मार्क स्लोन, स्काउट के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

मार्क स्लोन स्काउट के सह-संस्थापक और सीईओ हैं, जो दुनिया का पहला वेब ब्राउज़र चैटबॉट है, जो ऑनलाइन कुछ भी करने के लिए एक डिजिटल सहायक है। स्काउट आपके द्वारा ऑनलाइन की जाने वाली चीजों के आधार पर यह सुझाव देता है कि यह आपके लिए क्या उपयोगी कर सकता है।

आपको एआई में क्या आकर्षित किया?

मेरा पहला अनुभव एआई पर काम करने का गच्छ में था जब मैं अपने स्नातक की डिग्री के दौरान जीसीएचक्यू में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुसंधान टीम में काम कर रहा था। मुझे पहले हाथ से देखने को मिला कि मशीन लर्निंग वास्तविक दुनिया की समस्याओं पर क्या प्रभाव डाल सकती है और यह क्या अंतर लाती है।

यह मेरे दिमाग में एक स्विच फ्लिप किया कि कंप्यूटर समस्याओं को हल करने के लिए कैसे उपयोग किए जा सकते हैं: सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आपको प्रोग्राम बनाना सिखाती है जो डेटा लेते हैं और परिणाम उत्पन्न करते हैं, लेकिन मशीन लर्निंग आपको डेटा लेने और परिणामों का वर्णन करने देती है जो आप उत्पन्न करना चाहते हैं एक कार्यक्रम। इसका अर्थ है कि आप एक ही फ्रेमवर्क का उपयोग करके हजारों अलग-अलग समस्याओं को हल कर सकते हैं। मेरे लिए यह सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की तुलना में बहुत अधिक प्रभावी लगा।

मैं पहले से ही गणित में अनुकूलन समस्याओं का अध्ययन कर रहा था, साथ ही कंप्यूटर विज्ञान भी, इसलिए जब मैं विश्वविद्यालय में वापस आया, तो मैंने एआई पर ध्यान केंद्रित किया और भाषण प्रसंस्करण पर अपना शोध पत्र पूरा किया trước कि मैं यूसीएल में सूचना पुनर्प्राप्ति में पीएचडी के लिए आवेदन किया।

आप डेविड सिल्वर, अल्फागो के संस्थापक की देखरेख में वेब खोज में प्रबलित लर्निंग पर शोध किया। कुछ इस शोध पर चर्चा कर सकते हैं?

मेरा पीएचडी शोध सूचना पुनर्प्राप्ति में सीखने के लिए रैंकिंग समस्याओं पर प्रबलित लर्निंग के अनुप्रयोग पर था, एक क्षेत्र जिसे मैंने सहायता प्राप्त की थी जिसे डायनामिक सूचना पुनर्प्राप्ति कहा जाता है। मैं प्रोफेसर जुन वांग और प्रोफेसर डेविड सिल्वर द्वारा पर्यवेक्षित था, जो दोनों एजेंट-आधारित प्रबलित लर्निंग में विशेषज्ञ थे।

हमारा शोध यह देखने पर केंद्रित था कि खोज इंजन उपयोगकर्ता व्यवहार से कैसे सीख सकते हैं और स्वचालित रूप से समय के साथ खोज परिणामों में सुधार कर सकते हैं। एक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट दृष्टिकोण का उपयोग करके, हमारी प्रणाली विभिन्न खोज रैंकिंग का प्रयास करेगी और यह निर्धारित करने के लिए क्लिक व्यवहार एकत्र करेगी कि वे प्रभावी थे या नहीं। यह समय के साथ व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए भी अनुकूलन कर सकता था और अस्पष्ट खोज प्रश्नों को संभालने में विशेष रूप से प्रभावी था। उस समय, डेविड गो समस्या पर गहराई से ध्यान केंद्रित कर रहे थे और उन्होंने मुझे यह निर्धारित करने में मदद की कि इस विशिष्ट समस्या के लिए प्रबलित लर्निंग सेटअप के राज्य और मूल्य कार्य क्या होना चाहिए।

