مقابلات
نيكولا مركشيك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة PolyAI – سلسلة المقابلات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
نيكولا مركشيك هو المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة PolyAI، وهي شركة رائدة في توفير مساعدين صوتيين للخدمة العملاء الآلية.
ما هو ما جذبك في البداية إلى مجال الذكاء الاصطناعي؟
لقد كنت مهتما بالرياضيات والعلوم الحاسوبية منذ سن مبكرة جدا. خلال دراستي في جامعة كامبريدج، حظيت بفرصة للعمل مع باحثين رائدين في مجال التعلم الآلي، بما في ذلك ستيف يونغ وزوبين غهراماني. أقنعتني ستيف بالانضمام إلى شركته، VocalIQ، للعمل على بناء أنظمة حوار صوتي. لاحقا، قمت بدراسة الدكتوراه مع ستيف cũng، حيث عملت على بناء نماذج فهم اللغة مدفوعة بالبيانات التي تعمل عبر مختلف الحالات واللغات. الذكاء الاصطناعي الحواري هو مجال عمل صعب ومعقد، مع العديد من الاختراعات العلمية والهندسية التي لا تزال أمامنا، وهو ما أبقىني مشغولا منذ ذلك الحين.
في عام 2017، أطلقت شركة PolyAI، وهي شركة ذكاء اصطناعي حواري، هل يمكنك مناقشة قصة ولادة شركة PolyAI؟
كانت شركتي، شون وين، وإيدي سو، قد قمنا بدراسة الدكتوراه في جامعة كامبريدج في نفس الوقت. كنا قد عملنا على أنظمة الحوار لسنوات، ولكننا سرعان ما أدركنا أن الأنظمة المتقدمة التي كنا معتادين العمل عليها لم تكن لها تطبيقات تجارية كثيرة. لذلك، اجتمعت لإنشاء حل ذكاء اصطناعي حواري من شأنه أن يكون مفيدًا في العالم الحقيقي. رأينا فرصة لإنشاء أنظمة حوار حواري متعددة الدورات وعمليات يمكنها التفاعل مع الناس الحقيقيين في الحياة اليومية.
ركزنا على خدمة العملاء لأننا شعرنا أن القدرات التكنولوجية الحالية ومتطلبات العملاء كانت متوافقة جيدًا.
هل يمكنك مناقشة بعض تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية التي يتم استخدامها؟
سرنا الرئيسي هو مجموعة من نماذج التشفير المملوكة لنا. لقد قمنا بتدريبها مسبقًا على مليارات من المحادثات الطبيعية، لذلك يمكنها استخراج النية حتى عندما يستخدم الكلام السلنج أو الاختصارات على سبيل المثال. هذا أمر بالغ الأهمية للتواصل عبر الهاتف. لا يتحدث العملاء بالكلمات الرئيسية؛ إنهم يروون قصصًا، ويقاطعون، ويسألون أسئلة، ويتمنون ببساطة التحكم في المحادثة.
لقد أعلنا مؤخرًا عن نموذج ConVEx، وهو مستخرج كيانات فعال للغاية، والذي يسمح لنا باستخراج القيم بدقة من المحادثات.
تتضمن عملية توجيهنا للاعتراف الصوتي استخدام منصات الاعتراف الصوتي المحددة لتعطيل الضوضاء الناجمة عن لهجات مختلفة، بالإضافة إلى ضبطها لسياقات مختلفة.
لقد طوّرنا أيضًا مكتبة سياسات حوار قوية مع حالات استخدام محددة مسبقًا تشمل جميع المعاملات الشائعة لخدمة العملاء، لذلك يمكننا تشغيل مساعد صوتي جديد للعملاء بسرعة فائقة.
ما هو ما يميز منتج ذكاء اصطناعي حواري جيدًا عن منتج ذكاء اصطناعي حواري سيئ؟
المنتج الجيد سيفهم باستمرار ما يعنيه المستخدمون وسيطلب منهم أبدًا إعادة ما قالوه. غالبًا ما تحدث المكالمات في بيئات صاخبة، لذلك يجب على المنتجات أن تكون قادرة على تحمل الإدخال القذر. مع تقدم العلامات التجارية إلى أسواق كبيرة، يجب على المنتجات فهم مجموعة متنوعة من اللهجات وطرق صياغة النيات. يتطلب كلاهما من المنتجات ضمان القدرات الصوتية الصوتية القوية والتصنيف القوي للاعتراف بالكيان.
المنتج العظيم سيكون ممتعًا للمستخدمين. سيتابع مسار أفكار المستخدم، وسيتمكن من التعامل مع الحالات اليومية المعقدة حيث قد يشارك المستخدمون عدة نيات ومعلومات في نفس الوقت، وهم قد يقفزون بين سياقات مختلفة. هذا يتطلب تصنيفًا متعدد العلامات قويًا وإدارة السياق.
المنتج الممتع سيعرض سمات بشرية دون أن يكون غريبًا أو روبوتيًا للغاية. هذا يعني تفاعلات سريعة، وأصوات حقيقية، ورسائل ملاحظة مستمرة، ودرجة من العشوائية والعيوب.
