Ջեյմս Կապլան, MeetKai – Հարցազրույցների շարքի համահիմնադիր և գործադիր տնօրեն

Ջեյմս Կապլանը համահիմնադիր և գործադիր տնօրեն է MeetKai, AI օգնական, որը հեշտացնում է կյանքը զրույցի, անհատականացման և կուրացիայի միջոցով:

Դուք ի սկզբանե սկսեցիք ծրագրավորել, երբ ընդամենը վեց տարեկան էիք, ի՞նչն ի սկզբանե ձեզ ոգևորեց կոդավորման հարցում և ի՞նչ լեզուներ եք սովորել:

Իմպուլս էր Oregon Trail խաղը, որը ստեղծվել էր Windows 95-ի համար: Ես տարված էի և այն խաղում էի ամեն օր դասերից հետո: Ես սովորում էի 1-ին դասարանում, ուստի անելու շատ բան չկար: Ես սկսեցի մտածել այն բոլոր բաների մասին, որոնք կցանկանայի փոխել խաղի մեջ: Երբ ես փոքր էի, ես գնեցի «Խաղերի ծրագրավորում դեռահասների համար» մի օրինակ՝ հիմնական կոդավորման գիրքը տեղական գրախանութից: Ես անմիջապես տարվեցի դրան և արագ մոռացա Օրեգոնի արահետի իմ բնօրինակ դրդապատճառները: Բայց ես միշտ սիրում էի խաղերը, և դրանք ինձ դրդում էին նոր ծրագրավորման լեզուներ սովորելու համար: Հաջորդ մի քանի տարիների ընթացքում ես սովորեցի Visual Basic-ը, երբ փորձում էի բոտ գրել NeoPets-ի համար (այն աշխատում էր), իսկ հետո PHP, երբ ես 12 տարեկան էի, սկսելու դինամիկ կայքեր ստեղծել: Նույնիսկ այն ժամանակ PHP սովորելու իմ դրդապատճառը գումար վաստակելն էր՝ տեսախաղեր գնելու համար:

Ձեր նախորդ ձեռնարկությունը շահագործում էր AI-ի վրա հիմնված հեջ-ֆոնդը, ի՞նչ սովորեցիք այս փորձից:

Իմ ամենամեծ նպատակն էր դեն նետել այն միտքը, որ մարդաշատ տարածքում չես կարող մրցել հսկաների հետ: Կարող է շատ գայթակղիչ լինել մտածելը, որ ֆինանսների մեջ ցանկացած շահավետ բան արդեն գաղտնալսվել և գրավվել է հսկա խաղացողի կողմից: Այնուամենայնիվ, ես արագ հասկացա, որ պետք չէ գերագնահատել ձեր մրցակիցներին: Ծուլությունն ու կազմակերպչական իներցիան արգելում են նոր գաղափարները։ Այլ ժամանակներում գաղափարը կամ արշավը կարող է չափազանց կարևոր լինել ավելի մեծ ընկերության համար: Զարմանալիորեն նրանք կարող են նաև մտածել, որ ինչ-որ բան չափազանց ռիսկային է զարգացնելու համար, ուստի չարժե դուրս գալ իրենց հարմարավետության գոտուց:

Կարո՞ղ եք կիսվել MeetKai AI օգնականի գործարկման հիմքում ընկած ծագման պատմությունով:

Ես հոգնել էի ֆինանսներից. Ամեն ինչ պետք է չափվեր Sharpe հարաբերակցությամբ և PnL-ներով: Այն հեռացրեց տեխնոլոգիայի շատ զվարճանքը և շատ հեռու էր այն ամենից, ինչ սկզբում ինձ բերեց ծրագրավորման ճանապարհին: 2018-ի վերջին ես խոսեցի Weili Dai-ի՝ MeetKai-ի համահիմնադիրի հետ, այն մասին, թե ինչ տեսա տեխնոլոգիական լանդշաֆտում ընդհանրապես: Իմ հիմնական դիտարկումներից մեկն այն էր, որ ձայնային օգնականի տարածքը լճացած էր։ Բոլոր հիմնական խաղացողները պահպանում էին հին մոտեցումները, և օգտվողները չէին օգտվում տեխնոլոգիայից: Ոչ ոք չցանկացավ փորձել նոր մոտեցումներ, «որովհետև X-ը այդպես չէ»: Տարբերակում չկար. Եթե ​​ես սկսեի զրոյից և դեն նետեի «ինչպես ստեղծել ձայնային օգնական», ապա ես կարող էի հիմնովին փոխել օգտագործողի փորձը: Մենք սկսեցինք ստեղծել AI-ի իրական օգնական՝ ի տարբերություն ձայնով աշխատող չաթ-բոտի: Իմ նախորդ ձեռնարկումից քաղած դասերը՝ զուգորդված Վեյլիի մենթորության հետ միասին, մեզ ստիպեցին հիմնել MeetKai-ն:

