211service.com
„Siri“ gali tapti protingesnė, mokydamasi iš savo klaidų
„Apple“ balso padėjėja „Siri“.
Pabandykite net trumpai pasikalbėti su „Siri“, „Cortana“ ar „Alexa“ ir nusivylę galite daužyti galvą į artimiausią sieną.
Balso asistentai dažnai gerai atsako į paprastas užklausas, tačiau jiems sunku pateikti sudėtingus užklausas ar bet kokius veiksmus pirmyn ir atgal. Tačiau tai gali pradėti keistis, nes per ateinančius kelerius metus žmogaus ir mašinos dialogo iššūkiui bus taikomi nauji mašininio mokymosi metodai.
Praėjusią savaitę kalbėdamas didelėje AI konferencijoje, Steve'as Youngas , Kembridžo universiteto profesorius, taip pat ne visą darbo dieną dirbantis Apple Siri komandoje, kalbėjo apie tai, kaip pastarojo meto pažanga pradeda tobulinti dialogo sistemas. Youngas nekomentavo savo darbo „Apple“, bet aprašė savo akademinius tyrimus.
Ankstyvieji balso padėjėjai, įskaitant „Siri“, naudojo mašininį mokymąsi balsui atpažinti, bet reagavo į kalbą pagal griežtai užkoduotas taisykles. Tai vis labiau keičiasi, kai kalbai analizuoti taikomi mašininio mokymosi metodai (žr. AI kalbos problemą).
Youngas visų pirma teigė, kad mokymasis sustiprinti, o technika, kurią DeepMind naudojo kurdama programą, galinčią įveikti vieną geriausių pasaulyje „Go“ žaidėjų, gali labai padėti tobulėti. Nors AlphaGo išmoko žaisdamas tūkstančius žaidimų prieš save ir gavo teigiamą pastiprinimą su kiekvienu laimėjimu, pokalbio agentai galėjo keisti savo atsakymus ir gauti teigiamų (arba neigiamų) atsiliepimų vartotojų veiksmų forma.
Manau, kad tai turi būti didelis dalykas, Young sakė apie mokymąsi sustiprinant, kai kalbėjausi su juo po jo kalbos. Pats galingiausias jūsų turtas yra vartotojas.
Youngas teigė, kad balso padėjėjams nereikės labai keisti savo elgesio, kad tai turėtų poveikį. Jie gali tiesiog pabandyti atlikti veiksmą šiek tiek kitaip. Jūs galite tai padaryti labai kontroliuojamai, sakė jis. Jūs neprivalote daryti kvailų dalykų.
Savo kalboje Youngas paaiškino, kodėl mašinoms taip sunku analizuoti kalbą. Pavyzdžiui, skirtingai nei vaizdo atpažinimas, kalba yra kompozicinė, o tai reiškia, kad tuos pačius komponentus galima pertvarkyti taip, kad gautų labai skirtingas reikšmes. Kitas svarbus kalbos iššūkis yra tas, kad ji suteikia tik nepilną žvilgsnį į tai, ką kitas žmogus galvoja, todėl dažnai reikia spėlioti, ką reiškia frazė ar sakinys. Praktiniu lygmeniu, kai kalbama užklausa ilgėja, ją interpretuojant dažnai reikia sujungti žinias iš skirtingų sričių. Pavyzdžiui, norint atlikti sudėtingą užklausą apie restoraną, gali reikėti suprasti laiką, vietą ir maistą.
Vis dėlto Youngas mano, kad pokalbio padėjėjams tinkamas laikas tapti daug geresniu. Komercinė paklausa yra, o technologijos yra, sako jis. Manau, kad per ateinančius penkerius metus pamatysite tikrai didelę pažangą.
Youngas prisijungė prie „Apple“ po to, kai 2015 m. įmonė įsigijo jo startuolį „VocalIQ“. „Apple“ buvo apkaltinta, kad ji atsilieka nuo konkurentų lenktynėse dėl mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto pažangos išnaudojimo, tačiau Youngo darbai rodo, kad tai toli gražu netiesa. Be to, bendrovė stengėsi atverti savo AI tyrimus, kad pritrauktų geriausius talentus. Bendrovė neseniai pasamdė Ruslaną Salakhutdinovą, profesorių iš Carnegie Mellon universiteto, eiti pirmuoju dirbtinio intelekto direktoriumi, o jos mokslininkai pirmą kartą pradėjo teikti ir publikuoti dokumentus (žr. „Apple“ gauna pirmąjį dirbtinio intelekto direktorių).
Žinoma, „Apple“ nėra vienintelė kompanija, kuri domisi pokalbių technologijomis. „Amazon“ „Alexa“ – namams skirtas prietaisas, kuris visiškai priklauso nuo valdymo balsu – tapo populiariu, o kitos bendrovės suskubo kurti panašius namų pagalbininkus. „Google“ pasiūlymas, vadinamas „Google Home“, naudoja ypač pažangius kalbos analizės metodus (žr. „Google“ padėjėjas yra ambicingesnis nei „Siri“ ir „Alexa“).
IBM tyrėjai, bendradarbiaudami su komanda iš Mičigano universiteto, taip pat eksperimentuoja su pokalbių sistemomis, kurios naudoja mokymąsi sustiprinant. Satinderis Baveja , Mičigano universiteto profesorius, dalyvaujantis šiame projekte, sako, kad stiprinamasis mokymasis yra naujas galingas būdas lavinti dialogo sistemas, tačiau jis nemano, kad Siri per savo gyvenimą įgyja tikrai žmogiškus bendravimo įgūdžius.
Šios sistemos pradės naudoti turtingesnį kontekstą, sako jis. Nors manau, kad jų aprėptis išliks ribota, sprendžiant konkrečias užduotis, tokias kaip restoranų rezervavimas, kelionės, techninė pagalba ir pan.