Lingjia Tang 박사, CTO 겸 공동 창립자, Clinc – 인터뷰 시리즈

Lingjia Tang 박사, CTO 겸 공동 창립자 클리닉, 미시간 대학교 컴퓨터 과학 교수입니다. 지능형 애플리케이션을 위한 대규모 생산 인프라 구축에 대한 Tang 박사의 연구는 학계에서 널리 인정받고 존경받고 있습니다. Microsoft와 Google에서 근무하는 것 외에도 Lingjia는 버지니아 대학교에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았습니다. Lingjia는 최근 ISCA 명예의 전당, Facebook 연구상, Google 연구상 등 권위 있는 상을 받았습니다.

처음에 AI에 끌린 이유는 무엇입니까? 인공지능 사업을 시작하고 싶다는 생각을 언제 처음 하셨습니까?

2000년대 중반, 저는 다양한 애플리케이션을 지원하는 대규모 시스템과 이러한 애플리케이션을 더욱 효율적으로 실행하기 위해 서버를 소프트웨어 시스템으로 설계하는 방법에 대한 연구를 수행했습니다. 당시 저희는 기존 웹 애플리케이션에서 머신러닝 기반 기능으로 전환하고 있었습니다. 그때부터 AI 관련 알고리즘에 관심을 갖게 되었고, AI 애플리케이션의 작동 방식을 근본적으로 이해하는 데 관심을 갖게 되었습니다. 얼마 지나지 않아 저와 함께 일하던 연구팀은 연구 방향을 전환하여 자체 AI 애플리케이션을 개발하여 벤치마크로 활용하기로 결정했습니다. 이를 통해 저희는 첫 번째 연구 논문 몇 편을 발표하고 첫 제품인 Sirius를 개발하게 되었습니다. Sirius는 개방형 엔드투엔드 음성 및 시각 개인 비서입니다.

오픈 소스 소프트웨어인 Sirius는 사람들이 스스로 대화형 가상 도우미를 만들 수 있도록 했습니다. 그 당시 이것은 일반 대중에게 매우 제한된 기능이었고 실제로 Google 및 Apple과 같은 대기업에 의해서만 제어되었습니다. 그러나 우리는 소프트웨어를 출시했을 때 중요한 격차를 메우고 있었고 첫 주에 수만 건의 다운로드가 발생했음을 확인했습니다! 이것이 바로 이러한 유형의 소프트웨어에 대한 시장 수요가 많다는 것을 알게 된 전환점이었습니다.

2015년에 우리는 모든 개발자, 회사, 개인 등 모든 사람이 전문 지식, 도구 및 혁신에 액세스할 수 있는 가상 도우미를 구축할 수 있기를 원하는 모든 사람에게 제공할 수 있다는 마음가짐으로 Clinc를 출시했습니다. .

Clnc는 키워드나 스크립트에 의존하지 않고 대화형 AI 솔루션을 제공합니다. 이것이 어떻게 달성되는지에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠습니까? 극복해야 했던 자연어 처리(NLP) 문제에는 어떤 것이 있습니까?

클린크가 시중의 다른 대화형 AI 플랫폼과 차별화되는 점은 지저분하고 스크립트 없는 언어를 이해하는 "휴먼 인 더 룸(Human in the Room)" 경험을 가능하게 하는 기본 AI 알고리즘입니다. 이를 통해 인간 대화에서 발생한 실수를 역추적하고 "치유"할 수 있으며 복잡한 대화 흐름, 즉 실제 인간이 이해할 수 있는 대화가 가능합니다. 음성 대 텍스트 단어 일치 알고리즘과 달리 Clinc는 사용자 입력에서 단어, 감정, 의도, 목소리 톤, 시간, 위치 및 관계를 비롯한 수십 가지 요소를 분석하고 이러한 요소를 사용하여 답변을 제공합니다. 훈련된 두뇌에서 추출한 지식의 합성물을 나타냅니다. 예를 들어 가상 비서에게 "햄버거에 얼마를 썼나요?"라고 묻는다면 내가 돈과 지출에 대해 묻고 있다는 것, 특히 햄버거에 대해 묻고 있다는 것과 햄버거가 음식의 한 종류이며 최근 식당에서 지출한 것과 일치해야 한다는 것을 이해해야 합니다.