Որո՞նք են AI օգնական ստեղծելու որոշ մարտահրավերներ:

Փաստացի արհեստական ​​ինտելեկտի օգնական ստեղծելու համար կան երկու դասի խնդիրներ՝ օգտատերերի սպասելիքները և տեխնիկական իրականացումը: Առաջին խնդիրը անտեսված է, բայց կիրառելի է MeetKai-ում: Օգտատերերը սովորում են, թե ինչն է և ինչ չէ, երբ խոսքը վերաբերում է ձայնային օգնականին: Մասնավորապես, նրանք ենթադրում են, որ պետք է որոնեն հրամանի վրա հիմնված ձևով: Մենք աշխատում ենք օգտատերերին սովորեցնել բնական լեզվով որոնելու համար: Դա թույլ է տալիս շատ ավելի հարուստ տեսակի հնարավորություններ, ինչպիսիք են «Գտիր ինձ Դուեյն «The Rock» Ջոնսոնի ֆիլմը, որը «Մոանա» չէ, ժխտումների օգտագործումը: Մենք կարող ենք դա հիանալի կերպով վարվել առօրյա խոսքում, բայց ներկայիս ձայնային օգնականները չեն կարողանում պատասխանել մեզ:

Մարտահրավերների երկրորդ դասը տեխնիկական է: Սա ցուցադրվում է երկու ենթակարգերում՝ որոնում և ըմբռնում: Որոնման համար մենք տարբերվում ենք այլ վիրտուալ օգնականներից նրանով, որ պահպանում ենք բովանդակության մեր ինդեքսը: Թեև սա թույլ է տալիս ամբողջ կախարդանքը, որը մեզ դարձնում է հաջորդ սերունդ, այն իր հետ բերում է հատուկ ձայնային առաջին որոնման համակարգ գործարկելու և պահպանելու դժվարությունները: Սա մի ոլորտ է, որի շուրջ մենք անընդհատ նորարարություններ ենք անում: Լեզվի ըմբռնումը երկրորդ ոլորտն է, որտեղ դժվարություններ են բախվում AI օգնական կառուցելիս: Ձայնային օգնականների մեծամասնության համար դա կնշանակի անգլերեն տեքստը հասկանալու ունակություն: MeetKai-ն հասկանում և աջակցում է 16 լեզու: Սա 16 անգամ ավելի շատ աշխատանք չէ, քանի որ մենք օգտագործում ենք բազմալեզու մոտեցումներ, բայց դա դեռ զգալի չափով ավելին է, քան «առաջին հերթին անգլերենը, միայն անգլերենը»: Այնուամենայնիվ, արժե ժամանակի ներդրում կատարել, քանի որ մեզ համար աներևակայելի կարևոր է, որ MeetKai-ն իսկապես համաշխարհային լինի:

Ինչպե՞ս է MeetKai-ն օգտագործում անհատականացված AI-ն՝ իրեն տարբերելու համար:

Մենք օգտագործում ենք անհատականացված AI երկու տարբերակված տարածքներում՝ հասկացողություն և որոնում:

Երբ օգտատերն ասում է. «Կարո՞ղ եք ինձ ինչ-որ չինական բան գտնել այս երեկո», դա կարող է նշանակել, որ նրանք ցանկանում են դիտել չինական բաղադրատոմս, չինական ռեստորան կամ չինական շոու: Մեր անհատականացված, խորը ըմբռնման շնորհիվ մենք կարող ենք անհերքել և ապահովել օգտվողի համար այնպիսի արդյունք, որը նրանք ակնկալում են: Այս ամենը արվում է առանց նրանց տվյալների երբևէ մեր հարթակը լքելու:

Մենք անհատականացում ենք ստեղծում հենց որոնման մեջ: Այլ վիրտուալ օգնականների հետ հանդիպող ամենամեծ խնդիրներից մեկն այն է, որ որոնումներից շատերը սնվում են երրորդ կողմի կատարման մատակարարներին: Երբ դուք ռեստորան եք փնտրում սովորական օգնականի հետ, դա փոխանցում է այդ որոնումը Yelp-ին: Դրա բացասական կողմն այն է, որ Yelp-ը անձամբ չի ճանաչում օգտատիրոջը, և եթե նրանք ճանաչում են, ապա դա գաղտնիության խնդիր է: Քանի որ MeetKai-ն առաջին կողմի հավելված է, մինչև արդյունքը, մենք իրական անհատականացում ունենք:

Որո՞նք են MeetKai-ի օգտագործման որոշ դեպքեր:

