С самого начала Ын пояснил, что его подход ориентирован на создание индустрии, «одной из тех, которые оказывают огромное влияние на жизнь каждого человека, но невидимы для многих». Во многих странах сейчас происходит производственных спад, но Ын хочет «взять технологию ИИ, которая трансформировала интернет-бизнес, и использовать ее, чтобы помочь людям, занятым в производстве».

Это один из развивающихся трендов сегодня: по данным за 2021 год, 65% руководителей промышленного сектора внедряют ИИ. Только в складской отрасли в ближайшие пять лет ожидается сложный годовой темп роста 57,2%.

В частности, этим занимается его стартап Landing AI, в котором разрабатывается новый инструментарий и платформа для автоматизации промышленности. Инструменты стартапа позволяют клиентам без труда развертывать системы визуальной инспекции. Например, алгоритмы ИИ и камеры смогут проверять продукцию на предмет возможных дефектов.

Сложность здесь в том, что каждый завод уникален, и нельзя создать монолитную систему ИИ, которая подошла бы всем клиентам. Необходимо обучить ИИ на основе релевантных данных. Дата-центрический подход утверждает, что ИИ достиг точки, в которой данные стали важнее, чем модели.

В прошлое десятилетие сфера ИИ в основном фокусировалась на больших данных — обучении нейронных сетей на гигантском количестве наборов данных. Ын и сам помогал развивать это направление в прошлом. И хотя в создании больших моделей все еще виден прогресс, он считает, что внимание ИИ следует направить на маленькие данные и дата-центрический ИИ.

«Десять лет назад я недооценил объем работ, который необходим для воплощения глубокого обучения, и я думаю, многие сегодня недооценивают объем работ, инноваций, креативности и инструментов, которые нужны для воплощения дата-центрического ИИ во всем его потенциале, — сказал Ын. — Но наши совместные усилия в этой области в течение ближайших лет позволят, я полагаю, создать много новых ИИ-приложений, и я с нетерпением этого жду».

В 2018 году Эндрю Ын рассказал о том, что успел понять за время работы в ИТ-корпорациях. Большинство из них использует искусственный интеллект для манипулирования пользователями. Инструменты эксплуатации нужно ограничить на государственном уровне, считает ученый.