Др. Лінджія Танг, технічний директор і співзасновник Clinc – Серія інтерв’ю

Др. Лінджія Танг, технічний директор і співзасновник Clinc, є професором комп’ютерних наук університету Мічигану. Дослідження доктора Танга з будівництва великомасштабної інфраструктури для інтелектуальних застосунків широко визнане і поважається в академічному співтоваристві. Окрім роботи в Microsoft (MSFT ) і Google (GOOGL ), Лінджія отримала ступінь доктора філософії з комп’ютерних наук університету Вірджинії. Лінджія недавно отримала престижні нагороди, включаючи ISCA Hall of Fame, Facebook (META ) Research Awards і Google research Award.

Що спочатку привернуло вашу увагу до штучного інтелекту? Коли ви вперше виявили, що хочете створити бізнес, пов’язаний з штучним інтелектом?

У середині 2000-х років я проводив дослідження навколо великомасштабних систем, які підтримують різні застосунки, і того, як ми можемо проектувати сервери як програмну систему для виконання цих застосунків більш ефективно. На той час ми перейшли від традиційних веб-застосунків до застосунків, керованих машинним навчанням. Тоді я почав звертати увагу на алгоритми, пов’язані з штучним інтелектом, і став цікавитися тим, як працюють застосунки штучного інтелекту. Незабаром після цього дослідницька група, з якою я працював, вирішила змінити напрямок і побудувати власні застосунки штучного інтелекту як бенчмарки для вивчення, що призвело до публікації наших перших дослідницьких робіт і розробки нашого першого продукту, Sirius – відкритого кінцевого голосового і візуального персонального помічника.

Як відкритий програмний продукт, Sirius дозволяв людям створювати віртуальних помічників для розмов на власних умовах. На той час ця можливість була дуже обмеженою для загальної публіки і була майже повністю підконтрольна великим компаніям, таким як Google і Apple. Однак ми побачили, що ми заповнюємо критичний розрив, коли випустили програмне забезпечення і побачили, що воно мало десятки тисяч завантажень за першу тиждень! Це був переломний момент, коли ми зрозуміли, що існує великий попит на такий тип програмного забезпечення.

У 2015 році ми запустили Clinc з наміром надати кожному – кожному розробнику, компанії, людині, яка хоче створити віртуального помічника – доступ до експертизи, інструментів і інновацій для цього.

Clinc пропонує рішення з розмовним штучним інтелектом без використання ключових слів або сценаріїв. Чи можете ви розповісти про те, як це досягається? Які природні мовні завдання мали бути подолані?

Те, що справді відрізняє Clinc від інших платформ розмовного штучного інтелекту на ринку, це його алгоритми штучного інтелекту, які забезпечують досвід “людини в кімнаті”, який розуміє нечітку і некеровану мову. Це дозволяє виправляти помилки і “лікувати” помилки, зроблені в людській розмові, і забезпечує складні розмовні потоки – розмови, які справжня людина могла б зрозуміти. На відміну від алгоритму зіставлення слів зі слів, Clinc аналізує десятки факторів від входу користувача, включаючи формулювання, настрій, намір, тон голосу, час доби, місце розташування і відносини, і використовує ці фактори для надання відповіді, яка представляє собою композицію знань, витягнутих з його навченої бази даних. Наприклад, якщо я запитую свого віртуального помічника: “Скільки грошей я витратив на гамбургер?”, йому потрібно зрозуміти, що я запитую про гроші і витрати, що я запитую конкретно про гамбургер і що гамбургер – це тип їжі, який повинен бути зіставлений з моїми недавніми витратами в ресторані.

Досягнення такого рівня розуміння не легко. Загалом, ми б розбили розмовний штучний інтелект на два компоненти: природна мова і управління діалогом. Тому завдання, яке ми мали подолати, полягало в тому, щоб побудувати систему, яка могла б витягувати ключові частини інформації точно і могла б передбачати, про що запитує користувач.

Ми можемо це зробити завдяки складному, контекстному, зверху-вниз природному мовному розумінню, яке тренується бути інтуїтивним за своєю природою, щоб слідувати за природним потоком розмови, розуміння сленгу і контексту. Це на відміну від конкурентних рішень, які мають зверху-вниз, заснований на правилах підхід до обробки природної мови, який не дозволяє розмовне лікування, тобто якщо користувач робить помилку, конкурентні рішення змушують їх повернутися до початку, втрачаючи час і тільки розчаровуючи користувача. Ми також використовуємо краудсорсинг для витягування наших мовних даних для створення багатшого, різноманітного набору даних, який можна негайно використовувати для навчання моделей штучного інтелекту.

Чи можете ви розповісти про те, як глибоке навчання використовується в системі Clinc?

Clinc використовує гібридний підхід до глибокого навчання, де ми використовуємо традиційну стару модель до певної міри і використовуємо глибоке навчання, коли це потрібно. Конкретно, ми використовуємо глибоке навчання для розуміння слів і мов для визначення потоку діалогу. Загалом, наш весь діалог є комбінацією глибокого навчання і символічного штучного інтелекту. Ми не використовуємо глибоке навчання для генерації мови ще, оскільки, коли мова йде про наших клієнтів, які в основному знаходяться в банківській галузі, існує багато правил, яким віртуальний помічник повинен слідувати, які диктують, що вони можуть і не можуть сказати своїм клієнтам. Тому все ще існує багато невизначеності щодо того, чи зможе глибоке навчання слідувати цим встановленим мовним обмеженням.

