Alexander Hudek, Co-Fondator & CTO al Kira Systems – Seria de interviuri

Alex Hudek este Co-Fondator & CTO al Kira Systems. El deține titluri de Ph.D și M.Math în Informatică de la Universitatea Waterloo, și o diplomă de licență de la Universitatea Toronto în Fizică și Informatică.

Cercetările sale anterioare în domeniul bioinformaticii s-au axat pe găsirea similarităților dintre secvențele de ADN. De asemenea, a lucrat în domeniile sistemelor de dovadă și compilarea interogărilor de baze de date.

Când ați devenit inițial interesat de învățarea automată și inteligența artificială?

Am fost întotdeauna interesat de știința calculatoarelor. În timpul studiilor mele de licență, am urmat cursuri de algoritmi de planificare și logică, învățare automată și inteligență artificială, calcul numeric și alte subiecte. Interesul meu pentru învățarea automată a crescut mai specific în timpul doctoratului meu la Universitatea Waterloo. Acolo, am folosit metode de învățare automată pentru a studia ADN-ul. După aceea, am explorat mai în profunzime logica formală ca parte a cercetării mele postdoctorale. Logica și raționamentul sunt, într-un fel, “partea cealaltă” a monedei în abordările inteligenței artificiale și am simțit că este important să știu mai multe despre aceasta.

Unele dintre cercetările dvs. anterioare în domeniul bioinformaticii s-au axat pe găsirea similarităților dintre secvențele de ADN. Puteți discuta despre unele dintre aceste lucrări?

Corpul principal al tezei mele a implicat construirea unui model mai realist de mutație a ADN-ului utilizând modele Markov ascunse. Am folosit acest model mai complex într-un algoritm nou proiectat pentru a găsi regiuni de ADN care împărtășesc o ascendență comună cu alte specii. În special, acest algoritm nou poate găsi regiuni de secvențe mult mai slab legate decât algoritmii anteriori pentru această sarcină.

Înainte de doctoratul meu, am lucrat într-un laborator de cercetare care făcea parte din proiectul genomului uman. Unul dintre cele mai notabile proiecte la care am contribuit a fost primul proiect complet al cromozomului uman 7.

Care a fost inspirația inițială pentru lansarea Kira?

Ideea pentru Kira a venit de la co-fondatorul meu, Noah Waisberg. El a petrecut ore în cariera sa de avocat făcând felul de muncă pe care am construit-o acum pentru a fi făcută de inteligența artificială. A fost o idee interesantă pentru mine, deoarece implica limbaj natural și problema era bine delimitată, și puteam vedea potențialul de afaceri. Există ceva care atrage atenția în construirea inteligenței artificiale care poate înțelege limbajul uman, deoarece limbajul este atât de strâns legat de cogniția umană.

Puteți descrie ce este software-ul de analiză a contractelor și cum beneficiază profesioniștii din domeniul juridic?

Kira utilizează învățarea automată supravegheată, ceea ce înseamnă că un avocat experimentat introduce prevederi din contracte reale într-un sistem proiectat pentru a învăța din aceste exemple. Sistemul studiază aceste date, învață ce limbaj este relevant și construiește modele probabilistice de prevederi. Modelele sunt apoi testate împotriva unui set de acorduri annotate cu care sistemul nu este familiarizat, pentru a determina pregătirea sa. Această tehnologie de învățare automată foarte precisă poate identifica și analiza practic orice prevedere din orice contract, rezultând economii de timp raportate de clienți de 20-90%. Această productivitate crescută ajută cabinetele de avocatură prin creșterea ratelor de realizare, oferindu-le mai multe oportunități de a-și crește veniturile și de a-și păstra clienții existenți. Pentru corporații, aceasta conduce la o productivitate mai bună în cadrul companiei, reducând nevoia de cheltuieli juridice externe.

Procesarea limbajului natural (NLP) este dificilă pentru majoritatea companiilor; puteți discuta despre unele dintre provocările suplimentare cu care se confruntă atunci când se procesează terminologia juridică și alte nuanțe unice ale profesiei juridice?

Pentru mulți oameni, limbajul juridic poate părea foarte străin, dar se dovedește că, din perspectiva învățării automate, nu este de fapt atât de diferit. Există câteva lucruri unice; majuscula este mai importantă și propozițiile pot fi mult mai lungi decât normal, dar, în general, nu am necesitat abordări de NLP semnificativ diferite decât în alte domenii.

