ألكسندر هوديك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في كيرا سيستمز – سلسلة المقابلات

ألكسندر هوديك هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتقنية في كيرا سيستمز. حاصل على شهادات الدكتوراه والماجستير في علوم الحاسوب من جامعة واترلو، وشهادة البكالوريوس من جامعة تورونتو في الفيزياء وعلوم الحاسوب.

كان بحثه السابق في مجال المعلوماتية الحيوية يركز على العثور على أوجه التشابه بين تسلسلات الدنا. كما عمل في مجالات أنظمة البرهان وتجميع استفسارات قواعد البيانات.

متى أصبحت مهتمًا بالتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لأول مرة؟

لقد كنت مهتمًا دائمًا بالعلوم الحاسوبية. في مرحلة البكالوريوس، درست موادًا في الخوارزميات للتخطيط والمنطق والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والحوسبة العددية ومواد أخرى. نمت اهتمامي بالتعلم الآلي بشكل أكثر تحديدًا خلال فترة الدكتوراه في جامعة واترلو. هناك، استخدمت أساليب التعلم الآلي لدراسة الدنا. بعد ذلك، غطست بشكل أعمق في المنطق الرسمي كجزء من أبحاث ما بعد الدكتوراه. المنطق والاستدلال هو في بعض المجالات “الوجه الآخر” للطريقة في النهج للذكاء الاصطناعي، وfelt مهمًا أن أعرف المزيد عنه.

كان بعض بحثك السابق في مجال المعلوماتية الحيوية يركز على العثور على أوجه التشابه بين تسلسلات الدنا. هل يمكنك مناقشة بعض هذا العمل؟

الجسم الرئيسي لأطروحتي يتضمن بناء نموذج أكثر واقعية لطفرة الدنا باستخدام نماذج ماركوف الخفية. استخدمت هذا النموذج الأكثر تعقيدًا في خوارزمية جديدة مصممة للعثور على مناطق من الدنا التي تشترك في الأنساب المشتركة مع الأنواع الأخرى. على وجه الخصوص، يمكن لهذه الخوارزمية الجديدة العثور على مناطق تسلسل أكثر ضعفًا من الخوارزميات السابقة لهذه المهمة.

قبل فترة الدكتوراه، عملت في مختبر بحث كان جزءًا من مشروع الجينوم البشري. واحد من أكثر المشاريع إثارة للاهتمام التي ساعدت في إكمالها كان مشروع المسودة الأولى للكروموسوم البشري 7.

ما كان الإلهام الأولي وراء إطلاق كيرا؟

فكرة كيرا جاءت من شريكي المؤسس، نوح وايسبيرغ. كان قد قضى ساعات في مسيرته المهنية كمحامي في القيام بنوع من العمل الذي بنينا الآن الذكاء الاصطناعي للقيام به. كانت فكرة مثيرة للاهتمام بالنسبة لي لأنها涉لت اللغة الطبيعية، وكان المشكلة محددة جيدًا، ويمكنني رؤية الإمكانيات التجارية. هناك شيء جذاب في بناء الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه فهم اللغة البشرية لأن اللغة ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالعقل البشري.

يمكنك وصف ما هو برنامج تحليل العقود و كيف يستفيد منه المحترفون القانونيون؟

تستخدم كيرا التعلم الآلي الخاضع للإشراف، مما يعني أن محاميًا مخبرًا يقدم أحكامًا من العقود الفعلية إلى نظام مصمم للتعلم من هذه الأمثلة. يدرس النظام هذه البيانات، ويتعلم ما اللغة ذات الصلة، ويبني نماذج أحكام احتمالية. يتم اختبار النماذج بعد ذلك ضد مجموعة من الاتفاقيات المُشَرَّعة التي النظام غير مألوف بها لتحديد جاهزيته. يمكن لتكنولوجيا التعلم الآلي هذه العالية الدقة تحديد وتحليل几乎 أي حكم في أي عقد، مما يؤدي إلى توفيرات زمنية تقريرها العملاء بنسبة 20-90٪. يساعد هذا الزيادة في الإنتاجية شركات المحاماة من خلال زيادة معدلات تحقيقها، ويعطيهم المزيد من الفرص لزيادة إيراداتهم والحفاظ على عملائهم الحاليين. بالنسبة للشركات، يزيد من الإنتاجية في الداخل، ويقلل من مقدار النفقات القانونية الخارجية المطلوبة.

يُعتبر معالجة اللغة الطبيعية صعبة بالنسبة لمعظم الشركات، هل يمكنك مناقشة بعض التحديات الإضافية التي تواجهها عند معالجة المصطلحات القانونية وال细يات الفريدة للمهنة القانونية؟

لل许多 людей، يبدو اللغة القانونية غريبة، لكنها في الواقع ليست مختلفة جدًا من منظور التعلم الآلي. هناك بعض الأشياء الفريدة؛ التأمل أكثر أهمية، والجمل يمكن أن تكون أطول من المعتاد، لكننا لم نحتج إلى نهج معالجة اللغة الطبيعية مختلف بشكل كبير عن المجالات الأخرى.

