Como a inteligência cognitiva irá remodelar os chatbots com a Dra. Michelle Zhou via @sejournal, @brentcsutoras

Ouvimos há anos que os Chatbots são o futuro, embora tenhamos visto algum progresso significativo no conceito e aplicação, eles ainda são impessoais e não tão úteis quanto esperávamos que fossem. Dra. Michelle Zhou, cofundadora e CEO da Juji, Inc, bem como inventora do IBM Watson Personality Insights, junta-se a nós para falar sobre sua crença de que, para que os Chatbots sejam eficazes, eles precisam incluir inteligência cognitiva que seja ao mesmo tempo empático e responsável.

Saiba mais sobre o trabalho do Dr. Zhou aqui:

https://juji.io/publications/
https://juji.io/blog/

Aqui está a transcrição completa do programa (desculpe quaisquer erros de transcrição):

Brent Csutoras:

Olá a todos e bem-vindos, obviamente, ao Search Engine Journal Show. Eu sou Brent Csutoras. Hoje estou acompanhado por uma convidada muito especial, Dra. Michelle Zhou, que é cofundadora e CEO da Juji, Inc, além de ser a inventora do IBM Watson Personality Insights, que acho que a maioria de nós concordará que ouvi falar historicamente e estou muito, muito, muito animado por tê-lo no programa e conversar com você hoje. Muito obrigado por se juntar a mim.

Dr. Michelle Zhou:

Obrigada, Brent pelo convite. É apenas uma honra ser o show. E adoro conversar com você, os tópicos… Você é interessante.

Brent Csutoras:

Com certeza. Então, uma das coisas que quero mergulhar é… Porque, como mencionei, temos um pouco de compreensão do IBM Watson, mas não sei quanto de nosso público realmente, totalmente, entende o quão importante isso foi para a progressão da IA ​​e o que exatamente era. Então, posso perguntar se você pode apenas brevemente, não temos que ir muito longe, mas eu adoraria saber o que é Watson e como você se tornou parte do projeto? E o que você fez especificamente no projeto?

Dr. Michelle Zhou:

Então, Watson começou com um projeto muito focado. Acho que muitos americanos, provavelmente a maioria dos americanos, assistiram ao programa chamado Jeopardy. É um game show, Jeopardy, quase todos os dias. Então Watson realmente criou um sistema de IA que pode derrotar os campeões humanos do Jeopardy. Então essa é a nossa ideia, certo? Então, basicamente você tem perguntas, respostas, pense sobre isso, realmente [inaudível 00:01:40] as perguntas que o Watson foi criado para responder.

Dr. Michelle Zhou:

Então, o projeto que começamos… No início do projeto, ele começa a se expandir para cobrir muitos aspectos da IA ​​que chamamos de computação [inaudível 00:01:55], que os meios deram aos computadores de IA mais inteligência humana. Então, o projeto em que trabalhei, agora se chama IBM Watson Personality Insights, a ideia é se podemos realmente pegar os textos de comunicação de alguém, digamos seus e-mails, seus tweets do Twitter, suas postagens no Facebook, então o computador pode analisar automaticamente os textos para inferir suas características únicas. Por exemplo, seus valores, suas necessidades psicológicas ou talvez seus traços de personalidade. Então, esse é o projeto que realmente comecei e depois se tornou, na verdade, o produto, o IBM Watson Personality Insights.

Brent Csutoras:

Isso é realmente interessante. Quero dizer, para dar algumas informações sobre alguns dos aspectos de ser capaz de fazer isso para que outras pessoas possam… Se você ainda não sabia disso, você deve saber que o Facebook também fez um grande estudo onde eles foram capazes de calcular como com precisão, eles poderiam determinar o que você gostaria de ver e como se sentiria a respeito. Eles basicamente passaram por toda uma grade onde estavam depois de 50 curtidas, sabemos que você gosta de um colega, depois de 100, sabemos que você é um amigo. E foi como se depois de 300 nós o conhecemos melhor do que seu cônjuge, certo? E foi realmente muito preciso. Portanto, muitos trabalhos diferentes estão sendo realizados para determinar as percepções da personalidade. Então, onde você vê mais uso disso hoje, se você estivesse pensando nos insights da personalidade, onde está isso usado hoje que as pessoas possam reconhecer? Você fez o exemplo com Jeopardy anteriormente.

Dr. Michelle Zhou:

Certo. Brent, você mencionou que, na verdade, muitos de seus públicos são profissionais de marketing, certo?

Brent Csutoras:

Sim.

Dr. Michelle Zhou:

Quem são todos proprietários de pequenas empresas, então esse tipo de… Chamamos a compreensão profunda de cada indivíduo, esses insights, os insights da personalidade podem realmente ser usados ​​para muitos tipos de personalizar o engajamento e personalizar os serviços. Então, por exemplo, quando você realmente faz a pergunta para dizer “Fale mais sobre Charles Darwin”, você pode ter uma resposta padrão, certo? Mas se pessoas diferentes têm personalidades ou interesses diferentes, você pode realmente formular a resposta de muitas maneiras diferentes para personalizar essa resposta para cada indivíduo. Então, esses insights de personalidade podem realmente ser usados. Por exemplo, em nosso trabalho atual, se o agente de conversação pode realmente entender a personalidade de um usuário, ele pode nos oferecer uma orientação muito personalizada. Se alguém que é muito ambicioso e realmente deseja impressionar outras pessoas e o agente de conversação, assistente de IA neste caso, pode dizer este,”Eu sei que você é muito ambicioso, você deseja realizar mais”, às vezes atenha-se ao os fatos realmente podem ajudá-lo a ir mais longe, podem ir muito longe, certo?

Dr. Michelle Zhou:

E da mesma forma, ao contrário, se a IA encontrar a pessoa que é muito cuidadosa, atenciosa e sempre com medo de tomar decisões ou falar, você pode realmente encorajar essa pessoa a falar mais, para basicamente ser mais decisivo. Assim, você pode ver que, depois de saber mais sobre a pessoa, percepções mais profundas sobre o indivíduo, os computadores podem ajudar mais, podem dar orientação ou conselhos mais personalizados.