Un aspect care este semnificativ diferit este nevoia de confidențialitate a datelor și de personalizare. Profesionistilor din domeniul juridic li se cere să păstreze datele confidențiale ale clienților, și utilizarea lor într-un produs de învățare automată care agravează sau împărtășește datele de antrenament este în contradicție cu aceste cerințe. De fapt, păstrarea datelor de antrenament este adesea imposibilă, deoarece au obligații de a șterge datele clienților după finalizarea unui proiect. Prin urmare, capacitatea de a antrena modele fără furnizori în buclă devine critică, precum și tehnici de învățare automată care fac dificilă sau imposibilă recuperarea oricărei părți a datelor de antrenament prin inspectarea modelelor învățate. Tehnicile care permit actualizarea unui model existent cu date de antrenament noi fără a reantrena de la zero sunt, de asemenea, esențiale.

În ceea ce privește personalizarea, există nevoia ca clienții să poată construi propriile modele. Acest lucru se datorează faptului că, pentru concepte juridice mai complexe, pot exista dezacorduri rezonabile între profesioniști, și firmele deseori doresc să ajusteze sau să construiască modele care să se potrivească pozițiilor lor unice.

Puteți descrie cum se utilizează învățarea profundă pentru a categorisi datele în software-ul Kira?

Nu utilizăm multă învățare profundă în produsul nostru, deși echipa noastră de cercetare internă petrece mult timp evaluând și explorând soluții de învățare profundă. Până acum, pentru tipurile de probleme cu care ne confruntăm, tehnicile de învățare profundă nu au fost decât pe departe la fel de bune ca abordările non-deep learning, sau au obținut doar o creștere foarte mică. Având în vedere supraîncărcarea computațională uriașă a metodologiilor de învățare profundă, precum și provocările în păstrarea confidențialității datelor de antrenament, acestea nu au fost suficient de convingătoare pentru a le adopta până acum.

Ce sunt unele dintre modelele de prevederi încorporate oferite de Kira?
În prezent, Kira poate identifica și extrage peste 1.000 de prevederi, clauze și puncte de date încorporate (câmpuri inteligente). Acestea se referă la o multitudine de subiecte diferite, de la Due Diligence pentru fuziuni și achiziții – cu care Kira a fost inițial concepută pentru a ajuta – până la Brexit; până la Imobiliare. Câmpurile inteligente sunt construite de echipa noastră de experți în domeniu, care include avocați și contabili experimentați. Cu tehnologia noastră de învățare automată, standardele Kira necesită practic fiecare câmp inteligent să atingă un nivel minim de 90% de rechemare, ceea ce înseamnă că software-ul nostru va găsi 90% sau mai mult din prevederea, clauza sau punctul de date pe care îl căutați în contractele sau documentele dvs., reducând astfel riscurile și erorile în procesul de revizuire a contractelor. În plus, un număr nelimitat de câmpuri personalizate pot fi create / învățate de o firmă pentru a identifica și extrage automat insight-uri relevante utilizând instrumentul nostru Quick Study.

Lumea juridică este adesea cunoscută pentru faptul că este lentă în a adopta noi tehnologii. Găsiți că există o barieră educațională atunci când vine vorba de educarea cabinelor de avocatură?

Avocații realmente doresc să știe cum funcționează lucrurile, așa că educația este importantă. Nu este mai greu să învățați avocații despre învățarea automată și inteligența artificială decât pe alți profesioniști, dar este definitiv necesar să aveți materiale de instruire pregătite. Multe dintre obstacolele de adoptare sunt sociale; oamenii adesea întreabă despre cele mai bune practici în adaptarea proceselor interne pentru a utiliza inteligența artificială, sau sunt interesați de modul în care pot utiliza inteligența artificială pentru a-și schimba ofertele de afaceri într-un mod care le oferă avantaje dincolo de simpla îmbunătățire a eficienței.

Comparativ cu momentul în care am început Kira Systems în 2011, cabinetele de avocatură de astăzi sunt mult mai avansate în ceea ce privește inteligența artificială și tehnologia. Multe au echipe de inovare care sunt însărcinate cu investigarea noilor tehnologii și încurajarea adoptării de soluții noi.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre Kira?

Literatura academică și bibliotecile de învățare automată cu sursă deschisă au fost instrumentale în ajutarea noastră să demarăm compania. Credem că informația și software-ul deschis sunt un imens beneficiu pentru lume. În lumina acestui fapt, sunt deosebit de fericit că echipa noastră de cercetare publică rezultatele multor dintre eforturile noastre de cercetare în reviste academice și conferințe. În afara faptului că demonstrează că împingem limitele stadiului actual, acest lucru ne permite să dăm înapoi comunităților care ne-au ajutat să începem și de la care continuăm să obținem o cantitate uriașă de valoare. Puteți găsi lucrările noastre la https://kirasystems.com/science/.

Pentru a afla mai multe, vizitați Kira Systems.