JujiCEOのMichelleZhouによる継続的なインテリジェンスの理解

このRTInsightsReal-TimeTalkポッドキャストでは、RTInsightsの編集者であるJoeMcKendrickがJujiの共同創設者兼CEOであるMichelleZhouと話します

このRTInsights Real-Time Talk ポッドキャスト、RTInsightsの編集者であるJoe McKendrickが、Jujiの共同創設者兼CEOであるMichelle Zhouと、AI自体を使用して人工知能（AI）をより利用しやすくすることで、その使用を拡大することについて話します。会話では、彼女がIBM Watsonとの共同作業に基づいて、コードなしで再利用可能なコグニティブAIプラットフォームを使用して、AIアシスタント/チャットボットを民主化し、拡大するAIの格差を埋める方法について説明します。

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ジョーマッケンドリック： こんにちは、ジョー・マッケンドリックです。シリーズの次のRTInsightsのContinuousIntelligenceポッドキャストへようこそ。そして、今日、Jujiの社長兼共同創設者であるMichelle Zhouが加わったことを大変うれしく思います。あなたは、人工知能分野の第一人者であり、思想家であり、実行者です。そして、何が起こっているのか、そしてどのように物事を前進させることができるのかについて少し学ぶことを楽しみにしています。

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そして、最初に、ミシェル、あなたはあなたの旅について少し教えてくれませんか？あなたはIBMWatsonに所属しており、その分野でも多くの仕事をしてきました。ですから、物事が実際に動き始めて以来、あなたはAI分野に何年も携わっています。あなたの旅について少し教えてください。どのようにして今日の場所にたどり着きましたか？

ミシェル周： もちろん。ああ、ジョー、私を持ってくれてありがとう。私はMichelleZhouです。コロンビア大学の大学院生の時から、実際にAIの旅を始めました。私は博士号を取得していました。そこの。ですから、私がいつも魅了していることの1つは、機械を使って、人々がやりたくないことや、できないことをするのをどのように支援できるかということです。ですから、私の論文は、誰もがデザイナーであるとは限らないため、人々が情報グラフィックを作成するのを支援するAIアシスタントを作成することでした。誰もが美しい情報グラフィックをデザインできるわけではありませんが、誰もがデータを気に入って、データを解釈したいと思っています。博士課程でAIを作成しました。基本的にデータを見て、データを分析し、データの視覚的な説明を自動的に作成するための研究。そのため、実際には、医師や看護師が患者データを理解するために、またネットワークアナリストがネットワークデータ、ネットワークデータ、およびそれらのネットワークパフォーマンスを理解するために使用されています。

そこで、そこから卒業すると、IBM WatsonResearchCenterに参加しました。そして私は始めました…それ以前はこの分野で働いていたので、システムはインタラクティブではありませんでした。つまり、データセットがある場合は、ユーザーのタスクと視覚的な設定があり、自動的に生成されます。しかし、ユーザーが視覚的なイラストから見たものを確認した後、さらに質問がある場合はどうなるでしょうか。データのさまざまな部分を見たい場合はどうでしょうか。それで私はプロジェクトを始めました。基本的に、データ分析のための会話型AIと呼ばれます。つまり、それは約15、20年前、今、ずっと前のことです。つまり、私たちは実際には会話型のインターフェースであり、自然言語を使用してデータについて問い合わせるのに役立ちます。

たとえば、「ああ、製品を見せてくれませんか」と尋ねられるかもしれません。たとえば、保険商品を購入しているとします。 「たとえば、百万ドル未満の住宅の住宅保険商品を見せてくれませんか」など。自動車保険で購入した場合はどうなりますか？つまり、これはコンテキストインセンティブであり、人々がデータについて問い合わせたり、純粋に自然言語でデータを調べたりできるようにするためのものであることがわかります。そして、システムは実際にユーザーの問い合わせを受け取り、それらを解析します。ユーザーが何を求めているかを理解し、データと適切なフォームを自動的に作成して、問い合わせたデータがどのようになっているのかを実際に人々に説明します。それが1つです。

