Ջոշ Ֆեստ, Cogito – Հարցազրույցների շարքի գործադիր տնօրեն և համահիմնադիր

Josh Feast-ը գլխավոր տնօրենն է և համահիմնադիրը Կոգիտո, ձեռնարկություն, որը միավորում է Զգացմունքը և Խոսակցությունը AI-ն նորարարական հարթակի մեջ, որն իրական ժամանակում ուսուցում և ուղղորդում է կոնտակտային կենտրոնի գործակալներին, տեսանելիություն է տալիս վերահսկիչներին ցանկացած վայրից աշխատող իրենց թիմերի ուղիղ խոսակցություններին և անընդհատ վերահսկում է հաճախորդների և աշխատակիցների փորձը:

Cogito-ի պատմությունը սկսվում է 1999 թվականին՝ մինչ ընկերության հիմնադրումը։ Կարո՞ղ եք կիսվել որոշ պատկերացումներով MIT Human Dynamics Lab-ի այս վաղ օրերի վերաբերյալ և ինչի վրա էր աշխատում:

Դր.

2007 թվականին Կոգիտոն հեռացվեց MIT Media Lab-ից: Կարո՞ղ եք կիսվել այս Ծննդոցի պատմությունով:

Նախքան MIT-ում իմ օրերը, ես գիտակցում էի տեխնոլոգիայի անհրաժեշտությունը, որը տեղեկացված է խոսակցական համատեքստում, որպեսզի օգնի իր օգտատերերին էմոցիոնալ լիցքավորված իրավիճակներում: Երբ աշխատում էի Նոր Զելանդիայի Երեխաների, երիտասարդության և ընտանիքի ծառայությունների վարչությունում (այժմ հայտնի է որպես Սոցիալական զարգացման նախարարության Երեխաների, երիտասարդության և ընտանիքի բաժին), ես նկատեցի, որ շատ սոցիալական աշխատողներ այրվել են իրենց հոգեկան բարձր հուզական բնույթի պատճառով: պարտականությունները և կարծում էին, որ կառավարման համակարգերը, որոնք աջակցում են իրենց, մեծապես կշահեն նման տեխնոլոգիայից: Ես այդ ժամանակից իմ դիտարկումները բերեցի MIT, և Cogito-ն ավելի ուշ ստեղծվեց դոկտոր Պենտլենդի MIT Media Lab հետազոտությունից, որը կարծես ուղղակիորեն լուծում էր խնդիրը: Cogito-ն ֆինանսավորում է ստացել Defense Advanced Research Projects Agency-ից (DARPA)՝ հետազոտելու և մշակելու արհեստական ​​ինտելեկտի հարթակ և վարքագծային մոդելներ՝ ավտոմատ կերպով հայտնաբերելու մարդու հոգեբանական վիճակները: Այս տեխնոլոգիան հաջող է օգնել ռազմական վետերաններին, ովքեր վերադարձել են մարտից՝ տեղակայվելով Վետերանների գործերի դեպարտամենտում (VA):

Emotion AI տեխնոլոգիան, որն օգտագործվում է Cogito-ում, առաջին անգամ վավերացվել է՝ օգնելով բուժաշխատողներին հայտնաբերել PTSD-ի և հոգեկան առողջության այլ խանգարումների վաղ նշանները մարտից վերադարձող զինվորների մոտ: Կարո՞ղ եք քննարկել որոշ մանրամասներ այս և տեսանելի արդյունքների վերաբերյալ:

