Sarah Nagy, Damezrîner & CEO ya Seek AI - Rêzeya Hevpeyvînê

Sarah Nagy damezrîner û CEO ye AI-ê bigerin, platformek ku dihêle bikarhênerên paşîn ên karsaziyê bipirsin Heman pirsên ku ew niha ji tîmê daneyê dipirsin, rast di Slack, Tîm û e-nameyê de bipirsin. Ne "teqandina" ya ku ew çawa pirsa xwe dinivîsin, û ne fêrbûna platformek nû.

We di destpêkê de wekî lêkolîner bi daneyên Teleskopa Fezayê ya Hubble dest pê kir. Tu li ser çi dixebitî?

Min li UCLA û Caltechê lêkolîn dikir, li hin galaksiyên herî dûr ên ku bi teleskopê dihatin dîtin dinihêrim, û min li ser analîzkirina hin taybetmendiyên wan ên wekî girseya wan û mezinahiya wan dixebitî. Armanca vê lêkolînê ew bû ku ji me re bibe alîkar ku em cûdahiya di navbera galaksiyên pir dûr û galaksiyên ku ji me re nêzîktir in fam bikin, û modelên ku ev galaksiyan bi demê re çawa çêdibin biafirînin.

Dûv re we wekî zanyarê daneyê li gelek destpêkek xebitî. Hin projeyên balkêştir çi bûn?

Projeyek ku bi karanîna pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) radiweste, ji bo dabeşkirina nivîsa nesazkirî ya ku bi tiştên firotanê ve girêdayî ye. Mînakî, girtina nivîsa xav (mînak "air jordans green") û nîşankirina wekî marqeya texmînkirî ("Nike"). Hevalek min hebû ku di NLP de pispor bû ku bi projeyek cûda re mijûl bû, ji ber vê yekê ez bi rastî ne diviyabû ku li ser vê yekê bixebitim. Ji ber ku ew mijûl bûn, ew ji min re hat dayîn. Min wê demê di derbarê NLP-ê de tiştek nizanibû, ji ber vê yekê min ji Stanford û Fast.ai qursên belaş derbas kir da ku zanîna xwe zêde bikim. Ez bi rastî ji fêrbûna NLP-ê kêfxweş bûm û min dest pê kir ku fêm bikim ka çima ew qas girîng e, û çima îstîxbarata sûnî (AI) ku meriv bikaribe ziman fam bike gavek mezin e berbi navê "AI-ya gelemperî." Vê ezmûnê bê guman ji min re destnîşan kir ku gava yekem derket ez bi lez girîngiya GPT-3 fam bikim.

Ma hûn dikarin çîroka çêbûna li pişt Seek AI-ê parve bikin?

Dema ku modela GPT-3 ya OpenAI derket, min tavilê nas kir ku ew çi pêşkeftinek bêhempa ye û bi taybetî ji serîlêdanên ku koda nivîsandinê ya GPT-3 tê de heyecan bûm. Beriya her tiştî, min wekî zanyarek daneyê tevahiya rojê kod dinivîsand, û dîtina AI-ê ku vî karî dike - û kodê bi rengek bêkêmasî diafirîne - çene bû. Ez ê reaksiyona xwe bi GPT-3 re bidim ber hev ku yekem car di sala 2013-an de di derbarê VR de fêr bûm, ku ji bo min ezmûnek din a çenê bû. Min biryar da ku ez hewce dikim ku destpêkek ava bikim da ku li ser vê teknolojiyê behîsekê bikim. Min tam nizanibû ku ez ê çi ava bikim, lê hestek min hebû ku heke ez di derheqê van modelan de bêtir fêr bibim, dê tiştek hêja bikeve cihê xwe.