そこで、この種のプロジェクトの内容は非常に興味深いものです。ユーザーのデータの好みとプレゼンテーションに関するユーザーの好みのみを考慮し、個人差は考慮しません。個人差と言えば、例えばあなたの性格はどうですか？よりストーリーのようなタイプのデータストーリーが好きなのか、より事実に基づいた数字のようなデータストーリーが好きなのか、あなたの認知スタイルは何ですか？だから私たちはそれを考慮しませんでした。

そこで、IBMでIBMという別のプロジェクトを開始しました…その後、IBM Watson Personality Insightsになりました。つまり、コミュニケーションデータなどのユーザー行動データを使用して、個人の違いをよりよく理解したいと考えています。それで、例えば、あなたは外向性ですか？あなたは内向的ですか？あなたは非常に協力的ですか、それとも孤独な学習者についてもっと知りたいですか？そこで私は、コンピューター科学者であり心理学者であり、IBMワトソンのパーソナリティを私と共同で発明した共同創設者と一緒にスタートアップとしてJujiを始めました。

それでこれを始めました。本当に、新世代のAIアシスタントを作りたかったのです。私たちはそれらを認知アシスタントと呼びます。したがって、基本的に、彼らは人々と対話する必要があります。そして、組織が従業員を増強し、さまざまなタイプのタスク、特に人間が本当にやりたくない非常に時間のかかる、労働集約的なタスクを自動化するのを支援します。たとえば、見知らぬ人と会話したり、誰もがやりたくないことをしたり、人にやりたくないことをさせたりします。たとえば、宿題を終えたり、運動をしたり、毎日健康状態をチェックしたりします。したがって、AIアシスタントに任せる必要があります。それが今日の私たちです。

ジョーマッケンドリック： それは本当に魅力的です。消費者として、私はここのオフィスでGoogleアシスタントを使用しており、自宅にはAlexaがあります。しかし、これは、消費者ユーザーがAIやパーソナルアシスタントで使用する、比較的単純な質問や曲のリクエストなど、私が推測するよりも進んでいるように思えます。

ミシェル周： 正しい。それで、あなたがそのコントラストについて言及してくれてうれしいです。つまり、実際には、AlexaやGoogle Homeのように、通常人々が使用するものであり、ユーザー主導のインタラクションと呼ばれるものであり、ユーザーは「外の気温を教えていただけますか？」と言います。または、「好きな曲を見つけるのを手伝ってくれませんか？」つまり、よりユーザー主導型です。システムは非常に受動的です。したがって、私たちの場合、真にインタラクティブなAIアシスタントをサポートしたいと考えています。つまり、ユーザー主導であるだけでなく、実際にはマシンとユーザーの両方によって推進される可能性があります。たとえば、非常に単純な例です。

たとえば、誰かの大学のWebサイトにアクセスしていて、適用するオンラインプログラムを探しているとします。つまり、アシスタントは実際にオンラインプログラムのツアーを提供できます。これは、Zoomについて誰もがよく知っているわけではないため、Zoomについて話しました。それで、あなたのアシスタントがあなたに彼らのツアーを与えることができたとしましょう、しかし途中で、ツアー中にあなたはどんな質問でもすることができます。たとえば、ズームアシ​​スタントから次のように表示された場合、「ねえ、これを開始して、音声をテストし、写真を見ることができます。そして、あなたはこう尋ねます。「ああ、私は自分の背景を見せたくない。私は何をすべきか？"したがって、この場合、Zoomは、「ああ、これを実行できます。背景を変更したり、背景をミュートしてから、ツアーを続行したりできます」と言います。つまり、私たちが話していることとほとんど同じです。本当の会話です。

