Recruit cũng đã đầu tư vào DataRobot Inc., một nhà cung cấp các
nền tảng học máy thông thường. Những nền tảng này sử dụng quy
trình xử lý song song khổng lồ để đào tạo và phân tích hàng ngàn
mẫu bằng các ngôn ngữ mã nguồn mở, trong đó có Python, Spark
và H2O. Vào tháng 11/2015, quyết tâm đào sâu vào khoa học dữ
liệu cuối cùng cũng có chuyển biến tích cực khi hội đồng quản trị
tuyên bố mở một phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI)
tại Thung lũng Silicon, được điều hành bởi Tiến sĩ Alon Halevy –
nhà nghiên cứu AI mà Google rất nể trọng. Tương tự những người
cùng thời với mình, để thúc đẩy đổi mới, tiến sĩ Halevy đặc biệt tán
thành phần mềm mã nguồn mở. Dưới sự giám sát của ông, tất cả
các nghiên cứu về AI đều dựa trên các bộ phận mã nguồn mở.
Ông cũng học hỏi theo Recruit, bằng cách buộc các nhà khoa học
phải làm việc với doanh nghiệp. Do vậy, một nhà khoa học dữ liệu
không chỉ viết mã mà còn phải trao đổi với khách hàng và bộ phận
bán hàng, mặc cho phương pháp tiếp cận này có vẻ kỳ lạ tại Thung
lũng Silicon nhưng đó là cách làm việc lâu đời tại trụ sở ở Nhật Bản.
“Chúng tôi sở hữu một cơ sở dữ liệu rất thú vị nhưng lại không có
những công cụ thích hợp. Bạn sẽ nhận thấy rằng Recruit rất giỏi
trong việc cung cấp dịch vụ, nhưng họ không hề chú trọng vào công
nghệ theo một cách tập trung,” Halevy trao đổi với tôi. “Họ cứ ‘hãy
để chúng tôi nâng cấp dịch vụ tốt hơn.’ Tuy nhiên, lúc này chính họ
lại bị thôi thúc rằng chúng ta phải tận dụng dữ liệu để tạo nên đột
phá.” Về vấn đề này, Asano hoàn toàn đồng ý: “Chúng tôi muốn
Recruit khai thác dữ liệu chất lượng cao và từ đó biến chúng thành
lợi nhuận. Bởi vì chúng tôi có một cái nhìn tổng thể về khách hàng
rất độc đáo.” Vốn định hướng hoàn toàn vào các doanh nghiệp nhỏ,
ông Kitamura hào hứng nói, “Chúng tôi hiện đang nắm lấy cơ hội
kinh doanh để đầu tư vào các dịch vụ mới trong những lĩnh vực
Recruit đã chọn theo đuổi.”
THẾ HỆ HỌC MÁY THỨ HAI
Trong khóa học đào tạo nhà điều hành do tôi đứng lớp, các nhà
quản lý thường bày tỏ một mối quan tâm nghiêm túc về tốc độ phát
triển của trí thông minh nhân tạo – nhanh đến mức họ e ngại hợp
