बिरागो जोन्स, पिएन्सो के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

बिरागो जोन्स पिएन्सो के सीईओ और सह-संस्थापक हैं, जो एक नो-कोड/लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म है जो उद्यमों को उन्नत डेटा साइंस या प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता के बिना एआई मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने की अनुमति देता है। आज, बिरागो के ग्राहकों में यूएस सरकार और स्काई, यूके में सबसे बड़ा प्रसारक शामिल हैं। पिएन्सो बिरागो के मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) से शोध पर आधारित है, जहां उन्होंने और उनके सह-संस्थापक कर्थिक दिनाकर ने एमआईटी मीडिया लैब में शोध सहायक के रूप में काम किया। वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन (एचसीआई) के बीच के संगम में एक प्रतिष्ठित प्राधिकरण हैं, और जिम्मेदार एआई के लिए एक वकील हैं।

पिएन्सो का इंटरैक्टिव लर्निंग इंटरफ़ेस उपयोगकर्ताओं को कोडिंग के बिना एआई का पूरा लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को प्रशिक्षित और तैनात करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है जो उनकी विशेषज्ञता के साथ अंकित होते हैं और उनके विशिष्ट प्रश्नों का उत्तर देने के लिए फ़ाइन-ट्यून किए जाते हैं।

आपको एआई, एचसीआई (मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन) और उपयोगकर्ता अनुभव में अपनी पढ़ाई को आगे बढ़ाने के लिए क्या आकर्षित किया?

मैं पहले से ही अंधों के लिए सुलभता उपकरण और अनुप्रयोगों पर व्यक्तिगत परियोजनाओं का विकास कर रहा था, जैसे कि एक हैप्टिक डिजिटल ब्रेल रीडर जो एक स्मार्टफोन का उपयोग करता है और एक इनडोर वेफाइंडिंग सिस्टम (डिजिटल केन)। मुझे विश्वास था कि एआई इन प्रयासों को बढ़ा और समर्थन कर सकता है।

पिएन्सो की अवधारणा आपके एमआईटी में समय के दौरान कैसे उत्पन्न हुई, जब गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की अवधारणा उत्पन्न हुई?

मेरे सह-संस्थापक कर्थिक और मैं स्नातक स्कूल में मिले थे जब हम दोनों एमआईटी मीडिया लैब में शोध कर रहे थे। हमने एक क्लास प्रोजेक्ट के लिए मिलकर एक टूल बनाने के लिए टीम बनाई थी जो सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म को बदमाशी सामग्री को मॉडरेट और फ़्लैग करने में मदद करेगा। टूल बहुत प्रगति कर रहा था, और हमें यहां तक कि व्हाइट हाउस में एक साइबरबुलिंग शिखर सम्मेलन के दौरान प्रौद्योगिकी का प्रदर्शन करने के लिए आमंत्रित किया गया था।

केवल एक समस्या थी: जबकि मॉडल स्वयं उस तरह से काम कर रहा था जैसा उसे करना चाहिए, यह सही डेटा पर प्रशिक्षित नहीं था, इसलिए यह हानिकारक सामग्री की पहचान नहीं कर सका जो किशोर स्लैंग का उपयोग करती थी। कर्थिक और मैं एक समाधान खोजने के लिए एक साथ काम कर रहे थे, और बाद में हमें एहसास हुआ कि हम इस समस्या को हल कर सकते हैं यदि हम किशोरों को सीधे मॉडल डेटा को प्रशिक्षित करने का एक तरीका खोज लें।

यह “आहा” क्षण था जो बाद में पिएन्सो को प्रेरित करेगा: विषय-विशेषज्ञ, हमारे जैसे एआई इंजीनियर नहीं, मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर इनपुट प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए। हमने बिंदु-और-क्लिक टूल विकसित किए जो गैर-विशेषज्ञों को बड़ी मात्रा में डेटा को प्रशिक्षित करने की अनुमति देते हैं। हमने इस प्रौद्योगिकी को स्थानीय कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स स्कूलों में ले जाया और स्थानीय किशोरों की मदद ली ताकि उनके अल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया जा सके, जिससे हम पहले से संभव की तुलना में अल्गोरिदम में अधिक सूक्ष्मता को कैप्चर कर सकें। इस प्रौद्योगिकी के साथ, हम एमटीवी और ब्रिगहम एंड वुमेन्स हॉस्पिटल जैसे संगठनों के साथ काम करने के लिए चले गए।

आप पिएन्सो की उत्पत्ति की कहानी कैसे साझा कर सकते हैं कि यह एमआईटी से अपनी खुद की कंपनी के रूप में कैसे निकला?

हमने हमेशा जाना कि यह प्रौद्योगिकी हमने जिस उपयोग के मामले के लिए इसे बनाया था, उसके परे मूल्य प्रदान कर सकती है, लेकिन यह 2016 तक नहीं था जब हमने आखिरकार इसे व्यावसायिक बनाने का फैसला किया, जब कर्थिक ने अपनी पीएचडी पूरी की। उस समय, गहरा सीखना लोकप्रियता में विस्फोट कर रहा था, लेकिन यह मुख्य रूप से एआई इंजीनियर थे जो इसका उपयोग कर रहे थे क्योंकि किसी और के पास इन मॉडलों को प्रशिक्षित और परोसने के लिए विशेषज्ञता नहीं थी।

पिएन्सो के नो-कोड इंटरफ़ेस के लिए एआई मॉडल बनाने के लिए कौन से मुख्य नवाचार और अल्गोरिदम हैं? पिएन्सो तकनीकी पृष्ठभूमि के बिना डोमेन विशेषज्ञों को प्रभावी ढंग से एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कैसे सुनिश्चित करता है?