それが、ジュジが実際に開発したものです。そのため、私たちはそれをコグニティブAIアシスタンスと呼んでいます。これは、認知インテリジェンスと呼ばれるものです。通常のAIとは異なり、認知インテリジェンスは、AlexaやGoogleの自宅で経験したような言語スキルだけでなく、高度な人間スキル、特にソフトスキルも備えています。したがって、ソフトスキルの一例は、アクティブリスニングと呼ばれるものです。つまり、AIアシスタントはユーザーの発言を理解するだけでなく、実際に感情を検証し、発言を言い換え、ユーザーの発言を要約し、非常に注意深く、そして何に非常に関心を持っているかを理解する必要があります。ユーザーは気にします。そして実際に、信頼できる共感的な会話をします。したがって、この場合、あなたが実際にその人とどのように会話しているかを考えてください。そして、あなたはそれを非常に人懐っこい関係のようにすることができます。

ジョーマッケンドリック： たとえば、コールセンターやコンタクトセンターについて聞いて、電話をかけて仮想アシスタントを取得します。そして、最近では、顧客が怒っているかどうか、たとえば顧客がイライラしているかどうかを感じることができると聞いています。彼らは彼らを実際のオペレーターに引き渡すか、彼らの欲求不満に対処しようとするだろうと思います。そして、あなたはそのタイプのアプリケーションに基づいて構築しているように思えます。右？

ミシェル周： 右。ですから、実際には、すでにそれを超えています。つまり、最初のアクティブリスニングとは、あなたが言ったこと、ユーザーの感情、ユーザーの感情を感知し、実際に言い換えることができることを意味します。そして次の一例、あなたがこれに参加してくれてうれしいです。私たちは「行間の読み」と呼んでいます。つまり、心理学者と話す方法でそれについて考えることができ、心理学者は常にあなたが今言ったことを超えていることを理解しようとするということです。それで、あなたの暗黙の必要性と欲求、そしてあなたの感情的な署名は何ですか。つまり、それは感情の瞬間だけではなく、感情が示される瞬間でもあります。署名はどのように見えますか？そのため、行間の読みを呼び出します。

たとえば、AIアシスタントはユーザーの会話テキストを動的に分析し、個人差と呼ばれるものを検出しようとします。個人差は、あなたの情熱や興味は何ですか、そしてあなたは何が得意ですか？一部の人々は論理的推論が非常に得意です。ストーリーテリングが得意な人もいます。そして何人かの人々、彼らが人生の課題をどのように扱うか。たとえば、プレッシャーにさらされている人の中には非常に落ち着いている人もいれば、プレッシャーにさらされている人の中には少し離れている人もいます。つまり、根本的な独自の個人差、各ユーザーの特性を理解しているため、わかります。そうすれば、各ユーザーをよりよく支援できます。

先ほどお話しした例を挙げると、学生の見込み客、オンラインプログラムを探している学生ですが、この人は経済的負担を心配している可能性があります。オンラインプログラムでは、授業料を支払う必要があるからです。別のケースでは、アシスタントがそのような暗黙のニーズや欲求を検出した場合、実際にそれらを導き、「ねえ、あなたは何を知っていますか？」と言うことができます。特に、非常に心配していて、非常に自立したい人のために、「私たちはたくさんの財政援助プログラムを持っています。私たちは奨学金を持っているので、基本的に学位を取得したり、キャリアを伸ばしたりする旅のお手伝いをすることができます。」ですから、本当に非常にパーソナライズされていることがわかります。他の人が同じ心配をしている場合、その人ははるかに系統的で、たとえば注意が必要です。したがって、情報を提示するさまざまな方法を使用します。

これは、「これから、さまざまな種類の学資援助の選択肢を紹介します。あなたのライフスタイル、あるいはあなたのワークスタイルに最も適したものを選ぶことができます。」ご覧のとおり、あなたは本当にパーソナライズすることができます。ニーズを持っている人は同じかもしれませんが、あなたが登録しているプログラムを見つけたいと思っていますが、根本的に、彼らは彼ら自身の心理的ニーズ、心理的欲求を持っています。

