Marc Sloan, Đồng sáng lập & Giám đốc điều hành của Scout – Loạt bài phỏng vấn

Marc Sloan là Đồng sáng lập & Giám đốc điều hành của Scout, chatbot trình duyệt web đầu tiên trên thế giới, một trợ lý kỹ thuật số để hoàn thành mọi việc trực tuyến. Scout gợi ý những điều hữu ích nó có thể làm cho bạn dựa trên những gì bạn đang làm trực tuyến.

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với AI?

Trải nghiệm đầu tiên của tôi khi làm việc về AI là trong khoảng thời gian một năm tôi làm việc trong nhóm nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại GCHQ trong thời gian lấy bằng Cử nhân. Tôi đã tận mắt chứng kiến ​​tác động của máy học đối với các vấn đề trong thế giới thực và sự khác biệt mà nó tạo ra.

Nó khiến tôi nảy ra một ý tưởng về cách máy tính có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề: công nghệ phần mềm dạy bạn tạo các chương trình lấy dữ liệu và tạo ra kết quả, nhưng học máy cho phép bạn lấy dữ liệu và mô tả kết quả mà bạn muốn tạo ra một chương trình. Có nghĩa là bạn có thể sử dụng cùng một khung để giải quyết hàng nghìn vấn đề khác nhau. Đối với tôi, điều này có tác động lớn hơn nhiều so với việc phải viết một chương trình cho từng vấn đề.

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

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

Tiến sĩ của tôi về chủ đề áp dụng học tập tăng cường để học cách xếp hạng các vấn đề trong truy xuất thông tin, một lĩnh vực mà tôi đã giúp tạo ra được 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 đã xem xét cách các công cụ tìm kiếm có thể học hỏi từ hành vi của người dùng để cải thiện kết quả tìm kiếm một cách tự động theo thời gian. Bằng cách sử dụng phương pháp Kẻ cướp nhiều nhánh, hệ thống của chúng tôi sẽ thử 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 ứng với người dùng cá nhân theo thời gian và đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các truy vấn tìm kiếm không rõ ràng. Vào thời điểm đó, David đang tập trung sâu vào bài toán cờ vây và anh ấy đã giúp tôi xác định cách thiết lập trạng thái và hàm giá trị học tăng cường thích hợp cho bài toán cụ thể này.

Một số bài học kinh doanh mà bạn học được khi làm việc với David Silver là gì?

Nghiên cứu tại UCL thường là kinh doanh. David trước đây đã thành lập studio Elixir với Demis Hassabis và sau đó tất nhiên là gia nhập DeepMind để làm việc trên Alpha Go. Nhưng các thành viên khác trong nhóm nghiên cứu Tương lai truyền thông 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 dự đoán.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 cơ sở của UCL ở London khiến nó trở thành điểm khởi đầu tự nhiên để thành lập doanh nghiệp.

Gần đây bạn đã ra mắt Scout, chatbot trình duyệt web đầu tiên trên thế giới. Nguồn cảm hứng đằng sau việc ra mắt Scout là gì?

Ý tưởng phát triển một cách tự nhiên từ nghiên cứu tiến sĩ của tôi. Tôi đã hoàn thành bằng tiến sĩ ngay lập tức để tham gia Doanh nhân đầu tiên, nơi tôi bắt đầu suy nghĩ về cách tôi có thể biến nghiên cứu của mình thành một sản phẩm.

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

Chính suy nghĩ này đã khiến tôi và người đồng sáng lập mới của tôi trên Entrepreneur First tạo ra một tiện ích bổ sung cho trình duyệt để quan sát hành vi của người dùng, dự đoán thông tin nào người dùng có thể sẽ cần trực tuyến tiếp theo và tìm nạp thông tin đó cho họ. Sau một vài năm thử nghiệm và nguyên mẫu, điều này đã phát triển thành giao diện chatbot trong đó trình duyệt 'trò chuyện' với bạn về những gì bạn đang làm trực tuyến và cố gắng giúp bạn trong suốt quá trình.

Scout sẽ tương thích với những trình duyệt web nào?

Hiện tại, chúng tôi đang tập trung vào Chrome do đây là trình duyệt web phổ biến nhất và có kiến ​​trúc tiện ích bổ sung hoàn thiện, nhưng chúng tôi có các nguyên mẫu hoạt động trên Firefox và Safari và thậm chí cả ứng dụng dành cho thiết bị di động.

Chức năng hỗ trợ 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, điều gì xảy ra ở phần phụ trợ 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 bật lên dưới dạng tiện ích trò chuyện trên trang web, giống như cách hoạt động của Liên lạc nội bộ, ngoại trừ Scout có thể xuất hiện trên bất kỳ trang web nào. Bạn có thể thấy nó trông như thế nào trên trang web của tôi.

Bởi vì bạn đang mua sắm, nó sẽ bắt đầu đề xuất những cách có thể giúp ích. Nó sẽ hỏi bạn có muốn xem các bài đánh giá trực tuyến, các mức giá khác, các video trên YouTube về sản phẩm, v.v. Bạn tương tác bằng cách nhấn các nút và chatbot điều chỉnh trải nghiệm theo những gì bạn muốn. Bất cứ khi nào tìm thấy thông tin (chẳng hạn như video YouTube), nó sẽ nhúng thông tin đó vào chuỗi trò chuyện, giống như cách một người bạn có thể chia sẻ phương tiện với bạn trên WhatsApp. Theo thời gian, cuối cùng bạn sẽ có một cuộc đối thoại với trình duyệt về những gì bạn đang làm trực tuyến và trình duyệt sẽ giúp bạn trong suốt quá trình.