डेविड सिल्वर के साथ काम करने से आपको कुछ उद्यमी सबक मिले होंगे।

यूसीएल में अनुसंधान अक्सर उद्यमी होता है। डेविड ने पहले एलिक्सिर स्टूडियो की स्थापना डेमिस हसाबिस के साथ की थी और फिर डीपमाइंड में अल्फागो पर काम करने के लिए शामिल हुए। लेकिन हमारे मीडिया फ्यूचर्स अनुसंधान समूह के अन्य सदस्यों ने भी विभिन्न स्टार्टअप्स को स्पिन आउट किया: जुन ने मीडियागामा की स्थापना की (ऑनलाइन विज्ञापन खर्च पर आरएल लागू करना), साइमन चान ने प्रेडिक्शन.आईओ शुरू किया (सेल्सफोर्स द्वारा अधिग्रहित) और जगदीश गोरला ने जग्गू शुरू किया (एक ई-कॉमर्स के लिए सिफारिश सेवा)। हमारी टीम अक्सर अपने शोध के व्यावसायिक प्रभाव पर चर्चा करती थी, मुझे लगता है कि शायद इसलिए कि यूसीएल का लंदन में आधार एक व्यवसाय बनाने के लिए एक प्राकृतिक शुरुआती बिंदु बनाता है।

आपने हाल ही में स्काउट लॉन्च किया है, जो दुनिया का पहला वेब ब्राउज़र चैटबॉट है। स्काउट लॉन्च करने के पीछे क्या प्रेरणा थी?

यह विचार मेरे पीएचडी शोध से स्वाभाविक रूप से विकसित हुआ। मैंने अपने पीएचडी पूरा करने के तुरंत बाद एंटरप्रेन्योर फर्स्ट में शामिल हो गया, जहां मैंने सोचना शुरू किया कि मैं अपने शोध को एक उत्पाद में कैसे बदल सकता हूं।

इससे पहले कि मैं यह शुरू करता, मैंने माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में एक इंटर्नशिप पूरी की, जहां मैंने अपने शोध को बिंग पर लागू किया। उस समय, मैंने अपने शोध से जो मुख्य बात सीखी थी वह यह थी कि ऑनलाइन उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर जानकारी खोजना भविष्यवाणी की जा सकती है। लेकिन मुझे यह महसूस हुआ कि खोज इंजन में इन भविष्यवाणियों को सतह पर लाने का एकमात्र वास्तविक तरीका ऑटो-सुझाव को बेहतर बनाना था। इसलिए मैंने सोचना शुरू किया कि उपयोगकर्ता के पूरे ऑनलाइन अनुभव को इन भविष्यवाणियों का उपयोग करके कैसे सुधारा जा सकता है, न कि केवल खोज अनुभव को।

यही सोच मुझे और मेरे नए सह-संस्थापक को एंटरप्रेन्योर फर्स्ट में ले गई, जिसने एक ब्राउज़र ऐड-ऑन बनाने का फैसला किया जो उपयोगकर्ता व्यवहार को देखता है, यह भविष्यवाणी करता है कि उपयोगकर्ता को ऑनलाइन क्या चाहिए और इसे प्राप्त करने में मदद करता है। कुछ प्रयोगों और प्रोटोटाइप के बाद, यह एक चैटबॉट इंटरफेस में विकसित हुआ जहां ब्राउज़र आपके साथ ऑनलाइन क्या हो रहा है इसके बारे में बात करता है और आपको रास्ते में मदद करने की कोशिश करता है।

स्काउट किस वेब ब्राउज़र के साथ संगत होगा?

हम फिलहाल क्रोम पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं क्योंकि यह सबसे लोकप्रिय वेब ब्राउज़र है और एक परिपक्व ऐड-ऑन आर्किटेक्चर है, लेकिन हमारे पास फायरफॉक्स और सफारी पर काम करने वाले प्रोटोटाइप हैं और यहां तक कि एक मोबाइल ऐप भी है।

स्काउट शॉपिंग सहायक कार्यक्षमता उपयोगकर्ताओं को समय और पैसा दोनों बचा सकती है। मान लें कि कोई अमेज़ॅन पर एक उत्पाद के बारे में शोध कर रहा है, तो बैकएंड में क्या होता है और स्काउट उपयोगकर्ता के साथ कैसे बातचीत करता है?

