Alexander Hudek, Kira Systems’ın Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

Alex Hudek, Kira Systems’ın Kurucu Ortağı ve CTO’sudur. Waterloo Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimi alanında Ph.D ve M.Math derecelerine sahiptir ve Toronto Üniversitesi’nden Fizik ve Bilgisayar Bilimi alanında B.Sc. derecesine sahiptir.

Geçmişte biyoinformatik alanında DNA dizileri arasındaki benzerlikleri bulmaya odaklanan araştırmalar yaptı. Ayrıca kanıtlama sistemleri ve veritabanı sorgu derleme alanlarında çalıştı.

Makine öğrenimi ve AI ile ilk olarak ne zaman ilgilenmeye başladınız?

Bilgisayar bilimi her zaman ilgimi çekti. Üniversitede planlama ve mantık, makine öğrenimi ve AI, sayısal hesaplama gibi konularda dersler aldım. Makine öğrenimi ile ilgim, Waterloo Üniversitesi’ndeki doktora çalışmam sırasında daha da arttı. Orada, DNA’yı incelemek için makine öğrenimi yöntemlerini kullandım. Sonrasında, mantık ve akıl yürütme hakkında daha fazla bilgi edinmek için doktora sonrası araştırmalar yaptım. Mantık ve akıl yürütme, AI’ye yaklaşımın diğer tarafını oluşturur ve bunu bilmemin önemli olduğunu düşündüm.

Biyoinformatik alanında DNA dizileri arasındaki benzerlikleri bulmaya odaklanan geçmiş araştırmalarınızdan bahseder misiniz?

Tezimin ana bölümü, gizli Markov modelleri kullanarak daha gerçekçi bir DNA mutasyon modeli oluşturmaya odaklandı. Bu daha karmaşık modeli, ortak atadan gelen DNA bölgelerini bulmak için tasarlanmış bir algoritma ile kullandım. Özellikle bu yeni algoritma, önceki algoritmaların bulamadığı daha zayıf ilgili dizi bölgelerini bulabilir.

Doktora öncesi bir araştırma laboratuvarında çalıştım ve insan genom projesinin bir parçasıydı. En dikkat çekici projelerden biri, insan kromozomu 7’nin ilk tam taslağının completionıydı.

Kira’yı kurma fikri nasıl oluştu?

Kira fikri, kurucu ortaklarım Noah Waisberg’den geldi. O, avukat olarak kariyeri boyunca, şimdi AI ile yaptığımız türden işler yaptı. Bu fikir beni ilgilendirdi çünkü doğal dil ve sorun iyi tanımlanmıştı ve iş potansiyeli gördüm. İnsan dilini anlayan AI inşa etmek çekiciydi çünkü dil, insan bilişinin yakından ilgiliydi.

Sözleşme Analiz Yazılımı nedir ve hukuk profesyonellerine nasıl fayda sağlar?

Kira, denetimli makine öğrenimi kullanır, yani deneyimli bir avukat, gerçek sözleşmelerden hükümleri bir sistemde öğrenmesi için besler. Sistem bu verileri inceler, ilgili dili öğrenir ve olasılıksal hüküm modelleri oluşturur. Modeller, sistemle tanımadığımız注释li anlaşmalarla test edilir ve contract analizinin doğruluğunu belirlemek için kullanılır. Bu yüksek doğrulukta makine öğrenimi teknolojisi,几乎 herhangi bir sözleşmedeki veya belgedeki herhangi bir hükme veya veriyi tanıtabilir ve analiz edebilir, bu da müşteri tarafından bildirilen zaman tasarrufu %20-90’a varabilir. Bu artan verimlilik, hukuk firmalarına realization oranlarını artırma, gelirlerini artırma ve mevcut müşterilerini koruma fırsatı sağlar. Şirketler için ise dahili verimliliği artırır ve dış hukuk harcamalarını azaltır.

Doğal Dil İşleme (NLP) çoğu şirket için zorlu bir alandır. Hukuk terminolojisi ve hukuk mesleğine özgü diğer nuanslar ile ilgili ek zorluklardan bahseder misiniz?

Çoğu insan için hukuk dili yabancı gibi görünse de, makine öğrenimi açısından aslında çok farklı değildir. Birkaç farklı şey vardır; büyük harf kullanımı daha önemlidir ve cümleler normalden daha uzun olabilir, ancak genel olarak diğer alanlardan farklı NLP yaklaşımlarına ihtiyacımız olmadı.

Önemli bir fark, veri gizliliği ve özelleştirme ihtiyacının olmasıdır. Hukuk profesyonelleri, müşteri verilerini gizli tutmakla yükümlüdür ve bir makine öğrenimi ürününde havuzlanan veya paylaşılan eğitim verilerini kullanmak, bu gereksinimlerle çelişir. Aslında, eğitim verilerini saklamak bile souvent mümkün değildir, çünkü müşterilerin proje sonunda müşteri verilerini silme yükümlülükleri vardır. Bu nedenle, satıcıların dahil olmadığı eğitim modelleri oluşturmak ve öğrenilen modelleri inceleyerek eğitim verilerinin herhangi bir bölümünü geri almayı zor veya imkansız hale getiren makine öğrenimi teknikleri kritik öneme sahiptir. Ayrıca, var olan bir modeli yeni eğitim verisiyle güncellemek için yeniden eğitim yapmadan da modeli güncellemek önemlidir.

