بيراغو جونز، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Pienso – سلسلة المقابلات

بيراغو جونز هو الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Pienso، وهي منصة لا تحتاج إلى كود أو كود منخفض للشركات لتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى مهارات متقدمة في العلوم البيانية أو البرمجة. اليوم، يشمل عملاء بيراغو الحكومة الأمريكية وشركة Sky، أكبر شركة بث في المملكة المتحدة. تعتمد Pienso على أبحاث بيراغو من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، حيث كان هو وزميله المؤسس كارثيك ديناكار مساعدين بحثيين في مختبر وسائط MIT. وهو سلطة مرموقة في تقاطع الذكاء الاصطناعي وتفاعل الإنسان والحاسوب (HCI)، ومناصر للاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

Pienso تم تصميم واجهة التعلم التفاعلية لتتيح للمستخدمين استغلال الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد دون الحاجة إلى كتابة أي كود. توجيه المستخدمين من خلال عملية تدريب ونشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي يتم تسجيلها بخبرتهم وتحسينها للاجابة على أسئلتهم المحددة.

ما الذي جذبك في البداية لدراسة الذكاء الاصطناعي وتفاعل الإنسان والحاسوب وتجربة المستخدم؟

لقد كنت قد طور بالفعل مشاريع شخصية تركز على إنشاء أدوات إمكانية الوصول وتطبيقات للمكفوفين، مثل قارئ برايل الرقمي الهAPTIC باستخدام هاتف ذكي ونظام ملاحة داخلي (عصا رقمية). كنت أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز ودعم هذه الجهود.

كيف تم تصور Pienso في البداية أثناء وجودك في MIT؟

كان كارثيك وزميلي المؤسس قد التقينا في المدرسة العليا أثناء إجراء بحث في مختبر وسائط MIT. لقد قمنا بالتعاون على مشروع دراسي لإنشاء أداة تساعد منصات التواصل الاجتماعي على تعديق ومعالجة المحتوى المسيء. كانت الأداة تكتسب زخمًا كبيرًا، وقد دعونا حتى إلى البيت الأبيض لتقديم عرض تقني للتقنية خلال قمة عنف على الإنترنت.

كان هناك مشكلة واحدة فقط: بينما كانت النموذج نفسها تعمل بالطريقة المتوقعة، لم تكن مدربة على البيانات الصحيحة، لذلك لم تكن قادرة على تحديد المحتوى الضار الذي يستخدم اللهجة المراهقين. كارثيك وأنا كنا نعمل معًا لتحديد حل، ولاحقًا أدركنا أننا يمكن أن نصلح هذه القضية إذا وجدنا طريقة لتمكين المراهقين من تدريب بيانات النموذج بشكل مباشر.

كان هذا هو لحظة “أها” التي ستلهم لاحقًا Pienso: يجب أن يكون الخبراء في المجال، وليس مهندسي الذكاء الاصطناعي مثلنا، قادرين على تقديم مدخلات أكثر سهولة حول بيانات تدريب النموذج. لقد طوّرنا أدوات نقر ونقطة تسمح للمستخدمين غير الخبراء بتدريب كميات كبيرة من البيانات بمقياس كبير. ثم أخذنا هذه التكنولوجيا إلى المدارس المحلية في كامبريدج، ماساتشوستس، وطلبنا مساعدة المراهقين المحليين لتدريب خوارزمياتهم، مما أتاح لنا التقاط دقة أكبر في الخوارزميات مما كان ممكنًا من قبل. مع هذه التكنولوجيا، قمنا بالعمل مع منظمات مثل MTV ومستشفى بريغام وومن للنساء.

يمكنك أن تشاركنا قصة كيف تم تأسيس Pienso بعد ذلك من MIT إلى شركة مستقلة؟

كنا دائمًا نعلم أن هذه التكنولوجيا يمكن أن توفر قيمة تتجاوز حالة الاستخدام التي بنيناها، ولكن لم يكن حتى عام 2016 أننا أخذنا القفزة لتحويلها إلى شركة، عندما أكمل كارثيك博士اه. في ذلك الوقت، كان التعلم العميق ينتشر بسرعة، ولكن كان في الغالب مهندسي الذكاء الاصطناعي الذين كانوا يستخدمونه لأن لا أحدًا آخر كان يمتلك الخبرة لتدريب وتنفيذ هذه النماذج.

