Marc Sloan, Co-Fondator & CEO al Scout – Seria de Interviuri

Marc Sloan este Co-Fondator & CEO al Scout, primul chatbot de browser web din lume, un asistent digital pentru a face orice lucru online. Scout sugerează lucruri utile pe care le poate face pentru dvs. pe baza a ceea ce faceți online.

Ce v-a atras inițial către IA?

Prima mea experiență de lucru cu IA a fost în timpul unui an de pauză pe care l-am petrecut lucrând în echipa de cercetare a procesării limbajului natural de la GCHQ, în timpul studiilor mele de licență. Am avut ocazia să văd direct impactul pe care învățarea automată îl poate avea asupra problemelor din lumea reală și a diferenței pe care o face.

Acest lucru a declanșat un schimbător în mintea mea despre modul în care computerele pot fi folosite pentru a rezolva probleme: ingineria software vă învață să creați programe care iau date și produc rezultate, dar învățarea automată vă permite să luați date și să descrieți rezultatele pe care doriți să le obțineți, pentru a produce un program. Acest lucru înseamnă că puteți folosi același cadru pentru a rezolva mii de probleme diferite. Pentru mine, acest lucru a fost mult mai impactant decât a trebui să scriu un program pentru fiecare problemă.

Eu studiam deja probleme de optimizare în matematică, alături de știința computerelor, așa că, odată ce m-am întors la universitate, m-am concentrat pe IA și am finalizat teza mea de licență despre procesarea vorbirii, înainte de a aplica pentru un doctorat în Informatică la UCL.

Ați cercetat învățarea prin întărire în căutarea web sub supravegherea lui David Silver, fondatorul AlphaGo. Puteți discuta despre această cercetare?

Teza mea de doctorat a fost despre aplicarea învățării prin întărire la probleme de învățare a rangului în recuperarea informațiilor, un domeniu pe care l-am ajutat să se creeze, numit Recuperarea Dinamică a Informațiilor. Am fost supravegheat de prof. Jun Wang și prof. David Silver, ambii experți în învățarea prin întărire bazată pe agenți.

Cercetarea noastră a examinat modul în care motoarele de căutare pot învăța din comportamentul utilizatorilor pentru a îmbunătăți rezultatele căutării în mod autonom, pe parcursul timpului. Folosind o abordare de tip Multi-Armed Bandit, sistemul nostru a încercat diferite clasificări ale căutării și a colectat comportamentul de clic pentru a determina dacă erau eficiente sau nu. Acesta a putut, de asemenea, să se adapteze la utilizatori individuali pe parcursul timpului și a fost deosebit de eficient în gestionarea interogărilor de căutare ambigue. În acel moment, David se concentra profund asupra problemei Go și m-a ajutat să determin ce setup de învățare prin întărire era potrivit pentru această problemă.

Care sunt unele dintre lecțiile antreprenoriale pe care le-ați învățat din lucrul cu David Silver?

Cercetarea la UCL este adesea antreprenorială. David fondase anterior Elixir Studios cu Demis Hassabis și apoi s-a alăturat DeepMind pentru a lucra la Alpha Go. Alți membri ai grupului nostru de cercetare Media Futures au fondat, de asemenea, o serie de startup-uri: Jun a fondat Mediagamma (aplicând RL la cheltuielile publicitare online), Simon Chan a început prediction.io (achiziționat de SalesForce) și Jagadeesh Gorla a fondat Jaggu (un serviciu de recomandare pentru comerțul electronic). Echipa noastră a discutat adesea despre impactul comercial pe care cercetarea noastră ar putea să-l aibă, probabil pentru că baza UCL din Londra o face un punct de plecare natural pentru crearea unei afaceri.

Ați lansat recent Scout, primul chatbot de browser web din lume. Care a fost inspirația din spatele lansării Scout?

Idea a evoluat în mod natural din cercetarea mea de doctorat. Am mers direct de la finalizarea doctoratului la Entrepreneur First, unde am început să mă gândesc la modul în care aș putea transforma cercetarea mea într-un produs.

Înainte de a face acest lucru, am completat un stagiu la Microsoft (MSFT ) Research, unde am aplicat cercetarea mea la Bing. În acel moment, principala lucru pe care l-am învățat din cercetarea mea a fost că găsirea informațiilor poate fi prezisă pe baza comportamentului utilizatorilor online. Dar am devenit frustrat că singura modalitate reală de a prezenta aceste predicții într-un motor de căutare era prin îmbunătățirea sugestiilor automate. Așa că am început să mă gândesc la modul în care întreaga experiență online a utilizatorului ar putea fi îmbunătățită folosind aceste predicții, nu doar experiența de căutare.

