رانا جوغرال، الرئيس التنفيذي لشركة Behavioral Signals – سلسلة المقابلات

رانا جوغرال هو الرئيس التنفيذي لشركة Behavioral Signals، وهي شركة تهدف إلى سد الفجوة في التواصل بين البشر والآلات من خلال إدخال الذكاء العاطفي، من الكلام، في المحادثات مع الذكاء الاصطناعي.

تعتبر Behavioral Signals شركة ناشئة tương对 الشباب، حيث تم إطلاقها في عام 2016. هل يمكنك مشاركة قصة نشأة الشركة؟

دفعهم شغفهم لإحضار تقنيات الشركة المبتكرة المخترعة لتحليل الكلام والعواطف إلى السوق، قام Alex Potamianos، رئيس العمليات، وShri Narayanan، الرئيس العلمي، بتأسيس Behavioral Signals في عام 2016. شري هو أستاذ أندرو جاي فيتربي للعلوم الهندسية في جامعة جنوب كاليفورنيا (USC). وهو مؤسس ومدير مختبر تحليل وفسير الإشارات (SAIL) في USC. أليكس هو مبتكر محترم في مجال الكلام والمعالجة اللغوية الطبيعية، وأنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية والمعلومات السلوكية. لديه أكثر من 20 عامًا من الخبرة القيادية في كل من الجانب الشركاتي والريادي للأعمال، بينما يشمل خلفيته العمل في AT&T Labs-Research وBell Labs وLucent Technologies.

مع الهدف من تعزيز وتغيير العالم التجاري للأبد، نعتقد أن التكنولوجيا هي في صميم ما يمكن تحقيقه. تحليل خوارزميات Behavioral Signals العواطف والسلوكيات البشرية، وتحويل البيانات إلى معلومات قابلة للاستخدام، وتؤدي إلى اتخاذ قرارات تجارية أفضل وزيادة الأرباح. حتى الآن، تم اعتبار العاطفة البشرية أمرًا مستحيلًا للقياس، ومستحيلًا للقياس. مع محرك تحليلنا المخترع، نقيس ونفسر جزء “كيف” من التفاعلات البشرية.

تعتمد Behavioral Signals على نوع من التعلم الآلي الحساسي (المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العاطفي). هل يمكنك شرح ما هذا؟

الذكاء الاصطناعي العاطفي، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي العاطفي أو الحوسبة العاطفية، يتم استخدامه لتطوير آلات قادرة على قراءة وتفسير و الاستجابة ومحاكاة العواطف البشرية. ماذا يعني هذا للمستهلكين؟ إنه يعني أن أجهزتك، مثل هاتفك الذكي أو سماعاتك الذكية، سوف تكون قادرة على تقديم تفاعل يبدو أكثر طبيعية من أي وقت مضى، من خلال قراءة الإشارات العاطفية في صوتك.

随着 زيادة اعتمادنا على الذكاء الاصطناعي، تزداد الحاجة إلى ذكاء اصطناعي عاطفي. من الممكن أن تطلب من مساعدك الافتراضي قراءة نتائج اللعبة اليوم، ولكن الأمر مختلف تمامًا عندما تترك والديك المسنين في رعاية بوت مدعوم بالذكاء الاصطناعي. في الوقت الحالي، قد يكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على أداء أشياء رائعة، مثل تشخيص الحالات الطبية ووضع معالجات، لكنه لا يزال يحتاج إلى الذكاء العاطفي للتواصل مع المرضى بطريقة أكثر إنسانية.

ما أنواع تقنيات التعلم الآلي الأخرى المستخدمة؟

عندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي، نستخدم في الغالب التعلم العميق واللغة الطبيعية في نماذج تحليل إشارات السلوك. لشرح هذا بشكل أفضل، لقد رائدنا في مجال معالجة إشارات السلوك، dựa على أكثر من عقد من البحث الحائز على الجوائز والمخترع، لاكتشاف تلقائي للمعلومات المشفرة في الصوت البشري من الصوت وقياس جودة التفاعل البشري. إنه مجال جديد يربط بين الهندسة والعلوم السلوكية ويتطلع إلى كمية وتفسير التفاعل والتواصل البشري من خلال استخدام الابتكارات الهندسية والحاسوبية. التعلم العميق هو الأداة التي تساعد في إنشاء نماذج تنبؤية أفضل.

ما نوع البيانات التي تجمعها من نبرة الصوت؟

تُحلل تقنيتنا للذكاء الاصطناعي العميق ما وكيف يتم قول شيء، على كلا الجانبين من المحادثة، وقياس العواطف والسلوكيات. مجموعة العواطف متنوعة للغاية، ولكن ما يهم حقًا هو الذكاء الإجمالي لهذه التحليلات. على سبيل المثال، ضع في اعتبارك محادثة بين موظف بنكي وزبون؛ يمكننا التقاط وقياس اللباقة والتركيب (الهادئ مقابل المضطرب)، والتعاطف مع الزبون، ورد فعل الزبون، وأسلوب الكلام مثل البطء، السرعة، الانخراط أو الانسحاب، من أجل حساب درجة جودة المحادثة، فعالية النتيجة، وأداء الموظف.