ما هي الابتكارات الرئيسية والخوارزميات التي تمكن واجهة Pienso بدون كود لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي؟ كيف يضمن Pienso أن الخبراء في المجال، بدون خلفية تقنية، يمكنهم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟

Pienso يزيل الحواجز التي تتمثل في “MLOps” – تنظيف البيانات وتصنيف البيانات وتنفيذ النموذج وتنفيذه. تستخدم منصتنا نهجًا للتعلم شبه الإشراف، مما يسمح للمستخدمين بالبدء مع بيانات التدريب غير المسمى ثم استخدام الخبرة البشرية لتحديد وتحسين كميات كبيرة من بيانات النص بسرعة ودقة دون الحاجة إلى كتابة أي كود. هذا يعزز من تدريب نماذج التعلم العميق التي تتمكن من تصنيف وتوليد نص دقيق.

كيف تقدم Pienso تخصيصًا في تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات المنظمات المختلفة؟

نحن نؤمن بقوة أن لا نموذج واحد يمكن أن يحل كل مشكلة لكل شركة. يجب أن نتمكن من بناء وتنفيذ نماذج مخصصة إذا كنا نريد أن يفهم الذكاء الاصطناعي دقة كل شركة ومثال استخدام محدد. لذلك، تتيح Pienso إمكانية تدريب النماذج مباشرة على بيانات المنظمة. هذا يخفف من مخاوف الخصوصية عند استخدام النماذج الأساسية ويمكن أن يوفر رؤى أكثر دقة.

Pienso يدمج أيضًا مع الأنظمة الحالية للشركات من خلال واجهات برمجة التطبيقات، مما يسمح بنقل نتائج الاستدلال في صيغ مختلفة. Pienso يمكن أن يعمل أيضًا دون الاعتماد على خدمات أو واجهات برمجة تطبيقات طرف ثالث، مما يعني أن البيانات لا تحتاج إلى نقلها خارج بيئة آمنة. يمكن نشره على مزودي السحابة الرئيسيين وكذلك على الموقع، مما يجعله مناسبًا للصناعات التي تتطلب ممارسات أمان وامتثال قوية، مثل الوكالات الحكومية أو المالية.

كيف ترى منصة Pienso تتطور في السنوات القليلة القادمة؟

في السنوات القليلة القادمة، ستواصل Pienso التطور من خلال التركيز على المزيد من القابلية للتوسع والكفاءة. مع نمو الطلب على تحليلات النص الكبير، سنعزز قدرةنا على التعامل مع مجموعات بيانات أكبر وأوقات استدلال أسرع وتحليل أكثر تعقيدًا. نحن ملتزمون أيضًا بتقليل التكاليف المرتبطة بتمكين نماذج اللغة الكبيرة لتضمن أن تحصل الشركات على القيمة دون المساس بالسرعة أو الدقة.

سنسعى أيضًا إلى المزيد من تمكين الذكاء الاصطناعي. Pienso بالفعل منصة لا تحتاج إلى كود أو كود منخفض، ولكننا نتصور توسيع إمكانية الوصول إلى أدواتنا أكثر. سنواصل تحسين واجهتنا بحيث يمكن لمستخدمين أوسع، من محللي الأعمال إلى الفرق الفنية، أن يستمر في تدريب وتحسين وتنفيذ النماذج دون الحاجة إلى خبرة تقنية عميقة.

随着 العمل مع المزيد من العملاء عبر مختلف الصناعات، سيتكيف Pienso لتقديم حلول أكثر تخصيصًا. سواء كانت في المالية أو الرعاية الصحية أو الحكومة، منصتنا سوف تتطور لدمج قوالب ووحدات محددة حسب الصناعة لمساعدة المستخدمين على تحسين نماذجهم بشكل أكثر فعالية لأحوال استخدامهم المحددة.

Pienso سوف يصبح أكثر تكاملًا داخل نظام الذكاء الاصطناعي الأوسع، يعمل بجانب حلول وأدوات من مزودي السحابة الرئيسيين وحلول الموقع. سوف نركز على بناء تكاملات أقوى مع منصات بيانات وأدوات أخرى، مما يتيح سير عمل الذكاء الاصطناعي أكثر تماسكًا يلائم المجموعات التكنولوجية الحالية للشركات.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Pienso.