसे अधिक संभावना क्या है।

जीन-चार्ल्स लेडे, वैज्ञानिक अनुसंधान कार्यालय, अमेरिकी वायु सेना के स्वायत्त तकनीकी सलाहकार, ने कहा, “मैं मिशन और संसाधन योजना के लिए किनारे पर निर्णय लाभ, पायलटों और ऑपरेटरों का समर्थन, और पीछे के निर्णयों की ओर इशारा करूंगा।”

श्रम विभाग के लिए उभरती प्रौद्योगिकी की प्रमुख क्रिस्टा किन्नार्ड ने कहा, “प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण श्रम विभाग में एआई के दरवाजे खोलने का एक अवसर है,” उन्होंने कहा। “आखिरकार, हम लोगों, कार्यक्रमों और संगठनों के डेटा से निपट रहे हैं।”

सावोई ने पूछा कि एआई को लागू करते समय पैनलिस्ट कौन से बड़े जोखिम और खतरे देखते हैं।

जनरल सर्विसेज एडमिनिस्ट्रेशन (जीएसए) के लिए संघीय एआई कार्यान्वयन के निदेशक अनिल चौधरी ने कहा कि पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास का उपयोग करने वाले एक विशिष्ट आईटी संगठन में, एक डेवलपर के निर्णय का प्रभाव केवल इतना ही होता है। एआई के साथ, “आपको लोगों, घटकों और हितधारकों के पूरे वर्ग पर प्रभाव पर विचार करना होगा। एल्गोरिदम में एक साधारण बदलाव के साथ, आप लाखों लोगों को लाभ पहुंचाने में देरी कर सकते हैं या बड़े पैमाने पर गलत अनुमान लगा सकते हैं। यह सबसे महत्वपूर्ण जोखिम है,” उन्होंने कहा।

उन्होंने कहा कि वह अपने अनुबंध साझेदारों से “पाश में इंसान और लूप में इंसान” रखने के लिए कहते हैं।

किन्नार्ड ने इसका समर्थन करते हुए कहा, “हमारा इंसानों को बंधन से हटाने का कोई इरादा नहीं है। यह वास्तव में लोगों को बेहतर निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाने के बारे में है।”

उन्होंने एआई मॉडलों की तैनाती के बाद उनकी निगरानी के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने कहा, “मॉडल परिवर्तनों के अंतर्निहित डेटा के रूप में बह सकते हैं।” “इसलिए आपको न केवल कार्य करने के लिए, बल्कि यह आकलन करने के लिए भी आलोचनात्मक सोच के स्तर की आवश्यकता है कि एआई मॉडल जो कर रहा है वह स्वीकार्य है या नहीं।”

उन्होंने आगे कहा, “हमने यह सुनिश्चित करने के लिए सरकार भर में उपयोग के मामले और साझेदारियां बनाई हैं कि हम जिम्मेदार एआई लागू कर रहे हैं। हम कभी भी लोगों को एल्गोरिदम से प्रतिस्थापित नहीं करेंगे।”

वायु सेना के लेडे ने कहा, “हमारे पास अक्सर ऐसे उपयोग के मामले होते हैं जहां डेटा मौजूद नहीं होता है। हम 50 वर्षों के युद्ध डेटा का पता नहीं लगा सकते हैं, इसलिए हम सिमुलेशन का उपयोग करते हैं। जोखिम एक एल्गोरिथ्म को सिखाने में है कि आपके पास ‘वास्तविक अंतर के लिए सिमुलेशन’ है जो एक वास्तविक जोखिम है। आप निश्चित नहीं हैं कि एल्गोरिदम वास्तविक दुनिया को कैसे मैप करेगा।”

चौधरी ने एआई सिस्टम के लिए परीक्षण रणनीति के महत्व पर जोर दिया। उन्होंने उन डेवलपर्स को चेतावनी दी, “जो एक उपकरण के प्रति आसक्त हो जाते हैं और अभ्यास के उद्देश्य को भूल जाते हैं।” उन्होंने स्वतंत्र सत्यापन और सत्यापन रणनीति में विकास प्रबंधक डिजाइन की सिफारिश की। “आपका परीक्षण, यही वह जगह है जहां आपको एक नेता के रूप में अपनी ऊर्जा केंद्रित करनी होती है। नेता को संसाधन देने से पहले अपने दिमाग में एक विचार की आवश्यकता होती है कि वे कैसे उचित ठहराएंगे कि निवेश सफल रहा या नहीं।”

वायु सेना के नेतृत्व ने व्याख्या के महत्व के बारे में बात की। उन्होंने कहा, “मैं एक टेक्नोलॉजिस्ट हूं। मैं कानून नहीं बनाता। एआई फ़ंक्शन की उस तरीके से समझाने की क्षमता जिसके साथ मनुष्य बातचीत कर सकता है, महत्वपूर्ण है। एआई एक भागीदार है जिसके साथ हम बातचीत करते हैं, एआई इस निष्कर्ष पर पहुंचता है कि हमारे पास सत्यापित करने का कोई तरीका नहीं है।”

यहां और जानें एआई विश्व सरकार।

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