Франціско Веббер, співзасновник та генеральний директор Cortical.io – Серія інтерв’ю

Франціско Веббер є співзасновником і генеральним директором Cortical.io і винахідником власної технології Retina компанії. Ця технологія застосовує принципи церебральної обробки до машинного навчання і розуміння природної мови (NLU) для вирішення реальних завдань, пов’язаних з великими текстовими даними. Рішення Cortical.io засновані на фактичному значенні тексту, а не на статистичних випадках.

Інтерес Франціско до інформаційних технологій розвинувся під час його медичних студій, коли він займався обробкою медичних даних. У ході двох десятиліть він досліджував технології пошукових систем і документів у різних контекстах, але ставав все більш розчарованим через обмеженість сучасних статистичних методів.

У 2005 році він заснував Matrixware Information Services , яка розробила перший стандартизований глобальний патентний банк даних. У 2007 році він створив Facility інформаційного пошуку з провідним академічним експертом у галузі інформаційного пошуку професором Кітом ван Рейсбергеном. Facility мала на меті звести міст між академією та промисловістю у сфері інформаційного пошуку. Франціско визнав, що мозок був єдиною існуючою системою посилання при обробці природної мови. Слідкуючи за розвитком нейробіології, він сформулював свою теорію Семантичного Скрученого, яка моделює, як мозок представляє мовні дані.

Що спочатку привернуло вас до участі у Natural Language Understanding (NLU)?

Мій інтерес до інформаційних технологій розвинувся під час моїх медичних студій, коли я займався обробкою медичних даних. У ході двох десятиліть я досліджував технології пошукових систем і документів у різних контекстах, але ставав все більш розчарованим через обмеженість сучасних статистичних методів. Я визнав, що мозок був єдиною існуючою системою посилання при обробці природної мови.

Ви є співзасновником і генеральним директором Cortical.io. Чи можете ви поділитися історією створення цієї компанії?

Ми знали, що мали технологію, яка дозволить підприємствам шукати інформацію швидше, точніше і ефективніше, витягувати, анотувати і аналізувати інформацію з неструктурованих текстів. Наша технологія NLU на основі штучного інтелекту могла бути справжнім диференціатором у вирішенні завдання обробки неструктурованих текстових даних, оскільки вона розуміє значення речень, абзаців і концепцій, а не тільки ключових слів, і тому забезпечує високу точність результатів. Коли лідери галузі дізналися про те, що ми мали, це відкрило нам двері для тестування нашого підходу під реальними і складними вимогами. Це призвело до численних успіхів у сфері бізнесу для компаній Fortune 500. Ці успіхи стали моделями для наших продуктів Contract Intelligence і Message Intelligence.

Технологія Cortical.io заснована на Семантичній Теорії Скрученого, інноваційній обчислювальній теорії обробки мовних даних. Які існують обмеження сучасних підходів до NLU?

Стандартні підходи до штучного інтелекту і машинного навчання涉ують побудову великомасштабних статистичних моделей, які тренуються за допомогою великих обсягів тренувальних даних. Часто достатньої кількості тренувальних даних немає, а експерти з предметної області не мають часу для анотації великих кількостей документів. Крім того, тренування великих моделей (з мільярдами параметрів) вимагає великих обчислювальних ресурсів, що дуже дорого і споживає багато енергії. Типова мова модель споживає більше енергії, ніж п’ять автомобілів за весь їхній термін служби!

Семантична Теорія Скрученого побудована на основі Теорії Ієрархічного Часового Пам’яті (HTM). Чи можете ви коротко описати цю теорію?

Ієрархічна Часова Пам’ять (HTM) – це біологічно обмежена теорія інтелекту, вперше описана в книзі Джеффа Гокінса “Про інтелект”. Це.framework машинного інтелекту, який строго заснований на нейробіології і фізіології та взаємодії нейронів у мозку. У цій теорії мозок діє як система пам’яті, яка зберігає моделі і робить передбачення на основі поточних досвідів, заснованих на запам’ятованих моделях. Щоб бути真正ньо інтелектуальними, машини повинні відтворити цю систему пам’яті-передбачення. Гокінс описує розріджені розподілені представлення як єдиний формат даних, який використовується неокортексом. Семантичні відбитки, які використовуються в нашій технології, є розрідженими розподіленими представленнями тексту (слів, речень або абзаців).

Чи можете ви поділитися з нами, як метод СФ перевершує інші стратегії NLU?

Семантична Теорія Скрученого, яка лежить в основі технології Cortical.io, має кілька великих переваг. По-перше, вона не вимагає великого репозиторію зразкових даних для отримання точних результатів. По-друге, вона швидка, і вона потребує менше обчислювальних ресурсів, ніж сучасні алгоритми машинного навчання. Нарешті, процес тренування значно простіший і може бути керований експертами з предметної області, які будуть використовувати систему, навіть якщо вони не мають досвіду роботи з штучним інтелектом.

Одним з продуктів Cortical.io є Message Intelligence, що це за застосунок?

Message Intelligence належить до категорії відомої як Інтелектуальна Обробка Документів. Корпорації переповнені обробкою великої кількості повідомлень і документів. Message Intelligence – це готове рішення, яке використовує технологію Cortical.io для точного витягування і класифікації ключової інформації в цих повідомленнях і документах і відповідної обробки їх на рівні підприємства. Завдяки патентованому підходу Cortical.io можна розробити спеціалізовані класифікатори за кілька годин і моделі витягування за кілька днів.

Іншим продуктом, який пропонується, є Contract Intelligence, чи можете ви поділитися деякими деталями про це?

Cortical.io Contract Intelligence використовує новий підхід до природної мови для аналізу відповідної інформації з великої кількості документів швидко і з точністю, яку важко досягти в масштабі ручної праці або іншими інструментами аналізу контрактів. Рішення пропонує потужний інструмент на основі значень для витягування і класифікації ключової інформації, пошуку всередині окремих документів або всього банку даних, а також порівняння документів з шаблоном або попередніми версіями.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Cortical.io?

Ми раді бачити, як штучний інтелект і природна мова розуміння розвиваються від цікавої технології до інтеграції в застосунки, які розв’язують реальні бізнес-проблеми.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Cortical.io.