Առողջապահական ծառայություններ մատուցողների համար այս տեխնոլոգիայի կիրառման նպատակն էր հայտնաբերել դեպրեսիան և կանխել ինքնասպանությունը մարտից վերադարձած ռազմական վետերանների մոտ: Մեր մշակած հարթակը բժիշկներին հնարավորություն է տվել ձայնային ազդանշանների միջոցով հետևել վետերանների ընդհանուր հոգեկան առողջությանը և մատնանշել այնպիսի իրադարձություններ, ինչպիսիք են անօթևանությունը և վատ հոգեկան առողջության այլ նախազգուշական նշաններ: Մենք արագ հասկացանք, որ ունենք ինչ-որ առանձնահատուկ բան, և որ տեխնոլոգիայի կիրառումը կարող է օգտակար լինել, բացի ռազմական վետերաններին և առողջապահական համակարգերին աջակցելուց այն տարածքներում, որտեղ բարդ, էմոցիոնալ լիցքավորված խոսակցությունների մեծ ծավալ կա: Մեր արմատները դեռևս կենտրոնացած են մարդկային փորձի վրա՝ մենք դարձանք Cogito-ն, որը դուք գիտեք այսօր՝ աջակցելով իրական ժամանակի ուսուցմանը և ուղղորդմանը խոշոր ձեռնարկությունների կոնտակտային կենտրոնների գործակալներին բազմաթիվ ոլորտներում, ներառյալ առողջապահությունը:

Կարո՞ղ եք քննարկել, թե ինչպես է Cogito-ն օգտագործում AI-ն՝ վարքագծային նշանները վերլուծելու և խոսակցությունների ընթացքում տվյալ պահին հետադարձ կապ տրամադրելու համար:

Cogito-ն օգտագործում է Զգացմունքների և Զրույցի AI-ի հզոր համադրություն՝ բոլոր խոսակցություններից նոր պատկերացումներ բացահայտելու համար՝ երկուսն էլ հանելով: ինչ ասվեց և ինչպես հաճախորդները ստացել են հաղորդագրություն: Այս AI մոդելները իրական ժամանակում չափում են հաճախորդների փորձը (CX) բոլոր զանգերի վրա, որպեսզի ազդեցություն ունենան տվյալ պահին, ընդդեմ հետզանգերի վերլուծության, որը կենտրոնանում է միայն ապագա փոխազդեցությունների բարելավման վրա:

Cogito-ն հանում և վերլուծում է ավելի քան 200 ակուստիկ և ձայնային ազդանշան միլիվայրկյանների ընթացքում՝ կոնտակտային կենտրոնի գործակալներին հուշումներ տալու համար, թե ինչպես հարմարեցնել իրենց վարքագիծը և ներկայացնել լավագույն առաջարկները՝ հիմնված քննարկված թեմաների և ցանկալի արդյունքների վրա:

Cogito-ն իրականացնում է կենդանի ձայնային վերլուծություն՝ իրական ժամանակում մեծացնելու վարքագիծը՝ հաճախորդների և կոնտակտային կենտրոնի գործակալների միջև մասշտաբով ավելի լավ մարդկային կապեր ստեղծելու համար՝ անկախ նրանց աշխատանքի վայրից:

Ինչպե՞ս է այս արձագանքն առաջնորդում գործակալներին հաճախորդների հետ ավելի լավ հարաբերություններ ստեղծելու համար:

Իրական ժամանակի հետադարձ կապի կոնտակտային կենտրոնի գործակալները, որոնք ստանում են Cogito-ի հորդորներից, գործակալներին թույլ է տալիս ցուցադրել ավելի հետևողական հուզական ինտելեկտ, ինչը հանգեցնում է նրան, որ գործակալները կարեկցում են յուրաքանչյուր զանգի ժամանակ: Բարելավված կարեկցանքը հանգեցնում է խոսակցական ավելի լավ արդյունքների, ինչպիսիք են զանգերի կատարման ժամանակի կրճատումը, առաջին զանգի լուծման բարձրացումը, հաճախորդների բավարարվածության բարելավումը և հաճախորդների կյանքի արժեքի ավելացումը:

