James Kaplan, Co-Fondator și CEO al MeetKai – Interviu

James Kaplan este Co-Fondator și CEO al MeetKai, un asistent AI care face viața mai ușoară prin conversație, personalizare și curare.

Ați început să programați la vârsta de șase ani, ce v-a entuziasmat inițial să codificați și ce limbi de programare ați învățat?

Impulsul a fost jocul Oregon Trail construit pentru Windows 95. Eram fascinat și jucaム acest joc în fiecare zi după școală. Eram în clasa I, deci nu aveam multe alte lucruri de făcut! Am început să mă gândesc la toate lucrurile pe care le-aș fi putut schimba în joc. Când eram mai mic, am cumpărat o copie a cărții “Programare de jocuri pentru adolescenți”, o carte de bază de programare de la o librărie locală. Am fost atras instantaneu de ea și am uitat rapid motivația mea inițială legată de Oregon Trail. Dar am iubit întotdeauna jocurile și acestea au fost motivația mea pentru a învăța noi limbi de programare. În următorii ani, am învățat Visual Basic atunci când încercam să scriu un bot pentru NeoPets (a funcționat) și apoi PHP la vârsta de 12 ani pentru a crea site-uri web dinamice. Chiar și atunci, motivația mea pentru a învăța PHP a fost să câștig bani pentru a cumpăra jocuri video.

Precedenta dvs. aventură a fost operarea unui fond de investiții bazat pe inteligență artificială, ce ați învățat din această experiență?

Cea mai mare lecție pe care am învățat-o a fost să renunț la ideea că nu puteți concura cu giganții într-un spațiu aglomerat. Poate fi foarte tentant să credeți că, în finanțe, orice lucru profitabil a fost deja exploatat și capturat de un jucător mare. Cu toate acestea, am realizat rapid că nu ar trebui să supraestimați concurenții. Lenea și inerția organizațională împiedică noile idei. Alteori, o idee sau o campanie poate fi prea de nișă pentru o companie mai mare. În mod surprinzător, acestea pot crede că ceva este prea riscant pentru a fi dezvoltat, deci nu merită să ieșiți din zona de confort.

Puteți împărtăși povestea din spatele lansării asistentului AI MeetKai?

Eram obosit de finanțe. Totul trebuia să fie măsurat în funcție de raportul Sharpe și PnL. A eliminat o mare parte din distracția tehnologiei și a fost foarte departe de ceea ce m-a adus inițial pe drumul programării. La sfârșitul anului 2018, am discutat cu Weili Dai, Co-Fondator al MeetKai, despre ceea ce vedeam în peisajul tehnologic în general. Una dintre observațiile mele principale a fost că spațiul asistenților vocali era stagnant. Toți jucătorii cheie s-au agățat de abordări vechi, iar utilizatorii nu au beneficiat de tehnologie. Nimeni nu a fost dispus să încerce abordări noi, “deoarece asta nu este modul în care X face”. Nu a existat nicio diferențiere. Dacă aș fi început de la zero și aș fi aruncat toate (sau majoritatea) ideilor preconcepute despre “cum să construiești un asistent vocal”, atunci aș fi putut schimba fundamental experiența utilizatorului. Am început să construim un asistent AI real, și nu un chatbot cu comenzi vocale. Lecțiile învățate în aventura mea anterioară, împreună cu mentoratul lui Weili, ne-au condus să fondăm MeetKai.

Care sunt unele dintre provocările din spatele construirii unui asistent AI?

Există două clase de probleme pentru a construi un asistent AI real – așteptările utilizatorilor și implementarea tehnică. Prima problemă este neglijată, dar se aplică la MeetKai. Utilizatorii sunt instruiți cu privire la ceea ce este și nu este în afara limitelor unui asistent vocal. În special, aceștia presupun că trebuie să caute într-un mod orientat către comenzi. Ne străduim să-i învățăm pe utilizatori să caute în limbaj natural. Acest lucru permite tipuri mult mai bogate de capacități, cum ar fi utilizarea negațiilor “Găsește-mi un film cu Dwayne “The Rock” Johnson care nu este Moana”. Putem gestiona asta perfect în vorbirea de zi cu zi, dar asistenții vocali actuali nu pot răspunde la întrebarea noastră.