ジョーマッケンドリック： 認知AIアシスタントも独自の性格を採用しているように聞こえますが、それに適応するための独自の一連の行動は…そうですか？

ミシェル周： 実際、私たちはたくさんの仕事をしました。うん。私たちはそれについて多くの研究をしました。彼らはまだ採用していません。ですから、私たちはまだ研究中です。そして、私たちは疑問に思っています。なぜなら、研究は相反する結果を示しているからです。したがって、いくつかの調査は次のことを示しています…私たちの調査は、人々が同様の性格を持つAIと対話することを好むことも示しています。ですから、私が非常に外向的である場合、私は外向的な性格でAIと対話するのが好きです。しかし、一部の研究は実際にはそれを否定しており、人々は反対のAIと対話することを好むことを示しており、私たちは補完的な性格を言います。ですから、私がとてもおしゃべりであるなら、私はあまりおしゃべりではなく、より控えめなAIを好みます。そのため、ユーザーがどちらの方法を好むかをまだ把握しようとしているため、まだ本番環境に移行していません。その特定の点でもう少し研究が必要です。

ジョーマッケンドリック： うん。 AIの民主化についてお話しますが、これは本当に素晴らしいコンセプトです。また、AIがより小さなフットプリントのデバイス、たとえばスマートフォンの一部になると予測していますか？スマートフォンを介して相互作用しますか？たぶん、その上にいくつかのAIがあるでしょう。または、他のシステムに統合されている可能性のあるデバイスかもしれません。それもあなたが見ているものですか？

ミシェル周： はい。正しい。実際、あなたはAIの民主化の1つの側面に触れました。それで、それについて考えると、おそらく1970年代に、私たちはコンピューティングの民主化と何と呼んでいますか。その前に、IBMはこれらのメインフレームコンピューター、または多分小さなコンピューターを持っていました。値段が高す​​ぎるので、本当に人々はそれを買う余裕がありませんでした。それだけでなく、その第2の部分は、プログラミングできないためにその種のコンピューターを使用できる人は多くないということです。彼らはプログラミング言語を知りません。彼らは実際にそれらを使用することはできません。ですから、パーソナルコンピュータ、PC、Macの出現により、コンピューティングを本当に民主化するだけでなく、…今ではほとんどすべての企業がコンピュータを購入する余裕があります。知識がほとんどない人、プログラマーでない人、またはコンピューターサイエンスの専門家でない人は誰でも、コンピューターを操作できます。

つまり、AIの民主化についても非常によく似た考えがあります。つまり、AIが実際にスマートフォンを含むあらゆるタイプのデバイスで実行されるのを見る必要があると言えば、私たちはすでにそれをやっていた。それの2番目の部分は、その部分を超えて、PowerPointを実行できる限り、誰でも、文字通り、すべての人がスプレッドシートを実行できるようにしたいということです。カスタムAIアシスタントをセットアップ、デプロイ、管理できる必要があります。先ほど言ったように、すべてのコグニティブインテリジェンスはコーディングなしで、AIの専門知識は必要ありません。すでにトレーニングを行っているため、トレーニングデータは必要ありません。そのため、データをすばやくカスタマイズして展開し、管理することができます。つまり、AIの民主化について私たちが本当に意味しているのはそれです。つまり、採用してすぐにカスタマイズし、利益のために使用できるということです。

ジョーマッケンドリック： わお。それはかなりエキサイティングに聞こえます。ですから、私のような人、または技術的なバックグラウンドを持たない人がいる場合は、これらのタイプのアプリケーションのセットアップを開始できます。

ミシェル周： あなたはそうすべきです。

ジョーマッケンドリック： 顧客。

ミシェル周： ジョー、あなたはパワーポイントをしますか？あなたはパワーポイントを知っていますか？あなたはスプレッドシートを知っています。そのため、参入障壁を非常に低くし、文字通り、人々がPowerPointを実行できることを意味します。人々はスプレッドシートを作成できます。彼らは来て、私たちのプラットフォームを使用して、コンテキストやタスクに合わせてカスタマイズされた非常に強力なAIアシスタントを作成できるようになるはずです。たとえば、ほとんどのユーザーは採用スペシャリスト、マーケティングマネージャー、プロダクトマネージャー、ユーザーリサーチであるため、リサーチャーがいます。つまり、彼らは間違いなくコンピューター科学者ではないということです。彼らはプログラミングの仕方を知りません。プログラムの方法を知る必要はありません。そして、彼らは基本的に一種の一般的な知識労働者です。そのため、彼らは私たちのプラットフォームに非常に強力なAIアシスタントをセットアップすることができます。

