سارة ناجي، المؤسس والمدير التنفيذي لشركة Seek AI – سلسلة المقابلات

سارة ناجي هي المؤسس والمدير التنفيذي لشركة Seek AI، وهي منصة تمكن مستخدمي الأعمال من طرح الأسئلة على Seek بنفس الطريقة التي يطرحونها حاليًا على فريق البيانات، مباشرة في Slack و Teams و البريد الإلكتروني. لا يوجد “تجاوز” لطريقة كتابتهم للأسئلة، ولا يحتاجون إلى تعلم منصة جديدة.

كنتي بدأتِ كمُبحِثة مع بيانات من تلسكوب هابل الفضائي. ما كنتِ تعملين عليه؟

كنت أبحث في جامعة كاليفورنيا وثانوية كاليفورنيا، ونظرًا إلى بعض أبعد المجرات التي يمكن ملاحظتها بواسطة التلسكوب، وكنت أعمل على تحليل بعض خصائصها مثل كتلتها وحجمها. الغرض من هذا البحث كان لمساعدتنا على فهم الفرق بين المجرات البعيدة جدًا والمجرات التي تقع بالقرب من مجرتنا، وتنمية نماذج لتشكيل هذه المجرات مع مرور الوقت.

ثم عملتِ كمُحَلِّل بيانات في شركات بدءية مختلفة. ما هي بعض المشاريع الأكثر إثارة للاهتمام؟

مشروع واحد يبرز فيه استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتصنيف النص غير المهيكل المتعلق بالمنتجات التجزئة. على سبيل المثال، أخذ النص الخام (مثل “Air Jordans Green”) وتسميته بالعلامة التجارية المقدرة (“Nike”). كان لدي زميل متخصص في NLP مشغول بمشروع آخر، لذلك لم أكن أعتقد في البداية أنني سأعمل على هذا المشروع. في النهاية، تم تسليمه إلي لأنهم كانوا مشغولين. لم أكن أعرف أي شيء عن NLP في ذلك الوقت، لذلك قمت بمراجعة بعض الدورات المجانية من ستانفورد و Fast.ai لتعزيز معرفتي. استمتعت بتعلم NLP وبدأت أفهم لماذا هي مهمة جدًا، ولماذا القدرة على فهم اللغة الطبيعية هي خطوة كبيرة نحو ما يسمى “الذكاء الاصطناعي العام”. هذا الخبرة أعدت تعبئتي لافهم أهمية GPT-3 عندما ظهر لأول مرة.

هل يمكنك مشاركة قصة نشأة Seek AI؟

عندما ظهر نموذج GPT-3 من OpenAI،认識ت على الفور ما هو هذا التطور الرائع واشتركت بشدة في التطبيقات التي تتضمن GPT-3 لكتابة الشفرة. بعد كل شيء، كنت أكتب الشفرة طوال اليوم كمُحَلِّل بيانات، و看到 الذكاء الاصطناعي يفعل ذلك – وينتج الشفرة بشكل مثالي – كان ذلك تجربة مدهشة. قارنت رد فعلي على GPT-3 بتعلمي الأول عن الواقع الافتراضي في عام 2013، وهو تجربة مدهشة أخرى بالنسبة لي. قررت في النهاية أنني بحاجة إلى إنشاء شركة بدءية للاستفادة من هذه التكنولوجيا. لم أكن أعرف بالضبط ما سأبني، ولكن لدي شعور بأن إذا تعلمت المزيد عن هذه النماذج، فإن شيئًا قيمًا سوف يتحقق.

