مارك سلون ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Scout - Interview Series

مارك سلون هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Scout ، أول روبوت محادثة لمتصفح الويب في العالم ، ومساعد رقمي لإنجاز أي شيء عبر الإنترنت. يقترح Scout أشياء مفيدة يمكنه القيام بها من أجلك بناءً على ما تفعله عبر الإنترنت.

ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟

تجربتي الأولى في العمل على الذكاء الاصطناعي كانت خلال سنة الفجوة التي قضيتها في العمل في فريق أبحاث معالجة اللغة الطبيعية في GCHQ خلال درجة البكالوريوس. لقد تمكنت من رؤية التأثير الذي يمكن أن يحدثه التعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي والفرق الذي يحدثه.

لقد قلبت مفتاحًا في ذهني حول كيفية استخدام أجهزة الكمبيوتر لحل المشكلات: تعلمك هندسة البرمجيات إنشاء برامج تأخذ البيانات وتنتج النتائج ، لكن التعلم الآلي يتيح لك أخذ البيانات ووصف النتائج التي تريدها لإنتاج برنامج. بمعنى أنه يمكنك استخدام نفس الإطار لحل آلاف المشاكل المختلفة. بالنسبة لي شعرت أن هذا أكثر تأثيرًا بكثير من الاضطرار إلى كتابة برنامج لكل مشكلة.

كنت أدرس بالفعل مشاكل التحسين في الرياضيات إلى جانب علوم الكمبيوتر ، لذلك بمجرد عودتي إلى الجامعة ، ركزت على الذكاء الاصطناعي وأكملت رسالتي حول معالجة الكلام قبل التقدم للحصول على درجة الدكتوراه في استرجاع المعلومات في جامعة كاليفورنيا.

لقد بحثت في التعلم المعزز في بحث الويب تحت إشراف David Silver ، مؤسس AlphaGo. هل يمكنك مناقشة بعض من هذا البحث؟

كانت درجة الدكتوراه الخاصة بي حول موضوع تطبيق التعلم المعزز لتعلم ترتيب المشكلات في استرجاع المعلومات ، وهو مجال ساعدت في إنشائه ويسمى استرجاع المعلومات الديناميكي. أشرف عليّ البروفيسور جون وانج والبروفيسور ديفيد سيلفر ، وكلاهما خبير في التعلم المعزز القائم على الوكيل.

نظر بحثنا في كيف يمكن لمحركات البحث التعلم من سلوك المستخدم لتحسين نتائج البحث بشكل مستقل بمرور الوقت. باستخدام منهج ماكينات الألعاب المتعددة ، سيحاول نظامنا تصنيفات بحث مختلفة ويجمع سلوك النقرات لتحديد ما إذا كانت فعالة أم لا. يمكن أن يتكيف أيضًا مع المستخدمين الفرديين بمرور الوقت وكان فعالًا بشكل خاص في التعامل مع استعلامات البحث الغامضة. في ذلك الوقت ، كان David يركز بعمق على مشكلة Go وساعدني في تحديد إعداد التعلم المعزز المناسب للحالات ووظيفة القيمة لهذه المشكلة بالذات.

ما هي بعض دروس ريادة الأعمال التي تعلمتها من العمل مع ديفيد سيلفر؟

غالبًا ما يكون البحث في UCL رياديًا. كان David قد أسس سابقًا استوديوهات Elixir مع Demis Hassabis ثم انضم بالطبع إلى DeepMind للعمل على Alpha Go. لكن الأعضاء الآخرين في مجموعة أبحاث Media Futures انتهى بهم الأمر أيضًا إلى إنشاء مجموعة من الشركات الناشئة المختلفة: أسس Jun شركة Mediagamma (تطبيق RL على الإنفاق الإعلاني عبر الإنترنت) ، وبدأ Simon Chan التنبؤ (حصل عليها SalesForce) وبدأ Jagadeesh Gorla جاغو (خدمة توصية للتجارة الإلكترونية). غالبًا ما ناقش فريقنا التأثير التجاري الذي يمكن أن يحدثه بحثنا ، أعتقد أنه ربما لأن قاعدة UCL في لندن تجعلها نقطة انطلاق طبيعية لإنشاء عمل تجاري.

لقد أطلقت مؤخرًا Scout ، أول روبوت محادثة لمتصفح الويب في العالم. ما هو الدافع وراء إطلاق الكشافة؟

تطورت الفكرة بشكل طبيعي من بحث الدكتوراه الخاص بي. انتقلت مباشرة من إنهاء درجة الدكتوراه إلى الانضمام إلى Entrepreneur First حيث بدأت أفكر في كيفية تحويل بحثي إلى منتج.

