مقابلات
إتيان برنارد، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة NuMind – سلسلة المقابلات
إتيان برنارد، هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة NuMind شركة برمجيات تأسست في يونيو 2022 وتختص في تطوير أدوات التعلم الآلي. إتيان خبير في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بعد حصوله على الدكتوراه (ENS) والبستدكتوراه (MIT) في الفيزياء الإحصائية، انضم إتيان إلى شركة Wolfram Research حيث أصبح رئيس التعلم الآلي لمدة 7 سنوات. خلال هذه الفترة، قاد إتيان تطوير أدوات التعلم التلقائي، وإطار التعلم العميق المبسط، وتطبيقات التعلم الآلي المختلفة.
ما الذي جذبك في البداية إلى التعلم الآلي؟
المرة الأولى التي سمعت فيها مصطلح “التعلم الآلي” كانت في عام 2009، أعتقد، بفضل جائزة نيتفليكس. وجدت فكرة أن الآلات يمكن أن تتعلم ممتعة وقوية. كان من الواضح بالنسبة لي أن هذا سوف يؤدي إلى العديد من التطبيقات المهمة – بما في ذلك إمكانية إنشاء الذكاء الاصطناعي. قررت على الفور أن أغوص في هذا الموضوع، ولم أعد أتراجع.
بعد حصولك على الدكتوراه (ENS) والبستدكتوراه (MIT) في الفيزياء الإحصائية، انضممت إلى شركة Wolfram Research حيث أصبحت رئيس التعلم الآلي لمدة 7 سنوات. ما هي بعض المشاريع الأكثر إثارة للاهتمام التي عملت عليها؟
كانت مشاريعي المفضلة في شركة Wolfram هي تطوير دوال التعلم الآلي التلقائي للغة Wolfram (المعروفة باسم Mathematica). الأول كان Classify، حيث تقوم بتقديم البيانات وتعيد لك مصنفا. بالنسبة لي، التعلم الآلي كان دائما عن التلقائية. لا تتكيف مع متغيرات حاسوبك، ولا يجب عليك ذلك لآلةك أيضا! كان من التحديات من الناحية العلمية والهندسية البرمجية إنشاء دوال تعلم آلي تلقائي حقيقية وفعّالة.
كان إنشاء إطار شبكات عصبونية عالية المستوى مشروعا مثيرا للاهتمام جدا. كانت هناك العديد من القرارات الصعبة حول كيفية تمثيل الشبكات العصبونية رمзيا، وكيفية تصورها، وكيفية التعامل معها (أي القدرة على قص قطع معينة، ووضع قطع أخرى معا، واستبدال الطبقات، إلخ). أعتقد أننا قمنا بذلك بشكل جيد، وإذا كان مفتوح المصدر، أعتقد أنه سيكون مستخدما بشكل كبير ؛)
خلال هذه الفترة من الوقت، كتبت أيضا كتابا أساسيا بعنوان “مدخل إلى التعلم الآلي“، ما هي بعض التحديات التي واجهتها عند كتابة كتاب شامل مثل هذا؟
كانت هناك العديد من التحديات! استغرق الأمر عامين لكتابة الكتاب. يمكنني أن أقرر ببساطة كتابة كتاب “كيفية”، وهو ما كان أسهل، ولكن جزءا من رحلتي في شركة Wolfram كان حول تعلم التعلم الآلي، وشعرت بالحاجة إلى نقل ذلك. لذلك كان الصعوبة الرئيسية هي تحديد ماذا أتحدث عنه بالضبط، وبأي ترتيب، لجعلها ممتعة وسهلة الفهم. ثم هناك تفاصيل تعليمية: هل أستخدم صيغة رياضية لمفهوم معين؟ أو بعض الشفرة؟ أو ببساطة تصورا؟ أردت جعل هذا الكتاب متاحا كما هو ممكن، وهذا أعطاني الكثير من الصداع. بشكل عام، أنا سعيد بالنتيجة. آمل أن يكون مفيدا للكثيرين!
يمكنك أن تشاركنا قصة ولادة شركة NuMind؟
حسنا. كنت أريد إنشاء شركة ناشئة لبعض الوقت، في الأصل في عام 2012 لإنشاء أداة تعلم آلي تلقائي، ولكن العمل في شركة Wolfram كان ممتعا جدا. ثم في عام 2019-2020، بدأت تظهر أول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل GPT-2 و GPT-3. كان ذلك صدمة لي كيف يمكنهم فهم النص وتوليد نص. في نفس الوقت، يمكنني رؤية مدى صعوبة إنشاء نماذج NLP: كنت تحتاج إلى التعامل مع فريق من المحققين، وخبراء يديرون العديد من التجارب، إلخ. فكرت أن هناك طريقة لاستخدام هذه النماذج من خلال أداة لتحسين تجربة إنشاء نماذج NLP بشكل كبير. كان شريكي المؤسس، صمويل (الذي ي happened أن يكون ابن عمي)، يشاركني نفس الرؤية، وبالتالي قررنا إنشاء هذه الأداة.