На даний момент я не думаю, що спільнота розмовного штучного інтелекту повністю готова повністю прийняти глибоке навчання, тоді як академічне співтовариство вже повністю в цьому. Але я з нетерпінням чекаю, щоб побачити, що можуть зробити нові моделі.

Який процес для компанії, яка бажає налаштувати відповіді штучного інтелекту для націлювання на конкретну аудиторію? Чи можете ви привести приклади того, як Clinc зараз використовується клієнтами?

Ми дозволяємо клієнтам або ліцензувати платформу, яку вони можуть побудувати як їм заманеться, або взяти наш повністю побудований і навчений чат-бот, Finie, і налаштувати його і інтегрувати його в їхні програми або сервіси повідомлень. Finie може обробляти питання, пов’язані з балансами, транзакціями, історією витрат, знаходженням банкомата, здійсненням переказу тощо.

Мій улюблений приклад того, як клієнт налаштував штучний інтелект Clinc для націлювання на конкретну аудиторію, – це İşbank. Як найбільший приватний банк Туреччини, вони звернулися до нас, щоб розробити свого цифрового банківського помічника, Maxi, у 2018 році. Щоб надати Maxi унікальну особистість, İşbank провів 14 фокус-груп, щоб оцінити, які риси і навички клієнти банку хотіли б бачити у віртуальному помічнику. Вони також найняли актрису озвучування, щоб прочитати речення турецькою мовою, пов’язані з банківськими завданнями. Команда розмовного банку İşbank прийшла з цими реченнями, розглянувши, як справжні люди могли б сформулювати свої потреби. За нашою рекомендацією, команда заплатила учасникам ринку краудсорсингу, таким як Amazon Mechanical Turk, за різні способи вираження тих самих запитів, наприклад, запит про перегляд їхніх балансів (“який мій баланс”, “скільки грошей у мене на рахунку”, “покажіть мені гроші на моєму рахунку”) або оплату рахунку (“оплатити рахунок”, “оплата рахунків”).

Цей приклад показує, наскільки серйозно İşbank ставиться до надання цифрового банківського помічника, щоб допомогти клієнтам краще орієнтуватися в своїх рахунках. З Clinc İşbank запустив Maxi для більш ніж 7,5 мільйонів людей турецькою мовою. З моменту запуску İşbank побачив широке впровадження більш ніж 5,5 мільйонами користувачами, з середнім показником 9,8 взаємодій на користувача. У останні місяці, коли випадки COVID-19增加ли в Туреччині, İşbank швидко навчив Maxi відповідати на запитання, пов’язані з COVID-19. З березня 2020 року Maxi відповів на більш ніж 1,2 мільйона запитів клієнтів, пов’язаних з COVID-19, що є збільшенням на 62% у порівнянні з попереднім періодом.

Що ви порадите жінкам, які цікавляться вивченням штучного інтелекту, але вагаються, чи варто вступати в цю галузь, оскільки вона переважно чоловічна?

З самого початку я не думаю, що існує причина, чому штучний інтелект вважається переважно чоловічою галуззю. Я думаю, що є багато жінок-піонерів у галузі штучного інтелекту, які роблять великий внесок і мають вплив. Я думаю, що штучний інтелект, поєднаний з соціальною політикою, є унікальною областю, яка має потенціал мати великий вплив на повсякденне життя людей. Це саме те місце, де, на мою думку, різноманітні ідеї з усіх боків могли б принести велику користь, особливо оскільки існує багато розмов про упередженість штучного інтелекту щодо раси і статі. Я вважаю, що наявність спільноти розробників штучного інтелекту продовжить мати непропорційний вплив на суспільство і політику.

Для жінок, які цікавляться вступом у галузь штучного інтелекту, я високо рекомендую це, особливо якщо ви цікавитесь тим, щоб мати вплив. Штучний інтелект мав так багато зростання і інновацій за останні роки, і це справді цікавий час, щоб бути частиною цього.

Чи є щось ще, що ви хотіли б поділитися про Clinc?

Clinc робить величезні кроки зараз. Особисто я тільки що зайняв нову посаду технічного директора Clinc і дуже радий зосередитися на тому, як ми можемо ще більше працювати з розробниками і вченими-даними, щоб розширити охоплення нашої технології. Коли я дивлюся в майбутнє, я бачу, що попит на застосунки, що працюють на штучному інтелекті, зміщується в бік забезпечення можливості для людей, які не мають років досвіду у сфері науки про дані і машинного навчання, використовувати їх теж. Наприклад, вам не потрібно мати ступінь з графічного дизайну, щоб вміти використовувати Photoshop. Я думаю, що штучний інтелект рухається в тому ж напрямку, де розробники без досвіду роботи зі штучним інтелектом і машинним навчанням зможуть досягати результатів і створювати високоякісні застосунки. Загалом, ми хочемо повторити, що ми не тільки присвячені кінцевому користувачеві, але і розробникам, незалежно від рівня, які цікавляться нашим рішенням. Тому ми хочемо продукувати високоякісні застосунки. Загалом, ми хочемо повторити, що ми не тільки присвячені кінцевому користувачеві, але і розробникам, незалежно від рівня, які цікавляться нашим рішенням. Загалом, ми хочемо повторити, що ми хочемо продукувати високоякісні застосунки. Загалом, ми хочемо повторити, що ми хочемо продукувати високоякісні застосунки. Загалом, ми хочемо повторити, що ми хочемо продукувати високоякісні застосунки.

Дякую за велике інтерв’ю, я чекаю з нетерпінням вашого прогресу. Хто бажає дізнатися більше, повинен відвідати Clinc.