قبل أن أبدأ هذا ، أكملت فترة تدريب في Microsoft Research حيث قمت بتطبيق بحثي على Bing. في ذلك الوقت ، كان الشيء الرئيسي الذي تعلمته من بحثي هو أنه يمكن التنبؤ بالعثور على المعلومات بناءً على سلوك المستخدم عبر الإنترنت. لكنني شعرت بالإحباط لأن الطريقة الحقيقية الوحيدة لإظهار هذه التوقعات في محرك البحث كانت من خلال تحسين الاقتراح التلقائي. لذلك بدأت في التفكير في كيفية تحسين تجربة المستخدم بالكامل عبر الإنترنت باستخدام هذه التوقعات ، وليس فقط تجربة البحث.

كان هذا التفكير هو الذي دفعني أنا وشريكي المؤسس الجديد في Entrepreneur First إلى إنشاء وظيفة إضافية للمتصفح تراقب سلوك المستخدم ، وتتنبأ بالمعلومات التي من المحتمل أن يحتاجها المستخدم بعد ذلك عبر الإنترنت ، وتجلبها لهم. بعد بضع سنوات من التجارب والنماذج الأولية ، تطور هذا إلى واجهة chatbot حيث يقوم المتصفح "بالدردشة" معك حول ما تنوي فعله عبر الإنترنت ويحاول مساعدتك على طول الطريق.

ما هي متصفحات الويب التي ستكون سكاوت متوافقة معها؟

نحن نركز على Chrome في الوقت الحالي نظرًا لكونه متصفح الويب الأكثر شيوعًا ولديه بنية إضافية ناضجة ، ولكن لدينا نماذج أولية تعمل على Firefox و Safari وحتى تطبيق جوال.

يبدو أن وظيفة مساعد التسوق Scout يمكن أن توفر على المستخدمين الوقت والمال. بافتراض أن شخصًا ما يبحث عن منتج على Amazon ، ماذا يحدث في الخلفية ، وكيف يتفاعل Scout مع المستخدم؟

الفكرة هي أنه بمجرد تثبيت Scout ، ستستمر في استخدام الويب كالمعتاد. إذا كنت تتسوق ، يمكنك زيارة أمازون للاطلاع على المنتجات. في هذه المرحلة ، يدرك Scout أنك تتسوق على Amazon ، والمنتج الذي تبحث عنه ، وسيقول "مرحبًا". تنبثق كأداة دردشة على صفحة الويب ، مثل طريقة عمل الاتصال الداخلي ، باستثناء أن Scout يمكن أن يظهر على أي صفحة ويب محتملة. يمكنك أن ترى كيف يبدو على موقع الويب الخاص بي.

نظرًا لأنك تتسوق ، ستبدأ في اقتراح طرق يمكن أن تساعدك. سوف يسألك عما إذا كنت تريد مشاهدة المراجعات عبر الإنترنت والأسعار الأخرى ومقاطع فيديو YouTube للمنتج والمزيد. أنت تتفاعل عن طريق الضغط على الأزرار ويقوم برنامج الدردشة الآلي بتخصيص التجربة وفقًا لما تريده أن يفعله. عندما يعثر على معلومات (مثل مقطع فيديو على YouTube) ، فإنه يقوم بتضمينها في سلسلة الدردشة ، تمامًا مثل الطريقة التي قد يشارك بها أحد الأصدقاء الوسائط معك على WhatsApp. بمرور الوقت ، ينتهي بك الأمر إلى إجراء حوار مع المتصفح حول ما تفعله عبر الإنترنت ، حيث يساعدك المتصفح على طول الطريق.

تتم معالجة صفحة الويب داخل المتصفح نفسه. المعلومات الوحيدة التي تراها الواجهة الخلفية لدينا هي سلسلة المحادثات ، مما يعني أن الآثار المترتبة على الخصوصية ضئيلة للغاية.

لدينا بنية مخصصة لفهم سلوك التصفح عبر الإنترنت وإدارة الحوارات مع المستخدم. نستخدم التعلم الآلي لتحديد المهام التي يمكننا المساعدة فيها عبر الإنترنت وكيف ينبغي أن نساعد. في الأصل ، استخدمنا التعلم المعزز للتكيف مع تفضيلات المستخدم بمرور الوقت. ومع ذلك ، فإن أحد أكبر الدروس التي تعلمتها من تشغيل شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي هو إبقاء العمليات بسيطة ومحاولة استخدام التعلم الآلي فقط لتحسين عملية موجودة. لذا بدلاً من ذلك ، لدينا الآن محرك قواعد متطور للتعامل مع المهام بمرور الوقت يمكن إدارته عن طريق التعلم المعزز بمجرد حاجتنا إلى التوسع.

ما هي بعض الأمثلة على كيفية مساعدة الكشافة في التخطيط للحدث؟

لقد أدركنا أن تخطيط الأحداث (وحجز السفر) لا يختلفان كثيرًا عن التسوق عبر الإنترنت. ما زلت تبحث عن المنتجات وتقرأ المراجعات وتلتزم بالشراء / الحضور. لذا فإن الكثير مما أنشأناه للتسوق ينطبق هنا أيضًا.

