Francisco Webber, Đồng sáng lập & CEO của Cortical.io – Loạt phỏng vấn

Francisco Webber là đồng sáng lập và CEO của Cortical.io và là người sáng chế công nghệ Retina độc quyền của công ty. Công nghệ này áp dụng các nguyên tắc xử lý não bộ cho học máy và hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) để giải quyết các trường hợp sử dụng thực tế liên quan đến dữ liệu văn bản lớn. Các giải pháp của Cortical.io dựa trên ý nghĩa thực sự của văn bản, chứ không phải trên các sự kiện thống kê.

Sự quan tâm của Francisco đến công nghệ thông tin đã phát triển trong thời gian học y khi ông tham gia vào việc xử lý dữ liệu y tế. Trong hai thập kỷ, ông đã khám phá các công nghệ tìm kiếm và hệ thống tài liệu trong các ngữ cảnh khác nhau nhưng ngày càng thất vọng với các hạn chế của các phương pháp thống kê hiện đại.

Năm 2005, ông thành lập Matrixware Information Services , công ty đã phát triển cơ sở dữ liệu bằng sáng chế toàn cầu đầu tiên. Năm 2007, ông thành lập Cơ sở vật chất tìm kiếm thông tin với chuyên gia hàng đầu về tìm kiếm thông tin, Giáo sư Keith van Rijsbergen. Cơ sở vật chất này nhằm mục đích bắc cầu giữa học thuật và ngành công nghiệp trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin. Francisco nhận ra rằng não bộ là hệ thống tham chiếu duy nhất khi nói đến việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong khi theo dõi chặt chẽ các phát triển trong lĩnh vực khoa học thần kinh, ông đã xây dựng lý thuyết về FoldingSemantic, mô hình hóa cách não bộ đại diện cho dữ liệu ngôn ngữ.

Bạn đã bị thu hút bởi lĩnh vực Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) như thế nào?

Sự quan tâm của tôi đến công nghệ thông tin đã phát triển trong thời gian học y khi tôi tham gia vào việc xử lý dữ liệu y tế. Trong hai thập kỷ, tôi đã khám phá các công nghệ tìm kiếm và hệ thống tài liệu trong các ngữ cảnh khác nhau nhưng ngày càng thất vọng với các hạn chế của các phương pháp thống kê hiện đại. Tôi nhận ra rằng não bộ là hệ thống tham chiếu duy nhất khi nói đến việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Bạn là cả người sáng lập và CEO của Cortical.io. Bạn có thể chia sẻ câu chuyện về sự hình thành của công ty này?

Chúng tôi biết rằng chúng tôi có một công nghệ sẽ cho phép các doanh nghiệp tìm kiếm nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn, để trích xuất, chú thích và phân tích thông tin từ văn bản không có cấu trúc. Công nghệ NLU dựa trên AI của chúng tôi có thể là một yếu tố khác biệt trong việc giải quyết thách thức xử lý dữ liệu văn bản không có cấu trúc vì nó hiểu ý nghĩa của câu, đoạn và khái niệm, không chỉ từ khóa và do đó mang lại kết quả chính xác cao. Khi các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp tìm hiểu về những gì chúng tôi có, nó đã mở cửa cho chúng tôi để thử nghiệm phương pháp của mình dưới các yêu cầu thực tế và phức tạp. Điều này đã dẫn đến nhiều thành công của các doanh nghiệp thuộc Fortune 500. Những thành công này đã trở thành mô hình cho các sản phẩm thông minh hợp đồng và thông điệp của chúng tôi.

Công nghệ của Cortical.io dựa trên Lý thuyết FoldingSemantic, một lý thuyết tính toán sáng tạo cho việc xử lý dữ liệu ngôn ngữ. Những hạn chế hiện tại của cách tiếp cận NLU của hầu hết AI là gì?

Các phương pháp AI và ML tiêu chuẩn liên quan đến việc xây dựng các mô hình thống kê quy mô lớn được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu đào tạo. Thường xuyên, không có đủ dữ liệu đào tạo hoặc các chuyên gia không có thời gian để chú thích số lượng lớn tài liệu như vậy. Ngoài ra, việc đào tạo các mô hình lớn (với hàng tỷ tham số) yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, điều này rất tốn kém và tiêu thụ nhiều năng lượng. Một mô hình ngôn ngữ tiêu chuẩn tiêu thụ nhiều năng lượng hơn năm chiếc xe trong suốt vòng đời của chúng!