Gava ku ez bi rastî fêrî modelan bûm, wê gavê min fêm kir ku ez dikarim xalek êşê ya ku ez li her derê ku ez wekî quant an zanyarek daneyê xebitî bûm çareser bikim. Di pirsê de xala êşê ev bû ku mirovên karsaz ne xwediyê amûrên rast bûn ku bersivê bidin pirsên daneyên xwe. Wekî zanyarek daneyê, ez ê bi gelemperî li ser pirsgirêkên ku hewcedariya wan bi baldarî heye bixebitim, lê ez pir caran ji hêla hevkarên li alîyê karsaziyê yên ku di derheqê daneyan de pirsên wan hebûn ve dihatim sekinandin, min neçar dikir ku ez tiştê ku ez dikim rawestim. Pêvajoya arkaîk û bêbandor xuya dikir. Min fêm kir ku ger ez li ser vê teknolojiya nû ya çareserkirina pirsgirêkê bisekinim, ew ê ji bo vê pirsgirêka pir girîng û berbelav çareseriyek kategoriyê be.

Seek AI AI-ya hilberîner bikar tîne. Hûn dikarin ji xwendevanên me re vebêjin ka ev çi ye?

"AI-ya afirîner" peyvek pir dilşewat e, lê berevajî bêjeyên din, ez bawer nakim ku hîle bêwate be. Peyv ji modelên fêrbûna makîneyê yên mezin ên bi sed mîlyar pîvanan re, wekî AI-ya vekirî vedibêje. SLAB û Gpt-3. Nûjeniya van modelan ev e ku ew dikarin zimanê xwezayî fam bikin û nivîs, wêne, kod û hêj bêtir çêbikin. Mînakî, heke hûn bi DALL-E an Diffusion Stable re bilîzin, hûn ê zû fam bikin ka çima van modelan ew qas dilşewat in; ew xwedan şiyanek mirovî ya bêhempa ne ku emrên zimanê xwezayî fam bikin û dikarin hunerê biafirînin ku hevrikiya hunermendên mirovî yên çêtirîn dike.

Hilberîna kodê yek ji serîlêdanên AI-ya hilberîner, lê ya herî girîng e. Daneyên mezin û tevlihevtir dibin, û ji ber vê yekê dijwartir e ku meriv bi destê mirovan ve analîz û organîze bike. Lêbelê, di vê daneyê de gelek agahdarî hene. Ev agahdarî ne tenê ji bo rêxistinan hêzdar e, di heman demê de dikare di aliyê akademîk de jî bibe sedema pêşkeftinên zanistî yên nebawer. Avakirina AI-ê ku nirxê ji daneyan derxîne dê di forma agahdariya bikêr de nirxek bêhempa vebike.

Seek AI têkiliyek ava dike ku bikarhêneran bi karanîna zimanê xwezayî bi daneyan re têkilî daynin. Karkerên zanînê dikarin bi navgîniya e-name, Slack, nivîsê, û rêzek pergalên rêveberiya têkiliya xerîdar (CRM) bigihîjin navbeynkariya zimanê xwezayî ya Seek AI.

Çi cûreyên din ên fêrbûna makîneyê li Seek AI-ê têne bikar anîn?

Digel ku AI-ya hilberî parçeyek mîmariya meya fêrbûna makîneyê ye, mîmariya me di heman demê de çend celeb modelên fêrbûna kûr-çavkaniya vekirî jî vedihewîne. Modelên veguherîner (yên ku "AI-ya hilberîner" guhertoyek wan e) gelek (lê ne hemî) modelên ku Seek bikar tîne pêk tîne.

Çima ji bo bikarhênerên ne-teknîkî ew qas girîng e ku karibin bi lez xwe bigihînin daneyan?

Heke ku ew ROI-yek çênebe, dane çi feyde ye, û karsaziyek çawa dikare vê ROI-yê bi dest bixe ger ku bikarhênerên ku bi karsaziyê re rû bi rû ne jî nekarin bigihîjin wê? Ji ber vê yekê ew bê guman pêdivî ye ku meriv bi qasî ku pêkan bigihîje gelek kesan, bêyî ku rastbûna xwe tawîz bide.

Dema ku ez zanyarek daneyê bûm, carinan min daxwaz ji CEO dikir ku ez hin daneyan analîz bikim da ku ji hilbera pargîdaniya me an stratejiya çûna-bazarê re bibe alîkar. Van projeyan dikarin hefteyan an dirêjtir bigirin. Wekî CEO nuha, ez bê guman girîngiya wan projeyan di astek kûrtir de ji ya ku ez li ser milê daneyê bûm fam dikim. Ez bi gelemperî dibînim ku ez dixwazim ku ez bi hêsanî daneyên li ber tiliyên xwe bigirim da ku ez zûtir biryarên xwe bidim. Ev mînakek e ku em li Seek çareser dikin.

