Tiến sĩ Lingjia Tang, CTO và Đồng sáng lập, Clinc – Loạt phỏng vấn

Tiến sĩ Lingjia Tang, CTO và Đồng sáng lập của Clinc, là giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Michigan. Nghiên cứu của Tiến sĩ Tang về xây dựng cơ sở hạ tầng sản xuất lớn cho các ứng dụng thông minh được công nhận và tôn trọng rộng rãi trong cộng đồng học thuật. Ngoài việc làm việc tại cả Microsoft (MSFT ) và Google (GOOGL ), Lingjia đã nhận được bằng tiến sĩ Khoa học Máy tính từ Đại học Virginia. Lingjia gần đây đã nhận được các giải thưởng danh giá bao gồm ISCA Hall of Fame, Facebook (META ) Research Awards và Google Research Award.

Điều gì đã thu hút bạn đến với AI? Khi nào bạn đầu tiên khám phá ra rằng bạn muốn khởi nghiệp AI?

Vào giữa những năm 2000, tôi đã thực hiện nghiên cứu về các hệ thống lớn hỗ trợ các ứng dụng khác nhau và cách chúng ta có thể thiết kế máy chủ như một hệ thống phần mềm để chạy các ứng dụng đó hiệu quả hơn. Lúc đó, chúng tôi đã chuyển từ làm việc với các ứng dụng web truyền thống sang các chức năng được thúc đẩy bởi học máy. Đó là khi tôi bắt đầu quan tâm đến các thuật toán liên quan đến AI và muốn hiểu cơ bản về cách các ứng dụng AI hoạt động. Ngay sau đó, nhóm nghiên cứu tôi đang làm việc đã quyết định chuyển hướng và xây dựng các ứng dụng AI của riêng chúng tôi như các điểm chuẩn để nghiên cứu, điều này đã dẫn chúng tôi đến việc xuất bản các bài nghiên cứu đầu tiên và phát triển sản phẩm đầu tiên của chúng tôi, Sirius – một trợ lý ảo giọng nói và tầm nhìn mở.

Là một phần mềm mã nguồn mở, Sirius cho phép mọi người xây dựng các trợ lý ảo đối thoại của riêng họ. Lúc đó, đây là một khả năng rất hạn chế đối với công chúng và chỉ được kiểm soát bởi các công ty lớn như Google và Apple. Tuy nhiên, chúng tôi đã thấy rằng chúng tôi đang lấp đầy một khoảng trống quan trọng khi chúng tôi phát hành phần mềm và thấy rằng nó đã có hàng chục nghìn lượt tải xuống trong tuần đầu tiên! Đó là điểm chuyển đổi mà chúng tôi biết có rất nhiều nhu cầu thị trường cho loại phần mềm này.

Đến năm 2015, chúng tôi đã ra mắt Clinc với tư duy rằng chúng tôi sẽ có thể cung cấp cho mọi người – mọi nhà phát triển, công ty, người – những người muốn xây dựng một trợ lý ảo với quyền truy cập vào chuyên môn, công cụ và đổi mới để có thể làm điều đó.

Clinc cung cấp các giải pháp AI đối thoại mà không dựa vào từ khóa hoặc kịch bản. Bạn có thể giải thích chi tiết về cách thức này được thực hiện? Những thách thức nào về Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) đã phải được khắc phục?

Điều thực sự khiến Clinc khác biệt so với các nền tảng AI đối thoại khác trên thị trường là các thuật toán AI cơ bản của nó cho phép trải nghiệm “con người trong phòng”, hiểu được ngôn ngữ lộn xộn và không được viết kịch bản. Điều này cho phép sửa chữa để quay lại và “chữa lành” những sai lầm trong cuộc trò chuyện của con người và cho phép các luồng cuộc trò chuyện phức tạp – các cuộc trò chuyện mà một người thực sự có thể hiểu. Khác với thuật toán khớp từ ngữ từ văn bản sang giọng nói, Clinc phân tích hàng chục yếu tố từ đầu vào của người dùng, bao gồm cách diễn đạt, cảm xúc, ý định, giọng nói, thời gian trong ngày, vị trí và mối quan hệ, và sử dụng những yếu tố đó để cung cấp một câu trả lời đại diện cho sự kết hợp của kiến thức được trích xuất từ bộ não được đào tạo của nó. Ví dụ, nếu tôi hỏi trợ lý ảo của mình, “Tôi đã chi bao nhiêu tiền cho một chiếc bánh mì?”, nó cần hiểu rằng tôi đang hỏi về tiền và chi tiêu, rằng tôi đang hỏi cụ thể về một chiếc bánh mì và rằng một chiếc bánh mì là một loại thực phẩm và nên được khớp với chi tiêu gần đây của tôi tại một nhà hàng.

