Marc Sloan, Đồng sáng lập & CEO của Scout – Loạt phỏng vấn

Marc Sloan là Đồng sáng lập & CEO của Scout, trình duyệt web đầu tiên trên thế giới có tích hợp chatbot, một trợ lý kỹ thuật số giúp bạn thực hiện bất kỳ việc gì trực tuyến. Scout đề xuất những việc hữu ích mà nó có thể làm cho bạn dựa trên những gì bạn đang làm trực tuyến.

Bạn đã bị thu hút bởi AI như thế nào?

Trải nghiệm đầu tiên của tôi khi làm việc với AI là trong một năm nghỉ giữa việc học tại nhóm nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên của GCHQ trong thời gian tôi học đại học. Tôi đã chứng kiến tận mắt tác động của học máy đối với các vấn đề thực tế và sự khác biệt mà nó mang lại.

Điều đó đã kích hoạt một công tắc trong tâm trí tôi về cách máy tính có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề: kỹ thuật phần mềm dạy bạn tạo chương trình lấy dữ liệu và tạo ra kết quả, nhưng học máy cho phép bạn lấy dữ liệu và mô tả kết quả bạn muốn tạo ra một chương trình. Nghĩa là bạn có thể sử dụng cùng một khuôn khổ để giải quyết hàng nghìn vấn đề khác nhau. Đối với tôi, điều này cảm thấy có tác động hơn nhiều so với việc phải viết một chương trình cho mỗi vấn đề.

Tôi đã nghiên cứu các vấn đề tối ưu hóa trong toán học cùng với khoa học máy tính, vì vậy khi tôi trở lại trường đại học, tôi tập trung vào AI và hoàn thành luận văn về xử lý giọng nói trước khi nộp đơn vào chương trình Tiến sĩ về Truy xuất Thông tin tại UCL.

Bạn đã nghiên cứu học tăng cường trong tìm kiếm web dưới sự giám sát của David Silver, người sáng lập AlphaGo. Bạn có thể thảo luận về một số nghiên cứu này không?

Luận án Tiến sĩ của tôi về chủ đề áp dụng học tăng cường cho các vấn đề xếp hạng trong truy xuất thông tin, một lĩnh vực tôi đã giúp tạo ra gọi là Truy xuất Thông tin Động. Tôi được giám sát bởi Giáo sư Jun Wang và Giáo sư David Silver, cả hai đều là chuyên gia về học tăng cường dựa trên tác nhân.

Nghiên cứu của chúng tôi xem xét cách các công cụ tìm kiếm có thể học từ hành vi của người dùng để cải thiện kết quả tìm kiếm tự động theo thời gian. Sử dụng phương pháp Multi-Armed Bandit, hệ thống của chúng tôi sẽ cố gắng xếp hạng tìm kiếm khác nhau và thu thập hành vi nhấp chuột để xác định xem chúng có hiệu quả hay không. Nó cũng có thể thích nghi với từng người dùng theo thời gian và đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các truy vấn tìm kiếm mơ hồ. Vào thời điểm đó, David đang tập trung sâu vào vấn đề cờ vua và ông đã giúp tôi xác định thiết lập học tăng cường phù hợp về trạng thái và hàm giá trị cho vấn đề cụ thể này.

Có những bài học kinh doanh nào mà bạn đã học được từ việc làm việc với David Silver?

Nghiên cứu tại UCL thường mang tính kinh doanh. David đã từng thành lập Elixir studios với Demis Hassabis và sau đó tham gia DeepMind để làm việc trên Alpha Go. Nhưng các thành viên khác trong nhóm nghiên cứu Media Futures của chúng tôi cũng đã thành lập một loạt các công ty khởi nghiệp khác nhau: Jun thành lập Mediagamma (áp dụng RL cho chi tiêu quảng cáo trực tuyến), Simon Chan bắt đầu prediction.io (được SalesForce mua lại) và Jagadeesh Gorla bắt đầu Jaggu (một dịch vụ giới thiệu cho thương mại điện tử). Nhóm của chúng tôi thường thảo luận về tác động thương mại mà nghiên cứu của chúng tôi có thể có, tôi nghĩ có lẽ vì UCL có trụ sở tại London, điều này làm cho nó trở thành một điểm xuất phát tự nhiên cho việc tạo ra một doanh nghiệp.

Gần đây, bạn đã ra mắt Scout, trình duyệt web đầu tiên trên thế giới có tích hợp chatbot. Ý tưởng đằng sau việc ra mắt Scout là gì?

Ý tưởng này đã phát triển một cách tự nhiên từ nghiên cứu Tiến sĩ của tôi. Tôi đã đi thẳng từ việc hoàn thành luận án Tiến sĩ của mình đến việc tham gia Entrepreneur First, nơi tôi bắt đầu suy nghĩ về cách tôi có thể biến nghiên cứu của mình thành một sản phẩm.