Çawa Seek AI vê daneyê ew qas hêsan vedigire?

Tiştek ku balkêş e ku meriv li ser bifikire ev e ku dane bi rastî tenê bi kodê têne analîz kirin. Rast e ku platformên ku li ser vê kodê abstraksîyon in hene (mînak tabloyên daneyan), lê di bin serpêhatiyê de kodek heye ku bi destan ji hêla analîstên daneyê ve hatî nivîsandin ku dihêle ku dane ji bikarhênerên dawiya karsaziyê re bêne pêşkêş kirin.

Piraniya xebatkarên zanînê nizanin ka çawa kod bikin, naxwazin kod bikin, an jî bi hêsanî nikarin xwe bigihînin daneyan jî heke bixwazin kodê binivîsin da ku wê analîz bikin. Ji ber vê yekê, gava ku ew daneyan hewce dikin, ew an hewce ne ku wê di dashboardek de cîh bikin an ji tîmê daneyê bipirsin ka ew nikanin wê bibînin. Daneyên daneyan çiqasî mezin bibin, ew ê bêtir çêbibe.

Ji ber vê yekê tîmên daneyê hewce ne ku bibin "wergêr" pirsên zimanê xwezayî yên ku ji wan re têne şandin, û daneyên bixwe, ku ew bi karanîna kodê dipirsin. Rakirina vê navbeynkarê "wergêr" dilê tiştê ku Seek dike ye.

Pargîdanî çawa piştrast dikin ku daneyên ku ew bikar tînin rast in?

Birêvebirina danûstendina di navbera rastbûna daneyê û gihîştinê de dijwariyek mezin e. Wekî ku min di hevpeyivînek vê paşîn de diyar kir, ji aliyekî ve, gihîştî rê dide mirovên kêm teknîkî ku dest bi danûstandinê bikin bi çavkaniya zanyariyê re ku daneyên pargîdaniyek e. Li aliyê din, kaniya ava qirêj (ango daneya xerab) çi feydeyê dide?

Tîmên daneyê yên çêtirîn ew in ku vê danûstendinê bi awayê herî çêtirîn gengaz birêve dibin, û beşek mezin a wê bi baldarî pîvandin û verastkirina her amûrên ku bikarhênerên ne-teknîkî dikarin pê re têkilî daynin e.

Hin mînakên dozên karanîna ji bo platforma Seek AI-ê çi ne?

Em berê nirxê didin xerîdar û hevkarên sêwiranê li B2B SaaS, Fintech, Berhemên Hilbera Serfkaran (CPG), û B2C-bazirganiya e-bazirganî ya vertîkal.

BattlefinMînakî, bazara sereke ya daneyên darayî yên alternatîf e. Ew bawer dikin ku dayîna bersivên bilez, bi kalîte ji pirsên xerîdarên xwe re cûdahiya di navbera serketin û windakirina pêşbaziyên xwe de ye. Rêvebirê pargîdaniyê, Tim Harrington, destnîşan kir, "Li AI-ê bigerin di stratejiya pargîdaniya me ya 2023-an de rolek girîng lîst ji ber ku ew di gihandin û analîzkirina 2,400+ daneyên me de di bersiva pirsên xerîdar de dide me. Ez texmîn dikim ku ROI-ya me ya li ser Seek AI-ê li ser bingeha tiştê ku me ê xerc bikira da ku bêyî platformê bigihîje vê astê karîgeriyê bi qasî 10x e.

Tiştek din heye ku hûn dixwazin di derbarê Seek AI-ê de parve bikin?

Dibe ku ev cîhê rast be ji bo pêvekek bêşerm. Seek naha ceribandinên belaş ên platforma me pêşkêşî dike, ku dikarin li ser wan bigihîjin digere.ai. Em bi heyecan in ku di anîna AI-ya hilberîner de ji tîmên daneyê re bibin pêşeng, û ez li bendê me ku bi xerîdarên xwe re vê rêwîtiyê biçim.

Spas ji bo hevpeyivîna hêja, xwendevanên ku dixwazin bêtir fêr bibin divê biçin AI-ê bigerin.