211service.com
Twórcy Siri demonstrują asystenta, który przejmuje inicjatywę
W małym, ciemnym pokoju przy długim korytarzu w rozległym kompleksie budynków w Dolinie Krzemowej znajduje się szereg masywnych płaskich wyświetlaczy i kamer wideo sprytny myśliciel każdy ruch. Denker, starszy informatyk w instytucie badawczo-rozwojowym non-profit SRI , popisuje się Jasny , inteligentny asystent, który pewnego dnia dowie się, jakich informacji potrzebujesz, zanim jeszcze o to zapytasz.
Pod obserwacją: Prototyp Bright śledzi każdy ruch wykonany przez Patricka Lincolna, dyrektora laboratorium informatycznego SRI.
Początkowo Bright ma zmniejszyć przeciążenie poznawcze, z jakim borykają się pracownicy wykonujący bardzo stresujące, intensywnie korzystające z danych zadania, takie jak reagowanie w sytuacjach awaryjnych i bezpieczeństwo sieci. Bright może na przykład pomóc administratorom sieci w próbach powstrzymania rozprzestrzeniania się szybko rozprzestrzeniającego się wirusa poprzez szybkie dostarczanie kluczowych informacji o infekcji lub pomóc operatorom 911 w wysłaniu odpowiedniej pomocy na miejsce wypadku. Ale podobnie jak wiele innych technologii opracowanych w SRI, takich jak cyfrowy asystent osobisty Syria (obecnie należąca do Apple), Bright może w końcu przerzucić się na laptopy i smartfony. Może to przybrać formę oprogramowania, które automatycznie wyświetla listę ulubionych programów, gdy wydaje Ci się, że masz zamiar usiąść i oglądać telewizję, lub przeszukuje Internet w poszukiwaniu informacji związanych z Twoim najnowszym projektem badawczym bez konieczności kiwnięcia palcem.
Już niektóre programy pomocnicze, takie jak Google Now w przypadku smartfonów z systemem Android stara się przewidzieć, jakich informacji może potrzebować użytkownik i podać je automatycznie. Czyni to, na przykład, rozpoznając, że użytkownik czeka na przystanku autobusowym i dostarczając rozkłady jazdy autobusów. Celem Bright jest stworzenie czegoś jeszcze bardziej wyrafinowanego i wydajnego w środowisku biurowym. Ale dużym wyzwaniem dla Bright i podobnych projektów jest: jak możesz uczyć się ze stosunkowo niewielkiej ilości informacji?
Pierwotnie stworzony przez Stanford University jako instytucja badawcza w 1946 roku (działa niezależnie od 1970), SRI International, z siedzibą w Menlo Park w Kalifornii, opracowała kluczowe technologie, w tym mysz komputerowa , ten LCD , a nawet pierwsze błyski internetu, zwane ARPAnet . W ostatnich latach odniosła sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji z Siri, która została wydzielona z projektu, który SRI wykonał dla Agencji Zaawansowanych Projektów Badawczych Departamentu Obrony, lub DARPA, zwanego CALO (to agent poznawczy, który uczy się i organizuje ).
Denker opisuje Bright jako komputer kognitywny i komputer, który naprawdę rozumie, co robisz, i to nie tylko dla Ciebie, ale także we współpracy z ludźmi. W obecnej konfiguracji patrzą na nią trzy kamery; monitor pokazuje, gdzie patrzy i wyświetla w czasie rzeczywistym dziennik wszystkich podejmowanych przez nią działań, a także znajomo wyglądający pulpit komputera z plikami i folderami. Kiedy używa monitora przed sobą, aby otworzyć wiadomość e-mail z banku Wells Fargo z prośbą o spotkanie, na przykład Bright rejestruje wszystkie swoje działania na monitorze po lewej stronie, zauważając, że otworzyła wiadomość, że spędziła czas patrząc na niego (zamiast patrzeć w inne miejsce na ekranie) i że go zamknęła.
Ponieważ Denker demonstruje rodzące się możliwości Bright, nietrudno sobie wyobrazić, że technologia ułatwia wszystko, od planowania zadań po przeszukiwanie sieci. Wyjaśnia, że jej zespół stara się dostosować istniejące techniki informatyczne, które próbują zwiększyć wydajność, przewidując, jakie informacje będą potrzebne w następnej kolejności, i testując z wyprzedzeniem różne działania, aby przyspieszyć czas reakcji. Bright, mówi, wykorzystuje te same pomysły, aby przewidzieć, co użytkownik będzie chciał zrobić, więc wymaga dodatkowego sprzętu do monitorowania użytkownika. Wrażliwy na dotyk wyświetlacz może śledzić dotyk palców, a także ruchy dłoni, takie jak machanie.
Chociaż jest opracowywany pod kątem cyberbezpieczeństwa i reagowania kryzysowego, Bright może być dostosowany do innych typów użytkowników. Na przykład w szkołach Bright może być w stanie określić, że uczeń ma problemy i dostosować się, aby lepiej zaspokoić jego potrzeby.
Przed nami jednak długa droga. System koncentruje się obecnie na indeksowaniu poznawczym — mechanizmie, który łączy ze sobą różne wskazówki, a następnie próbuje przewidzieć, co jest ważne. Zespół stojący za Bright musi również zbudować swoje umiejętności przewidywania zainteresowań i automatyzacji zadań. I zanim będzie można go wdrożyć w dowolnym miejscu, Bright musi nauczyć się, jak studiować, do czego używasz komputera.
Poznawanie użytkownika jest trudne, mówi Bill Mark, wiceprezes ds. informatyki i informatyki w SRI i jeden z głównych badaczy stojących za CALO. Mark nazywa to problemem małych danych; podczas gdy wysiłki związane z big data skupiają się na zbieraniu spostrzeżeń z gór informacji, systemy takie jak Bright szukają wzorców w znacznie mniejszych ilościach, a to może być bardzo trudne. Ograniczony zestaw danych w połączeniu z tendencją użytkowników do zmiany zachowań jest bardzo nieprzyjazny dla algorytmów wyszukiwania wzorców, mówi: Nie umieszczamy tak dużo danych. Te algorytmy uczenia maszynowego lubią generalizować na bardzo dużych ilościach danych.
Istnieje wiele innych wyzwań. Krzysztof Gajos , adiunkt informatyki na Harvardzie, który również spędził rok pracując nad CALO, zauważa, że jedną z trudności w budowaniu inteligentnych systemów interaktywnych jest ustalenie, jak odróżnić zadania obowiązkowe, takie jak praca biurowa, od zadań dobrowolnych, takich jak granie w gry. W przypadku zadań związanych z biurem, mówi, trudno jest zaprojektować automatyzację w taki sposób, aby pozostawić użytkownikowi poczucie kontroli i wydaje się, że warto go używać, nawet jeśli czasami się to psuje.
Jeśli spojrzysz wstecz na systemy takie jak Microsoft Clippy, zobaczysz przykład systemu, który w tym zawiódł, mówi Gajos. Kilka razy nie powiodło się, było tak irytujące, że przyćmiło wszelkie korzyści, jakie system mógł zapewnić wielu użytkownikom.