Brent Csutoras:

Uma das coisas que eu definitivamente quero mergulhar nessa conversa a seguir é meio que a implementação disso hoje é muito por meio de chatbots, certo? Quer dizer, vemos muitas pessoas tentando primeiro implementar esse tipo de solução para preencher a lacuna. Acho que a ideia em algum ponto é que haveria mais uma entidade, algum tipo de entidade de IA que participaria mais. Mas eu me pergunto se você viu alguém… Você fala sobre pequenas empresas do ponto de vista de um site que são capazes de fazer isso. Mas existe alguma implementação fora dos chatbots hoje para isso? Quer dizer, isso me faz pensar, poderíamos começar a ver sites… Já mostramos informações às pessoas em um site com base em segmentação geográfica e com base em interesses cozidos. Poderíamos, em algum momento, ver sites sendo reescritos e apresentados às pessoas, os dados sendo apresentados às pessoas de maneiras diferentes com base em seu gráfico de conhecimento?

Dr. Michelle Zhou:

Então, alguns de nossos clientes estão realmente trabalhando conosco neste aspecto específico, embora eu não tenha certeza de que esteja em seus sites ainda. Portanto, é baseado no chat, na conversa, e então o chatbot pode realmente fornecer informações personalizadas. Por exemplo, digamos que você vá ao site do livro e depois que a pessoa conversar com o chat por um certo tempo, digamos cinco ou 10 minutos, o chatbot pode realmente recomendar livros que são feitos sob medida para os interesses da pessoa, paixão e até interesses de personalidade, certo? Então esse é o tipo de trabalho que estamos fazendo agora. E como você mencionou algo interessante, porque a maioria do chatbot hoje, as pessoas realmente… É por isso que eu disse que estamos tentando evitar a palavra chatbots porque soa realmente, como se diz a conotação ruim. Existem três razões para isso. Primeiro, a maioria dos chatbots são realmente bots, eles não podem conversar, certo? Muitas vezes, eles deixam aos seus usuários uma experiência muito frustrante de serem capazes de encontrar qualquer coisa, devido à falta de inteligência. A segunda parte é que eles são impessoais. Se você gosta do assunto, já falamos sobre isso, eles sempre dão uma resposta tamanho único, certo? Se você for ao site do livro, o chatbot normal, se tiver sorte, posso entender o que você está dizendo.

Dr. Michelle Zhou:

Mesmo eles entendendo a maneira como acabaram de lhe dar, talvez, todos os livros populares versus dar aquele que talvez você seja mais interessante. E a terceira parte é que isso é na verdade… Somos muito apaixonados por isso é a maior parte da IA, se você realmente quer soluções de IA muito poderosas, requer organização para realmente ter, como você chama, experiência em IA ou um muitos recursos financeiros. É por isso que temos trabalhado nessa área que chamamos de IA democratizante, o que significa tornar uma IA realmente poderosa acessível a todas as empresas, não importa quão pequena seja a empresa. Então, eles não precisam contratar, digamos, uma super equipe de especialistas em IA de classe mundial ou contratar especialistas em programação de alto nível para realmente instalar. Então acho que gradualmente nos próximos, eu diria que daqui a alguns anos, veremos que chatbot muito poderoso, assistentes de IA muito poderosos estarão sentados em empresas, incluindo sites de pequenas empresas, e desempenharão funções como acabamos de fazer.

Brent Csutoras:

Então você mencionou como, e há alguns pontos que eu gostaria de aprofundar. Pessoalmente, acho que será extremamente útil porque sei que, para mim, tenho dificuldade em encontrar programas de TV. Eu assisto um programa de TV e fico tipo, “Eu amo esse programa de TV”. Eu vou e leio uma crítica sobre cinco outros programas de TV que eu deveria amar e eu vou e começo todos os cinco e não os amo. E eu fico tipo,”Bem, o que há sobre este show que todo mundo amou,”e é apenas baseado nas recomendações pessoais das pessoas e são tão poucas. O que podemos coletar das pessoas hoje, e é aí que eu acho que os óculos usáveis ​​realmente me empolgaram quando o Google lançou seus óculos, é que literalmente temos milhões de interpretações de microdados que fazemos. E ainda assim tão poucos deles estão dispersos para qualquer um que pudesse receber isso, certo? Precisamos ter tempo para dizer:”Ah, sim, achei o restaurante bom, mas não percebemos o fato de que, ah, o chão estava um pouco sujo e me fez pensar, e a única pessoa não usava luva , ”E não é suficiente para mim fazer uma revisão que pareça estar com raiva, mas perdemos tudo isso, certo?

Brent Csutoras:

E à medida que começamos a obter mais dados, estou muito interessado em ver se isso pode ser agregado a essas coisas. E você mencionou que, como chatbots, não é um ótimo termo e acho que, infelizmente, temos lidado muito com isso, certo? Quando a mídia social foi lançada, ela ficou meio distorcida porque todo mundo estava olhando para ela como um gerador de tráfego para marketing digital e não para comunidades reais, certo? Então, você vê a IA como um assistente de IA como o termo que você está tentando ver mais marcado?

Dr. Michelle Zhou:

Com certeza. Porque gostamos muito deste termo, quando você está pensando não importa os chatbots, incluindo as funções, certo? Então, por que você precisa de um chatbot? Então, precisamos de um chatbot para escalonar certas tarefas de negócios automatizadas. Isso é extremamente importante para pequenas empresas, certo? Porque você não tem recursos para contratar, digamos, zilhões de pessoas. Quero dizer, especialmente se você tiver pessoas que não quer sobrecarregá-las, certo? Você não quer que eles trabalhem 24 horas por dia, 7 dias por semana, e também conversem com talvez centenas de pessoas ao mesmo tempo, o que era [inaudível 00:11:13] que os humanos eram incapazes de fazer. Então, neste caso, é… IA é realmente como o, eu chamaria de aumentador, aumentando sua força de trabalho, trabalhando com sua força de trabalho existente para fazer o trabalho melhor, para dimensionar suas operações. É por isso que assistente soa como um nome muito natural para ele, de modo que auxilia sua empresa, auxilia sua força de trabalho existente em vez de substituí-la.