الاختلاف الأكبر هو أن الوقت والمكان مهمان الآن. لذلك ، على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن تذاكر الحفل على Ticketmaster ، فيمكن لـ Scout تحديد عنوان المكان واقتراح العثور على الاتجاهات من موقعك الحالي إليه ، أو العثور على سعر Uber ، أو اقتراح الوقت الذي يجب أن تغادر فيه . إذا قمت بتوصيل Scout في التقويم الخاص بك ، فيمكن لـ Scout التحقق لمعرفة ما إذا كنت متاحًا في وقت الحدث وإضافته إلى التقويم الخاص بك.

في المستقبل ، نتوقع أن يتمكن مستخدمو Scout من التواصل مع أصدقائهم من خلال المنصة لمناقشة الأشياء التي يقومون بها عبر الإنترنت مثل التخطيط للأحداث والتسوق والعمل وما إلى ذلك.

سيتم استخدام مشغلات الحوار للكشافة لبدء الاتصالات. ما هي بعض هذه المحفزات؟

بشكل افتراضي ، لن يزعجك Scout ما لم يواجه محفزًا يخبرك أنك قد تحتاج إلى مساعدة. هناك عدة أنواع من المشغلات:

• زيارة موقع معين.
• زيارة نوع موقع الويب (مثل الأخبار والتسوق وما إلى ذلك).
• زيارة موقع ويب يحتوي على نوع معين من المعلومات (مثل عنوان ، مقطع فيديو ، إلخ).
• النقر فوق الروابط أو الأزرار الموجودة في صفحات الويب.
• التعامل مع الكشافة بالضغط على الأزرار
• الكشف عن أنواع معينة من الوسائط مثل مقاطع الفيديو والموسيقى والتغريدات وما إلى ذلك.

نخطط للسماح للمستخدمين بضبط نوع المشغلات التي يريدون أن يستجيب لها Scout ، وفي النهاية ، معرفة تفضيلاتهم تلقائيًا.

هل يمكنك مناقشة بعض الصعوبات الكامنة وراء التأكد من أن Scout مفيدة حقًا عندما تقرر التفاعل مع مستخدم دون أن تصبح مزعجة؟

نحن نأخذ تفاعل المستخدم على محمل الجد ونحاول قياس ما إذا كانت التفاعلات أدت إلى نتائج إيجابية أو سلبية. نحاول الحفاظ على نسبة جيدة لعدد المرات التي يحاول فيها Scout بدء محادثة وعدد مرات استخدامها. ومع ذلك ، فمن الصعب تحقيق التوازن ونحن نحاول دائمًا تحسينه.

نظرًا للطبيعة التدخلية لهذا المنتج ، فإن الحصول على الواجهة وتجربة المستخدم الصحيحة أمر بالغ الأهمية. لقد أمضينا الكثير من الوقت في تجربة واجهات وأساليب تفاعل مختلفة تمامًا للمستخدم. قادنا هذا العمل إلى واجهة نمط chatbot الحالية ، والتي نجدها تمنحنا أكبر قدر من المرونة في المساعدة التي يمكننا تقديمها ، إلى جانب إلمام المستخدم بالحد الأدنى من جهد المستخدم للتفاعلات.

هل يمكنك تقديم سيناريوهات أخرى لكيفية مساعدة Scout للمستخدمين النهائيين؟

ينصب تركيزنا في الوقت الحالي على اختبار السوق لتطبيقات محددة لـ Scout. لقد تم ذكر التسوق وتخطيط الأحداث بالفعل ، لكننا نبحث أيضًا في كيفية مساعدة Scout للأكاديميين (في العثور على أوراق بحثية وتفاصيل المؤلفين والشبكات المرجعية) وحتى عازفي الجيتار (العثور على موسيقى الغيتار ، وتشغيل الموسيقى ومقاطع الفيديو جنبًا إلى جنب مع الموسيقى الورقية عبر الإنترنت والمساعدة في ضبط الغيتار). لقد أمضينا أيضًا بعض الوقت في استكشاف السيناريوهات المهنية مثل التوظيف عبر الإنترنت والتحليل المالي والقانون.

في النهاية ، يمكن لـ Scout العمل على أي موقع ويب والمساعدة في أي سيناريو ، وهو ما يجعل التكنولوجيا مثيرة بشكل لا يصدق ، ولكنه يجعل من الصعب أيضًا البدء.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول الكشافة؟

إذا كنت ترغب في معرفة كيف يبدو الأمر إذا كان متصفحك يمكنه التحدث إليك ، فيمكنك قراءة المزيد على مدونة Scout.

شكرًا لك على التصميم الرائع لتصميم نوع موحد من روبوتات المحادثة. نحن متحمسون لمتابعة هذا المشروع. يرجى زيارة موقع الويب مارك سلون لمعرفة المزيد.