Marc Sloan, Scout의 공동 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Marc Sloan은 Scout의 공동 창립자 및 CEO입니다. Scout는 세계 최초의 웹 브라우저 채팅봇으로, 온라인에서 작업을 수행하는 데 도움을 주는 디지털 어시스턴트입니다. Scout는 사용자가 온라인에서 무엇을 하는지에 따라 유용한 작업을 제안합니다.

당신이 처음으로 AI에 관심을 가지게 된 것은 무엇입니까?

저는 학사 학위期间에 GCHQ의 자연어 처리 연구 팀에서 일하면서 AI를 처음 접했습니다. 기계 학습이 실제 문제에 미치는 영향과 차이를 직접 볼 수 있었습니다.

컴퓨터가 문제를 해결하는 방식에 대한 제 생각을 바꿨습니다. 소프트웨어 공학은 데이터를 입력받아 결과를 생성하는 프로그램을 작성하는 것을 가르칩니다. 그러나 기계 학습은 데이터를 입력받아 결과를 생성하는 프로그램을 작성하는 것을 가르칩니다. 즉, 동일한 프레임워크를 사용하여 수천 개의 다른 문제를 해결할 수 있습니다. 저에게 이것은 프로그램을 작성하는 것보다 더 영향력이 있었습니다.

저는 이미 최적화 문제를 수학에서 연구하고 있었고, 컴퓨터 과학을 공부했습니다. 그래서 대학에 돌아가서 AI를 연구하기로 결정했습니다. 그리고 음성 처리에 관한 논문을 작성했습니다.

David Silver의 지도 아래 웹 검색에서 강화 학습을 연구했습니다. 이 연구에 대해 설명해 주세요.

제 박사 학위는 정보 검색에서 순위 학습 문제에 강화 학습을 적용하는 것이었습니다. 제 연구는 사용자 행동을 통해 검색 엔진이 검색 결과를 자동으로 개선하는 방법을 연구했습니다. 다중 무장 도적 접근 방식을 사용하여 시스템은 다양한 검색 순위를 시도하고 클릭 행동을 수집하여 효과적인지 여부를 결정했습니다. 또한 사용자에게 개인화된 결과를 제공할 수 있었습니다.

당시 David는 Go 문제에 깊이 연구하고 있었고, 제 연구에 적합한 강화 학습 설정을 결정하는 데 도움을 주었습니다.

David Silver와 함께 일하면서 배운 기업가 정신의 교훈은 무엇입니까?

UCL의 연구는 종종 기업가 정신을 갖습니다. David는 이전에 Elixir 스튜디오를 공동 창립했습니다. 그리고 이후 DeepMind에서 Alpha Go를 연구했습니다. 우리 연구 그룹의 다른 멤버들도 다양한 스타트업을 설립했습니다. 우리는 종종 우리의 연구가 미칠 수 있는 상업적 영향을 논의했습니다.

최근에 Scout를 출시했습니다. Scout를 출시한 영감은 무엇입니까?

Scout는 제 박사 학위 연구에서 자연스럽게 발전한 아이디어입니다. 저는 Entrepreneur First에서 제 연구를 제품으로 변환하는 방법을 생각하기 시작했습니다.

저는 Microsoft (MSFT ) Research에서 인턴십을 마쳤고, 제 연구를 Bing에 적용했습니다. 그때 제 연구에서 얻은 주요 교훈은 정보 찾기가 온라인 사용자 행동에 따라 예측될 수 있다는 것이었습니다. 그러나 저는 자동 제안을 개선하는 것이 검색 엔진에서 이러한 예측을 표시하는 유일한 방법이라는 것을 알게 되었습니다.

저는 사용자의 전체 온라인 경험을 이러한 예측을 사용하여 개선하는 방법을 생각하기 시작했습니다. 저와 제 공동 창립자는 사용자 행동을 관찰하고 사용자가 온라인에서 무엇을 하는지에 따라 예측하고 정보를 가져오는 브라우저 추가 기능을 만들었습니다.

Scout는 어떤 웹 브라우저와 호환될 것입니까?

현재 Chrome에 중점을 두고 있습니다. 그러나 Firefox와 Safari에서도 작동하는 프로토타입을 가지고 있으며, 모바일 앱도 있습니다.

Scout의 쇼핑 어시스턴트 기능은 사용자에게 시간과 돈을 절약할 수 있을 것입니다. Amazon에서 제품을 검색하는 경우, 백엔드에서 무슨 일이 발생하며, Scout는 사용자와 어떻게 상호 작용합니까?