أخيرًا، منتج ذكاء اصطناعي حواري عظيم سيتفاعل مع المستخدمين حيثما كانوا ويقدم تجربة سلسة ومتخصصة في المنصة، والتي قد تمتد عبر الصوت والرسائل القصيرة والمراسلة الفورية أو منصات التواصل الاجتماعي. يجب أن تتبنى نمط التفاعل خصوصية كل منصة اتصال.
ما هي بعض مزايا استخدام الشركات للذكاء الاصطناعي الحواري بدلاً من محاولة توجيه الاستفسارات إلى البوتات المحادثية؟
تجربة العملاء هي أمر بالغ الأهمية وأصبحت محركًا رئيسيًا للاحتفاظ بالعملاء. يجب أن يكون الهدف الرئيسي هو جعل الأمر سهلًا للغاية على العملاء القيام بما يحتاجون إلى القيام به.
الهاتف لا يزال هو القناة المفضلة لدى معظم العملاء للتواصل مع الشركة. تصل نسبة التفاعلات مع العملاء عبر الهاتف إلى 65٪ من جميع التفاعلات. خلال جائحة كوفيد-19، تم دفع مراكز الاتصال إلى الحد الأقصى مع عملاء أكثر من أي وقت مضى يطلبون الدعم.
بالطبع، تجربة رائعة تسمح للعملاء بالتواصل بأي طريقة يفضلونها، لذلك من السهل على العلامات التجارية تقديم نفس المستوى من التجربة عبر القنوات النصية.
ما مدى صعوبة الكشف عن نية ما يحاول العملاء قوله؟
هناك العديد من التحديات في فهم العملاء عبر قنوات الصوت. يتطلب فهم المستخدمين بدقة وموحدة العديد من المكونات للعمل معًا.
أولاً، يعد الاعتراف الصوتي صعبًا، خاصة عندما يتصل الناس من بيئات صاخبة مثل عندما يكونون على هاتف محمول أو يقودون عبر حركة مرور أو نفق. يمكن أن يكون الاعتراف الصوتي صعبًا أيضًا في المناطق التي تختلف اللهجات والمفردات. لقد طوّرنا طريقة فعالة لتحيز نماذج الاعتراف الصوتي للسياق المعطى من أجل تحسين الاعتراف الصوتي.
نظرًا لأن نموذج ConveRT قد تم تدريبه على كمية هائلة من البيانات المحادثية، فإنه يمكنه الكشف عن النية حتى عند استلام إشارات ضعيفة، تمامًا مثل ما يفعل الإنسان.
هناك اعتبار آخر هو فهم عندما يريد العملاء القيام بعمليات متعددة في نفس الوقت. على سبيل المثال، قد يقول شخص ما: “لقد فقدت بطاقتي. هل يمكنك أن تخبرني إذا كانت قد استخدمت وتنزيلها؟” في هذه الحالة، يحتاج النموذج إلى التعرف على نيتين وتنفيذهما بالترتيب الذي يتناسب معهما.
يحتاج النموذج أيضًا إلى khảية استخراج الكيانات التي يقدمها العملاء. على سبيل المثال، “هل لديك طاولة للغداء يوم السبت من أجلي، زوجتي، وأولادي؟” النية السطحية هنا هي التحقق من توافر الطاولة، ولكن النموذج يحتاج إلى استخراج التاريخ (السبت) وعدد الأشخاص (4) وأي معلومات أخرى ذات صلة (ربما لا يسمح للأطفال بالجلوس في منطقة البار).
أخيرًا، لا تكون المحادثة دائمًا خطية. قد يقطع العملاء بسؤال غير مرتبط bằng سؤال غير مرتبط، لذلك يجب على المساعد أن يكون قادرًا على “استماع” إلى نوع معين من الإدخال، في حين أنه مفتوح على مختلف المحددات مثل الأسئلة الشائعة أو التغييرات في المعلومات التي قدمها المستخدم سابقًا.
ما هو الإجراء والجدول الزمني المطلوب لشركة تريد إطلاق بوت حواري مع PolyAI؟
نحن هنا لتقديم مساعدين صوتيين له تأثير تجاري ملموس. لذلك، نبدأ كل تعاون مع اكتشاف حيث نساعد العملاء على تحديد وتبليغ أهدافهم في تجربة العملاء وأدائهم الرئيسي وعمليات الدعم. هذا هو المكان الذي نحدد فيه الرحلات التي سيتعين على مساعد الصوت إرشاد العملاء من خلالها. هذا، بالإضافة إلى نموذج ConveRT المسبق التدريب، يعني أننا لا نحتاج إلى كميات كبيرة من بيانات المحادثة من العملاء.
من هناك، يمكننا تطوير مساعد صوتي مع القليل من المدخلات المطلوبة من العميل، لذلك لا يحتاج إلى الكثير من المدخلات من فرق تكنولوجيا المعلومات الداخلية.
اعتمادًا على التعقيد، يمكننا تشغيل دليل قيمة في غضون أسبوعين، وتنفيذ كامل في غضون شهرين.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة PolyAI.
