Francisco Webber, medgrunnlegger og CEO av Cortical.io – Intervju-serie

Francisco Webber er medgrunnlegger og CEO av Cortical.io og oppfinner av selskapets proprietære Retina-teknologi. Denne teknologien anvender prinsippene for cerebral prosessering til maskinlæring og naturlig språkforståelse (NLU) for å løse virkelige bruksområder relatert til stor tekstdata. Cortical.io-løsningene er basert på den faktiske betydningen av tekst, snarere enn på statistiske forekomster.

Franciscos interesse for informasjonsteknologi utviklet seg under hans medisinske studier, da han var involvert i medisinsk dataprosessering. Over en periode på to tiår utforsket han søkemotorteknologier og dokumentasjonssystemer i forskjellige sammenhenger, men ble stadig mer frustrert over begrensningene i statistiske metoder.

I 2005 grunnla han Matrixware Information Services , som utviklet den første standardiserte globale patendatabasen. I 2007 etablerte han Information Retrieval Facility med den ledende akademiske eksperten i informasjonsgjenfinning, professor Keith van Rijsbergen. Anlegget hadde som mål å brygge gapet mellom akademia og industri i feltet informasjonsgjenfinning. Francisco erkjente at hjernen var det eneste eksisterende referansesystemet når det kom til å prosessere naturlig språk. Mens han fulgte utviklingen i nevrovitenskap, formulerte han sin teori om Semantisk Folding, som modellerer hvordan hjernen representerer språkdata.

Hva var det som opprinnelig tiltalte deg til å bli involvert i Naturlig Språkforståelse (NLU)?

Mitt interesse for informasjonsteknologi utviklet seg under mine medisinske studier, da jeg var involvert i medisinsk dataprosessering. Over en periode på to tiår utforsket jeg søkemotorteknologier og dokumentasjonssystemer i forskjellige sammenhenger, men ble stadig mer frustrert over begrensningene i statistiske metoder. Jeg erkjente at hjernen var det eneste eksisterende referansesystemet når det kom til å prosessere naturlig språk.

Du er både grunnlegger og CEO av Cortical.io. Kan du dele historien bak dette selskapet?

Vi visste at vi hadde en teknologi som ville enable bedrifter å søke raskere, mer nøyaktig og mer effektivt, å trekke ut, annotere og analysere informasjon fra ustrukturert tekst. Vår AI-baserte NLU-teknologi kunne være en virkelig differensierer i å håndtere utfordringen med å prosessere ustrukturert tekstdata, da den forstår betydningen av setninger, paragrafer og konsepter, ikke bare nøkkelord, og derfor leverer svært nøyaktige resultater. Da industriledere lærte om hva vi hadde, åpnet det døren for oss til å teste vår tilnærming under virkelige og komplekse krav. Dette resulterte i tallrike Fortune 500-bedriftssuksesser. Disse har blitt modellene for våre kontrakt- og meldingsintelligensprodukter.

Cortical.io-teknologien er basert på Semantisk Folding-teorien (SFT), en innovativ beregnings-teori for prosessering av språkdata. Hva er noen av de nåværende begrensningene med hvordan de fleste AI-takler NLU?

Standard AI- og ML-tilnærminger innebærer å bygge store statistiske modeller som er trent ved hjelp av store mengder treningdata. Ofte er tilstrekkelige mengder treningdata ikke lett tilgjengelig, og har ikke fagfolkene tid til å annotere så store mengder dokumenter. I tillegg krever trening av store modeller (med milliarder av parametre) enorme beregningsressurser, som er svært dyre og forbruker mye energi. En typisk språkmodell forbruker mer energi enn fem biler over deres hele levetid!

Den Semantiske Folding-teorien er bygget på toppen av Hierarkisk Tidslig Hukommelse-teorien (HTM). Kan du kort beskrive hva denne teorien er?

Hierarkisk Tidslig Hukommelse (HTM) er en biologisk begrenset teori om intelligens som opprinnelig ble beskrevet i Jeff Hawkins’ bok On Intelligence. Det er et maskinintelligens-rammeverk som strengt er basert på nevrovitenskap og fysiologien og interaksjonen mellom nevroner i hjernen. I denne teorien fungerer hjernen som et hukommelsessystem som lagrer mønster og gjør forutsigelser basert på nåværende erfaringer ut fra lagrede mønster. For å være virkelig intelligent, må maskiner gjenskape dette hukommelse-forutsigelses-systemet. Hawkins beskriver spredte distribuerte representasjoner som den eneste dataformaten som brukes av neokortex. De semantiske fingeravtrykkene som brukes i vår teknologi er spredte distribuerte representasjoner av tekst (av ord, setninger eller paragrafer).

Kan du dele med oss hvordan SFT-metoden er overlegen i forhold til konkurranse-NLU-strategier?

Den Semantiske Folding-teorien som ligger til grunn for Cortical.io-teknologien har flere store fordeler. Først og fremst trenger den ikke en enorm repository av eksempeldata for å levere nøyaktige resultater. For det andre er den rask, og den krever færre beregningsressurser enn state-of-the-art maskinlæringsalgoritmer. Til slutt er treningsprosessen mye enklere og kan håndteres av fagfolkene som vil bruke systemet, selv om de ikke har noen AI-erfaring.

En av Cortical.io sine produkter er Meldingsintelligens, hva er dette programmet?

Meldingsintelligens passer inn i kategorien kjent som Intelligente Dokumentprosesseringsløsninger. Bedrifter er overveldet av å prosessere en bred rekke meldinger og dokumenter. Meldingsintelligens er en ferdig løsning som bruker Cortical.io sin teknologi til å nøyaktig trekke ut og klassifisere nøkkelinformasjon i disse meldingene og dokumentene og behandle dem på bedriftsnivå. På grunn av Cortical.io sin patenterte tilnærming kan man utvikle tilpassede klassifiseringsmodeller på få timer og uttrekksmodeller på få dager.

Et annet produkt som tilbys er Kontraktintelligens, kan du dele noen detaljer om dette?

Cortical.io Kontraktintelligens utnytter en ny tilnærming til naturlig språkforståelse for å analysere relevant informasjon fra store mengder dokumenter raskt og med en nøyaktighet som er vanskelig å oppnå på større skala med manuell arbeid eller med andre kontraktanalyseverktøy. Løsningen tilbyr et kraftfullt, mening-basert verktøy til å trekke ut og klassifisere nøkkelinformasjon, søke i enkelt-dokumenter eller i hele databasen, samt å sammenligne dokumenter mot en mal eller tidligere versjoner.

Er det noe annet du ville like å dele om Cortical.io?

Vi er spente på å se utviklingen av kunstig intelligens og naturlig språkforståelse fra en interessant teknologi til dens integrasjon i applikasjoner som løser virkelige forretningsproblemer.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Cortical.io.