Կոնտակտային կենտրոնի յուրաքանչյուր ներկայացուցիչ ունի տարբեր ուժեղ և թույլ կողմեր: Իրական ժամանակում հնչող շարժումները, որոնք նրանք ստանում են զանգի ժամանակ, օգնում են բարելավել իրենց հաճախորդների սպասարկումը, լինի դա ավելի շատ կարեկցանք տրամադրելու, ավելի դանդաղ խոսելու կամ ավելի լավատեսական հնչելու համար: Այս հարմարեցված արձագանքն այս պահին գործակալներին թույլ է տալիս հարաբերություններ հաստատել հաճախորդի հետ՝ հիմնվելով տվյալ հաճախորդի փորձի և AI մոդելի կողմից ընդունված ձայնային ազդանշանների վրա: Իր հերթին, սա բարելավում է և՛ հաճախորդների փորձը, և՛ գործակալի փորձը:

Իրական ժամանակի հետադարձ կապը ոչ միայն ձեռնտու է CX-ին, այլ նաև օգուտ է տալիս աշխատողների փորձին (EX): Մեր գործիքներն օգնում են ներկայացուցիչներին ավելի դրական աշխատանքային փորձ ունենալ, ինչը ապացուցված է, որ խթանում է CX-ի ավելի բարձր մակարդակները:

2019-ին Կոջիտոն թողարկեց մի թուղթ վերնագրով «Գենդերային կողմնակալություն խոսքի հույզերի ճանաչման մեջ»: Որո՞նք էին հիմնական պատկերացումներից մի քանիսը, երբ խոսքը վերաբերում էր խոսքում գենդերային կողմնակալության ազդեցությանը հույզերի նկատմամբ:

Մեր հոդվածը կենտրոնացած էր մոդելավորման մոտեցման և օպտիմալացման տեխնիկայի, ինչպես նաև ընտրանքային կողմնակալության վրա: Հետևաբար, ավելի շատ հետազոտություններ պետք է արվեն՝ ընդհանուր առմամբ մեքենայական ուսուցման և հատկապես խոսքի հույզերի ճանաչման բացասական կողմնակալությունը մեղմելու համար: Հիմնական պատկերացումները ներառում են.

Իգական խոսքը ավելի բարձր է, քան տղամարդու խոսքը, ինչը հանգեցնում է ավելի լայն տարածված ներդաշնակության:

Այս տարբերությունը կարող է ազդել խոսքի զգացմունքների ճանաչման մոդելների վրա: Սա կարող է հանգեցնել կանանց խոսքի ավելի ցածր ճշգրտության, քան տղամարդու խոսքի:

Ճշգրտության այս անհավասարակշռությունը նվազեցնելու համար կարող են կիրառվել մեքենայական ուսուցման ապակողմնորոշիչ մեթոդներ: Թուղթում Կոգիտոն ներկայացնում է դե-կողմնակալության նոր տեխնիկա, որը բարենպաստ է կատարում բազային գծի համեմատ:

Ինչպե՞ս է գործում Cogito-ն՝ մեղմելու անցանկալի սեռի կամ այլ տեսակի կողմնակալության հետևանքները:

Cogito-ն օգտագործում է բնական լեզվի մշակման (NLP) մոդելներ, որոնք միավորում են մարդուն տեղեկացված AI համակարգերը, խորը ուսուցման մեքենաների մոդելները և այլ բարդ կանոններ, որոնք օգնում են համակարգիչներին հասկանալ, վերլուծել և նմանակել մարդկային լեզուն: Մենք հետևողականորեն աշխատում և զարգացնում ենք մեր NLP-ները նոր տվյալներով՝ կանխակալությունը մեղմելու համար:

Cogito-ն ունի մեքենայական ուսուցման մոդելի մշակման համապարփակ արձանագրություն, որի նպատակն է բացահայտորեն մեղմել կողմնակալությունը և ապահովել էթիկական մեքենայական ուսուցման (ML) վրա հիմնված արտադրանքի առանձնահատկությունները: Այս արձանագրությունն ընդգրկում է այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են ուսուցման համար նմուշառման տվյալները, մարդկանց պիտակավորման ժամանակ կողմնակալության մեղմացումը և ML-ի դեմ կողմնակալության տեխնիկայի օգտագործումը:

