Francisco Webber, Cortical.io’nun Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Francisco Webber, Cortical.io’nun kurucu ortağı ve CEO’sudur ve şirketin özel Retina teknolojisini geliştirmiştir. Bu teknoloji, büyük metin verilerini işleyen gerçek dünya kullanım örneklerini çözmek için makine öğrenimi ve doğal dil anlama (NLU) ilkelerine beyin işleme ilkelerini uygular. Cortical.io çözümleri, istatistiksel oluşumlar yerine metinlerin gerçek anlamına dayanır.

Francisco’nun bilgi teknolojilerine ilgisi, tıbbi veri işlemeyle uğraştığı tıbbi eğitimleri sırasında gelişti. İki thập yıl boyunca, çeşitli bağlamlarda arama motoru teknolojileri ve belgeleme sistemlerini araştırdı, ancak devlet-sanayinin sınırlamalarıyla giderek daha fazla hayal kırıklığına uğradı.

2005 yılında Matrixware Information Services’ i kurdu, bu şirket ilk standartlaştırılmış küresel patent veritabanını geliştirdi. 2007’de, bilgi geri çağırma alanında önde gelen akademik uzman Profesör Keith van Rijsbergen ile Bilgi Geri Çağırma Tesisi’ni kurdu. Tesis, bilgi geri çağırma alanında akademik ve endüstri arasında köprü oluşturmayı amaçlıyordu. Francisco, beynin doğal dil işleme açısından tek referans sistemi olduğunu fark etti. Nörobilimi yakından takip ederek, dil verilerini nasıl temsil ettiğini modelleyen Anlamsal Katlama teorisini formüle etti.

Doğal Dil Anlama (NLU) ile ilgilenmeye ne sizi çekti?

Tıbbi eğitimim sırasında, tıbbi veri işlemeyle uğraştığımda bilgi teknolojilerine ilgim gelişti. İki thập yıl boyunca, çeşitli bağlamlarda arama motoru teknolojileri ve belgeleme sistemlerini araştırdım, ancak devlet-sanayinin sınırlamalarıyla giderek daha fazla hayal kırıklığına uğradım. Beynin, doğal dil işleme açısından tek referans sistemi olduğunu fark ettim.

Cortical.io’nun kurucu ortağı ve CEO’susunuz. Şirketin arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

Bilgiyi hızlı, doğru ve etkili bir şekilde arama, çıkarma, işleme ve analiz etme yeteneğine sahip bir teknoloji geliştirdik. AI tabanlı NLU teknolojimiz, anlamları, cümleleri, paragrafları ve kavramları değil, sadece anahtar kelimeleri anlaması nedeniyle gerçek bir farklılaştırıcı olabilir. Endüstri liderleri bizim yaklaşımımızı öğrendiklerinde, gerçek ve karmaşık gereksinimlerde test etme fırsatı bulduk. Bu, birçok Fortune 500 iş başarısına yol açtı. Bunlar, sözleşmesel zeka ve mesaj zekası ürünlerimizin modelleri haline geldi.

Cortical.io teknolojisine dayanan Anlamsal Katlama Teorisi (SFT) beyaz kağıdı, dil verilerini işleyen yenilikçi bir hesaplama teorisidir. NLU’ye yönelik standart AI yaklaşımlarının sınırları nelerdir?

Standart AI ve ML yaklaşımları, büyük ölçekli istatistiksel modeller oluşturmayı ve bunları büyük miktarda eğitim verisi kullanarak eğitmayı içerir. Çoğu zaman, yeterli miktarda eğitim verisi mevcut değildir ve konu uzmanlarının bu kadar büyük miktarda belgeyi açıklamak için zamanı yoktur. Ayrıca, büyük modelleri (milyarlarca parametre) eğitmek için büyük miktarda hesaplama kaynağı gerekir, bu da çok pahalıdır ve çok enerji tüketir. Tipik bir dil modeli, tüm ömrü boyunca beş arabanın tükettiği enerji kadar enerji tüketir!

Anlamsal Katlama Teorisi, Hiyerarşik Zamansal Hafıza Teorisi (HTM) üzerine kuruludur. Bu teoriyi kısaca açıklar mısınız?

Hiyerarşik Zamansal Hafıza (HTM), orijinal olarak Jeff Hawkins’in Zekâ kitabında tanımlanan bir zeka teorisi ve makine zekası çerçevesidir. Bu teori, beynin bir hafıza sistemi olarak hareket ettiğini, kalıpları depoladığını ve mevcut deneyimlere dayanarak tahminlerde bulunduğunu belirtir. Makinelerin gerçekten zeki olması için, bu hafıza-tahmin sistemini yeniden yaratmaları gerekir. Hawkins, neokorteksin yalnızca seyrek dağılmış temsil olarak adlandırdığı veri formatını kullandığını açıklar. Bizim teknolojisindeki anlamsal parmak izleri, metinlerin (kelimelerin, cümlelerin veya paragrafların) seyrek dağılmış temsilidir.

Anlamsal Katlama Yönteminin diğer NLU stratejilerine göre üstünlüğü nelerdir?

Anlamsal Katlama Teorisi, Cortical.io teknolojisine dayanan birkaç büyük avantajı vardır. İlk olarak, doğru sonuçlar elde etmek için büyük bir örnek veri deposuna ihtiyaç duymaz. İkincisi, hızlıdır ve devlet-sanayinin en gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarına kıyasla daha az hesaplama kaynağı gerektirir. Son olarak, eğitim süreci çok daha basittir ve AI deneyimi olmasa da konu uzmanları tarafından yönetilebilir.

Cortical.io’nun ürünlerinden biri Mesaj Zekası’dır. Bu uygulamayı tanıyabilir misiniz?

Mesaj Zekası, Akıllı Belge İşleme kategorisine girer. Şirketler, çeşitli mesajlar ve belgeleri işleme konusunda bunalmış durumdadır. Mesaj Zekası, Cortical.io’nun teknolojisini kullanarak bu mesajlar ve belgelerden anahtar bilgileri çıkarıp sınıflandırarak kurumsal ölçekte işlemenizi sağlayan bir çözüm sunar. Cortical.io’nun patentli yaklaşımı, özel sınıflandırıcıları saatler içinde ve çıkarma modellerini günler içinde geliştirmenize olanak tanır.

Diğer bir ürün olan Sözleşme Zekası hakkında bilgi verebilir misiniz?

Cortical.io Sözleşme Zekası, doğal dil anlama alanında yeni bir yaklaşım kullanarak büyük miktarda belgeden ilgili bilgileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz eder. Çözüm, anlamsal bir araç sunar, anahtar bilgileri çıkarır, belgeleri sınıflandırır, belgeler içinde arama yapar ve belgeleri bir şablon veya önceki sürümlerle karşılaştırır.

Cortical.io hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

Yapay zeka ve doğal dil anlama teknolojilerinin, ilginç bir teknoloji olmaktan gerçek dünya iş sorunlarını çözen uygulamalara entegre olma sürecini görmek için heyecan duyuyoruz.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Cortical.io‘yu ziyaret edebilir.