Moveworks mede-oprichters: van links naar rechts, Jiang Chen, Vaibhav Nivargi, Bhavin Shah, en Varun Singh.
Moveworks inc.
Waar komen al die tickets gaan als je een probleem hebt met uw laptop, of u kunt niet uw e-mail lijst groep opgericht? Je zou denken dat ze in een systeem als Atlassian ‘ s JIRA ticketing software. En dat doen ze, maar ze gaan ook in een gigantische puinhoop van een stapel die in de IT-professionals proberen zin te geven.
Drie-jaar-oude opstarten Moveworks van mening is dat een laag van natuurlijke-taalverwerking moet worden toegepast op de top van JIRA of en toepassingen als het om de betekenis van de chaos die ontstaat als mensen verwoed ping voor hulp.
“Het is een taal probleem,” benadrukt Bhavin Shah, mede-oprichter en CEO van het bedrijf. Hij ontving $30 miljoen van Bain Capital Ventures en Lightspeed Venture Partners op basis van die stelling.
Overweeg een maar al te bekende scenario. “Iemand schrijft in met de helpdesk, ‘ik liep over mijn laptop, ik heb er echt spijt van’,” biedt Shah. “Dat moet worden omgezet in een aanvraag voor een leenproduct laptop, maar eerst iemand moet het om taal te begrijpen om te weten wat het verzoek wordt, zo het zit in een wachtrij te wachten op iemand die te interpreteren.”
Tools zoals JIRA en ServiceNow en ZenDesk op hun eigen “geven bedrijven een stroomschema te nemen van het verzoek en breken in stappen,” aldus Shah, maar ze niet op te lossen die eerste probleem van de taal te begrijpen.
Het mysterie van de taal meestal resulteert in een vertraging van maximaal 72 uur, Shah zegt, een situatie die, zegt hij, “niet wijzigen in decennia,” ondanks de meer recente HET software-aanbod, zoals JIRA. De gemiddelde bedrijf krijgt 10.000 tot 20.000 tickets een maand, volgens Shah.
Een voorbeeld van Moveworks uitgevoerd in de Olierijke op een smartphone, als iemand vraagt om een toe te voegen aan de “dl”, de distributie lijst voor e-mail.
Moveworks inc.
×
moveworks-chat-bijvoorbeeld-kan-2019.png
Het doel van de Moveworks programma is voor zowel het scheiden van de uitspraak, en vervolgens, in Plaats van te bevelen iets, automatisch activeren van de stappen die nodig zijn voor het bereiken van de oplossing,” Shah uitgelegd. Die gaat om het bereiken van de IT-programma ‘ s die de toegang tot en het inrichten door te voeren die erbij betrokken zijn.
In een demonstratie, Shah wandelingen door hoe Moveworks navigeert in het geval van een verklaring van een werknemer aan de binnenkant van de Slappe. Ja, net als een toenemend aantal jonge startups, Moveworks is een onderdeel van de ‘App Economy’, een stukje software dat wordt aangesloten op de spullen bedrijven zijn al in gebruik.
Ook: het Opstarten van Clari duwt ‘snelheid en schaal’ van AI te binden enterprise data samen
Een gebruiker van het type ‘ Kunt u toevoegen Bhavin de verkoop dl,” het gebruik van het gezegde voor “distributielijst.” De Moveworks gesprekspartner te zien als gewoon een andere avatar in de Verslapte, en antwoordt met een legitieme reactie: “OK, je wilt om iemand toe te voegen aan een e-mail groep. Ik vond een paar gelijkaardige” en vraagt met keuzes voor die groep, en dan is die persoon door een naam toe te voegen.
Achter de schermen, het bedrijf verbindt met programma ‘s, zoals Okta’ s verificatie software om de aanvraag automatisch voor middelen worden ingericht.
Dat gaat afleiden welke systemen zijn betrokken op basis van ‘ business rules.” Terwijl een laptop probleem kan eenvoudig zijn, andere dingen kunnen niet worden dus. Iemand kraken hun toegang tot het gebouw badge, bijvoorbeeld, kan een HET verzoek, maar het kan ook een verzoek voorzieningen. Plagen uit wat precies de bedoeling is van essentieel belang.
Om te kraken van het taal probleem, Moveworks heeft zijn eigen “gesprek motor”, genaamd “Euphonia.” Veel van enterprise software maakt gebruik van de zogenaamde business regels voor het toewijzen van een “gesprek flow”, om erachter te komen wat te doen. Maar Moveworks gevonden dat een dergelijke benadering heeft ernstige beperkingen. In plaats daarvan, Euphonia maakt gebruik van een “probabilistische model-gebaseerde aanpak” om te beslissen wat te doen, om te “begrijpen en omgaan met de nuances van de taal”, zegt Shah.
De Euphonia aanpak houdt ook rekening met de business regels die zijn vastgesteld wanneer de software wordt geïmplementeerd met een bepaalde klant, gebaseerd op hun best practices’, zegt Shah.
Ook: Waarom chatbots nog steeds laat ons koud
Hoe doen ze het? Shah en mede-oprichter Varun Singh, die als vice-president van product, vergelijken hun aanpak te werk vorig jaar door Google op “insluiten” modellen voor de zinnen in plaats van individuele woorden, zoals uitgelegd in een Google-papier in het afgelopen voorjaar, “Universele Zin Encoder.” Dat werk aangepast “Transformer” word encoder te ontcijferen hele zinnen.
“Met behulp van de overdracht van leren, gebruiken we het model van open source door Google om te leren van de zin verklaringen voor onze eigen data sets, en had dat model ingezet in de productie,” Shah zegt.