विचार यह है कि एक बार जब आप स्काउट स्थापित कर लेते हैं, तो आप सामान्य रूप से वेब का उपयोग जारी रख सकते हैं। यदि आप शॉपिंग कर रहे हैं, तो आप अमेज़ॅन पर उत्पाद देखने के लिए जा सकते हैं। इस बिंदु पर, स्काउट पहचानता है कि आप अमेज़ॅन पर शॉपिंग कर रहे हैं और उत्पाद जिसे आप देख रहे हैं, और यह “हैलो” कहता है। यह एक चैट विजेट के रूप में वेबपेज पर पॉप अप होता है, जैसे कि इंटरकॉम काम करता है, सिवाय इसके कि स्काउट किसी भी वेबपेज पर दिखाई दे सकता है। आप मेरी वेबसाइट पर देख सकते हैं कि यह कैसा दिखता है।

चूंकि आप शॉपिंग कर रहे हैं, यह सुझाव देना शुरू कर देगा कि यह आपकी मदद कैसे कर सकता है। यह पूछेगा कि क्या आप ऑनलाइन समीक्षाएं देखना चाहते हैं, अन्य मूल्य, यूट्यूब वीडियो उत्पाद और अधिक। आप बटन दबाकर बातचीत करते हैं और चैटबॉट अनुभव को आपकी जरूरतों के अनुसार तैयार करता है। जब यह जानकारी (जैसे यूट्यूब वीडियो) पाता है, तो यह इसे चैट थ्रेड के भीतर एम्बेड करेगा, जैसे कि एक मित्र आपके साथ व्हाट्सएप पर मीडिया साझा करेगा। समय के साथ, आप ऑनलाइन क्या कर रहे हैं इसके बारे में ब्राउज़र के साथ एक संवाद में शामिल हो जाते हैं, जिसमें ब्राउज़र आपकी मदद करता है।

वेबपेज प्रोसेसिंग ब्राउज़र में ही होती है। हमारा बैकएंड केवल चैट थ्रेड को देखता है, जिसका अर्थ है कि गोपनीयता के परिणाम न्यूनतम हैं।

हमने ऑनलाइन ब्राउज़िंग व्यवहार को समझने और उपयोगकर्ता के साथ संवाद करने के लिए एक विशेष आर्किटेक्चर तैयार किया है। हम उपयोगकर्ता की पसंद को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं और ऑनलाइन कार्यों में हम कैसे मदद कर सकते हैं। मूल रूप से, हमने समय के साथ उपयोगकर्ता वरीयताओं को अनुकूलित करने के लिए प्रबलित लर्निंग का उपयोग किया था। हालांकि, एआई स्टार्टअप चलाने से मैंने जो सबसे बड़ा सबक सीखा है, वह यह है कि प्रक्रियाओं को सरल रखने की कोशिश करें और केवल मौजूदा प्रक्रिया को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करें। इसलिए, हमारे पास अब एक जटिल नियम इंजन है जो समय के साथ कार्यों को संभालने के लिए है जिसे प्रबलित लर्निंग द्वारा प्रबंधित किया जा सकता है जब हमें स्केल करने की आवश्यकता होगी।

स्काउट इवेंट प्लानिंग में मदद करने के कुछ उदाहरण क्या हैं?

हमें एहसास हुआ कि इवेंट प्लानिंग (और यात्रा बुकिंग) ऑनलाइन शॉपिंग से बहुत अलग नहीं है। आप अभी भी उत्पादों को देख रहे हैं, समीक्षाएं पढ़ रहे हैं और खरीदने के लिए प्रतिबद्ध हैं। इसलिए, हमने जो शॉपिंग के लिए बनाया है वह यहां भी लागू होता है।

मुख्य अंतर यह है कि समय और स्थान अब महत्वपूर्ण हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, यदि आप टिकटमास्टर पर कॉन्सर्ट टिकट देख रहे हैं, तो स्काउट स्थान का पता पहचान सकता है और आपको इसके लिए दिशा-निर्देश खोजने का सुझाव दे सकता है, या उबेर की कीमत खोज सकता है, या सुझाव दे सकता है कि आपको किस समय छोड़ना चाहिए। यदि आपने स्काउट को अपने कैलेंडर में जोड़ा है, तो स्काउट जांच सकता है कि क्या आप घटना के समय उपलब्ध हैं और इसे आपके कैलेंडर में जोड़ सकता है।

भविष्य में, हम स्काउट उपयोगकर्ताओं को अपने दोस्तों के साथ मंच के माध्यम से संवाद करने में सक्षम होने की कल्पना करते हैं ताकि वे ऑनलाइन की जाने वाली चीजों जैसे इवेंट प्लानिंग, शॉपिंग, काम आदि पर चर्चा कर सकें।

स्काउट संवाद शुरू करने के लिए संवाद ट्रिगर्स का उपयोग किया जाएगा। कुछ ट्रिगर्स क्या हैं?