Brent Csutoras:

E este é uma coisa interessante porque realmente começa a entrar no nível de satisfação, certo? Então, meu problema é que não tenho muita fé nos sistemas, certo? Então, toda vez que chamo um sistema se, estou falando ou se estou conversando, tenho que responder um monte de perguntas que não quero responder porque já passei desse ponto, certo? E há tantas falhas no sistema hoje, vou dar um exemplo. Eu estava com a Comcast e eles iam enterrar uma linha lá fora porque minha internet estava bagunçando, certo? Então, eles enviaram um e-mail para mim, uma mensagem que dizia: “Vamos enterrar esta linha e esta é a informação que temos”, e é como se não houvesse cerca. Eu fico tipo,”Mas eu tenho uma cerca.”Eles são tipo, há um sistema de irrigação, mas eu tenho um sistema de irrigação. Então ele dizia, “Se você precisa atualizar essas informações, vá em frente”, e eu clico e ele me leva ao sistema de bate-papo sem opção de atualizar nada. E então eu converso com um técnico que chega e diz:”Ei, posso ajudá-lo”, uma pessoa, e ela diz:”Sim, não sei o que você quer fazer”. E eu digo, “Bem, este sistema não funciona”, certo?

Brent Csutoras:

Então, acho que mencionei a você anteriormente conversa, mas estávamos dizendo que isso realmente deveria mudar o mundo, pelo que conhecíamos, certo? Cinco anos atrás, os chatbots seriam a próxima coisa que todo mundo dobraria nele, era como se fossem os chatbots e as habilidades de voz ao mesmo tempo, certo? Habilidades da Amazon, chatbots e FAQs e, em seguida, o Google lançou muitos mecanismos de busca com FAQs e certos tipos de respostas rápidas, e por isso tudo se tratava de dar às pessoas o que elas precisavam com mais rapidez. Mas o que descobrimos foi que realmente não avançou tanto quanto pensávamos. E até mesmo a retórica e o tipo de empolgação em torno da assistência de IA, quando eles são chamados de chatbots, como você mencionou, meio que diminuíram por causa da experiência. O que você acha, e quero dizer, faço suposições sobre por que não fomos tão rápido quanto queríamos, mas você estar por dentro disso e ter acesso a muitos outros profissionais como você que têm essas conversas internas, o que aconteceu com o entusiasmo, a implementação e por que não resolveu totalmente esse problema? Por que não funcionou muito bem e por que ainda está no ponto em que mal funciona e assim por diante?

Dr. Michelle Zhou:

Acho que o maior problema que as pessoas talvez não tenham percebido, mesmo as pessoas que estão tentando desenvolver, ou as pessoas que estão usando, adotando-o, há uma lacuna entre o que os humanos desejam os chatbots para fazer, ou IA para fazer, versus o que esta IA pode fazer, certo? Então, por exemplo, você acabou de falar sobre o exemplo que adoro usar. Você vai ao site, você conversa. Na verdade, neste caso, você conversou com um humano, certo? Mas se você conversa com um chatbot, muitas vezes eles forçam os usuários a seguir um caminho fixo e isso acontece, você disse.

Brent Csutoras:

Exatamente.

Dr. Michelle Zhou:

Eles vão te levar aonde… E você disse isso, isso não é problema meu. Meus problemas são diferentes e você não pode interromper isso. Se você interrompê-lo, o chatbot fica completamente sem noção, certo? Neste caso, é realmente falta de inteligência. É por isso que o chamamos de nosso… Basicamente, marcamos nossos chatbots com inteligência cognitiva e sabe por quê? Um é chamado de cognição [inaudível 00:15:05]. A inteligência cognitiva no mundo humano é nossa capacidade de compreender, de lembrar, de realmente aprender. Então é exatamente isso, queremos ensinar aos nossos assistentes de IA essas habilidades. É uma habilidade da vida humana. Então, por exemplo, se você disse, use o seu exemplo, para entender. Então agora você diz que eles perguntam outras coisas. Você disse: “Desculpe, não tenho uma cerca”. Portanto, peça para que a IA compreenda que há uma diferença e que também deve seguir um caminho diferente para ajudá-lo, não adaptar um fluxo de bate-papo para você em vez de forçá-lo a se adaptar…

Brent Csutoras:

Para se adaptar a eles, sim, exatamente.

Dr. Michelle Zhou:

Segunda parte, o que eu digo para lembrar. Então, digamos que você vá pelo caminho agora que disse que não tem cerca para o próximo, eles ainda precisam perguntar a você, por exemplo, como é o local, é um lugar muito estreito que as pessoas podem entrar no reparador ou talvez seja um espaço em branco que eles podem dirigir os caminhões ou talvez algum equipamento entre. Então, eles ainda devem se lembrar do fluxo que outras coisas que não foram perguntadas estão sendo coletadas, isso é chamado de lembrar a memória, certo, que os humanos têm naturalmente, mas muitos chatbots ficam completamente sem noção, uma vez que é interrompido, eles não podem voltar, não podem completar as tarefas. Aprender. Aprender é se ele interagir com você, como se estivéssemos voltando aos livros com a única informação sobre a qual você está falando, então eu deveria saber:”Oh, na verdade, Brent tem a mente muito aberta, sempre ansioso por coisas novas”, então eu queria recomendar algo para ele, ele disse, eu sei que você sempre anseia por novas ideias, uma nova tendência. Aqui estão alguns materiais em que você pode estar interessado, certo? Isso é muito diferente de alguém que é muito cuidadoso, atencioso e pode dizer:”Oh, não, esta é uma informação justa para você. Até fiz uma tabela de comparação para que você possa comparar e contrastar as diferentes informações.”Portanto, esse é o conceito-chave entre [diafonia 00:17:06].

