クリンクのCTO兼共同創設者、リン・ジア・タン博士 – インタビュー・シリーズ

リン・ジア・タン博士は、ClincのCTO兼共同創設者であり、ミシガン大学のコンピューターサイエンス教授です。タン博士の研究は、大規模なプロダクションインフラストラクチャーを構築することに重点を置いており、インテリジェントなアプリケーションをサポートするための基盤を提供しています。この研究は学術界で広く認知されており、高く評価されています。マイクロソフトとGoogleで働いた経験もあり、リン・ジア・タン博士はバージニア大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得しています。最近、彼女はISCA Hall of Fame、Facebook (META ) Research Awards、Google (GOOGL ) Research Awardなどの著名な賞を受賞しています。

あなたがAIに惹かれたきっかけは何でしたか？AIビジネスを立ち上げることを決意したのはいつでしたか？

2000年代半ば、私は大規模なシステムとそれらをサポートするアプリケーションについて研究していました。私たちは、従来のウェブアプリケーションからマシンラーニング駆動の機能に移行していました。そのとき、私はAIに関連するアルゴリズムに注目し始めました。すぐに、私の研究チームはAIアプリケーションをベンチマークとして開発することを決めました。これが、私たちの最初の研究論文の出版と最初の製品であるSiriusの開発につながりました。Siriusは、オープンソースのエンドツーエンドの音声とビジョンのパーソナルアシスタントでした。

Siriusは、一般の人々が会話型の仮想アシスタントを自分で構築できるようにしました。当時、この機能は一般の人々にとって非常に限られたものでした。GoogleやAppleのような大手企業によって制限されていました。しかし、私たちがソフトウェアをリリースしたとき、最初の1週間で数万回ダウンロードされたことが分かりました。那が、私たちが市場で需要があることを実感した瞬間でした。

2015年、私たちはClincを立ち上げました。私たちは、開発者、企業、人々が仮想アシスタントを構築できるように、専門知識、ツール、イノベーションを提供することを目指しました。

Clincはキーワードやスクリプトに頼ることなく会話型AIソリューションを提供しています。詳細について説明してください。克服しなければならなかった自然言語処理（NLP）課題についても説明してください。

Clincが他の会話型AIプラットフォームと異なるのは、その基礎となるAIアルゴリズムです。これにより、「部屋の中の人」という経験を実現し、汚い言葉やスクリプト化されていない言語を理解できます。これにより、人間の会話でのミスを修正し、複雑な会話の流れを可能にします。対して、音声からテキストへの単純なワードマッチングアルゴリズムでは、ユーザーの入力から数十の要因を分析し、回答を生成します。たとえば、「バーガーにいくらお金を使ったか」と聞かれた場合、Clincは「お金」と「バーガー」という単語を理解し、最近のレストランでの支出と関連付ける必要があります。

このレベルの理解を達成することは容易ではありません。一般的に、会話型AIを2つのコンポーネントに分割します。Natural Language Understanding（NLU）とダイアログ管理です。私たちが克服しなければならなかった課題は、重要な情報を正確に抽出するシステムを構築し、ユーザーの質問を予測する方法を発見することでした。

私たちは、上位から下へのNLUを使用してこれを実現しています。これは、会話の自然な流れを維持するために、直感的で上位から下へのアプローチをとっています。競合他社のソリューションは、会話の「癒し」を許可しない、上位から下へのルールベースのアプローチを使用しています。つまり、ユーザーがミスを犯した場合、競合他社のソリューションはユーザーを最初からやり直すことになります。私たちはまた、クラウドソーシングを使用して言語データを抽出し、より豊かで多様なデータセットを作成し、AIモデルをトレーニングするために使用します。

ClincのAIシステムでディープラーニングはどのように使用されていますか？

Clincは、ディープラーニングにハイブリッドアプローチを使用しています。伝統的な古典的なモデルをある程度使用し、必要に応じてディープラーニングを利用しています。具体的には、ディープラーニングを使用して、言葉と言語を理解し、ダイアログの流れを決定します。私たちのダイアログは、ディープラーニングとシンボリックAIの組み合わせです。言語生成にはまだディープラーニングを使用していません。顧客は主に銀行業界であり、規制が厳しく、仮想アシスタントが顧客に何を言えるか、言えないかを規定しています。したがって、ディープラーニングがこれらの言語制限を遵守できるかどうかについてはまだ不確実性があります。

