Alexander Hudek, Co-Fondatore e CTO di Kira Systems – Serie di Interviste

Alex Hudek è il Co-Fondatore e CTO di Kira Systems. Ha conseguito un dottorato e un master in Informatica all’Università di Waterloo e un bachelor in Fisica e Informatica all’Università di Toronto.

Le sue ricerche passate nel campo della bioinformatica si sono concentrate sulla ricerca di somiglianze tra sequenze di DNA. Ha anche lavorato in aree come i sistemi di prova e la compilazione di query di database.

Quando hai iniziato a interessarti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale?

Ho sempre avuto interesse per l’informatica. Durante il mio corso di laurea, ho seguito corsi su algoritmi per la pianificazione e la logica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale, calcolo numerico e altri argomenti. Il mio interesse per l’apprendimento automatico è cresciuto in particolare durante il mio dottorato all’Università di Waterloo. Lì, ho utilizzato metodi di apprendimento automatico per studiare il DNA. Successivamente, mi sono addentrato più a fondo nella logica formale come parte della mia ricerca post-dottorale. La logica e il ragionamento sono in qualche modo il “lato opposto” della medaglia negli approcci all’intelligenza artificiale e ho sentito che era importante conoscerli meglio.

Alcune delle tue ricerche passate nel campo della bioinformatica si sono concentrate sulla ricerca di somiglianze tra sequenze di DNA. Potresti discutere alcuni di questi lavori?

Il corpo principale della mia tesi ha comportato la creazione di un modello più realistico di mutazione del DNA utilizzando modelli di Markov nascosti. Ho utilizzato questo modello più complesso in un nuovo algoritmo progettato per trovare regioni di DNA che condividono una comune ascendenza con altre specie. In particolare, questo nuovo algoritmo può trovare regioni di sequenza molto più debolmente correlate rispetto agli algoritmi precedenti per questo compito.

Prima del mio dottorato, ho lavorato in un laboratorio di ricerca che faceva parte del progetto del genoma umano. Uno dei progetti più notevoli che ho aiutato a completare è stato il primo progetto completo del cromosoma 7 umano.

Qual è stata l’ispirazione iniziale dietro il lancio di Kira?

L’idea di Kira è venuta dal mio co-fondatore, Noah Waisberg. Lui aveva trascorso ore nella sua carriera di avvocato facendo il tipo di lavoro che abbiamo ora costruito con l’intelligenza artificiale. È stata un’idea interessante per me perché coinvolgeva il linguaggio naturale e il problema era ben definito, e potevo vedere il potenziale commerciale. C’è qualcosa di attraente nel costruire un’intelligenza artificiale che possa comprendere il linguaggio umano perché il linguaggio è così strettamente legato alla cognizione umana.

Puoi descrivere cosa sia il software di analisi dei contratti e come benefici i professionisti del diritto?

Kira utilizza l’apprendimento automatico supervisionato, ovvero un avvocato esperto alimenta disposizioni di contratti reali in un sistema progettato per apprendere da questi esempi. Il sistema studia questi dati, apprende quale linguaggio è rilevante e costruisce modelli di disposizioni probabilistiche. I modelli vengono quindi testati contro un set di accordi annotati con cui il sistema non ha familiarità per determinarne la prontezza. Questa tecnologia di apprendimento automatico molto precisa può identificare e analizzare virtualmente qualsiasi disposizione in qualsiasi contratto, risultando in risparmi di tempo segnalati dai clienti del 20-90%. Questa maggiore produttività aiuta gli studi legali aumentando i loro tassi di realizzazione, dà loro più opportunità di crescita dei ricavi e conserva i clienti esistenti. Per le società, migliora la produttività interna riducendo la quantità di spesa legale esterna richiesta.

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è difficile per la maggior parte delle aziende, potresti discutere alcune delle sfide aggiuntive che si affrontano quando si tratta di elaborare la terminologia giuridica e altre sfumature che sono uniche per la professione legale?

Per molte persone, il linguaggio giuridico può sembrare molto estraneo, ma si scopre che, da una prospettiva di apprendimento automatico, non è in realtà così diverso. Ci sono alcune cose uniche; la capitalizzazione è più importante e le frasi possono essere molto più lunghe del normale, ma nel complesso non abbiamo avuto bisogno di approcci NLP significativamente diversi rispetto ad altri domini.