هدف NuMind هو نشر استخدام التعلم الآلي – والذكاء الاصطناعي بشكل عام – من خلال إنشاء أدوات بسيطة ولكن قوية. ما هي بعض الأدوات المتاحة حاليا؟
نعم. أداتنا الأولى هي لإنشاء نماذج NLP مخصصة. على سبيل المثال، دعنا نقول أنك تريد تحليل مشاعر مستخدميك من تعليقاتهم. استخدام نموذج جاهز عادة ما لا يكون جيدا، لأنها تم تدريبها على نوع مختلف من البيانات، وللمهمة نفسها (مهام تحليل المشاعر مختلفة عن بعضها البعض!). بدلا من ذلك، تريد تدريب نموذج مخصص يعمل جيدا على بياناتك. أداتنا تسمح بذلك بطريقة بسيطة وفعالة. بشكل أساسي، تقوم بتحميل بياناتك، وتقوم ببعض التعليقات، وتحصل على نموذج يمكنك نشره من خلال واجهة برمجة التطبيقات. هذا ممكن بفضل استخدام النماذج الكبيرة، ولكن أيضا هذا النمط الجديد من التعلم الذي نسميه Interactive AI Development.
ما هي بعض النماذج المخصصة التي تريها مطورة من الجولة الأولى من العملاء في NuMind؟
كان هناك بعض تحليلات المشاعر. على سبيل المثال، عميل يراقب مشاعر المحادثات الجماعية حيث يساعد الناس بعضهم البعض على مكافحة الإدمان. هذا التحليل ضروري من أجل التدخل في الحالات النادرة حيث تنخفض المشاعر. عميل آخر يستخدمنا لتحديد أفضل فرص العمل لمستخدم معين – وأعتقد أن هناك الكثير من الإمكانيات في هذا النوع من الذكاء الاصطناعي المطابق. لدينا عملاء يستخدموننا لاستخراج المعلومات من الوثائق الطبية والقانونية.
كم عدد الساعات التي يمكن أن يرى فيها الشركات توفير الوقت باستخدام أدوات NuMind؟
ي phụ thuộc على التطبيق بالطبع، ولكن بالمقارنة مع الحلول التقليدية (وضع علامات على البيانات وتدريب نموذج منفصل)، نرى تحسنا في السرعة يصل إلى 10 مرات لتحصل على نموذج ووضعه في الإنتاج. أتوقع أن هذا الرقم سيتحسن مع استمرارنا في تطوير المنتج. في النهاية، أعتقد أن المشاريع التي كانت ستستغرق أشهر سوف تكتمل في أيام، وبدقة أفضل.
يمكنك أن تفسر كيف تعمل Interactive AI Development في NuMind؟
فكرة Interactive AI Development تأتي من كيفية تعليم البشر لبعضهم البعض. على سبيل المثال، دعنا نقول أنك تستأجر متدربا لتصنيف بريدك الإلكتروني. سوف تصف المهمة وغرضها أولا. ثم قد تقدم بعض الأمثلة الجيدة، وربما بعض الحالات النادرة. ثم يبدأ متدربك في وضع علامات على رسائل البريد الإلكتروني، وتبدأ المحادثة. متدربك سيعود بالأسئلة مثل “كيف أضع علامة على هذه الرسالة؟” أو “أعتقد أننا يجب أن ننشئ علامة جديدة لهذه الرسالة”، أو حتى يسألك “لماذا” يجب وضع علامة معينة. بنفس الطريقة، قد تسأل متدربك أسئلة لتحديد وتعديل فجوات معرفته. هذا النوع من التعليم هو طبيعي جدا وفعال جدا من حيث تبادل المعلومات. نحن نحاول محاكاة هذا التدفق من أجل أن يتعلم البشر الآلات بفعالية.
من الناحية الفنية، هذا التدفق هو اتصال منخفض التأخير وعالى النطاق، متعدد الوسائط، وثنائي الاتجاه بين الإنسان والآلة، وقررنا أن نسميه Interactive AI Development لنؤكد على جوانب الاتصال ثنائي الاتجاه ومنخفض التأخير.
أرى هذا النمط الجديد كبديل ثالث لتعليم الآلات، بعد البرمجة الكلاسيكية، والتعلم الآلي الكلاسيكي (حيث تقدم فقط أمثلة للمهمة لتحديد ما يجب على الكمبيوتر فعله). هذا النمط الجديد يتم إطلاقه بواسطة النماذج الكبيرة. في الواقع، تحتاج إلى شيء ما هو ذكي بالفعل في الآلة لتحقيق التفاعل الفعال معها. أعتقد أن هذا النمط سوف يصبح شائعا في المستقبل القريب، ويمكننا بالفعل رؤية لمحات منه مع نماذج اللغة القائمة على المحادثة، وأداتنا بالطبع.
نحن نطبق هذا النمط على تعليم مهام NLP، ولكن هذا يمكن – وسوف – يستخدم لتحقيق الكثير أكثر، بما في ذلك تطوير البرمجيات.
هل هناك أي شيء آخر تريد مشاركته حول NuMind؟
ربما أن أداتنا يمكن استخدامها من قبل خبراء وغير خبراء في التعلم الآلي، أنها متعددة اللغات، وأنك تمتلك نماذجك، وأن البيانات يمكن أن تبقى على جهازك!
بصرف النظر عن ذلك، نحن في مرحلة بيتا خاصة، لذلك إذا كنت لديك أي احتياجات NLP، سنكون سعداء بالحديث وتحديد ما إذا وكيف يمكننا مساعدتك!
شكرا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا NuMind.
