211service.com
Hoe onzekerheid een machine kan helpen een welsprekender gesprek te voeren
mevrouw Tech
Een benadering van kunstmatige intelligentie die onzekerheid en ambiguïteit omarmt, zou paradoxaal genoeg kunnen helpen toekomstige virtuele assistenten minder verward te maken.
Gamalon , een AI-startup gevestigd in Cambridge, Massachusetts, ontwikkelde de nieuwe techniek om machines te leren omgaan met taal, en verschillende bedrijven testen nu een chatbotplatform dat het gebruikt.
De benadering stelt een computer in staat een zinvoller en coherenter gesprek te voeren door een manier te bieden om om te gaan met de meerdere betekenissen die een uiting zou kunnen overbrengen. Als een persoon iets dubbelzinnigs zegt of typt, maakt het systeem een oordeel over wat het meest waarschijnlijk werd bedoeld.
De virtuele assistenten en chatbots van tegenwoordig volgen doorgaans eenvoudige regels om op vragen te reageren. Recente ontwikkelingen in statistische machine learning kunnen enige flexibiliteit toevoegen door bijvoorbeeld een machine een antwoord op een vraag te laten vinden door in grote hoeveelheden tekst te zoeken. Beide benaderingen kunnen echter het slachtoffer worden van de enorme complexiteit en dubbelzinnigheid van betekenissen die vaak in taal worden gecodeerd (zie het taalprobleem van AI).
De oprichter en CEO van Gamalon, Ben Vigoda, vertelde: MIT Technology Review de aanpak van zijn bedrijf is ook gebaseerd op regels en machine learning, maar het voegt een probabilistische techniek toe aan de mix, waarbij programma's worden gesynthetiseerd die waarschijnlijkheden automatisch verwerken (zie AI-software jongleert met kansen om van minder gegevens te leren). In de praktijk betekent dit dat het systeem kan omgaan met onzekerheid door zo goed mogelijk te raden wat iemand bedoelt. Het biedt ook een gemoedelijk geheugen: je zou kunnen vragen Hoe zit het met morgen? na eerder te hebben gevraagd wat voor weer het vandaag is.
Vigoda zegt dat de aanpak een machine in staat stelt te leren van een kleinere hoeveelheid gegevens en het aantal fouten te verminderen. Het kan ook aantonen waarom de machine zo reageerde. Taal is niet echt een beslisboom, zegt Vigoda. Dit probeert meer op een persoon te lijken.
Gamalon heeft ook een interface gemaakt waarmee gewone gebruikers met het systeem kunnen communiceren. Ze kunnen een krachtige chatbot bouwen door een boom met opties voor een gesprek te definiëren, zodat het onderliggende systeem de verschillende manieren waarop de dialoog zich kan ontvouwen, kan verwerken. De technologie wordt momenteel door verschillende bedrijven getest.
Gamalon is ongebruikelijk onder AI-bedrijven in de manier waarop het machines traint om nuttige taken uit te voeren. Een groeiend aantal experts is echter van mening dat er wellicht nieuwe technieken nodig zijn om significante verdere vooruitgang te boeken (zie Is AI riding a one-trick pony?).
Elke vooruitgang in de verwerking van natuurlijke taal kan een grote commerciële en praktische impact hebben. Spraakassistenten zoals Alexa of Siri vertegenwoordigen een zeer handige nieuwe manier om met computers om te gaan, maar ze zijn extreem beperkt in hoe ze taal gebruiken. Tenzij je voorzichtig praat, kan het gebruik van stemassistenten en chatbots een behoorlijk irritante ervaring zijn.
David Blei, een professor aan de Columbia University, zegt dat de aanpak van Gamalon verschillende belangrijke opkomende thema's in machine learning samenbrengt. Hij zegt dat het idee om AI-systemen interactiever en verklaarbaarder te maken bijzonder opwindend is. Bij interactieve machine learning gaat het erom de mens op de hoogte te brengen, zegt hij. Dit is een zeer realistische manier om je voor te stellen dat augmented intelligence zou kunnen werken.