ジョーマッケンドリック： それは素晴らしいです。そして、どのように見えますか…これを進めていくと、顧客がダウンロードまたは購入できるJujiブランドの製品はありますか？それとも、それを構築するために他のアプリケーションプロバイダーと舞台裏で作業しますか？近い将来、皆さんから何が見えますか？

ミシェル周： わかった。私は両方だと思います。つまり、1つの方法として、プラットフォームを使用してカスタムAIを作成するためだけにクライアントがやってくるということです。デプロイして、ホストします。そしてもう一つ、それは私たちも他の会社と提携しているということです。つまり、基本的に彼らは私たちのチャネルパートナーになりました。そのため、顧客はAIアシスタントを作成するために私たちと一緒に使用します。たとえば、声で。ですから、十二では声を出さないからです。したがって、音声認識とTTSを専門とする人として、実際に私たちのテクノロジーと組み合わせて、常に顔である音声による非常にスマートなコグニティブAI支援を作成できます。したがって、これらすべてのテクノロジーを組み合わせることもできます。つまり、1つは、あなたが言った場合です…それだけではありません。私たちは、会話型AIエンジン、認知エンジンとして機能します。それまでの間、テキストベースのAIアシスタントが必要な場合は、プラットフォームに直接アクセスして使用することができます。

ジョーマッケンドリック： 誰かがそれを区別できないかもしれないチューリングテストに合格することに近づいていますか？

ミシェル周： 誰かがそう言った。しかし、それを品質テストの基準として使用すべきかどうかはわかりません。その理由から、これについて聞いたことがあるかどうかはわかりませんが、実際には1970年代に、特定の教授のチューリング…チューリングテストに合格したチャットボットが最初のものでした。その理由は、それが心理的障害を持っている患者を模倣したからです。だから。だから、彼が何を話しているのか誰も知らなかったので、それは合格したのです。ですから、それが良い基準かどうかはわかりません。

それで、私たちの基準はもっと具体的だと思いますか？ AIは実際にタスクを完了するのに役立ちますか？ AIは本当にそのユーザー満足度を提供できますか？ビジネスの観点からすると、より実用的であり、実際には測定可能でもあると思います。たとえば、私たちが支援する場合、大学は将来の学生や既存の学生、さらには卒業生を支援し、このAIがその支援を行ったかどうかを判断します。では、ヘルプの結果はどうなりますか？彼らはより多くの登録を持っていますか、そして彼らは実際にそれを見ましたか？はい。彼らは学生の成功率と保持率が高いですか？はい。それとも、卒業生や卒業生が戻ってきて、もっと多くの人が戻ってきて教育を続けるのでしょうか。それは非常に具体的です…実際、私は、合格だけを比較するのではなく、AIの結果、成功の結果、または有用性を言います。

ジョーマッケンドリック： また、AIの懸念事項の1つは、常にデータ、必要なデータの量、たとえば識別とトレーニングのために大規模なデータセットが必要なビッグデータなどです。それが起こっているとどう思いますか？作業しているものには、大規模なデータセットが必要です。

ミシェル周： 正確に。これは素晴らしい質問です。多くの組織がそのようなデータを持っていないので、私がAIの民主化について話していたのはそのためです。たとえば、彼らはまだその種のAIさえ持っていません。そのため、私たちは企業として、プラットフォーム企業として、独自のデータを生成し、データを収集してきました。そうです、すでにデータをトレーニングしているので、モデルは大量のデータでトレーニングされています。他の人に再利用させればいいのです。つまり、それはほとんど知性の伝達のようなものです。