Trước khi tôi bắt đầu điều này, tôi đã hoàn thành một kỳ thực tập tại Microsoft (MSFT ) Research, nơi tôi đã áp dụng nghiên cứu của mình vào Bing. Vào thời điểm đó, điều chính mà tôi đã học được từ nghiên cứu của mình là tìm kiếm thông tin có thể được dự đoán dựa trên hành vi của người dùng trực tuyến. Nhưng tôi đã trở nên thất vọng vì cách duy nhất để hiển thị những dự đoán này trong một công cụ tìm kiếm là bằng cách làm cho tự động đề xuất tốt hơn. Vì vậy, tôi bắt đầu suy nghĩ về cách toàn bộ trải nghiệm trực tuyến của người dùng có thể được cải thiện bằng cách sử dụng những dự đoán này, không chỉ là trải nghiệm tìm kiếm.

Điều này đã dẫn tôi và người đồng sáng lập mới của tôi trên Entrepreneur First tạo ra một tiện ích mở rộng trình duyệt quan sát hành vi của người dùng, dự đoán thông tin mà người dùng có thể cần tiếp theo trực tuyến và lấy nó cho họ. Sau một vài năm thử nghiệm và nguyên mẫu, điều này đã phát triển thành một giao diện chatbot nơi trình duyệt “nói chuyện” với bạn về những gì bạn đang làm trực tuyến và cố gắng giúp bạn trên đường đi.

Scout sẽ tương thích với những trình duyệt web nào?

Chúng tôi đang tập trung vào Chrome tại thời điểm này do nó là trình duyệt web phổ biến nhất và có kiến trúc tiện ích mở rộng trưởng thành, nhưng chúng tôi đã có các nguyên mẫu hoạt động trên Firefox và Safari, thậm chí cả ứng dụng di động.

Tính năng trợ lý mua sắm của Scout có vẻ như có thể giúp người dùng tiết kiệm cả thời gian và tiền bạc. Giả sử ai đó đang nghiên cứu một sản phẩm trên Amazon (AMZN ), điều gì xảy ra ở phía sau, và Scout tương tác với người dùng như thế nào?

Ý tưởng là khi bạn đã cài đặt Scout, bạn chỉ cần tiếp tục sử dụng web như bình thường. Nếu bạn đang mua sắm, bạn có thể truy cập Amazon để xem sản phẩm. Tại thời điểm này, Scout nhận ra rằng bạn đang mua sắm trên Amazon và sản phẩm bạn đang xem, và nó sẽ nói “Xin chào”. Nó xuất hiện như một tiện ích trò chuyện trên trang web, giống như cách Intercom hoạt động, ngoại trừ Scout có thể xuất hiện trên bất kỳ trang web nào. Bạn có thể xem nó trông như thế nào trên trang web của tôi.

Vì bạn đang mua sắm, nó sẽ bắt đầu đề xuất cách nó có thể giúp đỡ. Nó sẽ hỏi bạn是否 muốn xem đánh giá trực tuyến, giá khác, video YouTube của sản phẩm và nhiều hơn nữa. Bạn tương tác bằng cách nhấn nút và chatbot tùy chỉnh trải nghiệm để phù hợp với những gì bạn muốn nó làm. Bất cứ khi nào nó tìm thấy thông tin (như một video YouTube), nó sẽ nhúng thông tin đó vào luồng trò chuyện, giống như cách một người bạn chia sẻ phương tiện với bạn trên WhatsApp. Theo thời gian, bạn sẽ có một cuộc trò chuyện với trình duyệt về những gì bạn đang làm trực tuyến, với trình duyệt giúp bạn trên đường đi.

Xử lý trang web xảy ra trong chính trình duyệt. Thông tin duy nhất mà backend của chúng tôi nhìn thấy là luồng trò chuyện, có nghĩa là các tác động về quyền riêng tư là tối thiểu.

Chúng tôi có một kiến trúc tùy chỉnh để hiểu hành vi duyệt web trực tuyến và quản lý cuộc trò chuyện với người dùng. Chúng tôi sử dụng học máy để xác định những nhiệm vụ mà chúng tôi có thể giúp đỡ trực tuyến và cách chúng tôi nên giúp đỡ. Ban đầu, chúng tôi đã sử dụng học tăng cường để thích nghi với sở thích của người dùng theo thời gian. Tuy nhiên, một trong những bài học lớn nhất mà tôi đã học được từ việc điều hành một công ty khởi nghiệp AI là giữ cho các quy trình đơn giản và cố gắng chỉ sử dụng học máy để tối ưu hóa một quy trình hiện có. Vì vậy, thay vào đó, chúng tôi hiện có một bộ máy quy tắc tinh vi để xử lý các nhiệm vụ theo thời gian có thể được quản lý bởi học tăng cường một khi chúng tôi cần mở rộng.

Có những ví dụ nào về cách Scout có thể hỗ trợ việc lập kế hoạch sự kiện?