Brent Csutoras:

Então, como isso praticamente… Então, quando você mergulhar nisso, como isso é realizado? Obviamente, acho que a maioria dos nossos ouvintes pode entender os fluxos de dados, certo? Você está basicamente dizendo, e isso faz parte do processo de aprendizagem com as soluções de chatbot existentes por aí, como:”Ei, você tem 20 perguntas que as pessoas fazem que você não conseguiu responder”, então você as preenche Você está apenas inserindo campos de dados e tentando encadea-los de uma maneira que faça sentido. Mas, como já dissemos, mesmo com as melhores intenções, existem alguns exemplos disso realmente funcionando e a única vez em que realmente funcionam é quando existem fluxos bastante padrão. Se eu quiser pedir uma pizza, certo? Alguns dos aplicativos de pizza fazem um bom trabalho porque há um fluxo muito estruturado para pedir uma pizza, você simplesmente não vai se desviar das opções que eles têm para coberturas e o tamanho e onde você mora e processa um pagamento. Mas como você está abordando esta solução para adicionar mais elementos cognitivos às interações da IA?

Dr. Michelle Zhou:

Pergunta muito interessante, também é minha pergunta favorita. Portanto, treinar IA com inteligência cognitiva é ensinar habilidades humanas de IA, o que é muito difícil, certo? É uma tarefa muito difícil. É por isso que devemos deixar que profissionais como nós façam isso. Então, o que aconteceu aqui é que você realmente tocou em dois pontos que são muito interessantes, então é por isso que queríamos democratizar o processo para que as pessoas que não têm um recurso ou não se importam em aprender a ensinar habilidades cognitivas de IA, porque ainda tem um chatbot para assistência de IA que é inteligência cognitiva. Então, se você disse aquele primeiro, como qualquer outro fluxo de trabalho, digamos o chamador da pizza, certo? Para que eles possam realmente ir lá, por exemplo, em nosso sistema, eles podem definir o fluxo de trabalho principal, então a forma de ver isso é quando alguém pede a pizza, você precisa perguntar a eles que tipo de pizza, qual o tamanho de uma pizza , quais coberturas, certo?

Dr. Michelle Zhou:

Mas, enquanto isso, eles também precisam habilitar o chatbot ou esses assistentes de IA para responder às perguntas. Por exemplo, as pessoas podem perguntar: “Eu tenho um cupom, ainda posso usá-lo?” Você tem que [crosstalk 00:19:24] o cupom.”Meu aniversário está chegando, você tem alguma vantagem de aniversário? Se eu comprar, digamos cinco deles, você tem algum desconto ”, certo? Essa é uma pergunta sobre as pessoas. Então, o truque ou talvez se você pensar sobre o segredo nosso [inaudível 00:19:40], mas o que estamos fazendo aqui são os usuários ou talvez as empresas não precisem se preocupar com os detalhes essenciais a serem conectados para serem enfiados juntos. Mas eles precisariam fornecer o conteúdo comercial. Portanto, nossa IA nos bastidores trabalhará em conjunto para descobrir: “Ora, esse é o principal fluxo de bate-papo que ainda está lá, preciso lembrar por que fui interrompido. Mas se eu tenho uma pergunta, devo ir para verificar minha base de conhecimento para ver como minha base de conhecimento real fornecerá as respostas apropriadas.

Dr. Michelle Zhou:

Então, na verdade, é quase como se você simplesmente articulasse isso, as pessoas podem ir em frente e definir o fluxo de trabalho que desejam e podem definir as perguntas frequentes básicas, mas depois deixar o resto para os especialistas, que significa que, em nosso caso, é que já treinamos usando toneladas de dados usando nossas abordagens neurossimbólicas gravadas na verdade para treinar, pré-treinar todos esses assistentes de IA com aquelas habilidades básicas, o que eu chamo, de conversação humana essencial.

Brent Csutoras:

E você mencionou esse tipo de coisa, e eu ouvi muitas pessoas no espaço de IA falarem sobre, Nick Bostrom, muitas pessoas falaram sobre o necessidade de um banco de dados centralizado e controlado, não apenas para facilitar, mas para evitar que as pessoas vão longe demais com a IA e assim por diante. E um elemento controlado como esse, e onde isso também seria muito interessante e muito benéfico para a maioria das pessoas e onde deveria haver uma grande adoção, é muito semelhante aos princípios de codificação estabelecidos que temos hoje. Quando você tiver isso, poderá anexar em uma API semelhante a todos os nossos cupons. E você não precisa nem se preocupar se eles expiram porque você está se conectando ao seu banco de dados existente e então, quando as pessoas souberem, ei, esse sistema ai se conecta por meio desses diferentes pontos de conexão, então eu preciso ter esses bancos de dados e posso puxar de meus sistemas existentes, todas as interconexões permitem que ele seja realmente conectado e assuma o controle de um certo modo sem ter muita entrada.

Brent Csutoras:

Então quem é esse que está fazendo isso agora? Quero dizer, obviamente, você está interessado nisso, é algo com o qual sua empresa está trabalhando ou liderando e até onde isso está e qual é a resistência? Eu não acho que muitas pessoas realmente pensam sobre essa ideia de uma IA aberta que todos podem utilizar gratuitamente ou a um preço de baixo custo para padronizar a experiência.

Dr. Michelle Zhou:

Então, sua pergunta é muito importante, mas também é uma grande pergunta, certo? Portanto, existem diferentes partes para isso. Então, em um nível baixo, existem softwares de código aberto como do Google, como do Facebook para basicamente ajudá-lo a treinar uma parte da IA ​​chamada processamento de linguagem natural. Você pode pensar sobre isso em uma conversa, não é apenas sobre o processamento natural da linguagem, é também sobre a empatia, a maneira responsável, certo? Então no nosso caso é, além da nossa empresa, não sei se as pessoas têm esse processo padronizado e chamamos de políticas conversacionais. Portanto, você pode definir diferentes tipos de política de conversação, por exemplo, eu queria que o agente de conversação, neste caso, o assistente de IA, fosse mais persistente em seu fluxo de trabalho, em vez de ser flexível para desviar-se de diferentes tipos de tópicos, certo?

