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Comment l'incertitude pourrait aider une machine à tenir une conversation plus éloquente
Mme Tech
Une approche de l'intelligence artificielle qui englobe l'incertitude et l'ambiguïté pourrait paradoxalement contribuer à rendre les futurs assistants virtuels moins confus.
Gamalon , une startup d'IA basée à Cambridge, dans le Massachusetts, a développé la nouvelle technique pour apprendre aux machines à gérer le langage, et plusieurs entreprises testent actuellement une plate-forme de chatbot qui l'utilise.
L'approche permet à un ordinateur de tenir une conversation plus significative et cohérente en fournissant un moyen de traiter les multiples significations qu'un énoncé peut véhiculer. Si une personne dit ou tape quelque chose d'ambigu, le système porte un jugement sur ce qu'il voulait dire le plus probablement.
Les assistants virtuels et les chatbots d'aujourd'hui suivent généralement des règles simples pour répondre aux questions. Les progrès récents de l'apprentissage automatique statistique peuvent ajouter une certaine flexibilité, par exemple en permettant à une machine de trouver une réponse à une question en recherchant dans de grandes quantités de texte. Cependant, ces deux approches peuvent être victimes de la grande complexité et de l'ambiguïté du sens souvent encodé dans le langage (voir le problème de langage de l'IA).
Le fondateur et PDG de Gamalon, Ben Vigoda, a déclaré Examen de la technologie MIT L'approche de son entreprise repose également sur des règles et l'apprentissage automatique, mais elle ajoute une technique probabiliste au mélange, synthétisant des programmes qui gèrent automatiquement les probabilités (voir Les logiciels d'IA jonglent avec les probabilités pour apprendre à partir de moins de données ). En pratique, cela signifie que le système peut gérer l'incertitude en devinant au mieux ce que quelqu'un veut dire. Il fournit également une mémoire conversationnelle : vous pourriez demander Et demain ? après avoir demandé quel temps il faisait aujourd'hui.
Vigoda affirme que l'approche permet à une machine d'apprendre à partir d'une plus petite quantité de données et de réduire le taux d'erreurs. Cela peut également montrer pourquoi la machine a réagi comme elle l'a fait. La langue n'est pas vraiment comme un arbre de décision, dit Vigoda. C'est essayer d'être plus comme une personne.
Gamalon a également créé une interface qui permet aux utilisateurs ordinaires d'interagir avec le système. Ils peuvent créer un chatbot puissant en définissant une arborescence d'options pour une conversation, laissant le système sous-jacent gérer les différentes manières dont le dialogue pourrait se dérouler. La technologie est actuellement testée par plusieurs entreprises.
Gamalon est inhabituel parmi les entreprises d'IA dans la façon dont il entraîne les machines à effectuer des tâches utiles. Cependant, un nombre croissant d'experts estiment que de nouvelles techniques pourraient bien être nécessaires pour réaliser de nouveaux progrès significatifs (voir Is AI riding a one-trick pony ?).
Toute avancée dans le traitement du langage naturel pourrait avoir un impact commercial et pratique important. Les assistants vocaux comme Alexa ou Siri représentent une nouvelle façon très pratique d'interagir avec les ordinateurs, mais ils sont extrêmement limités dans la façon dont ils utilisent le langage. À moins que vous ne parliez attentivement, l'utilisation d'assistants vocaux et de chatbots peut être une expérience assez exaspérante.
David Blei, professeur à l'Université de Columbia, affirme que l'approche de Gamalon rassemble plusieurs thèmes émergents importants dans l'apprentissage automatique. Il dit que l'idée de rendre les systèmes d'IA plus interactifs et explicables est particulièrement excitante. L'apprentissage automatique interactif consiste à amener l'humain dans la boucle, dit-il. C'est une façon très réaliste d'imaginer que l'intelligence augmentée pourrait fonctionner.