이 수준의 이해를 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 일반적으로 대화형 AI는 NLU(자연어 이해)와 대화 관리라는 두 가지 구성 요소로 분류됩니다. 그래서 우리가 극복해야 했던 과제는 핵심 정보를 정확하게 추출하고 사용자가 요구하는 것을 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 찾는 것이었습니다.

우리는 대화의 자연스러운 흐름, 속어 및 문맥 이해를 따라잡기 위해 본질적으로 직관적이도록 훈련된 정교하고 상황에 맞는 하향식 NLU를 통해 이를 수행할 수 있습니다. 이것은 대화식 치유를 허용하지 않는 자연어 처리(NLP)에 대한 하향식 규칙 기반 접근 방식을 사용하는 경쟁 솔루션과 비교됩니다. , 시간을 낭비하고 사용자를 실망시킬 뿐입니다. 또한 우리는 크라우드소싱을 사용하여 언어 데이터를 추출하여 AI 모델을 교육하는 데 즉시 사용할 수 있는 더 풍부하고 다양한 데이터 세트를 만듭니다.

Clinc AI 시스템에서 딥 러닝이 어떻게 사용되는지 논의할 수 있습니까?

Clinc는 기존의 구식 모델을 어느 정도 사용하고 필요한 경우 딥 러닝을 활용하는 하이브리드 방식의 딥 러닝을 사용하고 있습니다. 구체적으로 딥 러닝을 사용하여 단어와 언어를 이해하여 대화 흐름을 결정합니다. 일반적으로 우리의 전체 대화는 딥 러닝과 상징적 AI의 조합입니다. 우리는 아직 언어 생성에 딥 러닝을 사용하지 않습니다. 주로 은행 업계에 있는 고객의 경우 가상 비서가 고객에게 말할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 지시하는 많은 규정을 따라야 하기 때문입니다. . 따라서 딥 러닝이 설정된 언어 제한을 따를 수 있는지 여부에 대해서는 여전히 많은 불확실성이 있습니다.

현재로서는 대화형 AI 커뮤니티가 딥 러닝을 완전히 채택할 준비가 되어 있지 않은 반면 학계는 100% 올인했다고 생각하지만 새로운 모델이 무엇을 할 수 있는지 기대하고 있습니다.

특정 청중을 대상으로 AI의 응답을 사용자 정의하려는 회사의 프로세스는 무엇입니까? 클라이언트가 현재 Clinc를 어떻게 사용하고 있는지 몇 가지 예를 들어주실 수 있나요?

우리는 고객이 원하는 대로 구축할 수 있는 플랫폼에 라이선스를 부여하거나 완전히 구축되고 훈련된 챗봇인 Finie를 사용하여 이를 사용자 지정하고 앱 또는 메시징 서비스에 통합할 수 있도록 합니다. Finie는 잔액, 거래, 지출 내역, ATM 찾기, 이체 등과 관련된 문제를 처리할 수 있습니다.

클라이언트가 특정 청중을 대상으로 Clinc의 AI를 사용자 정의한 방법 중 가장 좋아하는 예는 İşbank입니다. 터키 최대 민간 은행인 그들은 2018년에 디지털 뱅킹 도우미인 Maxi를 개발하기 위해 우리에게 의지했습니다. Maxi에 고유한 개성을 불어넣기 위해 İşbank는 14개의 포커스 그룹을 개최하여 은행 고객이 가상 환경에서 어떤 특성과 기술을 원하는지 측정했습니다. 어시스턴트. 그들은 또한 은행 업무와 관련된 터키어로 문장을 암송하기 위해 성우를 고용했습니다. İşbank의 대화형 뱅킹 팀은 실제 사람들이 자신의 요구 사항을 표현하는 방식을 고려하여 이러한 문장을 생각해 냈습니다. 우리의 추천에 따라 팀은 Amazon Mechanical Turk와 같은 크라우드 소싱 마켓플레이스의 참가자들에게 잔액 보기 요청과 같은 동일한 질문을 표현할 수 있는 다양한 방법을 제공하기 위해 비용을 지불했습니다("내 잔액은 얼마입니까?", "내 돈이 얼마나 있습니까?"). in my account”, “show me the cash in my account”) 또는 청구서 납부(“내 청구서 납부”, “청구서 납부”).