Dr. Michelle Zhou:

Então, outro tópico há um nível baixo para se pensar basicamente se você dissecar como a conversa ocorre. Existem muitos níveis de habilidades de que a IA precisa. Processamento de linguagem basicamente natural de nível inferior, muitas empresas estão fazendo isso. Tantas empresas realmente abrem o código que nós também aproveitamos isso, certo? Então, no topo, existem diferentes tipos de habilidades como, por exemplo, até mesmo você entende, [inaudível 00:23:39] em sua conversa, você pode entender tudo o que disse e eu posso não responder às suas perguntas como você esperava, talvez, direito? Portanto, posso escolher outra maneira de responder ou talvez não responda, então isso é realmente chamado de próximo nível de habilidades de conversação, nós o chamamos de lógica de conversação.

Dr. Michelle Zhou:

E então, estamos tentando trabalhar de forma muito semelhante, apenas para discuti-los e modulá-lo, para que outras pessoas possam tomar partes diferentes quase como um sistema de lego, certo? Vamos colocá-los juntos, chamamos de tópicos de conversação. Então, por exemplo, se você deseja criar um assistente de IA, você disse, ok, eu quero que este assistente de IA fale sobre os três tópicos. O primeiro tópico é perguntar aos usuários sobre suas funções e desafios. Em seguida, outro tópico falando sobre isso e talvez quais são as soluções que você encontrou até agora. O último sobre o qual está falando, qual é o seu plano atual de adotar uma nova solução? Você vê que esses são tópicos diferentes? Eles não precisam se preocupar com esses tópicos é muito semelhante a apenas dizer que sob sua base de conhecimento de orientação todos eles se conectam a ela, então eles só precisam de alto nível para especificar que eu quero que meu assistente de IA seja capaz de falar sobre esse tópico, este tópico, este tópico, então deixe o resto deles para o sistema subjacente para descobrir como o tópico pode ser discutido e como o tópico pode ser até, como dizer, encadear juntos porque as pessoas podem vir de um tópico para tópico. [inaudível 00:25:10].

Brent Csutoras:

Você mencionou que há muitas camadas e estou muito interessado no conceito de escopo do que é necessário para resolver o problema, certo? Nós conversamos sobre como quando falamos assim, você pode ver as expressões faciais, você pode ver quando isso muda, certo? As pessoas começam uma conversa de uma certa maneira e então podem progredir nessa conversa, você pode começar a ver sinais de frustração, certo? Então, alguns dos chatbots identificarão que, certo, algum tipo de assistente de voz da IA ​​de interação por voz pode realmente acertar, se você começar a usar… Eu sei que algumas empresas se você usar palavrões, elas irão para um representante mais rápido ou se você… Mas você pode começar a perceber que um chat tem um certo fluxo e depois fica mais curto. Como se as pessoas parassem de dizer: “Bem, eu realmente não quero isso e eles começam a dizer não, não, não” e é tipo certo que eles estão ficando frustrados, certo? Portanto, há visual, há tom e há mudança no padrão. Quanto disso é necessário para chegarmos ao ponto, porque, em última análise, ainda estamos tentando chegar a um ponto em que sentimos que estamos conseguindo o envolvimento de um humano sem um humano. Quanto disso será necessário para resolvermos verdadeiramente este problema completamente? Precisamos de tudo isso ou você acha que seremos capazes de obtê-lo por meio de texto apenas em algum momento?

Dr. Michelle Zhou:

Realmente depende da sua tarefa, certo? Então, é quase como pensar em uma empresa quando eles contratam uma pessoa, isso realmente depende do cargo, certo? Se você quer que essa pessoa seja o CEO da empresa e deseja que essa pessoa seja o vendedor da empresa, eles têm funções muito diferentes, têm habilidades diferentes. Portanto, é muito semelhante ao que você está falando, a tarefa do assistente de IA, quais são suas funções. Portanto, se o papel deles é servir como. digamos, assistente de marketing de produto, certo, apenas realmente tente entender as necessidades e desejos dos usuários ou clientes e obter as informações e fornecer as informações do produto como em troca, e atualmente eu acho que a tecnologia é bastante capaz de realmente apoiar tais cenários. Mas se você… Você assistiu a um filme chamado Ela? É um filme.

Brent Csutoras:

Ah, sim, com certeza.

Dr. Michelle Zhou:

Então, se você quiser criar alguém como assistente de IA como ela, sim, há um longo caminho a percorrer, certo> Então, provavelmente nos próximos cinco ou 10 anos e talvez possamos alcançar lá. Porque, nesse caso, você realmente precisa do que chamamos de informação sensorial e gesto e expressão facial, olhar, até mesmo movimento corporal, poses corporais. So all these depending really on the tasks the roles you want your AI assistant, and right now I would say for operational especially business operational reasons the technology is already there and they just, with the right technology, when the businesses can really deploy those AI assistants to scale their operations in many areas already.

Brent Csutoras:

How are we learning today that outcome, right? So if somebody comes in as a company and they’re like, “We’re going to launch a chatbot,” is there a system like… I mean, I guess I would speak to your [inaudible 00:28:42] is there a system in there where they can see a human interaction but yet mirror it with a chat interaction and then when it goes off, it’s like a QA testing, is there a testing period, how do we actually get there? Because I still feel like anybody listening to this today, right, and maybe you can compare with what you guys are doing now and maybe what you’re going to do in the future, but right now.

Brent Csutoras:

I want a chatbot, in my head I’m going to go and put an AI assistant on my website or I’m going to put it in my app or I’m going to put it somewhere, I’m going to sit down and think out what are all the questions that people are going to ask and how do I answer it, so I’ve got the FAQ side. I’m going to look at what’s my process flow and how am I going to guide people through that. What is there that’s more than that and how is that taught? So somebody who’s looking at maybe they want to use your company or something and they’re like, “Hey, we want to work with you right now to create this.” What does that actually look like timeline and workflow to get something that’s functionally working?