Để đạt được mức độ hiểu biết này không dễ dàng. Nhìn chung, chúng tôi sẽ chia AI đối thoại thành hai thành phần: Hiểu Ngôn ngữ Tự nhiên (NLU) và quản lý cuộc trò chuyện. Vì vậy, thách thức mà chúng tôi phải vượt qua là tìm ra cách xây dựng một hệ thống có thể trích xuất thông tin chính xác và có thể dự đoán những gì người dùng đang hỏi.

Chúng tôi có thể làm điều này thông qua NLU ngữ cảnh, từ trên xuống, được đào tạo để trực giác về bản chất để theo kịp dòng chảy tự nhiên của cuộc trò chuyện, hiểu được tiếng lóng và ngữ cảnh. Điều này so với các giải pháp cạnh tranh có một cách tiếp cận từ trên xuống, dựa trên quy tắc đối với Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) không cho phép “chữa lành” cuộc trò chuyện, có nghĩa là nếu khách hàng mắc lỗi, các giải pháp cạnh tranh sẽ khiến họ quay lại từ đầu, lãng phí thời gian và chỉ làm cho người dùng thất vọng. Chúng tôi cũng sử dụng nguồn lực từ đám đông để trích xuất dữ liệu ngôn ngữ của chúng tôi để tạo ra một tập dữ liệu đa dạng hơn có thể được sử dụng ngay lập tức để đào tạo các mô hình AI.

Có thể bạn hãy thảo luận về cách học sâu được sử dụng với hệ thống AI của Clinc?

Clinc đang sử dụng một cách tiếp cận kết hợp để học sâu, nơi chúng tôi sử dụng mô hình truyền thống cũ một chút và tận dụng học sâu khi cần. Cụ thể, chúng tôi sử dụng học sâu để hiểu từ và ngôn ngữ để xác định dòng chảy cuộc trò chuyện. Nhìn chung, toàn bộ cuộc trò chuyện của chúng tôi là sự kết hợp giữa học sâu và trí tuệ biểu tượng. Chúng tôi không sử dụng học sâu để tạo ngôn ngữ vì, khi nói đến khách hàng của chúng tôi chủ yếu trong ngành ngân hàng, có rất nhiều quy định mà trợ lý ảo phải tuân theo, quy định những gì họ có thể và không thể nói với khách hàng của họ. Vì vậy, vẫn còn rất nhiều sự không chắc chắn về việc liệu học sâu có thể tuân theo các hạn chế ngôn ngữ được thiết lập hay không.

Hiện tại, tôi không nghĩ rằng cộng đồng AI đối thoại hoàn toàn sẵn sàng để hoàn toàn áp dụng học sâu, trong khi cộng đồng học thuật đang hoàn toàn ủng hộ, nhưng tôi thực sự mong muốn xem những mô hình mới có thể làm được gì.

Quy trình cho một công ty muốn tùy chỉnh phản hồi AI để nhắm vào một đối tượng cụ thể là gì? Bạn có thể đưa ra một số ví dụ về cách Clinc đang được sử dụng bởi khách hàng của mình?

Chúng tôi cho phép khách hàng cấp phép cho một nền tảng mà họ có thể xây dựng theo cách họ muốn, hoặc lấy trợ lý ảo hoàn chỉnh và được đào tạo của chúng tôi, Finie, và tùy chỉnh nó và tích hợp nó vào ứng dụng hoặc dịch vụ nhắn tin của họ. Finie có thể xử lý các vấn đề liên quan đến số dư, giao dịch, lịch sử chi tiêu, tìm kiếm máy ATM, chuyển tiền và hơn thế nữa.

