जेम्स कपलान, मीटकाई के सह-संस्थापक और सीईओ - साक्षात्कार श्रृंखला

जेम्स कपलान के सह-संस्थापक और सीईओ हैं मीटकाई, एक एआई सहायक जो बातचीत, वैयक्तिकरण और क्यूरेशन के माध्यम से जीवन को आसान बनाता है।

जब आप केवल छह साल के थे, तब आपने शुरू में प्रोग्रामिंग शुरू कर दी थी, किस चीज़ ने आपको कोडिंग के प्रति सबसे पहले उत्साहित किया और आपने कौन सी भाषाएं सीखीं?

प्रेरणा विंडोज 95 के लिए बनाया गया ऑरेगॉन ट्रेल गेम था। मैं इसका आदी हो गया था और स्कूल के बाद हर दिन इसे खेलता था। मैं पहली कक्षा में था, इसलिए करने के लिए और कुछ नहीं था! मैंने उन सभी चीजों के बारे में सोचना शुरू कर दिया जो मैं चाहता था कि मैं खेल के बारे में बदल सकूं। जब मैं छोटा था, मैंने एक स्थानीय किताबों की दुकान से बुनियादी कोडिंग पुस्तक "किशोरों के लिए गेम प्रोग्रामिंग" की एक प्रति खरीदी। मैं तुरंत इसकी ओर आकर्षित हो गया और जल्दी ही अपनी मूल ओरेगॉन ट्रेल प्रेरणाओं को भूल गया। लेकिन मुझे गेम हमेशा से पसंद थे और उन्होंने नई प्रोग्रामिंग भाषाएं सीखने के लिए मेरी प्रेरणा का काम किया। अगले कुछ वर्षों में, जब मैं नियोपेट्स के लिए एक बॉट लिखने का प्रयास कर रहा था (यह काम कर गया) तो मैंने विज़ुअल बेसिक सीखा और फिर 1 साल की उम्र में गतिशील वेबसाइट बनाना शुरू करने के लिए PHP सीखी। फिर भी, PHP सीखने के लिए मेरी प्रेरणा वीडियो गेम खरीदने के लिए पैसे कमाना थी।

आपका पिछला उद्यम एआई-आधारित हेज फंड का संचालन कर रहा था, आपने इस अनुभव से क्या सीखा?

मेरा सबसे बड़ा उपाय इस धारणा को दूर करना था कि आप भीड़ भरे स्थान में दिग्गजों से प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकते। यह सोचना बहुत लुभावना हो सकता है कि, वित्त में, किसी भी लाभदायक चीज़ को पहले ही एक विशाल खिलाड़ी द्वारा टैप और कब्जा कर लिया गया है। हालाँकि, मुझे जल्दी ही एहसास हुआ कि आपको अपने प्रतिस्पर्धियों को ज़्यादा महत्व नहीं देना चाहिए। आलस्य और संगठनात्मक जड़ता नये विचारों पर रोक लगाती है। अन्य समय में, कोई विचार या अभियान किसी बड़ी कंपनी के लिए बहुत विशिष्ट हो सकता है। आश्चर्यजनक रूप से, वे यह भी सोच सकते हैं कि किसी चीज़ को विकसित करना बहुत जोखिम भरा है, इसलिए उनके आराम क्षेत्र से बाहर जाना उचित नहीं है।

क्या आप मीटकाई एआई सहायक को लॉन्च करने के पीछे की उत्पत्ति की कहानी साझा कर सकते हैं?

मैं वित्त से थक गया था. हर चीज़ को शार्प अनुपात और पीएनएल के संदर्भ में मापा जाना था। इसने प्रौद्योगिकी का बहुत सारा मज़ा ख़त्म कर दिया, और जो मूल रूप से मुझे प्रोग्रामिंग के पथ पर लाया था, उससे बहुत दूर था। 2018 के अंत में मैंने मीटकाई के सह-संस्थापक वेइली दाई से बात की, जो मैंने सामान्य रूप से तकनीकी परिदृश्य में देखा। मेरी मुख्य टिप्पणियों में से एक यह थी कि वॉयस असिस्टेंट का स्थान स्थिर हो गया था। सभी प्रमुख खिलाड़ी पुराने दृष्टिकोण पर कायम थे, और उपयोगकर्ताओं को तकनीक से लाभ नहीं मिल रहा था। कोई भी नए दृष्टिकोण आज़माने को तैयार नहीं था, "क्योंकि एक्स ऐसा नहीं करता है"। कोई भेदभाव नहीं था. अगर मैं शून्य से शुरू करूं और "वॉइस असिस्टेंट कैसे बनाएं" की सभी (ठीक है, अधिकांश) पूर्वकल्पित धारणाओं को दूर फेंक दूं, तो मैं उपयोगकर्ता अनुभव को मौलिक रूप से बदल सकता हूं। हमने आवाज-संचालित चैटबॉट के विपरीत एक वास्तविक एआई सहायक का निर्माण शुरू किया। मेरे पिछले उद्यम में सीखे गए सबक और वेइली के मार्गदर्शन ने हमें मीटकाई की स्थापना के लिए प्रेरित किया।

AI असिस्टेंट बनाने के पीछे कुछ चुनौतियाँ क्या हैं?

