Доктор Линджия Танг, технический директор и сооснователь Clinc – Интервью

Доктор Линджия Танг, технический директор и сооснователь Clinc, является профессором компьютерных наук в Университете Мичигана. Исследования доктора Танга по созданию крупномасштабной производственной инфраструктуры для интеллектуальных приложений широко признаны и уважаемы в академическом сообществе. Помимо работы в Microsoft (MSFT ) и Google (GOOGL ), Линджия получила степень доктора философии по компьютерным наукам в Университете Вирджинии. Линджия недавно получила престижные награды, включая ISCA Hall of Fame, Facebook (META ) Research Awards и Google Research Award.

Что изначально привлекло вас к ИИ? Когда вы впервые обнаружили, что хотите запустить бизнес, связанный с ИИ?

В середине 2000-х годов я проводил исследования вокруг крупномасштабных систем, поддерживающих различные приложения, и того, как мы можем спроектировать серверы как программную систему для запуска этих приложений более эффективно. В то время мы перешли от работы с традиционными веб-приложениями к более функциям, управляемым машинным обучением. Это было то время, когда я начал обращать внимание на алгоритмы, связанные с ИИ, и заинтересовался в фундаментальном понимании того, как работают приложения ИИ. Soon после этого, исследовательская группа, с которой я работал, решила изменить направление и по сути построить свои собственные приложения ИИ в качестве эталонов для изучения, что привело нас к публикации наших первых исследовательских работ и разработке нашего первого продукта, Sirius – открытого конечного голосового и зрительного персонального помощника.

Как открытое программное обеспечение, Sirius позволял людям создавать виртуальных помощников на основе разговоров самостоятельно. В то время это была очень ограниченная возможность для широкой общественности и была фактически контролируема только крупными компаниями, такими как Google и Apple. Однако мы увидели, что мы заполняем критический пробел, когда выпустили программное обеспечение и увидели, что оно имело десятки тысяч загрузок в первую неделю! Это был тот момент, когда мы знали, что есть большой спрос на этот тип программного обеспечения.

В 2015 году мы запустили Clinc с мыслью о том, что мы сможем предоставить всем – каждому разработчику, компании, человеку, который хочет иметь возможность построить виртуального помощника – доступ к экспертизе, инструментам и инновациям, чтобы иметь возможность сделать это.

Clinc предлагает решения для разговорного ИИ без использования ключевых слов или сценариев. Можете ли вы рассказать о том, как это достигается? Какие есть некоторые проблемы с обработкой естественного языка (NLP), которые необходимо преодолеть?

То, что действительно отличает Clinc от других платформ разговорного ИИ на рынке, – это его основные алгоритмы ИИ, которые обеспечивают опыт “человека в комнате”, понимая неидеальный и не запрограммированный язык. Это позволяет делать исправления, чтобы исправить ошибки, сделанные в человеческом разговоре, и позволяет сложным разговорным потокам – разговорам, которые реальный человек мог бы понять. В отличие от алгоритма сопоставления слов “речь-к-текст”, Clinc анализирует десятки факторов из ввода пользователя, включая формулировку, настроение, намерение, тон голоса, время суток, местоположение и отношения, и использует эти факторы для предоставления ответа, представляющего собой композицию знаний, извлеченных из его обученного мозга. Например, если я спрошу своего виртуального помощника: “Сколько денег я потратил на бургер?”, ему нужно понять, что я спрашиваю о деньгах и расходах, что я спрашиваю конкретно о бургере, и что бургер – это тип еды, который должен быть сопоставлен с моими недавними расходами в ресторане.

Достижение этого уровня понимания не легко. В целом мы бы разделили разговорный ИИ на две компоненты: понимание естественного языка (NLU) и управление диалогом. Итак, задача, которую нам пришлось преодолеть, заключалась в том, чтобы выяснить, как построить систему, которая может извлечь ключевые части информации точно и может предвидеть, о чем спрашивает пользователь.

Мы можем сделать это с помощью сложного, контекстного, верхнего NLU, который обучен быть интуитивным по своей природе, чтобы идти в ногу с естественным потоком разговора, понимая сленг и контекст. Это в отличие от конкурентных решений, которые имеют верхний, основанный на правилах подход к обработке естественного языка (NLP), который не позволяет для разговорного исцеления, то есть если пользователь совершает ошибку, конкурентные решения заставляют его вернуться к началу, тратя время и только раздражая пользователя. Мы также используем краудсорсинг для извлечения наших языковых данных для создания более богатого и разнообразного набора данных, который может быть немедленно использован для обучения моделей ИИ.

Можете ли вы обсудить, как глубокое обучение используется в системе Clinc AI?

Clinc использует гибридный подход к глубокому обучению, где мы используем традиционную старую модель до некоторой степени и используем глубокое обучение, когда это необходимо. Конкретно, мы используем глубокое обучение для понимания слов и языков, чтобы определить поток диалога. В целом, наш весь диалог представляет собой комбинацию глубокого обучения и символического ИИ. Мы не используем глубокое обучение для генерации языка yet, потому что, когда речь идет о наших клиентах, которые в основном находятся в банковской отрасли, есть много правил, которые виртуальный помощник должен соблюдать, которые диктуют, что они могут и не могут сказать своим клиентам. Итак, есть еще много неопределенности вокруг того, будет ли глубокое обучение способно следовать этим установленным языковым ограничениям.