Ví dụ yêu thích của tôi về cách khách hàng đã tùy chỉnh AI của Clinc để nhắm vào một đối tượng cụ thể là İşbank. Là ngân hàng tư nhân lớn nhất của Thổ Nhĩ Kỳ, họ đã chuyển đến chúng tôi để phát triển trợ lý ngân hàng kỹ thuật số của họ, Maxi, vào năm 2018. Để infuse Maxi với một tính cách độc đáo, İşbank đã tổ chức 14 nhóm tập trung để đo lường những đặc điểm và kỹ năng mà khách hàng ngân hàng muốn trong một trợ lý ảo. Họ cũng đã thuê một nữ diễn viên lồng tiếng để đọc các câu liên quan đến nhiệm vụ ngân hàng bằng tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Đội ngũ ngân hàng đối thoại của İşbank đã đưa ra những câu này bằng cách xem xét cách những người thực sự sẽ diễn đạt nhu cầu của họ. Theo khuyến nghị của chúng tôi, đội ngũ đã trả tiền cho những người tham gia trên các thị trường nguồn lực từ đám đông như Amazon Mechanical Turk để cung cấp các cách khác nhau họ có thể diễn đạt cùng một câu hỏi, chẳng hạn như một yêu cầu để xem số dư (“số dư của tôi là bao nhiêu”, “tôi có bao nhiêu tiền trong tài khoản của mình”, “hiển thị tiền mặt trong tài khoản của tôi”) hoặc trả một hóa đơn (“trả hóa đơn”, “thanh toán hóa đơn”).

Ví dụ này thực sự cho thấy mức độ đầu tư của İşbank vào việc cung cấp một trợ lý ngân hàng kỹ thuật số để giúp khách hàng của họ điều hướng tốt hơn tài khoản của mình. Với Clinc, İşbank đã ra mắt Maxi cho hơn 7,5 triệu người, bằng tiếng Thổ Nhĩ Kỳ. Kể từ khi ra mắt, İşbank đã chứng kiến sự áp dụng rộng rãi của hơn 5,5 triệu người dùng, với trung bình 9,8 lần tương tác trên người dùng. Trong những tháng gần đây, khi các trường hợp COVID-19 tăng lên ở Thổ Nhĩ Kỳ, İşbank đã nhanh chóng đào tạo Maxi để phản hồi các truy vấn liên quan đến COVID-19. Kể từ tháng 3 năm 2020, Maxi đã trả lời hơn 1,2 triệu truy vấn của khách hàng liên quan đến COVID-19, tăng 62% so với trước đây.

Có thể bạn hãy cho biết những gì bạn sẽ nói với phụ nữ muốn tìm hiểu thêm về AI nhưng do dự khi tham gia vì đây là một lĩnh vực được thống trị bởi nam giới?

Trước hết, tôi không nghĩ có lý do gì để coi AI là một lĩnh vực được thống trị bởi nam giới. Tôi nghĩ có rất nhiều phụ nữ tiên phong trong AI đang làm rất tốt và đang tạo ra tác động. Tôi nghĩ AI kết hợp với chính sách xã hội là một lĩnh vực độc đáo có tiềm năng tạo ra tác động lớn đến cuộc sống hàng ngày của mọi người. Đây là nơi tôi nghĩ rằng những hiểu biết đa dạng trên toàn bộ sẽ thực sự có lợi cho chúng tôi, đặc biệt là vì có rất nhiều cuộc trò chuyện xung quanh sự thiên vị AI liên quan đến chủng tộc và giới tính. Tôi tin rằng việc có một cộng đồng các nhà phát triển AI sẽ tiếp tục có tác động không cân xứng đến xã hội và chính sách.

Đối với những phụ nữ quan tâm đến việc tham gia lĩnh vực AI, tôi cực kỳ khuyên bạn nên tham gia, đặc biệt nếu bạn quan tâm đến việc tạo ra tác động. AI đã trải qua sự tăng trưởng và đổi mới đáng kể trong những năm qua và thực sự là một thời điểm thú vị để trở thành một phần của nó.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Clinc?

Clinc đang đạt được những bước tiến lớn ngay bây giờ. Cá nhân tôi vừa bước vào vai trò mới là CTO của Clinc và tôi thực sự hào hứng khi tập trung vào cách chúng tôi có thể làm việc với các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu để mở rộng phạm vi công nghệ của chúng tôi. Khi tôi nhìn vào tương lai, tôi thấy nhu cầu về các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI đang thay đổi để cho phép những người không có kinh nghiệm về khoa học dữ liệu và học máy nền tảng để có thể sử dụng nó. Ví dụ, bạn không cần phải có bằng thiết kế đồ họa để có thể sử dụng Photoshop. Tôi nghĩ AI đang đi theo hướng mà các nhà phát triển không có đào tạo AI hoặc học máy sẽ có thể đạt được kết quả và sản xuất các ứng dụng chất lượng cao. Tổng thể, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng chúng tôi không chỉ dành cho người dùng cuối mà còn cho các nhà phát triển, dù ở cấp độ nào, những người quan tâm đến giải pháp của chúng tôi.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, tôi mong đợi theo dõi tiến trình của bạn. Bất kỳ ai muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Clinc.