هناك جانب واحد مختلف بشكل كبير وهو الحاجة إلى خصوصية البيانات وتخصيصها. المحترفون القانونيون مطالبون بالحفاظ على سرية بيانات العملاء، واستخدامها في منتج تعلم آلي يجمع أو يشارك بيانات التدريب يتعارض مع هذه المتطلبات. في الواقع، حتى الاحتفاظ ببيانات التدريب غالبًا ما يكون غير ممكن لأنهم يلتزمون بحذف بيانات العملاء بعد انتهاء المشروع. لذلك، من الأهمية بمكان القدرة على تدريب النماذج دون وجود بائع في الدائرة، وكذلك تقنيات التعلم الآلي التي تجعل من الصعب أو المستحيل استرداد أي جزء من بيانات التدريب من خلال فحص النماذج المُتعَلَّمة.

يمكنك وصف كيفية استخدام التعلم العميق لتصنيف البيانات داخل برنامج كيرا؟

لا نستخدم التعلم العميق كثيرًا في منتجنا، على الرغم من أن فريقنا البحثي يقضي الكثير من الوقت في تقييم واستكشاف حلول التعلم العميق. حتى الآن، في أنواع المشاكل التي نواجهها، تقنيات التعلم العميق لا تتجاوز نهج التعلم غير العميق، أو تحصل على زيادة صغيرة جدًا. نظرًا لتحمل الحسابات الكبير لتكنولوجيا التعلم العميق، بالإضافة إلى التحديات في الحفاظ على خصوصية بيانات التدريب، لم تكن جذابة بما يكفي لتبنيها حتى الآن.

ما هي بعض نماذج الأحكام المدمجة التي تقدمها كيرا؟

تستطيع كيرا تحديد واستخراج أكثر من 1000 حكم وشرط وبيانات مدمجة (حقول ذكية). وهي تتعلق بمواضيع متعددة، من عمليات Due Diligence المالية – التي تم تصميم كيرا في الأصل لمساعدتها – إلى بريكست؛ إلى العقارات. يتم بناء الحقول الذكية من قبل فريقنا من الخبراء في المجال، بما في ذلك محامين ومحاسبين مخبرين. باستخدام تكنولوجيا التعلم الآلي لدينا، تتطلب معايير كيرا أن يحقق كل حقل ذكي على الأقل 90٪ من الاستدعاء، مما يعني أن برنامجنا سوف يجد 90٪ أو أكثر من الحكم أو الشرط أو البيانات التي تبحث عنها داخل العقود أو الوثائق، مما يقلل من المخاطر والأخطاء في عملية مراجعة العقود. بالإضافة إلى ذلك، يمكن إنشاء عدد غير محدود من الحقول المخصصة و تعليمها من قبل شركة لتحديد وتحليل رؤى ذات صلة تلقائيًا باستخدام أداة Quick Study.

يُعرف العالم القانوني بأنه بطيء في تبني التكنولوجيا الجديدة. هل تجد أن هناك حاجة إلى تعليم الشركات القانونية؟

المحامون يحبون معرفة كيفية عمل الأشياء، لذلك التعليم مهم. لا يعتبر من الصعب تعليم المحامين عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أكثر من غيرهم من المحترفين، لكنه مطلوب بالفعل أن يكون لديك مواد تعليمية جاهزة. العديد من عقبات التبني هي اجتماعية أيضًا؛ الناس يطلبون غالبًا معرفة أفضل الممارسات في تكييف عملياتهم الداخلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي، أو يهتمون بطرق استخدام الذكاء الاصطناعي لتغيير عروضهم التجارية بطريقة تمنحهم ميزة غير مجرد تحسينات في الكفاءة.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول كيرا؟

كانت الأدبيات الأكاديمية ومكتبات التعلم الآلي المفتوحة حاسمة في مساعدتنا على إطلاق الشركة. نعتقد أن المعلومات المفتوحة والبرمجيات هي منفعة كبيرة للعالم. في ضوء ذلك، أنا سعيد بشكل خاص أن فريقنا البحثي ينشر نتائج العديد من جهودنا البحثية في المجلات الأكاديمية والمؤتمرات. إلى جانب إثبات أننا ندفع حدود الحالة الفنية، هذا يسمح لنا أن نعيد التبرع للمجتمعات التي ساعدتنا على البدء، والتي ما زلنا نحصل منها على قيمة كبيرة. يمكنك العثور على أوراقنا على https://kirasystems.com/science/.

لمعرفة المزيد، زوروا كيرا سيستمز.