Quá trình xử lý trang web diễn ra trong chính trình duyệt. Thông tin duy nhất chương trình phụ trợ của chúng tôi nhìn thấy là chuỗi trò chuyện, nghĩa là các tác động về quyền riêng tư là tối thiểu.

Chúng tôi có một kiến ​​trúc riêng để hiểu hành vi duyệt web trực tuyến và quản lý các cuộc đối thoại với người dùng. Chúng tôi sử dụng công nghệ máy học để xác định những nhiệm vụ nào chúng tôi có thể trợ giúp trực tuyến và cách chúng tôi nên trợ giúp. Ban đầu, chúng tôi sử dụng phương pháp học tăng cường để thích ứng với sở thích của người dùng theo thời gian. Tuy nhiên, một trong những bài học lớn nhất mà tôi học được khi điều hành một công ty khởi nghiệp về AI là giữ cho các quy trình đơn giản và cố gắng chỉ sử dụng máy học để tối ưu hóa quy trình hiện có. Vì vậy, thay vào đó, giờ đây chúng tôi có một công cụ quy tắc tinh vi để xử lý các tác vụ theo thời gian có thể được quản lý bằng cách học tăng cường khi chúng tôi cần mở rộng quy mô.

Một số ví dụ về cách Scout có thể hỗ trợ lập kế hoạch sự kiện là gì?

Chúng tôi nhận ra rằng việc lập kế hoạch sự kiện (và đặt chỗ du lịch) không quá khác biệt so với mua sắm trực tuyến. Bạn vẫn đang xem sản phẩm, đọc các nhận xét và cam kết mua hàng/tham dự. Vì vậy, rất nhiều thứ chúng tôi đã xây dựng để mua sắm cũng được áp dụng ở đây.

Sự khác biệt lớn nhất là thời gian và địa điểm bây giờ là quan trọng. Vì vậy, ví dụ: nếu bạn đang xem vé xem buổi hòa nhạc trên Ticketmaster, Scout có thể xác định địa chỉ của địa điểm và đề xuất tìm cho bạn chỉ đường từ vị trí hiện tại của bạn đến địa điểm đó hoặc tìm giá của một chiếc Uber hoặc đề xuất thời gian bạn nên khởi hành . Nếu bạn đã kết nối Scout với lịch của mình, thì Scout có thể kiểm tra xem bạn có rảnh vào thời điểm diễn ra sự kiện hay không và thêm nó vào lịch cho bạn.

Trong tương lai, chúng tôi thấy trước người dùng Scout 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.

Trình kích hoạt đối thoại sẽ được sử dụng để Hướng đạo sinh bắt đầu liên lạc. Một số trong những yếu tố kích hoạt này là gì?

Theo mặc định, Scout sẽ không làm phiền bạn trừ khi nó gặp tác nhân kích hoạt cho biết bạn có thể cần trợ giúp. Có một số loại kích hoạt:

• Truy cập một trang web cụ thể.
• Truy cập một loại trang web (chẳng hạn như tin tức, mua sắm, v.v.).
• Truy cập một trang web có chứa một loại thông tin nhất định (tức là địa chỉ, video, v.v.).
• Nhấp vào liên kết hoặc nút trên các trang web.
• Tương tác với Scout bằng cách nhấn các nút
• Hướng đạo truy xuất một số loại phương tiện như video, nhạc, tweet, v.v.

Chúng tôi có kế hoạch cho phép người dùng tinh chỉnh loại trình kích hoạt mà họ muốn Scout phản hồi và cuối cùng, tự động tìm hiểu sở thích của họ.

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

Chúng tôi rất coi trọng mức độ tương tác của người dùng và cố gắng đo lường xem các tương tác đó dẫn đến kết quả tích cực hay tiêu cực. Chúng tôi cố gắng duy trì một tỷ lệ tốt giữa tần suất Scout cố gắng bắt đầu cuộc trò chuyện và tần suất nó được sử dụng. Tuy nhiên, đó là một sự cân bằng khó khăn để có được điều đúng đắn và chúng tôi luôn cố gắng cải thiện.

Do tính chất xâm nhập của sản phẩm này, việc có được giao diện và UX phù hợp là rất quan trọng. Chúng tôi đã dành nhiều thời gian để thử các giao diện và phương pháp tương tác người dùng hoàn toàn khác. Công việc này đã đưa chúng tôi đến giao diện kiểu chatbot hiện tại, giao diện mà chúng tôi thấy mang lại cho chúng tôi sự linh hoạt cao nhất trong việc trợ giúp mà chúng tôi có thể cung cấp, cùng với sự quen thuộc của người dùng và nỗ lực tối thiểu của người dùng khi tương tác.

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

Trọng tâm của chúng tôi tại thời điểm này là thử nghiệm thị trường các ứng dụng cụ thể dành 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 đỡ các học giả (tìm tài liệu nghiên cứu, chi tiết tác giả và mạng lưới tham khảo) và thậm chí cả những người chơi guitar (tìm bản nhạc guitar, chơi nhạc và video cùng với bản nhạc trực tuyến và giúp điều chỉnh một cây đàn guitar). Chúng tôi cũng đã dành thời gian khám phá các tình huống chuyên nghiệp như tuyển dụng trực tuyến, phân tích tài chính và luật.

Cuối cùng, Scout có khả năng hoạt động trên bất kỳ trang web nào và trợ giúp trong mọi tình huống, đó là điều làm cho công nghệ trở nên vô cùng thú vị, nhưng cũng gây khó khăn cho việc bắt đầu.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Scout không?

Nếu bạn muốn xem nó 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 đảm nhận việc thiết kế một loại chatbot hợp nhất. Chúng tôi rất hào hứng theo dõi dự án này. Vui lòng truy cập trang web của Marc Sloan để tìm hiểu thêm.