ما نوع تحليل البيانات الذي يتم إجراؤه للتنبؤ بالنوايا؟

التنبؤ بالنوايا مشابه جدًا لما تم ذكره بالفعل. نستخدم إشارات السلوك في الصوت للتنبؤ بنية الزبون لشراء منتج، أو تجديد اشتراك، أو ما إذا كان المدين سوف يدفع ديونه. يمكن للتنبؤ بالنوايا مساعدة الشركات على زيادة مبيعاتها ونسب جمعها، وتخفيض تكاليفها، وزيادة رضا العملاء في النهاية.

فازت Behavioral Signals بستة جوائز ذهبية في تحدي جودة التفاعلات البشرية واللغة الطبيعية في مؤتمر INTERSPEECH. ما هو هذا التحدي؟ وما مدى أهمية هذا الإنجاز؟

INTERSPEECH هو أكبر مؤتمر تقني يركز على معالجة الكلام والتطبيقات. وهو يحظى بأكبر حضور في هذا المجال وعدد كبير من الأبحاث. يركز المؤتمر على المناهج متعددة التخصصات التي تتعامل مع جميع جوانب علم الكلام وتكنولوجيا الكلام، بدءًا من النظريات الأساسية إلى التطبيقات المتقدمة. يتم اعتبار تحدياته بمثابة جائزة تورنغ في معالجة الكلام واللغة الطبيعية. الفوز به هو اعتراف هام بالعمل العلمي الفريد وقدرتنا على اكتشاف الإشارات من بيانات الصوت المرتبطة بالسلوكيات والخصائص التي تؤثر على اتخاذ القرارات البشرية.

كيف يمكن لشركة Behavioral Signals التكيف بسرعة مع اللغات المختلفة، وما حجم مجموعة البيانات المطلوبة؟

تكنولوجيانا لا تعتمد على اللغة. نحن نستمع إلى كيف يتم قول شيء بدلاً من ما يتم قوله بالفعل. نحن نستمع إلى العواطف المعبر عنها، والتي هي شبه عالمية في جميع اللغات. بالطبع، كل لغة لها سمات فريدة قد تتطلب تعديل خوارزمياتنا، ولكن الفرق في نماذج التحليل التنبؤي عمومًا صغير.

هل يمكنك مناقشة أحدث حلول شركة Behavioral Signals، وهو محادثات الذكاء الاصطناعي الوسيطة؟

محادثات الذكاء الاصطناعي الوسيطة (AI-MC) هو حل توجيه مكالمات آلي يستخدم الذكاء الاصطناعي العاطفي وبيانات الصوت لتوجيه الزبون إلى أفضل موظف مناسب لمعالجة مكالمة معينة. إذا عدنا إلى المثال السابق لموظف البنك والزبون، يمكن لتكنولوجيانا توجيه ديناميكية المحادثة مع الهدف النهائي لتحسين النتيجة، سواء كانت تجربة زبون أفضل، أو زيادة الجمع، أو حل أسرع. مهما كان الهدف، دائمًا ما يكون هناك عاملا مساهما يسمح للطرفين بالوصول إلى النتيجة المرغوبة. هذا العامل هو عملية بسيطة وطبيعية تحدث بين البشر: الارتباط أو التأثير المتبادل بين الأشخاص. لدينا سلوكيات وخصائص تساعدنا على التفاعل مع بعض الأشخاص بشكل أفضل من الآخرين. هذا التطابق يعتمد على بيانات الملفات وخوارزمياتنا المتفوقة التي تم تطويرها من سنوات من البحث والخبرة في اللغة الطبيعية ومعالجة إشارات السلوك.

لقد قمنا مؤخرًا بتنفيذ حل محادثات الذكاء الاصطناعي الوسيطة لتعزيز فعالية وكفاءة مركز الاتصال التابع لبنك في الاتحاد الأوروبي. تم الاعتراف بالدراسة الحالة من قبل جارتنر وتمت إضافتها إلى تقريرها عن تبني الذكاء الاصطناعي العاطفي. أظهر الحل زيادة كبيرة في فعالية وكفاءة مركز الاتصال، مع زيادة بنسبة 20% في طلبات إعادة هيكلة الديون النشطة. بالإضافة إلى ذلك، تم تحقيق هذه التحسينات مع 7.6% أقل من المكالمات، مما أدى إلى تخفيضات إضافية في التكاليف. في الأرقام المطلقة، كانت هذه النتائج تمثل زيادة بنسبة 300 مليون دولار للبنك.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول شركة Behavioral Signals؟

نحن نهتم كثيرًا بإنجازاتنا البحثية، ونحن ممتنون أيضًا للتقدير الصناعي. في خريف عام 2019، تم سرد تكنولوجيانا كقائد في استخدام الحالة في بحث مaverick الموقر من جارتنر الذي يرصد التكنولوجيا الحدية. في وقت سابق من هذا العام، تمت إضافتنا إلى دورة جارتنر، حيث تم تصنيف تكنولوجيتنا على أنها “تحويلية”. الشهر الماضي، تمت إضافتنا إلى قائمة جارتنر لأفضل البائعين الجدد 2020.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يُرجى من القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد زيارة موقع Behavioral Signals.