डिफ़ॉल्ट रूप से, स्काउट आपको परेशान नहीं करेगा जब तक कि यह एक ट्रिगर का सामना नहीं करता है जो यह बताता है कि आपको मदद की आवश्यकता हो सकती है। कई प्रकार के ट्रिगर हैं:

• एक विशिष्ट वेबसाइट पर जाना।
• एक प्रकार की वेबसाइट पर जाना (जैसे समाचार, शॉपिंग आदि)।
• एक विशिष्ट प्रकार की जानकारी वाली वेबसाइट पर जाना (जैसे एक पता, एक वीडियो आदि)।
• वेबपेजों पर लिंक या बटन पर क्लिक करना।
• स्काउट के साथ बातचीत करना बटन दबाकर।
• स्काउट द्वारा विशिष्ट प्रकार के मीडिया प्राप्त करना, जैसे वीडियो, संगीत, ट्वीट आदि।

हम उपयोगकर्ताओं को यह चुनने की अनुमति देने की योजना बना रहे हैं कि वे किस प्रकार के ट्रिगर्स पर स्काउट को प्रतिक्रिया देना चाहते हैं, और अंततः स्वचालित रूप से उनकी पसंद सीखें।

स्काउट वास्तव में उपयोगी होने के लिए उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करने के निर्णय के पीछे कुछ कठिनाइयों पर चर्चा कर सकते हैं?

हम उपयोगकर्ता जुड़ाव को बहुत गंभीरता से लेते हैं और यह मापने की कोशिश करते हैं कि क्या बातचीत सकारात्मक या नकारात्मक परिणामों में परिणत हुई। हम स्काउट द्वारा शुरू की गई बातचीत की संख्या और इसका उपयोग कितनी बार किया जाता है, इसके बीच एक अच्छा अनुपात बनाए रखने की कोशिश करते हैं। हालांकि, यह एक कठिन संतुलन है जिसे प्राप्त करना है और हम इसे बेहतर बनाने की कोशिश कर रहे हैं।

चैटबॉट शैली का इंटरफ़ेस, जिसे हमने खोजा है, हमें सबसे अधिक लचीलापन देता है जो हम मदद कर सकते हैं, साथ ही साथ उपयोगकर्ता को परिचित और न्यूनतम उपयोगकर्ता प्रयास के साथ बातचीत के लिए।

स्काउट अंतिम उपयोगकर्ताओं की मदद करने के अन्य दृश्य क्या हैं?

हमारा वर्तमान फोकस स्काउट के लिए विशिष्ट अनुप्रयोगों का बाजार परीक्षण करना है। शॉपिंग और इवेंट प्लानिंग का उल्लेख पहले ही किया जा चुका है, लेकिन हम यह भी देख रहे हैं कि स्काउट अकादमिकों (शोध पत्र, लेखक विवरण और संदर्भ नेटवर्क खोजने में मदद करने) और यहां तक कि गिटारवादकों (गिटार शीट संगीत, संगीत और वीडियो खोजने में मदद करने) की मदद कैसे कर सकता है। हमने ऑनलाइन भर्ती, वित्तीय विश्लेषण और कानून जैसे पेशेवर दृश्यों का भी अन्वेषण किया है।

अंततः, स्काउट किसी भी वेबसाइट पर काम कर सकता है और किसी भी परिदृश्य में मदद कर सकता है, जो इस प्रौद्योगिकी को अविश्वसनीय रूप से रोमांचक बनाता है, लेकिन यह शुरू करना मुश्किल भी बनाता है।

स्काउट के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?

यदि आप देखना चाहते हैं कि आपका ब्राउज़र आपके साथ बात कर सकता है, तो आप स्काउट के ब्लॉग पर और पढ़ सकते हैं।

धन्यवाद इस चैटबॉट के डिजाइन पर रोमांचक ले के लिए। हम इस परियोजना का पालन करने के लिए उत्साहित हैं। कृपया मार्क स्लोन की वेबसाइट पर जाएं और अधिक जानें।