Dr. Michelle Zhou:

Great question. Actually, I just wrote the blog on this one. The factors that people… There are four factors that people should really consider when they are considering adopting a chatbot solution or AI assistant on their website. Because in the future, it’s almost like every business right now must have a website, right? In the next couple of years, every website must be powered with a chatbot or conversational ai because that just gives you much more visibility, much more relation building opportunity with your customers. So how should the business go about it especially if they don’t have the AI expertise or AI teams in-house, right? Very simple. So I have this slogan called the U2C2, which means the two Us and Cs. First U. Because you want to adopt the AI assistant, first one you want to be useful. Useful which means it is you can complete the tasks that you want the assistant to accomplish. So you go about to do this one, if you are evaluating a chatbot company or AI platform, go to their website, try their chatbox on the website. But if they don’t even have a web chat box on their website, that’s a very big sign, stay away from it because you don’t even have a [inaudible 00:31:16] to put on one because this is their best show, right?

Dr. Michelle Zhou:

Then try it, say if you like that kind of a tone you like kind of a conversation, if you like it. Then second U, usability, which means it is then ask them, can I create this one on my own or I have this scenario, can you create it for me? Basically to see because after all, the AI assistant that will be sitting on your website that represents your brand to interact with your customers, you want them inside of it, right? So you want to do that that’s why we call it we want them to be empathetic to be really feeling base there to understanding your users.

Dr. Michelle Zhou:

Third one is the first C in the C2. First C is cost. To cost and speed to develop and then ask and say this one now I have this scenario so can I do it myself because that’s the cost effective, right? Or if i couldn’t do myself I would use your platform if you have to do it for me, how long will take it, how much cost you don’t want to go with let’s say for example hundreds of thousands of dollars taking 18 months that’s just not practical for many small businesses, right, with the cost and speed of development.

Dr. Michelle Zhou:

Last C is collaborative. Because the AI is never perfect, it always needs to work with your existing workforce. How does this AI work with your existing workforce? Can they report problems? Like you said, how do I know if it’s not working even? Can the AI actually actively real-time monitoring ah I couldn’t answer these questions, cannot be surfaced to the human assistance and also how fast for the human really collaborators to fix the problem, upgrade the teaching, this is learning. So for example, we hold this bar very high, we want all this to be real time. Which means it is let’s say, you go to talk the chatbot it’s powered by us if there’s a answer the questions that I’m detected immediately by the human. The human can immediately actually submit the answer and then all chatbots who are still chatting and without being taken offline to immediately learn that new actually knowledge.

Brent Csutoras:

And also to learn what didn’t work right? Our answer didn’t solve it because they asked the same question in a different way and things like that so it’s really, really interesting. So I like that two Us, two Cs, that’s really cool. I like the way that it kind of flows as well. For anybody who’s listening, there’s two parts to engaging with the company, right, that are beyond where we’re at right now, right? And that’s, what do I do to make the platform and the project successful. And then the second one is, how do I know and measure if it’s working successfully, right?

Brent Csutoras:

So the first part I’d love to get your idea because I think a lot of people don’t understand the mechanics and don’t understand all of the moving parts and they can be their own detriment. So if there’s somebody who’s thinking, I absolutely want to get into this and going with the same two Us, two Cs, how do they approach it? Do they need to hire somebody that’s dedicated? Do they need to put together data? How can they be successful in putting together their support for the two Us, two Cs?

Dr. Michelle Zhou:

Great question. Actually after answer you, I’m going to write another blog on this one. This is a great question. So first one, we are working with many customers, clients of ours, have asked these questions too. So first one, just ask the business owner or the marketer, right? So think about it is I need assistance, what I want this assistant to do? Almost like you hire, I’m giving example about, let’s say you’re a sales person right. So I teach you, let’s say a entry level sales person, what I want this entry-level sales person doing is that when this person is starting to talking to a potential customer, I wanted to prepare a set of questions to ask the sales person to ask the customers, right? So because you want to qualify the customers to say that, why are you interested in our product, right? So what challenges have you faced in your own work, right? What solutions have you tried? So that’s how you prepare.

Dr. Michelle Zhou:

Second one, ask if you prepare the salesperson then thinking about it is anticipated, what type of questions the customers might ask, right? Customers might ask it is so tell me about your product? What’s the cost of your product? How long will it take you to ship it to me? Do I have any uh special discount if I buy more? So anticipate, right? Anticipate the questions, that’s it. So ask the owner of the business if they’re actually working with a platform like ours they should really need to remember two things. What are main tasks this AI assistant needs to accomplish, right? What questions they need to ask your potential customers and what questions they need answer to the customers, that’s it.

Dr. Michelle Zhou:

So I want to go to your second question, how do you evaluate it? Very easy. So we’re actually just doing this one right now with the other customers. First one there are absolutely several metrics, KPIs, if you remember. First one is the quality of the information you got. So for example, if your assistant really does what you wish to do, for example, do they give you the quality of information of the sales leads you have, right, to compare with whatever you had before on your website with the static form with even human sales person. Second, does it answer the questions your customers have?

Dr. Michelle Zhou:

So we have this actually live dashboard to show you the percentage of the questions being answered. So our bar it is after two weeks your AI assistant should answer automatically, fully automatically, about let’s say 75% of the customer questions without any human intervention, right? [inaudible 00:37:42]. Third one, which is also very important, customer satisfaction. It’s almost like you have a sales person who is very capable, who actually complete all these goals, but really doesn’t leave a good impression wouldn’t do a very good job for your brand, right? You want to measure the customer satisfaction, customer engagement, [inaudible 00:38:02], very similar to what they measure web engagement, how many people who actually chatted actually browse the web? How long they stay, right? And how many people are converting the conversion rate as well?

