مارك سلون، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Scout – سلسلة المقابلات

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

ما الذي جذبك في البداية إلى الذكاء الاصطناعي؟

كانت تجربتي الأولى في العمل على الذكاء الاصطناعي خلال سنة فراغ قضيها في فريق البحث في معالجة اللغة الطبيعية في GCHQ خلال دراستي للبكالوريوس. رأيت بشكل مباشر تأثير التعلم الآلي على مشاكل العالم الحقيقي والفرق الذي يمكن أن يحدثه.

كان هذا بمثابة مفتاح في ذهني حول كيفية استخدام الحواسيب لحل المشاكل: يعلّمك الهندسة البرمجية كيفية إنشاء برامج تأخذ بيانات وتنتج نتائج، ولكن التعلم الآلي يسمح لك بأخذ بيانات ووصف النتائج التي تريد إنتاج برنامج. وهذا يعني أنك تستطيع استخدام نفس الإطار لحل آلاف المشاكل المختلفة. بالنسبة لي، هذا كان أكثر تأثيرًا من كتابة برنامج منفصل لكل مشكلة.

كنت أدرّس بالفعل مشاكل التحسين في الرياضيات جنبًا إلى جنب مع علوم الحاسوب، لذلك بعد عودتي إلى الجامعة، ركّزت على الذكاء الاصطناعي واكتملت أطروحتي حول معالجة الكلام قبل تقديم طلب للحصول على درجة الدكتوراه في استرجاع المعلومات في UCL.

لقد بحثت في التعلم التعزيزي في بحث الويب تحت إشراف ديفيد سيلفر، مؤسس AlphaGo. هل يمكنك مناقشة بعض هذا البحث؟

كان بحثي للدكتوراه حول موضوع تطبيق التعلم التعزيزي على مشاكل ترتيب التعلم في استرجاع المعلومات، وهو مجال ساعدت في إنشائه وأسميته استرجاع المعلومات الديناميكي. تمت الإشراف عليّ من قبل البروفيسور جون وانغ والبروفيسور ديفيد سيلفر، كلاهما خبير في التعلم التعزيزي القائم على الوكيل.

كان بحثنا يبحث في كيفية تعلم محركات البحث من سلوك المستخدم لتحسين نتائج البحث بشكل tự động مع مرور الوقت. باستخدام نهج Multi-Armed Bandit، كان نظامنا يحاول ترتيبات بحث مختلفة وجمع سلوك النقر لتحديد ما إذا كانت فعالة أو لا. كما يمكنه التكيف مع مستخدمين فرديين مع مرور الوقت وكان فعالًا بشكل خاص في التعامل مع استفسارات البحث الغامضة. في ذلك الوقت، كان ديفيد يركز深око على مشكلة Go وساعدني على تحديد الإعداد المناسب للتعلم التعزيزي لهذا المشكلة المحددة.

ما هي بعض الدروس التي تعلمتها كريادي أعمال من العمل مع ديفيد سيلفر؟

البحث في UCL غالبًا ما يكون رائدًا. كان ديفيد قد أسس في وقت سابق Elixir studios مع Demis Hassabis ثم انضم إلى DeepMind للعمل على Alpha Go. كما أسس أعضاء آخرون من فريقنا البحثي Media Futures شركات ناشئة مختلفة: أسس جون Mediagamma (تطبيق RL على الإنفاق الإعلاني عبر الإنترنت) وسيمون تشان أسس prediction.io (التي تم الاستحواذ عليها من قبل SalesForce) وجاغاديش جولا أسس Jaggu (خدمة توصية للتجارة الإلكترونية). كنا نناقش دائمًا التأثير التجاري الذي يمكن أن يكون له بحثنا، وأعتقد ربما لأن موقع UCL في لندن يجعلها نقطة انطلاق طبيعية لإنشاء شركة.

لقد أطلقت مؤخرًا Scout، أول محادثة روبوتية لمتصفح الويب في العالم. ما كان مصدر الإلهام خلف إطلاق Scout؟

تطوّرت الفكرة بشكل طبيعي من بحثي للدكتوراه. بعد الانتهاء من الدكتوراه، انضممت إلى Entrepreneur First وبدأت أفكر في كيفية تحويل بحثي إلى منتج.