Chúng tôi nhận ra rằng việc lập kế hoạch sự kiện (và đặt vé) không khác nhiều so với mua sắm trực tuyến. Bạn vẫn đang xem sản phẩm, đọc đánh giá và cam kết mua/đặt vé. Vì vậy, nhiều thứ mà chúng tôi đã xây dựng cho mua sắm cũng áp dụng ở đây.

Sự khác biệt lớn nhất là thời gian và vị trí bây giờ rất quan trọng. Ví dụ, nếu bạn đang xem vé hòa nhạc trên Ticketmaster, Scout có thể xác định địa chỉ của địa điểm và đề xuất tìm cho bạn hướng dẫn từ vị trí hiện tại của bạn đến đó, hoặc tìm giá của một chuyến Uber, hoặc đề xuất thời gian bạn nên rời đi. Nếu bạn đã kết nối Scout vào lịch của mình, thì Scout có thể kiểm tra xem bạn có sẵn tại thời điểm của sự kiện và thêm nó vào lịch của bạn.

Trong tương lai, chúng tôi dự đoán rằng người dùng Scout sẽ có thể giao tiếp với bạn bè của họ thông qua nền tảng để thảo luận về những việc họ đang làm trực tuyến như lập kế hoạch sự kiện, mua sắm, công việc, v.v.

Các kích hoạt đối thoại sẽ được sử dụng để Scout khởi động giao tiếp. Có những kích hoạt nào?

Bằng cách mặc định, Scout sẽ không làm phiền bạn trừ khi nó gặp phải một kích hoạt cho thấy bạn có thể cần giúp đỡ. Có một số loại kích hoạt:

• Truy cập một trang web cụ thể.
• Truy cập một loại trang web (như tin tức, mua sắm, v.v.).
• Truy cập một trang web chứa một loại thông tin nhất định (ví dụ: một địa chỉ, một video, v.v.).
• Nhấp vào liên kết hoặc nút trên các trang web.
• Tương tác với Scout bằng cách nhấn nút
• Scout thu thập các loại phương tiện nhất định như video, âm nhạc, tweet, v.v.

Chúng tôi dự định cho phép người dùng tinh chỉnh loại kích hoạt nào mà họ muốn Scout phản hồi và cuối cùng, học sở thích của họ một cách tự động.

Bạn có thể thảo luận về một số khó khăn trong việc đảm bảo rằng Scout thực sự hữu ích khi nó quyết định tương tác với người dùng mà không trở nên khó chịu?

Chúng tôi coi trọng tương tác của người dùng rất nghiêm túc và cố gắng đo lường xem các tương tác có dẫn đến kết quả tích cực hay tiêu cực hay không. Chúng tôi cố gắng duy trì một tỷ lệ tốt cho việc Scout cố gắng bắt đầu một cuộc trò chuyện và việc nó được sử dụng. Tuy nhiên, đây là một sự cân bằng khó khăn để đạt được và chúng tôi luôn cố gắng cải thiện.

Vì tính chất xâm nhập của sản phẩm này, việc có được giao diện và UX đúng là rất quan trọng. Chúng tôi đã dành rất nhiều thời gian để thử các giao diện và phương pháp tương tác người dùng hoàn toàn khác nhau. Công việc này đã dẫn chúng tôi đến giao diện chatbot hiện tại, mà chúng tôi tìm thấy cung cấp cho chúng tôi sự linh hoạt lớn nhất trong việc giúp đỡ mà chúng tôi có thể cung cấp, cùng với sự quen thuộc của người dùng và nỗ lực tối thiểu cho các tương tác.

Bạn có thể cung cấp các kịch bản khác về cách Scout có thể hỗ trợ người dùng cuối?

Trọng tâm của chúng tôi tại thời điểm này là thử nghiệm thị trường các ứng dụng cụ thể cho Scout. Mua sắm và lập kế hoạch sự kiện đã được đề cập, nhưng chúng tôi cũng đang xem xét cách Scout có thể giúp các nhà học thuật (tìm giấy nghiên cứu, chi tiết tác giả và mạng lưới tham chiếu) và thậm chí các nghệ sĩ guitar (tìm bản nhạc guitar, phát nhạc và video cùng với bản nhạc trực tuyến và giúp điều chỉnh guitar). Chúng tôi cũng đã dành một chút thời gian để khám phá các kịch bản chuyên nghiệp như tuyển dụng trực tuyến, phân tích tài chính và luật.

Cuối cùng, Scout có thể hoạt động trên bất kỳ trang web nào và giúp đỡ trong bất kỳ kịch bản nào, điều này làm cho công nghệ trở nên thú vị, nhưng cũng làm cho nó trở nên khó khăn khi bắt đầu.

Có gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Scout?

Nếu bạn muốn xem nó giống như thế nào nếu trình duyệt của bạn có thể nói chuyện với bạn, bạn có thể đọc thêm trên blog của Scout.

Cảm ơn bạn đã chia sẻ về việc thiết kế một loại chatbot thống nhất. Chúng tôi rất hào hứng được theo dõi dự án này. Vui lòng truy cập trang web của Marc Sloan để tìm hiểu thêm.