مرة واحدة بعد أن تعلمت حقًا عن النماذج، ذلك عندما أدركت أنني يمكنني حل نقطة ألم واجهتها في كل مكان عملت فيه كمُحَلِّل بيانات أو كمُحَلِّل بيانات. النقطة الألم هي أن الأشخاص من غير الخبراء لا يمتلكون الأدوات الصحيحة للاجابة على أسئلتهم الخاصة بالبيانات. كمُحَلِّل بيانات، كنت أعمل في مشاريع تتطلب الكثير من التركيز، ولكنني كنت أتعرض بشكل متكرر للاضطراب من زملائي من الجانب التجاري الذين لديهم أسئلة حول البيانات، مما يجبرني على التوقف عما كنت أعمل عليه. بدا لي أن هذا العملية قديمة و غير فعالة. أدركت أن إذا ركزت على هذه التكنولوجيا الجديدة لحل هذه المشكلة، فإنها ستكون حلًا يحدد الفئة لهذه المشكلة المهمة والمعروفة.

Seek AI يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي. هل يمكنكشرح ما هو هذا للقراء؟

“الذكاء الاصطناعي التوليدي” هو مصطلح شائع جدًا، ولكن على عكس المصطلحات الشائعة الأخرى، لا أعتقد أن هذا الهجاء غير مبرر. يشير المصطلح إلى نماذج التعلم الآلي الكبيرة ذات المئات من مليارات المعاملات، مثل DALL-E و GPT-3 من Open AI.创新 هذه النماذج هي أنها يمكنها فهم اللغة الطبيعية وإنشاء نصوص، صور، شفرة، وغيرها. إذا لعبتم مع DALL-E أو Stable Diffusion، على سبيل المثال، سوف تفهمون بسرعة لماذا هذه النماذج مشهورة جدًا؛ لديهم القدرة على فهم أوامر اللغة الطبيعية بطريقة بشرية جدًا ويمكنهم إنشاء فن يرقى إلى أفضل الفنانين البشر.

إنشاء الشفرة هو واحد من التطبيقات الأكثر تحديدًا ولكن الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي التوليدي. البيانات تصبح أكبر وأكثر تعقيدًا، وبالتالي أصبحت أكثر صعوبة للبشر لتحليلها وتنظيمها يدوياً. ومع ذلك، هناك الكثير من المعلومات المشفرة في هذه البيانات. هذه المعلومات ليست فقط قوية للشركات، بل يمكنها أيضًا أن تؤدي إلى اختراقات علمية رائعة في الجانب الأكاديمي. بناء الذكاء الاصطناعي لاستخراج القيمة من البيانات سوف يفتح قيمة رائعة في شكل معلومات مفيدة.

Seek AI تبني واجهة تمكن المستخدمين من التفاعل مع البيانات باستخدام اللغة الطبيعية. يمكن لمستخدمي المعرفة الوصول إلى واجهة Seek AI الطبيعية عبر البريد الإلكتروني، Slack، النص، ونظام إدارة علاقات العملاء.

ما هي أنواع التعلم الآلي الأخرى المستخدمة في Seek AI؟

في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو جزء من هيكل التعلم الآلي لدينا، فإن هيكلنا يتضمن أيضًا عدة فروع من نماذج التعلم العميق المفتوحة. نماذج الترانسفورمر (من بينها “الذكاء الاصطناعي التوليدي”) تشكل العديد (وليس جميع) من النماذج التي تستخدمها Seek.

لماذا من المهم جدًا أن يكون المستخدمون غير التقنيين قادرين على الوصول بسرعة إلى البيانات؟

ما الفائدة من البيانات إذا لم تكن تدر عوائد، وكيف يمكن للشركات الحصول على هذه العوائد إذا لم يتمكن مستخدمو الواجهة التجارية من الوصول إليها؟ هذا هو السبب في أن من المهم جدًا إعطاء الوصول إلى أكبر عدد ممكن من الأشخاص، دون المساس بالدقة.

عندما كنت مُحَلِّل بيانات، كنت أتلقى иногда طلبات من الرئيس التنفيذي لتحليل بعض البيانات لمساعدتنا في استراتيجية المنتج أو التسويق للشركة. هذه المشاريع يمكن أن تستغرق أسابيع أو أكثر. كونه الرئيس التنفيذي الآن، أفهم أهمية هذه المشاريع على مستوى أعمق مما كنت أفهمه عندما كنت في الجانب البياني. غالبًا ما أجد نفسي أتمنى أن أستطيع الحصول على البيانات بسهولة على رأس أصبعي حتى أستطيع اتخاذ قراراتي بسرعة. هذا هو ما نحله في Seek.