قبل أن أبدأ هذا، أكملت تدريبًا في Microsoft (MSFT ) Research حيث قمت بتطبيق بحثي على Bing. في ذلك الوقت، كانت الدرس الأكبر التي تعلمتها من بحثي هي أن العثور على المعلومات يمكن توقعها بناءً على سلوك المستخدم عبر الإنترنت. لكنني أصبحت محبطًا لأن الطريقة الوحيدة الفعلية لجعل الاقتراحات التلقائية أفضل في محرك البحث كانت من خلال جعل Experience أفضل. لذلك بدأت أفكر في كيفية تحسين تجربة المستخدم الكاملة على الإنترنت باستخدام هذه التنبؤات، وليس فقط تجربة البحث.

كانت هذه الأفكار هي التي أدتني أنا وشركائي الجدد في Entrepreneur First إلى إنشاء ملحق لمتصفح الويب يراقب سلوك المستخدم ويتوقع ما يحتاجه المستخدم على الإنترنت ويتولى جلبها له. بعد عدة سنوات من التجارب والنماذج الأولية، تطور هذا إلى واجهة محادثة روبوتية حيث يتحدث المتصفح معك حول ما تفعله على الإنترنت ويحاول مساعدتك في الطريق.

ما المتصفحات التي سيكون Scout متوافقًا معها؟

نركز حاليًا على Chrome بسبب شعبية المتصفح ونضجه في بنية الملحقات، ولكن لدينا نماذج أولية تعمل على Firefox وSafari وحتى تطبيق الهاتف المحمول.

يبدو أن وظيفة مساعد التسوق في Scout يمكن أن توفر للمستخدمين وقتًا ومالًا. افترض أن شخصًا ما يبحث عن منتج على Amazon (AMZN ) ، ما الذي يحدث في الخلفية، وكيف يتفاعل Scout مع المستخدم؟

الفكرة هي أنك بعد تثبيت Scout، تستمر في استخدام الويب بشكل طبيعي. إذا كنت تتسوق، قد تزور Amazon لمشاهدة المنتجات. في هذه النقطة، يتعرف Scout على أنك تتسوق على Amazon والمنتج الذي تنظر إليه، وسيقول “مرحبا”. يظهر كwidget محادثة على صفحة الويب، مثل كيفية عمل Intercom، إلا أن Scout يمكن أن يظهر على أي صفحة ويب محتملة. يمكنك رؤية كيف يبدو على موقعي.

بسبب التسوق، سوف يقترح Scout طرقًا لمساعدتك. سوف يسأل إذا كنت تريد رؤية التعليقات على الإنترنت، أو أسعار أخرى، أو مقاطع فيديو للمنتج والمزيد. تتفاعل بالضغط على الأزرار، وتقوم المحادثة الروبوتية بتعديل الخبرة بما تريد أن تفعله. كلما وجدت معلومات (مثل مقطع فيديو)، سوف تدرجها داخل سير المحادثة، تمامًا كما قد تشارك صديق معك وسائل الإعلام على WhatsApp. مع مرور الوقت، ستصل إلى حوار مع المتصفح حول ما تفعله على الإنترنت، مع مساعدة المتصفح لك في الطريق.

يحدث معالجة صفحة الويب داخل المتصفح نفسه. المعلومات الوحيدة التي يرىها الخادم الخلفي هي سير المحادثة، مما يعني أن الآثار على الخصوصية هي طفيفة.

لدينا بنية مخصصة لفهم سلوك التصفح عبر الإنترنت وإدارة الحوارات مع المستخدم. نستخدم التعلم الآلي لتحديد المهام التي يمكننا مساعدتك فيها على الإنترنت وكيف يمكننا مساعدتك. في البداية، استخدمنا التعلم التعزيزي لتكيف مع تفضيلات المستخدم مع مرور الوقت. ومع ذلك، واحدة من أكبر الدروس التي تعلمتها من تشغيل شركة الذكاء الاصطناعي هي الحفاظ على بساطة العمليات ومحاولة استخدام التعلم الآلي فقط لتحسين عملية موجودة. لذلك، لدينا الآن محرك قواعد متقدم لتحديد المهام مع مرور الوقت يمكن إدارته بواسطة التعلم التعزيزي عندما نحتاج إلى التوسع.

ما هي بعض الأمثلة على كيفية مساعدة Scout للمستخدمين في التخطيط للفعاليات؟

لقد أدركنا أن التخطيط للفعاليات (والحجز السفر) ليسا مختلفين كثيرًا عن التسوق على الإنترنت. لا تزال تنظر إلى المنتجات وتقرأ التعليقات وتلتزم بالشراء/الحضور. لذلك، الكثير مما بنيناه للتسوق ينطبق هنا.

