Etienne Bernard, Co-Fondator și CEO al NuMind – Seria de Interviuri

Etienne Bernard este Co-Fondator și CEO al NuMind, o companie de software fondată în iunie 2022, specializată în dezvoltarea de instrumente de învățare automată. Etienne este expert în inteligență artificială și învățare automată. După un doctorat (ENS) și un postdoctorat (MIT) în fizică statistică, Etienne s-a alăturat Wolfram Research, unde a devenit șeful departamentului de învățare automată pentru 7 ani. În acest timp, Etienne a condus dezvoltarea de instrumente de învățare automată, un cadru de învățare profundă prietenos cu utilizatorul și diverse aplicații de învățare automată.

Ce v-a atras inițial la învățarea automată?

Prima dată când am auzit termenul “învățare automată” a fost în 2009, cred, datorită premiului Netflix. Mi s-a părut ideea că mașinile pot învăța fascinantă și puternică. Era deja clar pentru mine că acest lucru va duce la multe aplicații importante – inclusiv posibilitatea de a crea inteligențe artificiale. Am decis imediat să mă implic și nu am mai revenit.

După ce ați obținut un doctorat (ENS) și un postdoctorat (MIT) în fizică statistică, ați intrat la Wolfram Research, unde ați devenit șeful departamentului de învățare automată pentru 7 ani. Care au fost unele dintre proiectele mai interesante la care ați lucrat?

Proiectele mele favorite la Wolfram au fost dezvoltarea de funcții de învățare automată pentru limbajul Wolfram (cunoscut și sub numele de Mathematica). Primul a fost Classify, unde îi dai doar datele și îți returnează un clasificator. Pentru mine, învățarea automată a fost întotdeauna despre a fi automată. Nu tunezi parametrii hiper pentru studentul tău uman și nu ar trebui să o faci nici pentru mașina ta!

Crearea unui cadru de învățare profundă de nivel înalt a fost, de asemenea, un proiect foarte interesant. Multe decizii dificile de proiectare despre cum să reprezintă rețelele neuronale simbolic, cum să le vizualizezi și cum să le manipulezi (adică, să poți tăia unele bucăți, să le lipești pe altele, să înlocuiești straturi etc.). Cred că am făcut o treabă decentă, și dacă ar fi fost deschis, sunt sigur că ar fi fost foarte utilizat 😉

În această perioadă, ați scris și o carte seminală intitulată “Introducere în învățarea automată“, care au fost unele dintre provocările din spatele scrierii unei cărți atât de cuprinzătoare?

Oh, au fost multe! A durat doi ani în total să o scriu. Aș fi putut decide să scriu doar o carte “cum să”, care ar fi fost mai ușoară, dar parte din călătoria mea la Wolfram a fost despre a învăța învățarea automată, și am simțit nevoia de a transmite acest lucru. Deci, principala dificultate a fost să decid ce să vorbesc exact și în ce ordine, pentru a face cartea interesantă și ușor de înțeles. Apoi, au fost detalii pedagogice: ar trebui să folosesc o formulă matematică pentru acest concept? Sau poate cod? Sau doar o vizualizare? Am vrut să fac această carte cât mai accesibilă și acest lucru mi-a dat multe dureri de cap. În general, sunt mulțumit de rezultat. Sper că va fi utilă pentru mulți!

Puteți împărtăși povestea de origine a NuMind?

Bine. Voiam să creez o companie de start-up de ceva timp, inițial în 2012, pentru a crea un instrument de învățare automată, dar munca la Wolfram a fost prea distractivă. Apoi, în jurul anilor 2019-2020, au apărut primele modele de limbaj mare (LLM), cum ar fi GPT-2 și apoi GPT-3. A fost un șoc pentru mine cât de bine puteau înțelege și genera text. În același timp, puteam vedea cât de dureros era să creezi modele de NLP: trebuia să ai de-a face cu o echipă de anotare, să ai experți care rulează multe experimente etc. Am crezut că ar trebui să existe o modalitate de a utiliza aceste LLM-uri prin intermediul unui instrument pentru a îmbunătăți dramatic experiența de creare a modelelor de NLP. Co-fondatorul meu, Samuel (care, de fapt, este vărul meu), a împărtășit aceeași viziune, și am decis să creăm acest instrument.

Scopul NuMind este de a răspândi utilizarea învățării automate și a inteligenței artificiale, în general, prin crearea de instrumente simple, dar puternice. Care sunt unele dintre instrumentele care sunt disponibile în prezent?