MeetKai-ի նպատակն է լինել առաջին AI կոնսիերժը: Մենք ցանկանում ենք օգնել օգտվողներին իրենց առօրյա կյանքում: Մենք չենք ուզում լինել հրամանատարական կողմնորոշված ​​օգնական: Մենք չենք աջակցում այնպիսի գործառույթներ, ինչպիսիք են «ձայնի բարձրացում», «ձայնի իջեցում», «30 վայրկյան ժմչփ»,… դուք ստանում եք նկարը: Ես խորապես զգում եմ, որ այդ հատկանիշները արհեստական ​​ինտելեկտ չեն, դրանք պարզապես ձայնի վրա հիմնված մուտք են: Եթե ​​մտածեք AskJeeves-ի ժամանակների մասին, ապա ամբողջ գաղափարն այն էր, որ դա ձեր սպասավորն է, ոչ ոք երբեք չի մարդակերպի Google Assistant-ին: Որքան կցանկանային լինել Apple Siri-ի կամ Amazon-ի Alexa-ն, ոչ ոք չի կարծում, որ դրանք որևէ այլ բան են, քան հավելված: Մենք դեռ մեր վաղ փուլերում ենք, բայց մենք ստեղծել ենք բոլոր անհրաժեշտ տեխնոլոգիաները՝ իրականացնելու մեր երեքից հինգ տարվա ճանապարհային քարտեզը դեպի իրական AI օգնական:

Ինչպե՞ս կարող է արդյունաբերությունը կանխել AI օգնականին կողմնակալություն ներկայացնելուց կամ օգտատիրոջ մեջ առկա կողմնակալության ամրապնդումից:

Անհատականացված արդյունքներ ապահովելու և կողմնակալություն չստեղծելու միջև կա նուրբ հավասարակշռություն: Մենք տեսել ենք, թե ինչ է տեղի ունենում, երբ հետազոտողները օպտիմիզացնում են ներգրավվածության չափումները սոցիալական մեդիա հարթակներում. դա ստեղծում է կողմնակալության փուչիկներ: Դրան ուղղված առաջին քայլը որպես արդյունաբերություն մեր չափումների և KPI-ների վերանայումն է: MeetKai-ում մենք օպտիմիզացնում ենք սեղմումների և սեղմումների նորության միջև հավասարակշռությունը: Արհեստական ​​ինտելեկտը պետք է շատ ավելի պարգևատրվի նոր արդյունք գտնելու համար, որի վրա կտտացնում են դեպքերի 30%-ում, այլ ոչ թե պարզապես «վերին» արդյունքի վրա, որը սեղմվում է դեպքերի 50%-ում: Այնուամենայնիվ, այս մոտեցումը ունի բավականին ակնհայտ հետադարձ ավելի խորը դիտարկման դեպքում: Իսկ եթե AI-ի ստացած արդյունքները պարզապես կողմնակալ արդյունքներ են տվյալ օգտագործողի փոքրիկ պղպջակի համար: Մենք կառուցում ենք մեր AI-ն՝ օգտատերերի անհատականացման գոտու երկու ուղղություններով մղելու համար: Եթե ​​օգտատերը տավարի մսի մասին հոդվածների ցանկ է խնդրում, ապա նրանց համոզմունքներին համապատասխանող հոդվածներ ներկայացնելու փոխարեն, մենք կարող ենք ցանել հոդվածներ, որոնք գտնվում են իրենց նախասիրությունների եզրին կամ մի փոքր դուրս: Սա կարող է ներառել հոդված կենդանիների էթիկայի և կլիմայի փոփոխության մասին, ինչպես նաև կենդանական ծագման ճարպերի պոտենցիալ օգուտների մասին: Մեր որդեգրած մոտեցման տեխնիկական ինտուիցիան հիմնված է այն բանի վրա, որ դժվար է ինտելեկտուալ ինտելեկտին վարժեցնել՝ պարզելու համար, թե արդյոք Y-ը կողմնակալ է, բայց շատ ավելի հեշտ է վարժեցնել այն՝ իմանալով, որ X և Z-ն ընկնում են նույն գոտու եզրերին: ինչպես Յ.

Որտե՞ղ եք տեսնում AI օգնականների ապագան 5 կամ 10 տարի հետո:

AI օգնականներն ավելի ու ավելի կանցնեն առաջին կողմի վրա հիմնված մոտեցմանը, որն ունի MeetKai-ն: Իր կյանքի ողջ գոյության ընթացքում Alexa-ն և Google-ը փորձել են զարգացնել երրորդ կողմի ընդլայնումների և հմտությունների էկոհամակարգ: Սա բախվում է գաղտնիության որոշ լուրջ խնդիրների: Ավելին, սա ոչինչ չի ասում հնարավորությունների վերին սահմանների մասին: Ես ակնկալում եմ, որ ոլորտի ավելի շատ խաղացողներ կընդունեն նույն մոտեցումը, որը մենք որդեգրել ենք, և դրա նշանները կան ամբողջ աշխարհում:

Շնորհակալություն հիանալի հարցազրույցի համար, ընթերցողները, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ այս անհատականացված AI օգնականի մասին, պետք է այցելեն MeetKai.