Toen het bedrijf werd gestart, in 2016, Moveworks voornamelijk gebruikt “klassieke machine learning technieken,” Shah zegt, om de uitvoering van het product voor de eerste klanten, “diep leren niet om te spelen een grote rol.”
“Als we brachten meer klanten op het platform, en onze dataset groeide, konden we beginnen met het toepassen van meer geavanceerde DL technieken”, zegt hij. “De meeste van de modellen die we hebben ingezet in de productie zijn ensembles van verschillende modellen, en kan zijn klassieke machine learning gecombineerd met diep leren.
“We hebben nu verschillende diepe neurale netwerken die samen werken aan het uitvoeren van verschillende taken in het begrijpen van taal.”
Het bedrijf blijft, volgt de ontwikkelingen in de verwerking van natuurlijke taal, zoals OpenAI “GPT-2,” geïntroduceerd in februari. Het gebied van machine learning, Shah opmerkingen, is voortdurend in ontwikkeling.
Ook: AI opstarten Mensen.ai krijgt $30 miljoen van Andreessen Horowitz voor het vrij maken van de werkplek somberheid
De strategie, Shah zegt, is: ‘blijven lenig genoeg om te onderzoeken en vast te stellen nieuwe technieken zoals ze beschikbaar zijn.”
Meest belangrijk is het schalen van welke benadering wordt gebruikt, zodat het geschikt is voor industriële kracht implementatie.
“Veel mensen beweren machine learning, maar weinigen doen het zinvol”, zegt Singh.
Het bedrijf kreeg de eerste paar klanten in 2017, dan ging het om tientallen in 2018. Het systeem verwerkt nu een kwartaal van een miljoen interacties per week, Shah zegt. Moveworks’ software wordt gebruikt in de opslag technologie van pioneer Nutanix, waar het ging om de handling slechts 10% van de help-desk tickets in het begin om zo veel als 35% nu. Met chip gigant Broadcom, Moveworks was in staat om meer dan 25% van de tickets binnen de eerste maand van de implementatie.
Aangezien deze systemen geschaald, zo heeft de voortdurende opleiding van de zin embeddings. Moveworks heeft getraind zijn in natuurlijke taal model op 20 miljoen tickets heeft ingenomen in het systeem zo ver.
Singh maakt het punt is echter, dat in tegenstelling tot de onderzoeksprojecten zoals GPT-2, de training van gegevens ter ondersteuning van tickets is “sparse.
Moet lezen
Wat is AI? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is diep leren? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is van ‘machine learning’? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is cloud computing? Alles wat je moet weten
“GPT en dit soort dingen hebben terabyte aan data [opleiding],” Singh merkt op: “maar we hebben alleen het laatste jaar is de moeite waard van data — het is zeer schaars, het is die van 10.000 of 20.000 tickets een maand, dus gewoon de 120.000 tickets in alle.”
Één ding dat helpt is dat “HET is het homogeniseren”, zegt Singh. “Iedereen is het oplossen van de dezelfde tickets over de hele wereld.”
Moveworks heeft ingediend een bos van octrooiaanvragen. Een van hen, ingediend Aug. 2 van vorig jaar, is het “Methode-Systeem en Computer Programma Product voor het Faciliteren van de Automatisering van taken op een Service Desk.” Die toepassing wordt beschreven hoe een “natuurlijke taal” interactie met de gebruiker is “uitgevoerd op basis van het leren van de eerder gegenereerde tickets en verleden natuurlijke taal interacties van enterprise-gebruikers gebruik de hulp van de IT service desk.”
De octrooiaanvragen zijn het bewijs van wat Shah en Singh beschouwen als de “looptijd van onze machine learning pijpleidingen en infrastructuur.”
“We waren in staat om het implementeren van dit relatief nieuwe techniek in productie met een hoog zelfvertrouwen en onze klanten profiteren van het zeer snel.”
Shah contrasten die praktische succes met het onderzoek technieken die “tot stilstand gekomen en de strijd te maken naar de productie als gevolg van het ontbreken van de echte wereld trainingsgegevens, onvoldoende investeringen in de infrastructuur, en de arme testen en evaluatie kaders.”
De horizon voor Singh en het team is de toepassing van natuurlijke taal te begrijpen om meer gebieden van een bedrijf waar mensen het nodig hebben om te communiceren op een natuurlijke manier met die App-Economie.
“Ons doel is het begrijpen van de taal van een miljard kenniswerkers die er zijn,” Shah zegt. “We kijken naar al deze software pakketten binnen van bedrijven, ze zijn nauwelijks aan te wennen.” Moveworks, in andere woorden, een katalysator kan zijn voor misschien wel het verwerven van meer nut uit van wat al is gekocht door bedrijven.
Als De Bard zou kunnen hebben, voor Moveworks, de regel is, “Spreekt de toespraak, ik bid u.”
Kunstmatige Intelligentie
Xilinx verfijnt AI chips strategie: Het is niet alleen het neurale netwerk
Intel ‘ s Mobileye chief bemoans tweaken van AI, spreekt tot de MaaS, die verder gaat dan LIDAR
SoftBank Group op zoek te rijden AI eenhoorns in de toekomst
Uber vs. Lyft: Hoe de rivalen aanpak cloud, AI, en machine learning
AI in de Gezondheidszorg: het redden van levens bij de bevolking schaal (CNET)
AI zal elimineren 1 van de 8 banen in Azië door 2024 (TechRepublic)
Verwante Onderwerpen:
Big Data Analytics
Digitale Transformatie
CXO
Het Internet van Dingen
Innovatie
Enterprise Software