現在、会話型AIコミュニティはディープラーニングを完全に採用する準備ができていないと思います。一方、学術界は100%ディープラーニングを支持しています。新しいモデルが何を成し遂げるかを見守っています。

企業がAIの応答を特定のオーディエンスをターゲットにするためにカスタマイズするプロセスについて説明してください。Clincが現在クライアントによってどのように使用されているかについての例も示してください。

クライアントは、プラットフォームをライセンスして自由に構築したり、完全に構築されたトレーニング済みのチャットボットであるFinieをカスタマイズしてアプリやメッセージングサービスに統合したりできます。Finieは、残高、取引履歴、ATMの場所、送金などの事項を処理できます。

クライアントがClincのAIを特定のオーディエンスをターゲットにするためにカスタマイズした私の好きな例は、トルコ最大の民間銀行であるİşbankです。2018年に、銀行は私たちにデジタルバンキングアシスタントであるMaxiの開発を依頼しました。Maxiにユニークな個性を与えるために、銀行は14のフォーカスグループを実施して、顧客が仮想アシスタントに求める特性とスキルを調べました。銀行はまた、銀行業務に関連する文を読み上げるために、声優を雇いました。銀行の会話型バンキングチームは、実在の人物がニーズを表現する方法を考慮して、これらの文を作成しました。私たちの勧めに従って、チームはAmazon Mechanical Turkのようなクラウドソーシングマーケットプレイスに参加者に報酬を支払い、同じ質問を表現するさまざまな方法（「残高は？」、「口座にあるお金は？」、「レストランでのお金の使用状況を教えて」など）を提供しました。

この例は、銀行が顧客にデジタルバンキングアシスタントを提供して口座をよりよく管理できるようにすることに尽力していることを示しています。Clincを使用して、銀行はMaxiを750万人以上に導入しました。導入後、550万人以上のユーザーが平均9.8回のやり取りを行いました。2020年3月以降、COVID-19関連の問い合わせに対応できるようにMaxiを迅速にトレーニングし、120万以上の問い合わせに回答しました。

AIについて学びたいと思っている女性にアドバイスを与えたいと思います。ただし、AIは男性が支配的な分野であるため、参加するのをためらっている女性もいるかもしれません。彼女たちに何を伝えたいですか？

まず、AIは男性が支配的な分野であると考えていることは間違っています。AIでは女性のパイオニアが活躍しており、影響力を及ぼしています。AIと社会政策を組み合わせた分野は、人々の日常生活に大きな影響を与える可能性があります。ここで、多様な視点が役立つと思います。AIに伴うバイアスに関する議論、特に人種や性別のバイアスについても、多様な視点が必要です。scopedコミュニティのAI開発者は、社会と政策に不釣り合いな影響を及ぼす可能性があります。

AI分野に興味がある女性に、私は強く勧めます。AIはこれまでにない成長と革新を遂げており、参加するには今が最も興奮する時期です。

Clincについてさらに共有したいことがありますか？

Clincは現在、大きな進歩を遂げています。私もClincのCTOとして新しい役割に就き、開発者やデータサイエンティストと協力して技術の普及を拡大する方法を探ることに注力しています。将来を見ると、AI駆動型アプリケーションの需要は、データサイエンスや機械学習のバックグラウンドがない人々も利用できるようにシフトしているようです。たとえば、グラフィックデザインの学位がなくてもPhotoshopを使用できます。AIも同様に進化し、AIや機械学習のトレーニングを受けていない開発者でも、高品質のアプリケーションを開発できるようになるでしょう。私たちは、エンドユーザーだけでなく、どのレベルの開発者でも私たちのソリューションに興味を持つ人々に尽力していることを再び強調したいと思います。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。進歩を追っていきたいと思います。さらに詳しく知りたい方は、Clincを訪れてください。