На данный момент я не думаю, что сообщество разговорного ИИ полностью готово к полному принятию глубокого обучения, тогда как академическое сообщество на 100% все в этом. Но я с нетерпением жду, чтобы увидеть, что могут сделать новые модели.

Какой процесс для компании, которая хочет настроить ответы ИИ для целевой аудитории? Можете ли вы дать некоторые примеры того, как Clinc в настоящее время используется клиентами?

Мы позволяем клиентам либо лицензировать платформу, которую они могут построить на свой вкус, либо взять наш полностью построенный и обученный чат-бот, Finie, и настроить его и интегрировать его в свои приложения или сервисы обмена сообщениями. Finie может обрабатывать вопросы, связанные с балансами, транзакциями, историей расходов, поиском банкомата, переводом и многим другим.

Мой любимый пример того, как клиент настроил ИИ Clinc для целевой аудитории, – это İşbank. Как крупнейший частный банк Турции, они обратились к нам, чтобы разработать своего цифрового банковского помощника, Maxi, в 2018 году. Чтобы наполнить Maxi уникальной личностью, İşbank провел 14 фокус-групп, чтобы оценить, какие черты и навыки банковские клиенты хотели бы видеть в виртуальном помощнике. Они также наняли актрису озвучивания, чтобы произнести предложения на турецком языке, связанные с банковскими задачами. Команда по разговорному банку İşbank придумала эти предложения, учитывая, как реальные люди бы сформулировали свои потребности. По нашему рекомендации команда заплатила участникам на рынках краудсорсинга, таким как Amazon Mechanical Turk, чтобы предоставить разные способы выражения одних и тех же вопросов, таких как запрос на просмотр баланса (“какой мой баланс”, “сколько денег у меня на счете”, “покажите мне деньги на моем счете”) или оплату счета (“оплатить счет”, “платежи по счетам”).

Этот пример действительно показывает, насколько инвестирует İşbank в предложение цифрового банковского помощника, чтобы помочь своим клиентам лучше ориентироваться в своих счетах. С Clinc İşbank запустил Maxi для более чем 7,5 миллионов человек на турецком языке. С момента запуска İşbank увидел широкое внедрение более чем 5,5 миллионами пользователей, со средним значением 9,8 взаимодействий на пользователя. В последние месяцы, когда случаи COVID-19 увеличились в Турции, İşbank быстро обучил Maxi, чтобы он реагировал на запросы, связанные с COVID-19. С марта 2020 года Maxi ответил на более чем 1,2 миллиона запросов клиентов, связанных с COVID-19, что представляет собой увеличение на более чем 62% использования.

Что бы вы сказали женщинам, которые заинтересованы в изучении ИИ, но неохотно участвуют в нем из-за того, что это мужская область?

С самого начала я не думаю, что есть причина, по которой ИИ считается мужской областью. Я думаю, что есть много женщин-пионеров в ИИ, которые делают все хорошо и оказывают влияние. Я думаю, что ИИ, в сочетании с социальной политикой, – это уникальная область, которая имеет потенциал оказать большое влияние на повседневную жизнь людей. Это то, где я действительно думаю, что более разнообразные идеи во всех отношениях будут очень полезны, особенно поскольку есть много разговоров об ИИ-偏见е, связанных с расой и полом. Я считаю, что наличие сообщества разработчиков ИИ будет продолжать иметь несоразмерное влияние на общество и политику.

Для женщин, которые заинтересованы в присоединении к области ИИ, я очень рекомендую это, особенно если вы заинтересованы в том, чтобы оказать влияние. ИИ пережил так много роста и инноваций за годы, и это действительно интересное время, чтобы быть частью этого.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Clinc?

Clinc делает огромные шаги прямо сейчас. Лично я только что вступил в новую роль технического директора Clinc, и я действительно взволнован, чтобы сосредоточиться на том, как мы можем работать с разработчиками и учеными-데이터ми, чтобы расширить охват нашей технологии. Когда я смотрю в будущее, я вижу, что спрос на приложения, работающие на ИИ, смещается в сторону того, чтобы позволить людям, не имеющим лет опыта в области науки о данных и машинном обучении, использовать его тоже. Например, вам не нужно иметь степень в области графического дизайна, чтобы уметь использовать Photoshop. Я думаю, что ИИ движется в том же направлении, где разработчики без опыта в ИИ и машинном обучении смогут добиться результатов и производить высококачественные приложения. В целом, мы хотим повторить, что мы не только посвящены конечному пользователю, но и разработчикам, независимо от их уровня, которые проявляют интерес к нашему решению. Thank you for the great interview, I look forward to followin your progress. Anyone who wishes to learn more should visit Clinc.