私は先週別の電話に出ていました、人々はこれについて私に尋ねていました。そして私は、「私たちが取り組んでいるのは美しさであり、ジュジがしているのはこれです」と言いました。あなたは、私たちがAIにすべてをゼロから教え、行間を読んでいると言います。私たちは実際にその中にインテリジェンスを組み込んでいます。したがって、実際にAIを採用すると、そのAIは、このインテリジェンスで生まれたものに付属しています。ビルトイン、私たちはそれをビルトインインテリジェンスと呼びます。ですから、私たちは本当に知性をあるものから別のものに移すことができます。

たとえば、大学と協力して採用プログラムを支援しています。それで、あなたはそこにたくさんの将来の学生の質問をしました。したがって、この場合、これらのデータは実際に他の大学でも使用できます。私がデータを言うとき、答え自体ではなく、質問です。そのため、生徒は質問をし、質問を言い表すと、それに加えて、より多くのトレーニングデータが自動的に生成されます。したがって、大学はそれを行う必要はありません。ですから、彼らが最初に私たちのところに来て、「ねえ、私たちはデータを持っていません」と言ったとき。ですから、心配する必要はありません。私たちはすでにそれを持っています。そのため、AIアシスタントをすぐに開始できます。つまり、AIの民主化についても正確に意味しているのです。つまり、インテリジェンスをパッケージ化しているということです。インテリジェンスを事前に構築しておくと、他の人がそれを採用して、すぐに再利用できます。

ジョーマッケンドリック： 科学研究と同じように、既存の研究に基づいて、物事を改善し続けることができます。右？

ミシェル周： うん。ですから、それはあなたが子供の頃に成長しているようなものです。子供は知性を持っています、最初は非常に良い知性を持っています。つまり、この子供がより多くの知性を持ったら、それを維持するだけでなく、この子供の知性を別の子供に移すので、他の子供は最初から学ぶ必要がありません。とても強力です。

ジョーマッケンドリック： です。絶対。そしてミシェル、今後5年から10年の間に何が起こっていると思いますか？何が起こるのを楽しみにしていますか？特にあなたの技術では、2025年または2030年までに世界はどのように見えるでしょうか？

ミシェル周： 私たちは、映画「彼女」のより実際に作り上げられた楽観的なシナリオに向かっていると思います。彼女の映画を覚えていますか？

ジョーマッケンドリック： はい。はい。素晴らしい映画。

ミシェル周： 右？つまり、これは、AIがあなた自身よりもあなたについてもっと知っている可能性があることを意味します。そして、あなたのAIは、あなたが何を望んでいるかを知る前に、あなたが何を望んでいるかを知るでしょう。たとえば、お金を節約する必要があります。 AIは、お金を節約する必要があることを事前に知っていました。または、より雇用可能になるために新しい学位が必要です。 AIは、あなたがそれを知る前に、おそらくそれを知っているでしょう。それが私が見ているものです。あなたには本当の、私がパーソナルアシスタント、パーソナルコンパニオンシップと呼んでいるものがあります。この場合、AIコンパニオンは、あなたが誰であるか、あなたのニーズと欲求が何であるかを本当に理解し、あなたに利益をもたらす最善の方法であなたを助けます。そのため、責任あるAIのトピックにも進みます。そのレベルの理解では、この責任あるAIを強制しない場合、このテクノロジーが悪意のある人々の手に渡ると、悪用されて悪い結果を招く可能性があるためです。 。そのため、私たちはこの責任あるAIの感覚も植え付けています。つまり、AIが基本的に人々に利益をもたらす最善の方法で役立つようにしたいのです。

ジョーマッケンドリック： 素晴らしい。素晴らしい。そして絶対にその分野であなたがしている仕事は、人々に利益をもたらすためにAIを前向きな方向に本当に動かしています。そして、今日のポッドキャストでこれを共有してくださって本当にありがとうございます。繰り返しになりますが、私はミシェル・チョウと話しています。彼女はJujiのCEO兼共同創設者です。そして、本日はミシェルにご参加いただき、誠にありがとうございます。本当に楽しかったです。

ミシェル周： ジョー、ありがとう。ありがとうございました。さようなら。