Scout를 설치하면 사용자는 일반적으로 웹을 사용합니다. 쇼핑을 하는 경우 Amazon (AMZN ) 에 방문하여 제품을 볼 수 있습니다. 이때 Scout는 제품을 인식하고 사용자에게 도움을 줄 수 있는 방법을 제안합니다.

Scout는 사용자와 대화하도록 설계되었습니다. 사용자는 버튼을 클릭하여 Scout와 상호 작용할 수 있습니다. Scout는 사용자의 행동에 따라 정보를 제공하고, 사용자에게 도움이 되는 정보를 찾을 수 있습니다.

웹페이지 처리는 브라우저 내에서 발생합니다. 백엔드는 채팅 스레드만 볼 수 있습니다. 즉, 개인 정보 보호에 대한 영향은 최소화됩니다.

온라인 브라우징 행동을 이해하고 사용자와 대화를 관리하는 맞춤형 아키텍처를 가지고 있습니다. 우리는 사용자 선호도에 따라 작업을 최적화하는 데 기계 학습을 사용합니다.

Scout가 이벤트 계획에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대한 예는 무엇입니까?

이벤트 계획은 쇼핑과 비슷합니다. 사용자는 제품을 보고, 리뷰를 읽고, 구매를 결정합니다. 우리는 쇼핑에 사용한 기술을 이벤트 계획에도 적용할 수 있습니다.

시간과 위치가 중요하다는 점이 차이점입니다. 예를 들어, Ticketmaster에서 콘서트 티켓을 볼 경우, Scout는 장소의 주소를 식별하고, 현재 위치에서 장소까지의 길을 찾을 수 있습니다.

미래에는 Scout 사용자가 친구와 온라인에서 하는 일에 대해 대화할 수 있도록 할 계획입니다.

Scout가 통신을 시작하는 대화 트리거는 무엇입니까?

Scout는 기본적으로 사용자에게 방해하지 않습니다. 그러나 특정 트리거가 발생하면 사용자에게 도움을 줄 수 있습니다. 트리거의 종류는 다음과 같습니다.

• 특정 웹사이트를 방문합니다.
• 특정 유형의 웹사이트를 방문합니다.
• 특정 유형의 정보가 포함된 웹사이트를 방문합니다.
• 웹페이지의 링크나 버튼을 클릭합니다.
• Scout와 상호 작용합니다.
• 특정 유형의 미디어를 가져옵니다.

우리는 사용자가 트리거를 설정하여 Scout가 언제 도움을 줄 수 있는지 정의할 수 있도록 할 계획입니다.

Scout가 사용자에게真正로 도움이 되지 않으면서도 사용자에게 방해가 되지 않도록 하는 어려움에 대해 논의해 주세요.

우리는 사용자 참여를 매우 중요하게 생각합니다. 우리는 사용자와의 상호 작용이 긍정적인 결과를 가져왔는지 여부를 측정하려고 합니다. 우리는 Scout가 사용자와 대화하는 빈도와 사용자가 Scout를 사용하는 빈도를 잘 관리하려고 합니다.

이 제품의 인터페이스와 사용자 경험을 올바르게 설계하는 것이 중요합니다. 우리는 다양한 인터페이스와 사용자 상호 작용 방법을 시도했습니다. 현재의 채팅봇 인터페이스는 사용자에게 도움을 줄 수 있는 가장 유연한 방법입니다.

Scout가 최종 사용자에게 도움을 줄 수 있는 다른 시나리오는 무엇입니까?

현재 우리는 Scout의 특정 응용 프로그램을 시장 테스트 중입니다. 쇼핑과 이벤트 계획이 이미 언급되었습니다. 그러나 우리는 또한 학술 연구, 기타 음악가 등에게도 도움을 줄 수 있습니다.

궁극적으로 Scout는 모든 웹사이트에서 작동할 수 있으며 모든 시나리오에서 도움을 줄 수 있습니다. 이것이 기술이 इतन 흥미로운 이유입니다. 그러나 시작하기가 어렵습니다.

Scout에 대해 더 공유하고 싶은 내용이 있습니까?

Scout의 블로그에서 브라우저가 사용자와 대화하는 것을 볼 수 있습니다.

Scout의 채팅봇 설계에 대한 흥미로운 관점에 감사드립니다. 우리는 이 프로젝트를 따라가고 있습니다. Marc Sloan의 웹사이트를 방문하여 더 많은 정보를 얻으세요.