كيف يسهل Seek AI الحصول على هذه البيانات؟

شيء interessing للتفكير فيه هو أن البيانات يمكن تحليلها فقط بالشفرة. من الصحيح أن هناك منصات هي مجرد تمثيلات لهذه الشفرة (مثل لوحات البيانات)، ولكن تحت الغطاء، هناك شفرة مكتوبة يدوياً بواسطة مُحَلِّلين البيانات التي تمكن من تقديم البيانات إلى مستخدمي الواجهة التجارية.

معظم العاملين لا يعرفون كيفية البرمجة، ولا يريدون البرمجة، أو ببساطة لا يستطيعون الوصول إلى البيانات حتى إذا أرادوا كتابة الشفرة لتحليلها. لذلك، عندما يحتاجون إلى بيانات، إما أن يجدواها في لوحة معلومات أو يطلبوا من فريق البيانات إذا لم يتمكنوا من العثور عليها. كلما ازدادت حجم مجموعات البيانات، زادت هذه الحالة.

لذلك، يحتاج فريق البيانات إلى أن يكون “مترجمين” لأسئلة اللغة الطبيعية الموجهة إليهم، والبيانات نفسها، التي يستخدمونها لاستعلام الشفرة. إزالة هذا “الوسيط” هو جوهر ما تقوم به Seek.

كيف تضمن الشركات أن البيانات التي تستخدمها دقيقة؟

إدارة توازن بين دقة البيانات وسهولة الوصول إليها هو تحدي كبير. كما قلت في مقابلة حديثة، من ناحية، يسمح الوصول إلى غير الخبراء ببدء التفاعل مع ينبوع المعرفة الذي تمثله بيانات الشركة. من ناحية أخرى، ما الفائدة من ينبوع ماء ملوث (أي بيانات سيئة)?

أفضل فريق بيانات هو ذلك الذي يدير هذا التوازن بأفضل طريقة ممكنة، و جزء كبير من ذلك هو تعديل واختبار أدوات غير تقنية يمكن للمستخدمين التفاعل معها.

ما هي بعض الأمثلة على حالات استخدام منصة Seek AI؟

نحن ننقل بالفعل القيمة إلى العملاء وشركاء التصميم في سوق بى بى ساس، والخدمات المالية، وصناعة السلع الاستهلاكية، والتجارة الإلكترونية بى بى سى.

Battlefin، على سبيل المثال، هو السوق الرائد لمجموعات البيانات المالية البديلة. يعتقدون أن تقديم إجابات سريعة وذات جودة عالية لأسئلة العملاء الخاصة بهم هو الفرق بين الفوز والخسارة على منافسيهم. وأشار الرئيس التنفيذي للشركة، تيم هارينجتون، إلى أن “Seek AI لعبت دورًا حاسمًا في استراتيجية شركتنا لعام 2023 بسبب الحافز الذي تقدمه لنا في الوصول إلى تحليل أكثر من 2400 مجموعة بيانات في الاستجابة لأسئلة العملاء. أعتقد أن عائد الاستثمار على Seek AI هو حوالي 10 أضعاف ما كنا سننفقه لتحقيق هذا المستوى من الكفاءة بدون المنصة”.

هل هناك شيء آخر تودين مشاركته حول Seek AI؟

هذا قد يكون المكان المناسب للاستعراض بدون خجل. Seek AI تقدم حاليًا تجارب مجانية لمنصتنا، والتي يمكن الوصول إليها على seek.ai. نحن متحمسون لكوننا رائدين في جلب الذكاء الاصطناعي التوليدي لفريق البيانات، وأنا أتطلع إلى المضي في هذه الرحلة مع عملائنا.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Seek AI.