Cogito-ն օգտագործում է «արդարության» տվյալների բազա, որը բաղկացած է աուդիո տվյալների մեծ զանգվածից, որտեղ բանախոսները ինքնազեկուցում են ժողովրդագրական տարբեր կատեգորիաների մասին: Բոլոր մոդելները գնահատվում են ըստ արդարության տվյալների և ժողովրդագրական տարբեր կատեգորիաների: Մենք նաև օգտագործում ենք ML Ops-ի տեխնիկան՝ օբյեկտիվորեն վերահսկելու մոդելները արտադրության մեջ և համակարգված կերպով իրականացնելու մոդելների աուդիտներ մարդկային անոտացիաներով:

Որո՞նք են ձեր անձնական տեսակետները այն մասին, թե ինչպես AI-ն ոչ միայն պետք է փոխարինի մարդկանց, այլ ավելի շուտ ավելացնի մարդու վարքը:

Կան բաներ, որոնք մարդիկ կարող են անել և նրբերանգներ, որոնք նրանք կարող են տրամադրել մարդ-մարդ փոխազդեցության մեջ, որոնք տեխնոլոգիան, ինչպիսին AI-ն է, չի կարող ինքնուրույն ընդօրինակել: Օրինակ, հաճախորդները ցանկանում են կարեկցանք ստանալ, երբ նրանք կապվում են հաճախորդների աջակցության հետ: Եթե ​​հաճախորդը շփվում է միայն AI-ով աշխատող ավտոմատացված համակարգի հետ, նրա խնդիրը կարող է լուծվել, բայց նրանք կարող են ի վերջո հիասթափված կամ նյարդայնանալ փոխազդեցությունից: Եթե ​​մենք փոխարինենք կոնտակտային կենտրոնի բոլոր գործակալներին արհեստական ​​ինտելեկտով, ապա մենք վերացնում ենք մարդկային տարրը, որն անհրաժեշտ է հարաբերություններ կառուցելու և կայուն, հավատարիմ հաճախորդներին հասնելու և պահպանելու համար:

Ծառայությունների փոխազդեցության մեջ ներգրավվելիս մարդիկ կարևորում են զրուցել մեկի հետ, ով կարող է իրենց տեղը դնել, ով ունեցել է նման փորձառություններ, ինչի միջով նրանք իրենք են ապրում: Նույն գծով մարդիկ գնահատում են ուրիշի զգացումը, որը հոգ է տանում իրենց մասին և տիրապետում է իրենց խնդրի լուծմանը: Երկար ժամանակ կպահանջվի, մինչև ինքնուրույն AI-ն իսկապես ընկալվի որպես այլ բան, քան ինքնօգնության գործիք:

Կա՞ որևէ այլ բան, որով կցանկանայիք կիսվել Cogito-ի մասին:

Cogito-ում մենք մշակում ենք նոր տեխնոլոգիաներ՝ նոր սերնդի կոնտակտային կենտրոններ ստեղծելու համար: Այս տարվա սկզբին մենք հրապարակեցինք մեր Աշխատակիցների փորձառությունը (EX) գնահատականը՝ գործակալների փորձին հետևելու համար: Հաճախորդների փորձառության (CX) գնահատականի նման՝ EX Score-ը համատեղում է մարդուն տեղեկացված Emotion AI-ն և Conversation AI-ը՝ ստանալով իրական ժամանակի պատկերացումներ առանձին դեպքերի կամ մի քանի զանգերի միտումների վերաբերյալ: Դժգոհության, այրման և մաշվածության բարձր մակարդակի պայմաններում EX Score-ն օգնում է լուծել այն հարցը, թե ինչպես կանխել այրումը և օգնել գործակալի փորձին, որն իր հերթին ապահովում է հաճախորդների ավելի լավ փորձառություններ և երկարաժամկետ բիզնեսի կայունություն:

Շնորհակալություն հիանալի հարցազրույցի համար, այն ընթերցողները, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ, պետք է այցելեն Կոգիտո.