Dr. Michelle Zhou:

And the people are… Because we just actually helped another company does this are using our chatbot and they said, “Oh, I want to know how many people who chatted with my chatbot are actually converted?” Either they signed up for certain events or actually applied for their program, right? So it’s KPIs, it’s absolutely important for them to measure and to basically to even to see, to compute the ROI, their investment and the return on investment on this particular AI assistant.

Brent Csutoras:

That’s awesome. I know that we realized from… We were just playing around with searching the journal when we launched our chatbot because we were just curious, we were kind of playing with a little bit and I don’t think we put a ton of effort into it and we just got a bunch of people that would just start kind of cussing at us or yelling at us or just screwing with the chatbot, and that’s kind of when we realized it wasn’t really doing anything. And then we were like maybe, this isn’t the best brand exposure for us to have something out there that people hate so much that they’re telling us off in the chat so we ended up kind of turning it off or making it very simple. But I do think a lot of people, they want to do well but I think that a lot of people are swamped and marketing becomes that 100 different directions they have to go in and they’re trying to figure out how to do all that they just know that somebody told them they need a virtual AI assistant on their website so they’re putting it on there and they’re hoping that it works.

Brent Csutoras:

What do you think is a general time period and cost expectation people should have to not just throw something on their website but to actually have something that they can benefit and see sales from? Is it a three month or a six month cycle? Is it something that’s like a couple thousand dollars a month or is it five figures a month? What is the range and the [crosstalk 00:40:10]?

Dr. Michelle Zhou:

[inaudible 00:40:12]. Be realistically, so using the current state of our technologies maybe setting up will just requires about a few days to a week. That’s actually people should keep in mind that if it takes longer than that and then unless you have some special needs normally for a typical meeting. But it requires a little bit of adaptation [inaudible 00:40:35] what people and you will be very surprised as a business owner once the chatbot can answer certain questions and people actually have more questions, which is a good thing [crosstalk 00:40:45]. So I would say expect a couple weeks to a month to actually gradually stabilize, which means it is you actually get to the I said get it to the 75 or even to 80 percent of the one. That actually helps the employees. So because we’re working with our clients employees that be much happier right now with this AI assistant because they said I hate to answer those repetitive questions, answer the same question literally he said a thousand times a year, I hate that. Right but they answer once and this chatbot can answer hundreds of thousands of times so they feel very achieved accomplished. That’s a good sign actually to elevate actually the working environment atmosphere, workplace morale.

Dr. Michelle Zhou:

So it’s basically it’s really about the couple of days to set it up but it takes a month or so to really to get used to, get accustomed to the customer base, right? But I wanted to mention that having an assistant it’s almost having a child at this stage. You cannot just ignore it, almost like your website very similar maybe otherwise good analogies kind of works out if your website always have a sales content, it’s not good for your business, it’s not just your brand. So similarly, when you have an AI assistant, you want to refresh the knowledge of this assistant. So for example, once you have a new product, once you have a new campaign, you have a new announcement, it’s great to teach the AI assistant as well right, so because then they can actually help you more to tell your customers about new products maybe even comparison a new product versus existing products.

Dr. Michelle Zhou:

So we always also kind of share with our customers and clients it is, just remember your AI just like your website, just like your kid, you wanted to continuously actually instill new knowledge and new content to it, [crosstalk 00:42:50]

Brent Csutoras:

For sure, and even as times evolve things change, right? The buying cycle, how people purchase, what’s important to them, what influences them, what kind of information they want? Those things can really kind of need to be continuously taught. So I think this is really amazing, I’ve really enjoyed kind of diving in. I think we’ve gone through some really fun parts to this. I want to ask you one kind of one more question and then I want to ask you another kind of follow-up thing. But the one thing I’m interested in is from again, you have a complete career in this space, right? So i mean you have a long career in AI, you’re looking at it from a very current practical standpoint for adaption, which I think is huge, right.

Brent Csutoras:

I think that’s a really, really positive thing, I think it’s going to help us get forward faster because I think so many people are focused on a very clinical or a very, not clinical that’s not the right word, but very experimental kind of can we break certain records or get faster or do something else in our industry for the accomplishment versus really focusing on the end user of this product and how do we evolve adaption right, so that when we do have that product, that product is useful to people. So I think that’s a very commendable thing and I don’t think a lot of people are doing it so I love that you’re focusing on that. Where do you see this going in 2022, 2023. What do you think is not only just from what you’re doing, but what do you think we’ll see in that transition, what kind of interesting ideas do you expect to see in the next two to three years?

Dr. Michelle Zhou:

Great question again. So this is also the things I have been thinking every day as well, right? So what’s also keep me and stay up at night. So one is very important and also near dear to my heart is this ethical AI topic. So what does it mean here is because especially [inaudible 00:44:51], our AI is very powerful now. It can really understand a person after maybe about 15-20 minutes of a chat, understand the way you handle stresses is, understand your passions and interests, right? So now next question is that’s why we also keep saying responsible AI, ethical AI, once you have that power and we say that with great power comes with great responsibility, I truly, truly believe that especially today. Because of that, you don’t want the AI to take advantage of people because [crosstalk 00:45:30].

Brent Csutoras:

I was just going to say that. What if they know that they always buy more at a late hour and so they always send them impulse things and they take advantage of it, yeah exactly, I was thinking that same thing, that’s very interesting.

Dr. Michelle Zhou:

If I knew that somebody’s an impulsive buyer than my people encouraging them to buy, encourage them to actually… And also if I knew somebody who is addicting to play games every day, every hour, then encourage them to have that addiction because it benefits some businesses, right? So this is a huge one coming up because in the meantime I’m also the editor-in-chief for our academic journal scientific journal called the SCM Transactions and Interactive Intelligence Systems. So we just published an article about the breaking the gap between ethics and practices how should you install instill this type of guidelines when you actually develop or deploy AI systems. I think that’s a there’s a long way to go but as a community, we have already started talking about that, discussing about that.

Brent Csutoras:

Well, you added another question to my mind and that’s that right now across the world we’re looking at data privacy, right? More and more, you can’t make the assumption that it’s okay to use the data that you might have on somebody without their explicit permission, right, and their ability to say, “I want you to erase this.” Have you seen that start to play into this space at all?