Özelleştirme açısından, müşterilerin kendi modellerini oluşturabilmesi gerekir. Bu, daha karmaşık hukuk kavramları için profesyoneller arasında makul bir anlaşmazlık olabileceği ve firmaların kendi konumlarına uygun modelleri ayarlamak veya oluşturmak isteyebileceği içindir.

Kira yazılımında veri kategorileme için derin öğrenme nasıl kullanılır?

Ürünümüzde derin öğrenmeyi çok fazla kullanmıyoruz, ancak iç araştırma ekibimiz derin öğrenme çözümlerini sürekli olarak değerlendiriyor ve araştırıyor. Şimdiye kadar, karşılaştığımız sorunlarda derin öğrenme teknikleri, derin olmayan öğrenme yaklaşımlarını eşleştirmekte veya sadece küçük bir artış sağlamaktadır. Derin öğrenme metodolojilerinin巨大 işlem yükü ve eğitim verilerini gizli tutma zorlukları nedeniyle, şimdiye kadar benimsemeye yeterli bulunmamıştır.

 Bununla birlikte, derin öğrenme yaklaşımlarının çok çekici olduğunu düşünüyoruz ve NLP’de önemli bir rol oynamaya potansiyelleri olduğuna inanıyoruz. Bu nedenle, avantajları dezavantajlarını aşladığında benimsemeye hazır olmak için sürekli olarak derin öğrenme NLP yaklaşımlarını değerlendiriyoruz ve araştırıyoruz.

Kira’nın sunduğu bazı yerleşik hüküm modelleri nelerdir?

Şu anda Kira, 1.000’den fazla yerleşik hükme, hüküm ve veri noktasını (akıllı alanlar) tanıyabilir ve çıkarabilir. Bunlar, ilk olarak M&A due diligence ile başlayarak, Brexit’e ve gayrimenkule kadar çeşitli konulara ilişkindir. Akıllı alanlar, deneyimli avukatlar ve muhasebecilerden oluşan konu uzmanlarımız tarafından oluşturulur. Makine öğrenimi teknolojimizle, Kira’nın standartları,几乎 her akıllı alanın en az %90 geri çağırma oranına ulaşmasını gerektirir, yani yazılımınız, sözleşmelerinizde veya belgelerinizde aradığınız hükme, hükme veya veri noktasının %90’ından fazlasını bulacaktır, sözleşme gözden geçirme sürecinde riskleri ve hataları azaltacaktır. Ayrıca, bir firmanın ilgili içgörülerini otomatik olarak tanımlamak ve çıkarmak için sınırsız sayıda özel alan oluşturulabilir ve Quick Study aracımızla öğretilir.

Hukuk dünyası genellikle yeni teknolojiyi benimsemekte yavaş olduğu bilinir. Hukuk firmalarına AI hakkında eğitim verme konusunda bir engel var mı?

Avukatlar gerçekten nasıl çalıştığını bilmek ister, bu nedenle eğitim önemlidir. Avukatlara makine öğrenimi ve AI hakkında öğretmek, diğer profesyonellere öğretmekten daha zor değildir, ancak eğitim materyallerinin hazır olması gerekir. Benimseme engellerinin bir kısmı sosyaldir; insanlar, AI’ı iç süreçlerine uyarlamak için en iyi uygulamalar hakkında sorular sorar veya AI’ı iş tekliflerini değiştirmek için nasıl kullanabilecekleri hakkında ilgilenirler.

2011’de Kira Systems’ı kurduğumuzda kıyasla, bugün hukuk firmaları AI ve teknoloji hakkında çok daha bilgili. Birçoğunda, yeni teknolojiyi araştırmak ve yeni çözümlerin benimsemesini teşvik etmekle görevli inovasyon ekipleri var.

Kira hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Akademik literatür ve açık kaynaklı makine öğrenimi kütüphaneleri, şirketimizi başlattığımızda bize büyük yardım sağladı. Açık bilgi ve yazılımın dünyaya büyük bir katkı olduğuna inanıyorum. Bu nedenle, araştırma ekibimizin araştırmalarımızın sonuçlarını akademik dergilerde ve konferanslarda yayınlamasından özellikle mutluyum. Bu, sadece devlet-sanat sınırını zorladığımızı göstermekle kalmaz, aynı zamanda bize başlangıçta yardım eden topluluklara geri vermeye ve onlardan büyük değer almaya devam ettiğimiz için izin verir. Makalelerimizi https://kirasystems.com/science/ adresinde bulabilirsiniz.

Kira Systems hakkında daha fazla bilgi edinmek için https://kirasystems.com/ adresini ziyaret edin.