이 예는 İşbank가 고객이 계정을 더 잘 탐색할 수 있도록 디지털 뱅킹 도우미를 제공하는 데 얼마나 투자했는지 보여줍니다. Clinc를 통해 İşbank는 Maxi를 터키어로 7.5만 명 이상에게 출시했습니다. 출시 이후 İşbank는 사용자당 평균 5.5회의 상호 작용으로 9.8만 명 이상의 사용자가 광범위하게 채택했습니다. 최근 몇 달 동안 터키에서 COVID-19 사례가 증가함에 따라 İşbank는 Maxi가 COVID-19 관련 쿼리에 응답하도록 신속하게 교육했습니다. 2020년 1.2월부터 Maxi는 COVID-19와 관련된 62만 건 이상의 고객 문의에 답변했으며, 이는 사용량이 XNUMX% 이상 증가한 것입니다.

AI에 대해 더 많은 것을 배우고 싶지만 남성이 지배하는 분야이기 때문에 참여하기를 꺼리는 여성들에게 어떤 말을 해주고 싶습니까?

솔직히 말해서, AI가 남성 중심 분야로 여겨질 이유는 없다고 생각합니다. AI 분야에서 훌륭한 성과를 거두고 영향력을 발휘하는 여성 선구자들이 많다고 생각합니다. 사회 정책과 결합된 AI는 사람들의 일상생활에 큰 영향을 미칠 잠재력을 가진 독특한 영역이라고 생각합니다. 특히 인종과 성별을 포함한 AI 편향에 대한 논의가 활발히 진행되고 있는 만큼, 전반적으로 더 다양한 통찰력을 얻는 것이 우리에게 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다. AI 개발자들의 폭넓은 커뮤니티가 사회와 정책에 지속적으로 불균형적인 영향을 미칠 것이라고 생각합니다.

AI 분야에 참여하는 데 관심이 있는 여성들, 특히 영향력을 행사하는 데 관심이 있다면 적극 추천합니다. AI는 수년에 걸쳐 많은 성장과 혁신을 이루었으며 그 일부가 되는 것은 정말 흥미로운 시간입니다.

Clinc에 대해 공유하고 싶은 다른 사항이 있습니까?

Clinc는 지금 큰 진전을 이루고 있습니다. 저는 Clinc의 CTO라는 새로운 역할을 맡게 되었고, 개발자 및 데이터 과학자들과 더욱 긴밀하게 협력하여 기술의 영역을 확장하는 데 집중할 수 있게 되어 매우 기쁩니다. 미래를 내다보면, AI 기반 애플리케이션에 대한 수요가 데이터 과학 경험이나 머신러닝 경험이 부족한 사람들도 활용할 수 있도록 변화하는 것을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 포토샵을 사용하기 위해 그래픽 디자인 학위가 꼭 필요한 것은 아닙니다. AI는 AI 또는 머신러닝 교육을 받지 않은 개발자도 결과를 얻고 고품질 애플리케이션을 제작할 수 있는 방향으로 나아가고 있다고 생각합니다. 전반적으로, 저희는 최종 사용자뿐만 아니라, 직급에 관계없이 저희 솔루션에 관심을 보이는 모든 개발자에게 헌신하고 있음을 다시 한번 강조하고 싶습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드리며 귀하의 발전을 기대합니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 사람은 방문해야 합니다. 클린크.