¿Podrías hackear la IA en 48 horas?

¿Para qué son los hackathons?

Todas son pruebas de resistencia para ver quién puede codificar durante la noche y subsistir con alimentos blandos y refrescos sin colapsar. Algunos son genuinamente engendrando innovación brillante. Los mejores son festivales de contratación relativamente baratos para las organizaciones patrocinadoras, que brindan a los posibles candidatos una valiosa información sobre los patrones de contratación.

En el último año informé sobre varios hackathons para PCMag, cada uno de ellos con temática disparatada: asistentes de voz para personas con discapacidades en la USC ; un hackathon de salud en la Universidad de Stanford; y —un doble golpe— DARPA en la NASA hackeando drones de radio definidos por software . Este último, como era de esperar, contó con una gran cantidad de personal uniformado con auriculares de servicios de seguridad en un contexto de cohetes.

DV Hacks

Más recientemente, BCG Digital Ventures organizó DV Hacks , un hackathon de 48 horas con enfoque en AI, en Los Ángeles, donde los locales se unieron a equipos de lugares tan lejanos como Sydney y Londres, además de Nueva York, Pittsburgh, Seattle y Atlanta. Los participantes incluyeron empleados en Uber, Headspace, Magic Leap , Lyft y más, así como estudiantes graduados en USC y muchas empresas nuevas, todos los cuales compitieron por $ 20,000 en premios y la oportunidad de trabajar con BCG Digital Ventures.

Después, intercambié correos electrónicos con el CTO Dharmesh Syal y el equipo ganador.

Dharmesh, ¿qué preguntas le hiciste a los equipos?
Queríamos verlos aplicar AI en nuevas formas, resolviendo puntos de dolor reales para la sociedad. Sugerimos algunas áreas por adelantado, entre ellas: la aplicación de tendencias «del yo cuantificadas» al desarrollo de productos; inteligencia microemocional; computación humana y cuidado de la salud; Chatbots y asistentes, más allá de Alexa y Siri; inteligencia de voz e imagen; personalización; PNL y inteligencia de texto; y detección de anomalías / fraude, [como] cómo usar los datos para detectar lo que está fuera de lo común.

¿Cuál fue el propósito del evento DV Hacks?
En primer lugar, queremos construir un ecosistema y crear una comunidad entre los más brillantes y mejores pensadores y creadores de inteligencia artificial. Este fue un evento solo por invitación: los equipos solicitaron unirse a nosotros de todo el mundo y pudimos elegir desde una gran piscina. Nos dio una lente para ver quién está ahí afuera y lo que están construyendo en AI ahora.

DV Hacks

Obviamente, no se trata solo de crear una comunidad, sino de reclutar, ¿no?
Por supuesto, siempre estamos buscando un gran talento y, por lo general, hemos contratado entre el 8 y el 10 por ciento de los que conocemos mediante hackatones como estos. Desde la perspectiva del candidato, es un proceso intenso, pero pueden conocernos, ver cómo trabajamos y entender nuestra cultura.

¿También estás buscando comprar IP?
A veces rastreamos las ideas de los candidatos y las llevamos al brazo de la empresa, como nuevas empresas.

‘Team magikarp’ fueron los ganadores. ¿Puedes describir su idea?
Construyeron una plataforma nativa de la IA que usaba modelado predictivo, PNL y reconocimiento de imágenes para automatizar el procesamiento de reclamos de seguros contra desastres. Resultó que al menos uno de los miembros del equipo se había visto afectado por un desastre natural, mientras vivía en Florida, y comprendía los puntos de dolor inherentes a las reclamaciones de seguros de manera oportuna.

DV Hacks

¿Por qué ganaron?

Había muchos factores: una evidente pasión en el equipo, la combinación correcta de personas en el equipo, incluidos científicos de datos, expertos en inteligencia artificial, expertos en productos y diseñadores. Habían identificado los puntos correctos para el dolor y tenían una buena solución. Captaron el TAM (mercado total direccionable) y la oportunidad de mercado. Era claramente el concepto MVP (producto mínimo viable) mejor ejecutado al final del día.

¿Validó su código en el sitio?

Absolutamente. Tuvimos 35 voluntarios de nuestro equipo que trabajaron como mentores de los equipos durante el día, así que tuvimos la oportunidad de evaluar su código. Entendieron los diversos desafíos en la disponibilidad de datos; los muchos tipos de modelos de IA que podrían aplicarse a los datos, las redes neuronales computacionales y las bibliotecas que existen de material de video (para verificar reclamos). Lo que también sorprendió de su compilación fue el uso de llamadas API en su modelo: encontraron una nueva forma de agrupar estos datos para obtener resultados y resultados significativos.

Dentro del equipo magikarp

Aquí hay extractos de los correos electrónicos del equipo ganador después de que regresaron a casa.

Enhorabuena, team magikarp! ¿Todos ustedes son personas devotas de Pokémon?
Queríamos divertirnos con esto, así que elegimos un nombre tonto. Intentamos un montón de juegos de palabras terribles en AI, pero aterrizamos en magikarp (minúsculas intencionales), que es un tipo bastante inútil que simplemente se da vuelta y salpica las cosas. Hicimos bromas sobre cómo si ganáramos, anunciaríamos que ahora éramos Gyarados (alerta de spoiler, nadie más pensó que era gracioso). Pero es una especie de testimonio de la idea de que nos tomamos en serio lo que hacemos pero no nos tomamos a nosotros mismos demasiado en serio, o eso nos gustaría pensar.

Dinos de dónde eres y por qué te dirigiste al oeste a DV Hacks este año.
Todos somos de ASAPP , una startup centrada en AI para empresas. Uno de los miembros de nuestro equipo, Brendan, fue al hackathon de movilidad anterior de DV y tuvo una gran experiencia, por lo que nos convenció a muchos de nosotros a aplicar.

En realidad, todos somos de Nueva York y, para casi todos, este fue nuestro primer hackathon. Así que probar algo nuevo, al lado de una playa, centrado en un tema que todos nos apasiona fue una obviedad.

DV Hacks

Dharmesh nos dijo por qué los jueces le otorgaron el primer premio, pero cuéntenos cómo decidió comenzar con el concepto.
Todos pensamos en algunas áreas en las que estábamos interesados ​​antes del evento. Fuimos atraídos hacia [la propuesta de Shreya de nuestro miembro del equipo] de automatizar las reclamaciones por desastres. El área parecía socialmente impactante e impulsada por la comunidad, al tiempo que presentaba una gran oportunidad para utilizar las mejores capacidades de inteligencia artificial de manera significativa. También fue muy divertido refinar la idea y la visión del producto mientras trabajábamos juntos en el hackathon.

¿Con qué desafíos te enfrentaste?
Desafortunadamente, los datos disponibles públicamente no eran tan granulares como esperábamos, pero pudimos extraerlos de FEMA. Dado que los datos eran escasos, los entrenamos en una pequeña red neuronal para predecir los montos de las reclamaciones. El beneficio de mantenerlo pequeño fue que también podríamos volver a capacitarnos fácilmente en las aportaciones de los usuarios y generar nuevas predicciones de reclamos actuales en tiempo real. El objetivo es poder también entrenar modelos para extraer con precisión características de imágenes en bruto y descripciones de texto no estructuradas.

¿Qué sigue para este equipo ganador?
No estamos seguros de lo que sigue todavía; Ha sido realmente genial conocer gente nueva a través de este proceso y obtener comentarios sobre la idea, así que tendremos que ver dónde van las cosas.

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