वास्तविक AI सहायक के निर्माण में समस्याओं के दो वर्ग हैं - उपयोगकर्ता की अपेक्षाएँ और तकनीकी कार्यान्वयन। पहली समस्या को नज़रअंदाज कर दिया गया है, लेकिन मीटकाई पर लागू है। जब वॉयस असिस्टेंट की बात आती है तो उपयोगकर्ताओं को इस बात का प्रशिक्षण दिया जाता है कि सीमा से बाहर क्या है और क्या नहीं। विशेष रूप से, वे मानते हैं कि उन्हें कमांड-उन्मुख तरीके से खोज करनी होगी। हम उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में खोज करने के लिए प्रशिक्षित करने की दिशा में काम कर रहे हैं। यह अधिक समृद्ध प्रकार की क्षमताओं को सक्षम बनाता है, जैसे कि निषेधों का उपयोग करना "मुझे एक ड्वेन "द रॉक" जॉनसन फिल्म ढूंढें जो मोआना नहीं है"। हम रोजमर्रा के भाषण में इसे पूरी तरह से अच्छी तरह से संभाल सकते हैं, लेकिन वर्तमान आवाज सहायक हमें जवाब देने में विफल रहते हैं।

चुनौतियों का दूसरा वर्ग तकनीकी है। यह दो उप-श्रेणियों में दिखाई देता है - खोज और समझ। खोज के लिए, हम अन्य आभासी सहायकों से इस मायने में भिन्न हैं कि हम सामग्री की अपनी अनुक्रमणिका बनाए रखते हैं। हालाँकि यह उन सभी जादूओं की अनुमति देता है जो हमें अगली पीढ़ी का बनाता है, यह अपने साथ एक कस्टम वॉयस-फर्स्ट सर्च इंजन को चलाने और बनाए रखने की चुनौतियाँ भी लाता है। यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें हम लगातार नवप्रवर्तन कर रहे हैं। भाषा की समझ दूसरा क्षेत्र है जहां एआई सहायक बनाते समय चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। अधिकांश वॉयस असिस्टेंट के लिए, इसका मतलब अंग्रेजी पाठ को समझने में सक्षम होना होगा। मीटकाई 16 भाषाओं को समझता है और उनका समर्थन करता है। यह 16 गुना अधिक काम नहीं है, क्योंकि हम बहुभाषी दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, लेकिन फिर भी यह "पहले अंग्रेजी, केवल अंग्रेजी" से काफी अधिक है। हालाँकि, यह समय के निवेश के लायक है, क्योंकि यह हमारे लिए अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण है कि मीटकाई वास्तव में वैश्विक है।

मीटकाई खुद को अलग दिखाने के लिए वैयक्तिकृत एआई का उपयोग कैसे करता है?

हम वैयक्तिकृत AI का उपयोग दो अलग-अलग स्थानों में करते हैं - समझ, और खोज।

जब कोई उपयोगकर्ता कहता है, "क्या आप आज रात मेरे लिए कुछ चीनी ढूंढ सकते हैं?", इसका मतलब यह हो सकता है कि वे देखने के लिए एक चीनी रेसिपी, एक चीनी रेस्तरां या एक चीनी शो चाहते हैं। अपनी वैयक्तिकृत, गहरी समझ के साथ, हम स्पष्ट कर सकते हैं और उपयोगकर्ता के लिए वह परिणाम प्रदान कर सकते हैं जिसकी वे अपेक्षा करते हैं। यह सब उनके डेटा को हमारा प्लेटफ़ॉर्म छोड़े बिना किया जाता है।

हम खोज में ही निजीकरण को शामिल करते हैं। अन्य आभासी सहायकों के सामने सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि कई खोजें तृतीय-पक्ष पूर्ति प्रदाताओं को दी जाती हैं। जब आप एक पारंपरिक सहायक के साथ एक रेस्तरां की खोज करते हैं, तो वह उस खोज को येल्प को भेज रहा है। इसका नकारात्मक पक्ष यह है कि येल्प उपयोगकर्ता को व्यक्तिगत रूप से नहीं जानता है, और यदि वे जानते हैं, तो यह एक गोपनीयता मुद्दा है। क्योंकि मीटकाई एक प्रथम-पक्ष ऐप है, परिणाम के लिए सभी तरह से, हमारे पास सच्चा वैयक्तिकरण है।

मीटकाई के लिए कुछ उपयोग के मामले क्या हैं?