Da. Primul nostru instrument este pentru crearea de modele de NLP personalizate. De exemplu, să zicem că doriți să analizați sentimentul utilizatorilor dvs. din feedback-ul lor. Utilizarea unui model standard nu este, în general, bună, deoarece a fost antrenat pe un alt tip de date și pentru o sarcină ușor diferită (sarcinile de analiză a sentimentului sunt surprinzător de diferite unele de altele!). În schimb, doriți să antrenați un model personalizat care funcționează bine pe datele dvs. Instrumentul nostru vă permite să faceți exact acest lucru, într-un mod extrem de simplu și eficient. Practic, încărcați datele, efectuați o mică cantitate de anotare și obțineți un model pe care îl puteți implementa prin intermediul unui API. Acest lucru este posibil datorită utilizării LLM-urilor, dar și a acestui nou paradigm de învățare pe care îl numim Dezvoltare Interactivă de Inteligență Artificială.

Care sunt unele dintre modelele personalizate pe care le vedeți dezvoltate de primii clienți ai NuMind?

Au fost câteva analize de sentiment. De exemplu, un client monitorizează sentimentul unor discuții de grup în care oamenii se ajută reciproc să lupte împotriva dependențelor. Această analiză este necesară pentru a interveni în cazul în care sentimentul scade. Un alt client ne utilizează pentru a găsi care sunt cele mai bune oportunități de angajare pentru un anumit CV – și, între timp, cred că există mult potențial în astfel de inteligențe artificiale de potrivire. Avem și clienți care extrag informații din documente medicale și juridice.

Cât de mult timp pot economisi companiile prin utilizarea instrumentelor NuMind?

Depinde, desigur, de aplicație, dar, în comparație cu soluțiile tradiționale (anotarea datelor și antrenarea unui model separat), vedem o îmbunătățire a vitezei de până la 10 ori pentru a obține un model și a-l pune în producție. Aștept ca acest număr să se îmbunătățească pe măsură ce vom continua să dezvoltăm produsul. În cele din urmă, cred că proiectele care ar fi durat luni vor fi finalizate în zile, și cu o performanță mai bună.

Puteți explica cum funcționează Dezvoltarea Interactivă de Inteligență Artificială a NuMind?

Ideea de Dezvoltare Interactivă de Inteligență Artificială vine de la modul în care oamenii se învață unii pe alții. De exemplu, să zicem că angajați un intern pentru a clasifica e-mailurile dvs. Îi descrieți mai întâi sarcina și scopul ei. Apoi, îi dați câteva exemple bune, poate câteva cazuri marginale. Apoi, internul dvs. începe să clasifice e-mailurile, și începe o conversație. Internul dvs. se întoarce cu întrebări, cum ar fi “Cum ar trebui să clasific acesta?” sau “Cred că ar trebui să creăm o nouă etichetă pentru acesta”, sau chiar întreabă “de ce” ar trebui să clasificăm într-un anumit mod. Similar, ați putea întreba internul dvs. pentru a identifica și corecta lacunele de cunoaștere. Acest mod de a preda este foarte natural și extrem de eficient în ceea ce privește schimbul de informații. Încercăm să imităm acest flux de lucru pentru a permite oamenilor să predea mașinilor într-un mod eficient.

În termeni tehnici, acest flux de lucru este o comunicare de joasă latență, de înaltă bandă, multimodală și bidirecțională între om și mașină, și am decis să o numim Dezvoltare Interactivă de Inteligență Artificială pentru a sublinia aspectele de bidirecționalitate și joasă latență. Văd acest lucru ca pe un al treilea paradigm pentru a preda mașinilor, după programarea clasică și învățarea automată clasică (unde doar oferiți exemple ale sarcinii pentru ca computerul să înțeleagă ce să facă).

Acest nou paradigm este deblocat de LLM-uri. Într-adevăr, aveți nevoie de ceva care este deja, într-un fel, inteligent în mașină pentru a interacționa eficient cu ea. Cred că acest paradigm va deveni comun în viitorul apropiat, și putem vedea deja fragmente din el, cu LLM-urile bazate pe chat și cu instrumentul nostru, desigur.

Aplicăm acest paradigm pentru a preda sarcini de NLP, dar acesta poate fi și va fi utilizat pentru multe alte lucruri, inclusiv dezvoltarea de software.

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

Poate că este un instrument care poate fi utilizat atât de experți, cât și de non-experți în învățarea automată, că este multilingv, că dețineți modelele dvs. și că datele pot rămâne pe mașina dvs!

Altfel, suntem într-o fază de beta privată, așa că, dacă aveți nevoie de NLP, ne-ar plăcea să discutăm și să vedem dacă și cum vă putem ajuta!

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre NuMind ar trebui să viziteze NuMind.