Siri może stać się mądrzejsza, ucząc się na swoich błędach

Asystent głosowy Apple, Siri.

Spróbuj przeprowadzić nawet krótką rozmowę z Siri, Cortaną lub Alexą, a możesz z frustracją uderzyć głową w najbliższą ścianę.

Asystenci głosowi często są dobrzy w odpowiadaniu na proste zapytania, ale borykają się ze skomplikowanymi prośbami lub jakimikolwiek wahaniami. Może to jednak zacząć się zmieniać, ponieważ w ciągu najbliższych kilku lat nowe techniki uczenia maszynowego zostaną zastosowane do wyzwania dialogu człowiek-maszyna.

Przemawiając na dużej konferencji AI w zeszłym tygodniu, Steve Young , profesor Uniwersytetu Cambridge, który pracuje również w niepełnym wymiarze godzin w zespole Siri firmy Apple, opowiadał o tym, jak ostatnie postępy zaczynają ulepszać systemy dialogowe. Young nie skomentował swojej pracy w Apple, ale opisał swoje badania naukowe.

Wcześni asystenci głosowi, w tym Siri, wykorzystywali uczenie maszynowe do rozpoznawania głosu, ale reagowali na język zgodnie z ustalonymi regułami. To się coraz bardziej zmienia, ponieważ techniki uczenia maszynowego są stosowane do analizowania języka (patrz Problem językowy AI).

Young powiedział w szczególności, że uczenie się ze wzmocnieniem, technika wykorzystana przez DeepMind do zbudowania programu zdolnego do pokonania jednego z najlepszych graczy Go na świecie, może znacząco pomóc w rozwoju stanu techniki. Podczas gdy AlphaGo uczyło się, rozgrywając tysiące gier przeciwko sobie i otrzymywało pozytywne wzmocnienie z każdą wygraną, agenci konwersacyjni mogli zmieniać swoje odpowiedzi i otrzymywać pozytywną (lub negatywną) informację zwrotną w postaci działań użytkowników.

Myślę, że to musi być wielka rzecz, powiedział Young o uczeniu się przez wzmacnianie, kiedy rozmawiałem z nim po jego przemówieniu. Najpotężniejszym zasobem, jaki masz, jest użytkownik.

Young powiedział, że asystenci głosowi nie musieliby radykalnie zmieniać swojego zachowania, aby miało to efekt. Mogą po prostu spróbować wykonać akcję w nieco inny sposób. Możesz to zrobić w bardzo kontrolowany sposób, powiedział. Nie musisz robić głupich rzeczy.

Podczas swojego wystąpienia Young wyjaśnił, dlaczego parsowanie języka jest tak trudne dla maszyn. W przeciwieństwie do rozpoznawania obrazów, na przykład, język jest kompozycyjny, co oznacza, że ​​te same elementy można przestawiać, aby uzyskać bardzo różne znaczenia. Innym kluczowym wyzwaniem związanym z językiem jest to, że daje tylko niepełny wgląd w to, co myśli inna osoba, więc często trzeba zgadywać, co oznacza fraza lub zdanie. Na poziomie praktycznym, wraz z wydłużaniem się wypowiedzianego zapytania, jego interpretacja często wymaga połączenia wiedzy z różnych dziedzin. Na przykład złożone zapytanie dotyczące restauracji może wymagać zrozumienia czasu, lokalizacji i jedzenia.

Mimo to Young uważa, że ​​nadszedł właściwy czas, aby asystenci konwersacji stali się znacznie lepsi. Jest popyt komercyjny i technologia, mówi. Myślę, że w ciągu najbliższych pięciu lat zobaczysz naprawdę znaczny postęp.

Young dołączył do Apple po tym, jak firma przejęła jego startup VocalIQ w 2015 roku. Apple został oskarżony o pozostawanie w tyle za konkurentami w wyścigu o wykorzystanie technologii opartej na postępach w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, ale prace Younga sugerują, że jest to dalekie od prawdy. Firma podejmuje również wysiłki, aby otworzyć swoje badania nad sztuczną inteligencją, aby przyciągnąć największe talenty. Firma niedawno zatrudniła Ruslana Salakhutdinova, profesora z Carnegie Mellon University, jako swojego pierwszego dyrektora ds. sztucznej inteligencji, a jej badacze po raz pierwszy zaczęli prezentować i publikować artykuły (patrz Apple dostaje swojego pierwszego dyrektora ds. sztucznej inteligencji).

Oczywiście Apple nie jest jedyną firmą zainteresowaną technologią konwersacyjną. Alexa firmy Amazon — urządzenie do domu, które w całości opiera się na sterowaniu głosowym — stała się hitem, a inne firmy pospieszyły z opracowaniem podobnych domowych pomocników. Oferta Google, zwana Google Home, wykorzystuje szczególnie zaawansowane techniki parsowania języka (patrz Asystent Google jest bardziej ambitny niż Siri i Alexa).

Naukowcy z IBM, we współpracy z zespołem z Uniwersytetu Michigan, również eksperymentują z systemami konwersacyjnymi, które wykorzystują uczenie się ze wzmocnieniem. Satinder Baveja , profesor na Uniwersytecie Michigan, który jest zaangażowany w ten projekt, mówi, że uczenie się przez wzmacnianie oferuje nowy, potężny sposób na trenowanie systemów dialogowych, ale nie sądzi, aby Siri osiągnął prawdziwie ludzkie umiejętności komunikacyjne w swoim życiu.

Te systemy zaczną wykorzystywać bogatszy kontekst, mówi. Chociaż myślę, że pozostaną one ograniczone, zajmując się konkretnymi zadaniami, takimi jak rezerwacje w restauracjach, podróże, wsparcie techniczne i tak dalej.

ukryć