Lý thuyết FoldingSemantic được xây dựng trên Lý thuyết Bộ nhớ Thời gian Phân cấp (HTM). Bạn có thể mô tả ngắn gọn lý thuyết này là gì?

Bộ nhớ Thời gian Phân cấp (HTM) là một lý thuyết về trí tuệ bị ràng buộc bởi sinh học, ban đầu được mô tả trong cuốn sách “On Intelligence” của Jeff Hawkins. Đây là một khuôn khổ trí tuệ máy móc dựa hoàn toàn trên khoa học thần kinh và sinh lý học và tương tác của các nơ-ron trong não. Trong lý thuyết này, não hoạt động như một hệ thống bộ nhớ lưu trữ các mẫu và tạo ra dự đoán từ các trải nghiệm hiện tại dựa trên các mẫu đã ghi nhớ. Để thực sự thông minh, máy móc phải tái tạo hệ thống dự đoán – bộ nhớ này. Hawkins mô tả các biểu diễn phân bố thưa thớt như định dạng dữ liệu duy nhất được sử dụng bởi vỏ não mới. Các dấu vân tay ngữ nghĩa được sử dụng trong công nghệ của chúng tôi là các biểu diễn phân bố thưa thớt của văn bản (của từ, câu hoặc đoạn).

Bạn có thể chia sẻ với chúng tôi phương pháp SFT vượt trội so với các chiến lược NLU cạnh tranh như thế nào?

Lý thuyết FoldingSemantic hỗ trợ công nghệ Cortical.io có một số lợi thế lớn. Đầu tiên, nó không yêu cầu một kho lưu trữ lớn các mẫu dữ liệu để cung cấp kết quả chính xác. Thứ hai, nó nhanh và yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn so với các thuật toán học máy hiện đại. Cuối cùng, quá trình đào tạo đơn giản hơn và có thể được quản lý bởi các chuyên gia chủ đề sẽ sử dụng hệ thống, ngay cả khi họ không có kinh nghiệm về AI.

Một trong những sản phẩm của Cortical.io là Trí tuệ Thông điệp, ứng dụng này chính xác là gì?

Trí tuệ Thông điệp thuộc thể loại được gọi là Xử lý Tài liệu Thông minh. Các tập đoàn đang bị áp đảo bởi việc xử lý một loạt các thông điệp và tài liệu. Trí tuệ Thông điệp là một giải pháp sẵn sàng sử dụng, sử dụng công nghệ của Cortical.io để trích xuất và phân loại chính xác thông tin quan trọng trong các thông điệp và tài liệu này và xử lý chúng ở quy mô doanh nghiệp. Nhờ vào phương pháp được cấp bằng sáng chế của Cortical.io, việc phát triển các bộ phân loại tùy chỉnh chỉ mất vài giờ và các mô hình trích xuất mất vài ngày.

Sản phẩm khác được cung cấp là Trí tuệ Hợp đồng, bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về điều này?

Trí tuệ Hợp đồng của Cortical.io tận dụng một cách tiếp cận mới đối với hiểu ngôn ngữ tự nhiên để phân tích thông tin liên quan từ số lượng lớn tài liệu nhanh chóng và với độ chính xác khó đạt được ở quy mô với lao động thủ công hoặc với các công cụ phân tích hợp đồng khác. Giải pháp này cung cấp một công cụ mạnh mẽ dựa trên ý nghĩa để trích xuất và phân loại thông tin quan trọng, tìm kiếm trong tài liệu riêng lẻ hoặc trên toàn bộ cơ sở dữ liệu, cũng như so sánh tài liệu với một mẫu hoặc phiên bản trước.

Có điều gì khác bạn muốn chia sẻ về Cortical.io?

Chúng tôi rất hào hứng khi chứng kiến sự trưởng thành của Trí tuệ Nhân tạo và Hiểu ngôn ngữ tự nhiên từ một công nghệ thú vị đến việc tích hợp vào các ứng dụng giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Cảm ơn bạn đã tham gia phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Cortical.io.