Cum folosește MeetKai inteligența artificială personalizată pentru a se diferenția?

Noi folosim inteligența artificială personalizată în două spații diferențiate – înțelegere și căutare.

Când un utilizator spune “Poți să-mi găsești ceva chinezesc pentru astă-seară?”, aceasta poate însemna că vrea o rețetă chineză, un restaurant chinez sau un spectacol chinezesc de vizionat. Cu înțelegerea noastră personalizată și profundă, putem clarifica și oferi un rezultat pentru utilizator care se potrivește așteptărilor sale. Acest lucru se face fără ca datele sale să părăsească vreodată platforma noastră.

Care sunt unele exemple de utilizare pentru MeetKai?

Scopul MeetKai este de a fi primul asistent AI Concierge. Vrem să ajutăm utilizatorii în viața lor de zi cu zi. Nu vrem să fim un asistent orientat către comenzi. Nu suportăm funcții precum “volumul sus”, “volumul jos”, “cronometru de 30 de secunde”, … înțelegeți imaginea. Sunt ferm convins că aceste funcții nu sunt inteligență artificială, ci doar intrări vocale. Dacă vă amintiți zilele lui AskJeeves, întreaga idee era că este valetul dvs., nimeni nu ar antropomorfiza asistentul Google (GOOGL ). La fel cum Apple Siri sau Amazon (AMZN ) Alexa ar vrea să fie, nimeni nu îi consideră altceva decât o aplicație. Suntem încă în stadiile noastre incipiente, dar am construit toate tehnologiile necesare pentru a duce la îndeplinire drumul nostru pe trei până la cinci ani către un asistent AI real.

Cum poate industria preveni ca un asistent AI să introducă prejudecăți sau să întărească prejudecățile existente într-un utilizator?

Există un echilibru delicat între oferirea de rezultate personalizate și evitarea creării de prejudecăți. Am văzut ce se întâmplă atunci când cercetătorii optimizează pentru măsurători de implicare pe platformele de socializare – creează bule de prejudecăți. Primul pas către acest lucru, ca industrie, este să reevaluăm metricele și indicatorii noștri de performanță. La MeetKai, ne optimizăm pentru un echilibru între click-through și noutatea click-ului. IA ar trebui să fie răsplătită mult mai mult pentru găsirea unui rezultat nou care este accesat în 30% din cazuri, decât pur și simplu “cel mai bun” rezultat accesat în 50% din cazuri. Cu toate acestea, această abordare are un efect de feedback destul de evident la o considerare mai profundă. Ce se întâmplă dacă rezultatele pe care le găsește IA sunt doar rezultate prejudecate pentru buza mică a utilizatorului? Construim IA noastră pentru a împinge în ambele direcții ale zonei de personalizare a utilizatorului. Dacă un utilizator solicită o listă de articole despre carne de vită, atunci, în loc să-i prezentăm articole care se potrivesc credințelor sale, putem presăra articole care sunt la marginea sau puțin în afara marginii preferințelor sale. Acest lucru poate include un articol despre etica animalelor și schimbările climatice, precum și un articol despre beneficiile potențiale pentru sănătate ale grăsimilor pe bază de animale. Intuiția tehnică pentru abordarea pe care am adoptat-o este înrădăcinată în acceptarea faptului că este greu să antrenăm IA să determine dacă Y este prejudecat, dar este mult mai ușor să o antrenăm să știe că X și Z se află pe muchia aceleiași zone ca Y.

Unde vedeți viitorul asistenților AI în 5 sau 10 ani?

Asistenții AI se vor muta tot mai mult către abordarea bazată pe prima parte pe care MeetKai a adoptat-o. Pentru întreaga existență a vieții lor, Alexa și Google au încercat să cultive un ecosistem de extensii și abilități terțe. Acest lucru duce la unele probleme grave de confidențialitate. Mai mult, re, acest lucru spune nimic despre limitele superioare pe care le impune asupra capacităților. Aștept ca mai mulți jucători din industrie să adopte aceeași abordare pe care am adoptat-o, și există semne ale acestui lucru în toată lumea. Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe despre acest asistent AI personalizat ar trebui să viziteze MeetKai.