मीटकाई का लक्ष्य पहला एआई कंसीयज बनना है। हम उपयोगकर्ताओं को उनके रोजमर्रा के जीवन में मदद करना चाहते हैं। हम आदेश-उन्मुख सहायक नहीं बनना चाहते। हम "वॉल्यूम बढ़ाएँ", "वॉल्यूम कम करें", "30-सेकंड टाइमर" जैसी सुविधाओं का समर्थन नहीं करते हैं...आप समझ गए होंगे। मैं दृढ़ता से महसूस करता हूं कि वे सुविधाएं एआई नहीं हैं, वे सिर्फ आवाज-आधारित इनपुट हैं। यदि आप AskJeeves के दिनों के बारे में सोचें, तो संपूर्ण विचार यह था कि यह आपका बटलर था, कोई भी कभी भी Google Assistant का मानवरूपीकरण नहीं करेगा। Apple Siri या Amazon का Alexa जितना बनना चाहेगा, कोई भी उन्हें एक ऐप के अलावा कुछ और नहीं समझता है। हम अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं, लेकिन हमने एक सच्चे एआई सहायक की दिशा में अपने तीन से पांच साल के रोडमैप को पूरा करने के लिए सभी आवश्यक तकनीक तैयार कर ली है।

उद्योग किसी एआई सहायक को उपयोगकर्ता में पूर्वाग्रह लाने या मौजूदा पूर्वाग्रह को मजबूत करने से कैसे रोक सकता है?

वैयक्तिकृत परिणाम प्रदान करने और पूर्वाग्रह पैदा न करने के बीच एक नाजुक संतुलन है। हमने देखा है कि जब शोधकर्ता सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म पर जुड़ाव माप के लिए अनुकूलन करते हैं तो क्या होता है - यह पूर्वाग्रह के बुलबुले बनाता है। एक उद्योग के रूप में इस दिशा में पहला कदम हमारे मेट्रिक्स और KPI पर पुनर्विचार करना है। मीटकाई में, हम क्लिक-थ्रू और क्लिक की नवीनता के बीच संतुलन के लिए अनुकूलन करते हैं। 30% मामलों में केवल "शीर्ष" परिणाम पर क्लिक करने के बजाय, 50% मामलों में क्लिक किए गए एक नए परिणाम को खोजने के लिए एआई को बहुत अधिक पुरस्कृत किया जाना चाहिए। हालाँकि, गहराई से विचार करने पर इस दृष्टिकोण में काफी स्पष्ट कमियाँ हैं। क्या होगा यदि AI जो परिणाम लेकर आ रहा है वह केवल उस उपयोगकर्ता के छोटे बुलबुले के लिए पक्षपातपूर्ण परिणाम हैं? हम उपयोगकर्ता के वैयक्तिकरण क्षेत्र की दोनों दिशाओं में आगे बढ़ने के लिए अपना AI बनाते हैं। यदि कोई उपयोगकर्ता गोमांस के बारे में लेखों की सूची मांगता है, तो उन्हें उनकी मान्यताओं से मेल खाने वाले लेखों के साथ प्रस्तुत करने के बजाय, हम उन लेखों को शामिल कर सकते हैं जो उनकी प्राथमिकताओं के किनारे पर, या किनारे से थोड़ा बाहर हैं। इसमें पशु नैतिकता और जलवायु परिवर्तन पर एक लेख, साथ ही पशु-आधारित वसा के संभावित स्वास्थ्य लाभों के बारे में एक लेख शामिल हो सकता है। हमने जो दृष्टिकोण अपनाया है, उसके लिए तकनीकी अंतर्ज्ञान इस स्वीकृति में निहित है कि यह निर्धारित करने के लिए कि Y पक्षपाती है या नहीं, AI को प्रशिक्षित करना कठिन है, लेकिन यह जानने के लिए इसे प्रशिक्षित करना बहुत आसान है कि X और Z एक ही क्षेत्र के किनारों पर आते हैं। वाई के रूप में

आप 5 या 10 वर्षों में एआई सहायकों का भविष्य कहाँ देखते हैं?

एआई सहायक अधिक से अधिक मीटकाई के प्रथम-पक्ष-आधारित दृष्टिकोण की ओर बढ़ेंगे। अपने पूरे जीवनकाल में, एलेक्सा और गूगल ने तृतीय-पक्ष एक्सटेंशन और कौशल का एक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने का प्रयास किया है। इससे गोपनीयता में कुछ गंभीर समस्याएँ आती हैं। इसके अलावा, यह क्षमताओं पर लगाई गई ऊपरी सीमा के बारे में कुछ नहीं कह रहा है। मैं उम्मीद करता हूं कि उद्योग जगत के और भी खिलाड़ी वही दृष्टिकोण अपनाएंगे जो हमने अपनाया है और हर जगह इसके संकेत हैं।

शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक इस वैयक्तिकृत एआई सहायक के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, उन्हें यहां आना चाहिए मीटकाई.