Acest mod de gândire m-a condus pe mine și pe noul meu co-fondator de la Entrepreneur First să creăm un supliment de browser care observă comportamentul utilizatorului, prezice ce informații ar putea să aibă nevoie utilizatorul online și le aduce pentru el. După câteva ani de experimente și prototipuri, acest lucru a evoluat într-o interfață de chatbot în care browserul “vorbește” cu dvs. despre ceea ce faceți online și încearcă să vă ajute pe parcurs.

Care sunt browserele web cu care va fi compatibil Scout?

Ne concentrăm pe Chrome în acest moment, datorită faptului că este cel mai popular browser web și are o arhitectură de suplimente matură, dar avem prototipuri care funcționează pe Firefox și Safari și chiar o aplicație mobilă.

Funcționalitatea asistentului de cumpărături Scout pare că ar putea salva utilizatorilor atât timp, cât și bani. Presupunând că cineva cercetează un produs pe Amazon (AMZN ), ce se întâmplă în spatele scenei și cum interacționează Scout cu utilizatorul?

Idea este că, odată ce ați instalat Scout, pur și simplu continuați să utilizați web-ul în mod normal. Dacă faceți cumpărături, puteți vizita Amazon pentru a vedea produse. În acest moment, Scout recunoaște că faceți cumpărături pe Amazon și produsul pe care îl examinați și vă spune “Bună ziua”. Apare ca un widget de chat pe pagina web, similar cu modul în care funcționează Intercom, cu excepția faptului că Scout poate apărea pe orice pagină web. Puteți vedea cum arată pe site-ul meu.

Deoarece faceți cumpărături, va sugera modalități în care vă poate ajuta. Vă va întreba dacă doriți să vedeți recenzii online, alte prețuri, videoclipuri ale produsului și multe altele. Interacționați prin apăsarea butoanelor și chatbot-ul personalizează experiența în funcție de ceea ce doriți să facă. De îndată ce găsește informații (cum ar fi un videoclip), le încorporează în firul de chat, exact cum ar face un prieten care vă împărtășește media pe WhatsApp. Pe parcursul timpului, ajungeți să aveți un dialog cu browserul despre ceea ce faceți online, cu browserul care vă ajută pe parcurs.

Procesarea paginii web are loc în interiorul browserului însuși. Singura informație pe care o vede backend-ul nostru este firul de chat, ceea ce înseamnă că implicațiile privind confidențialitatea sunt minime.

Avem o arhitectură personalizată pentru înțelegerea comportamentului de navigare online și gestionarea dialogurilor cu utilizatorul. Folosim învățarea automată pentru a identifica sarcinile cu care putem ajuta online și modul în care ar trebui să ajutăm. Inițial, am folosit învățarea prin întărire pentru a ne adapta la preferințele utilizatorilor pe parcursul timpului. Cu toate acestea, una dintre cele mai importante lecții pe care le-am învățat din gestionarea unei startup-uri de IA este să păstrăm procesele simple și să încercăm să folosim învățarea automată doar pentru a optimiza un proces existent. Prin urmare, acum avem un motor de reguli sofisticat pentru gestionarea sarcinilor pe parcursul timpului, care poate fi gestionat de învățarea prin întărire odată ce avem nevoie să ne extindem.

Care sunt exemple de moduri în care Scout poate ajuta utilizatorii finali?

Ne concentrăm în acest moment pe testarea pe piață a unor aplicații specifice pentru Scout. Cumpărăturile și planificarea evenimentelor au fost menționate deja, dar explorăm, de asemenea, modul în care Scout poate ajuta cercetătorii (găsind articole de cercetare, detalii despre autori și rețele de referințe) și chiar chitariștii (găsind partituri de chitară, redând muzică și videoclipuri alături de partituri online și ajutând la acordarea chitarei). Am petrecut, de asemenea, timp explorând scenarii profesionale, cum ar fi recrutarea online, analiza financiară și dreptul.

În cele din urmă, Scout poate funcționa potențial pe orice site web și poate ajuta în orice scenariu, ceea ce face tehnologia incredibil de entuziasmantă, dar și dificil de început.

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

Dacă doriți să vedeți cum ar fi dacă browserul dvs. ar putea vorbi cu dvs., puteți citi mai multe despre blogul Scout.

Vă mulțumim pentru această perspectivă fascinantă asupra proiectării unui tip unit de chatbot. Suntem entuziasmați să urmărim acest proiect. Vă rugăm să vizitați site-ul web al lui Marc Sloan pentru a afla mai multe.