Un aspetto che è significativamente diverso è la necessità di privacy dei dati e personalizzazione. I professionisti del diritto sono tenuti a mantenere la riservatezza dei dati dei clienti e utilizzarli in un prodotto di apprendimento automatico che pool o condivida dati di formazione è in contrasto con tali requisiti. In effetti, anche mantenere i dati di formazione è spesso non possibile in quanto hanno obblighi di cancellare i dati dei clienti dopo la conclusione di un progetto. Pertanto, essere in grado di formare modelli senza che i fornitori siano coinvolti diventa critico, così come le tecniche di apprendimento automatico che rendono difficile o impossibile recuperare qualsiasi parte dei dati di formazione esaminando i modelli appresi. Le tecniche che consentono di prendere un modello esistente e aggiornarlo con nuovi dati di formazione senza doverlo riaddestrare da zero sono anche una caratteristica essenziale.

Potresti descrivere come il deep learning viene utilizzato per categorizzare i dati all’interno del software Kira?

Non utilizziamo molto il deep learning nel nostro prodotto, anche se il nostro team di ricerca interna trascorre molto tempo valutando e esplorando soluzioni di deep learning. Finora, per i tipi di problemi che affrontiamo, le tecniche di deep learning sono solo allineate con gli approcci non di deep learning, o al massimo ottengono un piccolo aumento. Date le enormi spese computazionali delle metodologie di deep learning, nonché le sfide nella conservazione della privacy dei dati di formazione, non sono state abbastanza convincenti da adottare finora.

Quali sono alcuni dei modelli di disposizioni predefiniti offerti da Kira?

Kira può attualmente identificare e estrarre oltre 1.000 disposizioni, clausole e punti dati (campi intelligenti) predefiniti. Si riferiscono a una moltitudine di argomenti diversi, dal due diligence di fusioni e acquisizioni – con cui Kira è stato originariamente concepito per assistere – al Brexit; all’immobiliare. I campi intelligenti sono stati costruiti dal nostro team di esperti del settore che includono avvocati e contabili esperti. Con la nostra tecnologia di apprendimento automatico, gli standard di Kira richiedono virtualmente ogni campo intelligente per raggiungere un richiamo minimo del 90%, il che significa che il nostro software troverà il 90% o più della disposizione, della clausola o del punto dati che stai cercando all’interno dei tuoi contratti o documenti, riducendo i rischi e gli errori nel processo di revisione del contratto. Inoltre, un numero illimitato di campi personalizzati può essere creato/insegnato da un’azienda per identificare e estrarre automaticamente informazioni rilevanti utilizzando il nostro strumento Quick Study.

Il mondo legale è spesso noto per essere lento nell’adozione di nuove tecnologie. Trovi che ci sia un ostacolo educativo quando si tratta di educare gli studi legali?

Gli avvocati vogliono realmente sapere come funzionano le cose, quindi l’educazione è importante. Non è più difficile insegnare agli avvocati sull’apprendimento automatico e sull’intelligenza artificiale che ad altri professionisti, ma è sicuramente necessario avere materiali di formazione pronti. Molti degli ostacoli all’adozione sono sociali; le persone spesso chiedono informazioni sulle migliori pratiche per adattare i loro processi interni all’uso dell’intelligenza artificiale, o sono interessate a come possono utilizzare l’intelligenza artificiale per cambiare le loro offerte commerciali in modo da ottenere vantaggi oltre ai semplici miglioramenti di efficienza.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Kira?

La letteratura accademica e le librerie di apprendimento automatico open source sono state strumentali nel nostro aiuto a far decollare l’azienda. Crediamo che le informazioni aperte e il software siano un enorme vantaggio per il mondo. Alla luce di ciò, sono particolarmente felice che il nostro team di ricerca pubblichi i risultati di molti dei nostri sforzi di ricerca in riviste accademiche e conferenze. Oltre a dimostrare che spingiamo i confini dello stato dell’arte, ciò ci consente di restituire alle comunità che ci hanno aiutato a iniziare e da cui continuiamo a ottenere un grande valore. Puoi trovare i nostri documenti su https://kirasystems.com/science/.

Per saperne di più, visita Kira Systems.