Francisco Webber, Co-Fundador e CEO da Cortical.io – Série de Entrevistas

Francisco Webber é co-fundador e CEO da Cortical.io e inventor da tecnologia Retina proprietária da empresa. Essa tecnologia aplica os princípios do processamento cerebral ao aprendizado de máquina e compreensão de linguagem natural (NLU) para resolver casos de uso do mundo real relacionados a grandes dados de texto. As soluções da Cortical.io são baseadas no significado real do texto, e não em ocorrências estatísticas.

O interesse de Francisco em tecnologia da informação se desenvolveu durante seus estudos de medicina, quando ele estava envolvido no processamento de dados médicos. Ao longo de duas décadas, ele explorou tecnologias de motores de busca e sistemas de documentação em vários contextos, mas se tornou cada vez mais frustrado com as limitações dos métodos estatísticos de ponta.

Em 2005, ele fundou a Matrixware Information Services , que desenvolveu o primeiro banco de dados de patentes globais padronizado. Em 2007, ele criou a Information Retrieval Facility com o especialista acadêmico em recuperação de informações Professor Keith van Rijsbergen. A Facilidade visava bridar a lacuna entre a academia e a indústria no campo da recuperação de informações. Francisco reconheceu que o cérebro era o único sistema de referência existente quando se tratava de processar linguagem natural. Enquanto seguia de perto os desenvolvimentos em neurociência, ele formulou sua teoria de Dobramento Semântico, que modela como o cérebro representa dados de linguagem.

O que o atraiu inicialmente a se envolver em Compreensão de Linguagem Natural (NLU)?

Meu interesse em tecnologia da informação se desenvolveu durante meus estudos de medicina, quando eu estava envolvido no processamento de dados médicos. Ao longo de duas décadas, eu explorei tecnologias de motores de busca e sistemas de documentação em vários contextos, mas me tornou cada vez mais frustrado com as limitações dos métodos estatísticos de ponta. Eu reconheci que o cérebro era o único sistema de referência existente quando se tratava de processar linguagem natural.

Você é tanto o fundador quanto o CEO da Cortical.io. Pode compartilhar a história por trás dessa empresa?

Sabíamos que tínhamos uma tecnologia que permitiria que as empresas buscassem mais rapidamente, com precisão e eficácia, para extrair, anotar e analisar informações de textos não estruturados. Nossa tecnologia de NLU baseada em IA poderia ser um diferenciador real ao abordar o desafio de processar dados de texto não estruturados, pois entende o significado de frases, parágrafos e conceitos, e não apenas palavras-chave, e, consequentemente, fornece resultados altamente precisos. À medida que os líderes da indústria aprenderam sobre o que tínhamos, isso abriu a porta para que testássemos nossa abordagem sob requisitos reais e complexos. Isso resultou em numerosos sucessos de empresas do Fortune 500. Esses se tornaram os modelos para nossos produtos de inteligência de contrato e mensagem.

A tecnologia da Cortical.io é baseada na Teoria de Dobramento Semântico (SFT), uma teoria computacional inovadora para o processamento de dados de linguagem. Quais são algumas das limitações atuais de como a maioria da IA aborda a NLU?

As abordagens padrão de IA e ML envolvem a construção de modelos estatísticos em grande escala que são treinados usando grandes quantidades de dados de treinamento. Muitas vezes, não há dados de treinamento suficientes disponíveis, nem os especialistas em matéria têm tempo para anotar tais grandes quantidades de documentos. Além disso, treinar grandes modelos (com bilhões de parâmetros) exige recursos computacionais enormes, o que é muito caro e consome muita energia. Um modelo de linguagem típico consome mais energia do que cinco carros durante toda a vida útil!

A Teoria de Dobramento Semântico é construída em cima da Teoria de Memória Temporal Hierárquica (HTM). Pode descrever brevemente o que é essa teoria?

A Memória Temporal Hierárquica (HTM) é uma teoria de inteligência biologicamente constrita originalmente descrita no livro de Jeff Hawkins “On Intelligence”. É um framework de inteligência de máquina estritamente baseado em neurociência e na fisiologia e interação de neurônios no cérebro. Nessa teoria, o cérebro atua como um sistema de memória que armazena padrões e faz previsões com base em experiências atuais com base em padrões memorizados. Para ser verdadeiramente inteligente, as máquinas devem recriar esse sistema de memória-previsão. Hawkins descreve representações distribuídas esparsas como o único formato de dados usado pelo neocórtex. As impressões digitais semânticas usadas em nossa tecnologia são representações distribuídas esparsas de texto (de palavras, frases ou parágrafos).

Pode compartilhar conosco como o método SFT é superior às estratégias de NLU concorrentes?

A Teoria de Dobramento Semântico que apoia a tecnologia da Cortical.io tem várias grandes vantagens. Primeiro, não requer um grande repositório de dados de amostra para fornecer resultados precisos. Em segundo lugar, é rápido e requer menos recursos computacionais do que os algoritmos de aprendizado de máquina de ponta. Finalmente, o processo de treinamento é muito mais simples e pode ser gerenciado pelos especialistas em matéria que usarão o sistema, mesmo que não tenham experiência em IA.

Um dos produtos da Cortical.io é a Inteligência de Mensagem, o que é exatamente essa aplicação?

A Inteligência de Mensagem se encaixa na categoria conhecida como Processamento de Documentos Inteligentes. As corporações estão sobrecarregadas com o processamento de uma ampla gama de mensagens e documentos. A Inteligência de Mensagem é uma solução pronta para uso que usa a tecnologia da Cortical.io para extrair e classificar com precisão informações-chave nessas mensagens e documentos e processá-las adequadamente em escala empresarial. Devido à abordagem patentada da Cortical.io, é possível desenvolver classificadores personalizados em horas e modelos de extração em dias.

Outro produto oferecido é a Inteligência de Contrato, pode compartilhar alguns detalhes sobre isso?

A Inteligência de Contrato da Cortical.io aproveita uma nova abordagem para a compreensão de linguagem natural para analisar informações relevantes de grandes quantidades de documentos rapidamente e com precisão difícil de alcançar em escala com mão de obra manual ou com outras ferramentas de análise de contratos. A solução oferece uma ferramenta poderosa baseada em significado para extrair e classificar informações-chave, pesquisar dentro de documentos individuais ou em todo o banco de dados, bem como comparar documentos com um modelo ou versões anteriores.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Cortical.io?

Estamos animados para ver a maturação da Inteligência Artificial e da Compreensão de Linguagem Natural de uma tecnologia interessante para sua integração em aplicações que resolvem problemas de negócios do mundo real.

Obrigado pela grande entrevista, os leitores que desejam aprender mais devem visitar Cortical.io.