पिएन्सो “एमएलओप्स” – डेटा क्लीनिंग, डेटा लेबलिंग, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती की बाधाओं को समाप्त करता है। हमारा प्लेटफ़ॉर्म एक अर्ध-पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो उपयोगकर्ताओं को अनलेबल्ड प्रशिक्षण डेटा के साथ शुरू करने और फिर मानव विशेषज्ञता का उपयोग करके बड़ी मात्रा में पाठ डेटा को तेजी से और सटीक रूप से अन्नोटेट करने की अनुमति देता है। यह प्रक्रिया गहरे सीखने वाले मॉडल को प्रशिक्षित करती है जो सटीक रूप से वर्गीकृत और नए पाठ उत्पन्न करने में सक्षम हैं।

पिएन्सो विभिन्न संगठनों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई मॉडल विकास में अनुकूलन कैसे प्रदान करता है?

हम मजबूत रूप से विश्वास करते हैं कि एक मॉडल हर समस्या का समाधान नहीं हो सकता है। हमें विशिष्ट मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है ताकि एआई प्रत्येक विशिष्ट कंपनी और उपयोग के मामले की बारीकियों को समझ सके। यही कारण है कि पिएन्सो एक संगठन के अपने डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह मूलभूत मॉडल का उपयोग करने के गोपनीयता चिंताओं को दूर करता है, और अधिक सटीक अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।

पिएन्सो एपीआई के माध्यम से मौजूदा उद्यम प्रणालियों के साथ एकीकृत करता है, जिससे अनुमान परिणाम विभिन्न प्रारूपों में वितरित किए जा सकते हैं। पिएन्सो तीसरे पक्ष की सेवाओं या एपीआई पर निर्भर किए बिना काम कर सकता है, जिसका अर्थ है कि डेटा को कभी भी एक सुरक्षित वातावरण के बाहर स्थानांतरित करने की आवश्यकता नहीं होती है। यह प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं और ऑन-प्रिमाइसेस पर तैनात किया जा सकता है, जिससे यह सुरक्षा और अनुपालन प्रथाओं की आवश्यकता वाले उद्योगों के लिए एक आदर्श फिट बन जाता है, जैसे कि सरकारी एजेंसियां या वित्त।

आप अगले कुछ वर्षों में प्लेटफ़ॉर्म के विकास को कैसे देखते हैं?

अगले कुछ वर्षों में, पिएन्सो बड़े पैमाने पर पाठ विश्लेषण की मांग के बढ़ने के साथ-साथ बड़े डेटासेट को संभालने, तेजी से अनुमान समय और अधिक जटिल विश्लेषण के साथ अधिक स्केलेबिलिटी और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करके विकसित होगा। हम बड़े भाषा मॉडल को स्केल करने से जुड़ी लागत को कम करने के लिए प्रतिबद्ध हैं ताकि उद्यमों को गति या सटीकता के साथ समझौता किए बिना मूल्य मिल सके।

हम एआई को लोकतंत्रीकरण करने में आगे बढ़ेंगे। पिएन्सो पहले से ही एक नो-कोड/लो-कोड प्लेटफ़ॉर्म है, लेकिन हम अपने टूल की पहुंच को और अधिक बढ़ाने की कल्पना करते हैं। हम अपने इंटरफ़ेस को लगातार परिष्कृत करेंगे ताकि व्यावसायिक विश्लेषकों से लेकर तकनीकी टीमों तक के उपयोगकर्ता गहरे तकनीकी विशेषज्ञता के बिना मॉडल को प्रशिक्षित, ट्यून और तैनात करना जारी रख सकें।

जैसा कि हम विभिन्न उद्योगों में अधिक ग्राहकों के साथ काम करते हैं, पिएन्सो अधिक अनुकूलित समाधान प्रदान करने के लिए अनुकूलित होगा। चाहे वह वित्त, स्वास्थ्य सेवा या सरकार हो, हमारा प्लेटफ़ॉर्म उद्योग-विशिष्ट टेम्पलेट और मॉड्यूल को एकीकृत करेगा ताकि उपयोगकर्ता अपने विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए अपने मॉडल को अधिक प्रभावी ढंग से फ़ाइन-ट्यून कर सकें।

पिएन्सो बड़े एआई पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर और अधिक एकीकृत हो जाएगा, जो बड़े क्लाउड प्रदाताओं और ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों से समाधान/टूल के साथ सहजता से काम करेगा। हम अन्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म और टूल के साथ मजबूत एकीकरण बनाने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जो एक अधिक सुसंगत एआई कार्य प्रवाह की अनुमति देगा जो मौजूदा उद्यम तकनीकी स्टैक में फिट होगा।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें पिएन्सो पर जाना चाहिए।