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 का 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 आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन (एचसीआई) के क्षेत्र में एक प्रतिष्ठित प्राधिकरण हैं और जिम्मेदार एआई के हामी हैं।

पिएन्सो का इंटरैक्टिव लर्निंग इंटरफ़ेस उपयोगकर्ताओं को कोडिंग के बिना एआई का पूर्ण उपयोग करने में सक्षम बनाने 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 उनके 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 दृष्टिहीन लोगों के लिए सुलभता उपकरण और अनुप्रयोगों पर केंद्रित व्यक्तिगत परियोजनाओं का विकास कर रहा था, जैसे कि एक स्मार्टफ़ोन का उपयोग करके एक हैप्टिक डिजिटल ब्रेल रीडर और एक इनडोर वेफ़ाइंडिंग सिस्टम (डिजिटल केन)। मुझे विश्वास था कि एआई इन प्रयासों को बढ़ा 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 संभावना कैसे उत्पन्न हुई?

मेरे सह-संस्थापक कर्थिक और मैं ग्रेजुएट 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 मिले था जो सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म को परेशान करने वाली सामग्री को मॉडरेट और फ़्लैग करने में मदद करेगा। टूल बहुत सारा ध्यान आकर्षित कर रहा था, और हमें thậmच 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 ठीक से काम कर रहा था, यह सही डेटा पर प्रशिक्षित नहीं था, इसलिए यह हानिकारक सामग्री की पहचान करने में सक्षम नहीं था जो किशोर स्लैंग का उपयोग करती थी। कर्थिक और मैं एक समाधान खोजने के लिए एक साथ काम कर रहे थे, और हम बाद में महसूस किया कि हम इस समस्या को हल कर सकते हैं अगर हम किशोरों को सीधे मॉडल डेटा को प्रशिक्षित करने का एक तरीका खोजें।

यह “आहा” क्षण था जो बाद में पिएन्सो को प्रेरित करेगा: विषय-विशेषज्ञ, एआई इंजीनियरों की तरह हम नहीं, मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर अधिक आसानी से इनपुट प्रदान करने में सक्षम होने 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 कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स के स्थानीय स्कूलों में ले जाया और स्थानीय किशोरों की मदद ली ताकि वे अपने अल्गोरिदम को प्रशिक्षित कर सकें, जिससे हम पहले से संभव की तुलना में अधिक सूक्ष्मता को पकड़ सकें। इस प्रौद्योगिकी के साथ, हम एमटीवी और ब्रिगहम एंड विमेन्स हॉस्पिटल जैसे संगठनों के साथ काम करने के लिए आगे बढ़े।

आप पिएन्सो को एमआईटी से अपनी खुद की कंपनी के रूप में कैसे स्पिन आउट किया?

हमें पता था कि यह प्रौद्योगिकी हमारे द्वारा बनाए गए उपयोग के मामले से परे मूल्य प्रदान कर सकती है, लेकिन यह 2016 तक नहीं था जब हमने cuốiतः इसे व्यावसायिक बनाने का फैसला किया, जब कर्थिक ने अपनी पीएचडी पूरी की। उस समय, गहरे शिक्षण में लोकप्रियता में विस्फोट हो 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 तैनात करने के लिए विशेषज्ञता नहीं थी।

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

पिएन्सो “एमएलओप्स” की बाधाओं को समाप्त करता है – डेटा क्लीनिंग, डेटा लेबलिंग, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती। 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 कोड लिखे बिना एनोटेट करने की अनुमति देता है। यह प्रक्रिया गहरे शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करती है जो सटीक रूप से पाठ को वर्गीकृत और उत्पन्न करने में सक्षम हैं।

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

हम मजबूत रूप से विश्वास करते हैं कि कोई एक मॉडल हर समस्या का समाधान नहीं कर सकता है। हमें विशिष्ट मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है ताकि एआई विशिष्ट कंपनी और उपयोग के मामले की बारीकियों को समझ सके। यही कारण है कि पिएन्सो संगठन के अपने डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है। यह मूल मॉडल का उपयोग करने से जुड़ी 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 परिणामों को विभिन्न प्रारूपों में वितरित किया जा सकता है। पिएन्सो तृतीय-पक्ष सेवाओं या एपीआई पर निर्भर किए बिना संचालित हो सकता है, जिसका अर्थ है कि डेटा को कभी भी सुरक्षित वातावरण से बाहर भेजने की आवश्यकता नहीं है। यह प्रमुख क्लाउड प्रदाताओं पर साथ ही साथ ऑन-प्रिमाइसेस पर भी 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 अधिक स्केलेबिलिटी और दक्षता पर ध्यान केंद्रित करके विकसित होगा। जैसे-जैसे उच्च-वॉल्यूम टेक्स्ट विश्लेषण की मांग बढ़ती है, हम बड़े डेटासेट को संभालने की अपनी क्षमता को बढ़ाएंगे, तेज़ अनुमान समय के साथ और अधिक जटिल विश्लेषण के साथ। हम बड़े भाषा मॉडल को स्केल करने से जुड़ी लागत को कम करने के लिए प्रतिबद्ध हैं ताकि उद्यमों को गति या सटीकता पर समझौता किए बिना मूल्य मिल सके।

हम एआई को लोकतंत्रीकरण 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 व्यवसाय विश्लेषकों से लेकर तकनीकी टीमों तक के व्यापक उपयोगकर्ता समूह मॉडल को प्रशिक्षित, ट्यून और तैनात कर सकें बिना गहरे तकनीकी विशेषज्ञता की।

जैसे-जैसे 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 करने के लिए विकसित होगा 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 से साथ ही साथ ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों से भी सहजता से काम करेगा। हम अन्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म और टूल के साथ मजबूत एकीकरण बनाने पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जो मौजूदा उद्यम तकनीकी स्टैक में फिट होने वाले एक अधिक संगठित एआई वर्कफ़्लो को सक्षम बनाता है।

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