الفرق الأكبر هو أن الوقت والموقع أصبحا مهمين. على سبيل المثال، إذا كنت تنظر إلى تذاكر الحفلات الموسيقية على Ticketmaster، يمكن لScout تحديد عنوان Venue واقتراح العثور على إرشادات من موقعك الحالي إليه، أو العثور على سعر Uber، أو اقتراح الوقت الذي يجب أن تغادر فيه. إذا كنت قد قمت بتوصيل Scout بتقويمك، يمكن لScout التحقق من توافرك في وقت الحدث وإضافته إلى تقويمك من أجلك.

في المستقبل، نتوقع أن يستطيع مستخدمو Scout التواصل مع أصدقائهم من خلال المنصة لمناقشة الأشياء التي يقومون بها على الإنترنت مثل التخطيط للفعاليات، التسوق، العمل، إلخ.

ستُستخدم محفزات الحوار لتمكين Scout من بدء الاتصالات. ما هي بعض هذه المحفزات؟

افتراضيًا، لن يزعجك Scout إلا إذا واجه محفزًا ي告诉ه أنك قد تحتاج إلى مساعدة. هناك أنواع مختلفة من المحفزات:

• زيارة موقع ويب معين.
• زيارة نوع معين من المواقع (مثل الأخبار، التسوق، إلخ).
• زيارة موقع ويب يحتوي على نوع معين من المعلومات (مثل عنوان، فيديو، إلخ).
• نقر على روابط أو أزرار على صفحات الويب.
• التفاعل مع Scout عن طريق الضغط على الأزرار
• استرجاع Scout لوسائل الإعلام من نوع معين مثل الفيديوهات أو التغريدات إلخ.

نخطط لتمكين المستخدمين من ضبط ما النوع من المحفزات يريدون أن يرد Scout عليها، وفي النهاية، تعلم تفضيلاتهم تلقائيًا.

هل يمكنك مناقشة بعض الصعوبات التي واجهتها لضمان أن Scout يكون مفيدًا حقًا عندما يقرر التفاعل مع المستخدم دون أن يصبح مزعجًا؟

نحن نأخذ مشاركة المستخدمين بجدية شديدة ونجتهد لقياس ما إذا كانت التفاعلات أدت إلى نتائج إيجابية أو سلبية. نحاول الحفاظ على نسبة جيدة لعدد المرات التي يحاول Scout بدء محادثة وعدد المرات التي يتم استخدامه. ومع ذلك، من الصعب الحصول على هذا التوازن الصحيح ونحن دائمًا نحاول تحسينه.

بسبب الطبيعة الغازية لهذا المنتج، من المهم جدًا الحصول على واجهة المستخدم واجهة مستخدم صحيحة. قمنا بإنفاق الكثير من الوقت في محاولة واجهات وطرق تفاعل مختلفة تمامًا. أدت هذه الأعمال إلى واجهة المحادثة الحالية، والتي نجد أنها توفر لنا المرونة القصوى في المساعدة التي يمكننا تقديمها، إلى جانب مamiliarity المستخدم والجهد المعدوم للتفاعل.

هل يمكنك تقديم سيناريوهات أخرى لتوضيح كيف يمكن لScout مساعدة المستخدمين النهائيين؟

تركيزنا حاليًا هو اختبار السوق لتطبيقات محددة لScout. تم ذكر التسوق والتخطيط للفعاليات بالفعل، ولكننا نبحث أيضًا في كيفية مساعدة Scout للباحثين الأكاديميين (بfinding أوراق بحثية وبيانات المؤلفين وشبكات المراجع) وحتى عازفي الجيتار (العثور على partitions الغيتار واللعب والفيديوهات إلى جانب partitions على الإنترنت ومساعدتك في ضبط الجيتار). لقد قمنا بإنفاق بعض الوقت في استكشاف السيناريوهات المهنية مثل التوظيف عبر الإنترنت والتحليل المالي والقانون.

في النهاية، يمكن لScout أن يعمل على أي موقع ويب ومساعدة في أي سيناريو، وهذا ما يجعل التكنولوجيا مثيرة بشكل لا يصدق، ولكنه أيضًا يجعلها صعبة في البدء.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Scout؟

إذا كنت تريد رؤية ما يبدو عليه إذا كان متصفحك يمكنه التحدث معك، يمكنك قراءة المزيد على مدونة Scout.

شكرًا على هذا المنظور المثير حول تصميم نوع من المحادثات الروبوتية. نحن متحمسون لمتابعة هذا المشروع. يرجى زيارة موقع Marc Sloan لمعرفة المزيد.