Dr. Michelle Zhou:

Actually let me revert to your question back to a little bit. So when the people actually ask to opt-in, this is one of our question, and then there’s some people don’t even ask you the opt-in, actually pry you on your privacy, right? So you can think about it is some of the, I would say bad behave chatbox, especially I have been in this area for a long time, I knew how people will behave with chatbots, with AI. Most people are very kind, they will adapt to it, they will be themselves, they will reveal personal details, they will reveal. So it is in our case actually we put what we call the watermark in a chatbot. So even when any other companies the business is using our AI assistant to elicit let’s say potentially sensitive information like social security number, we actually our water mark will be automatically fired in a way to warn the user to say this may contain sensitive information to make sure you only reveal such a personal sensitive information to a party you trust sure, right?

Dr. Michelle Zhou:

[crosstalk 00:48:09] especially if every child bodies on every website that’s going could happen, right? So we trying to this one to protect the businesses as well as to protect the users of the chatbot. Now going back to your saying obtaining information, so then once you do the information, so in our case, a big area we also share with our clients that is, be transparent, especially with that kind of intelligent cognitive [inaudible 00:48:38]. Sometimes it’s harder for the people to realize, wow this is actually, AI is not a human. Direito? So we wanted the business to be very transparent and tell them this is not a real human which is the sake of expectation, bit in time, that transparency also helps. [crosstalk 00:48:56]

Brent Csutoras:

Yeah, that actually drives me nuts because every time I call, which I’ve had to do a lot lately because of my internet issues with Comcast, they always say let me check while I look at your record and then all of a sudden I hear click click click click click on a keyboard and I’m like, you’re trying to convince me that there’s a real person here looking up your information. I was like, I don’t know how I feel about that. The part of me and my… Obviously, most people don’t even notice that but I immediately am like, not quite sure how I feel about the attempt to make me feel that you’re real in this particular chat environment, right, in this engagement. So I’m probably super over sensitive to it just because I’m looking for it but I absolutely find all of this fascinating.

Brent Csutoras:

I can only guess that you know myself included, I’m going to definitely want to continue reading what you’re writing what you’re putting out and learning more about your company. Can you just take a minute or two to tell me a little bit about Juji tell me a little bit about you know the publications you have where you’re writing how people can find you how they can contact you.

Dr. Michelle Zhou:

Yeah thank you. So finding us is easy it’s juji.io J-U-J-I.io, that’s our website. And so mission of Juji is we really want to what we call the augmented humanity, advance humanity by unifying human and machine intelligence. That’s our belief. So towards this goal, for the past five and a half years now, so Juji has been working on two tasks first task is to power AI assistance with what we call cognitive intelligence, right, in the form of a chat box. People have to use the word chatbot [crosstalk 00:50:39] AI. Which means those agents, this AI assistant, really can understand, can remember, can learn, and then they can be responsible and empathetic in their tasks. That’s the one first task we’re doing. So the second task that we’re doing is I also touched upon is democratizing the adoption and the creation of such powerful agents. So businesses without any coding experience, without any AI expertise, can come to our website, sign up and put in there as I said earlier your question is, put in their main task flow, workflow, put in their questions they want their chatbot answered to their customers, that’s it. Then the AI assistants will accomplish built-in company changes will be automatically generated.

Dr. Michelle Zhou:

So in the meantime, we also publish in the top scientific journals like most of you will probably see ACM which is the world’s largest organization for computing professionals or also practitioners in this area so like Tokai this is the transactions and human computer, human interaction and the various of large conferences like Recommender systems like also the what you call it, intelligent user interaction conferences. So you publish there. And then our publications talking about it is how did you actually create AI so two types of publication, one it is to publish on state of the art technologies that we have developed. They share with people how we develop technology many people can benefit. Second part of it is to really share with people users experiences with those AI. So for example, do they trust those AI. If the AI has a different personas how their trust how human trust may change, right, and how the AI actually help the users accomplish certain tasks.

Dr. Michelle Zhou:

So for example, one of the universities is the published researcher uses our AI to interview students [crosstalk 00:52:46] effort, right? So which means they can really predict which team can do well in real world with the interview they assess every team members personality traits, interests, the passion, and then figure out which team would do the best actually it’s really predicted a ways…

Brent Csutoras:

That could be a really great just job hiring in general. How much you have to go through to take 300 resumes and put them down. If you had a bot they could send out an invite and then they didn’t have to talk but they had to write out and interact with that bot and answer questions and they could read the resume and ask specific questions about specific things and get that information and then come back and say, we think these are your 10 best candidates, that would be huge. I mean and time saving for companies. So yeah, it’s beautiful.

Dr. Michelle Zhou:

Yeah, we’re using that for our own hiring and also other clients have used for their hiring as well. And also it’s very hard to say and also this is a help so because right now it’s an inclusion of diversity too, right? Because you don’t look at the resume, you don’t get this, you don’t have this human biases for example, it’s a certain school, you bias certain people you knew, you bias a certain references. In this case everybody has a very fair opportunity to chat with the AI. And AI really tries to elicit the information you want and figures out what their strengths are. In this case you may actually find the person who is not the person you want to hire for this role but you’re not perfect for another role you have never saw that.

Brent Csutoras:

Exactly right yeah.

Dr. Michelle Zhou:

Basically give yourself the business a chance to give everybody a chance as well. So I grew up in China, I have this firm belief in Chinese saying that everyone is born with the talent, so we want to use AI to discover that talent to maximize that talent.

Brent Csutoras:

Well, Dr. Zhou, I appreciate you joining us, I appreciate the information, I look forward to being able to chat with you again, I look forward to reading some of your work and checking out the product. Thank you so much for sharing with us, thank you so much for joining me today.

Dr. Michelle Zhou:

Thank you for having me Brett, it’s been great.

Brent Csutoras:

Thank you.

Brent Csutoras:

(music)

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