Siri peut devenir plus intelligent en apprenant de ses erreurs

L'assistant vocal d'Apple, Siri.

Essayez de tenir même une courte conversation avec Siri, Cortana ou Alexa et vous risquez de vous cogner la tête contre le mur le plus proche de frustration.

Les assistants vocaux sont souvent bons pour répondre à des requêtes simples, mais ils ont du mal avec des demandes compliquées ou toute sorte de va-et-vient. Cela pourrait cependant commencer à changer, à mesure que de nouvelles techniques d'apprentissage automatique seront appliquées au défi du dialogue homme-machine dans les prochaines années.

S'exprimant lors d'une conférence majeure sur l'IA la semaine dernière, Steve Jeune , professeur à l'Université de Cambridge qui travaille également à temps partiel dans l'équipe Siri d'Apple, a expliqué comment les avancées récentes commencent à améliorer les systèmes de dialogue. Young n'a pas commenté son travail chez Apple mais a décrit ses recherches universitaires.

Les premiers assistants vocaux, y compris Siri, utilisaient l'apprentissage automatique pour la reconnaissance vocale, mais répondaient au langage selon des règles codées en dur. Cela change de plus en plus à mesure que les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées à l'analyse du langage (voir AI’s Language Problem ).

Young a notamment déclaré que l'apprentissage par renforcement, la technique utilisée par DeepMind pour construire un programme capable de battre l'un des meilleurs joueurs de Go au monde, pourrait contribuer à faire progresser considérablement l'état de l'art. Alors qu'AlphaGo a appris en jouant des milliers de parties contre lui-même et a reçu un renforcement positif à chaque victoire, les agents conversationnels pouvaient varier leurs réponses et recevoir des commentaires positifs (ou négatifs) sous la forme d'actions des utilisateurs.

Je pense que ça doit être une grande chose, a déclaré Young à propos de l'apprentissage par renforcement lorsque je lui ai parlé après son discours. L'atout le plus puissant dont vous disposez est l'utilisateur.

Young a déclaré que les assistants vocaux n'auraient pas besoin de modifier considérablement leur comportement pour que cela ait un effet. Ils pourraient simplement essayer d'effectuer une action d'une manière légèrement différente. Vous pouvez le faire de manière très contrôlée, a-t-il déclaré. Vous n'avez pas à faire des choses stupides.

Au cours de son discours, Young a expliqué pourquoi l'analyse du langage est si difficile pour les machines. Contrairement à la reconnaissance d'images, par exemple, le langage est compositionnel, ce qui signifie que les mêmes composants peuvent être réarrangés pour produire des significations très différentes. Un autre défi majeur avec le langage est qu'il n'offre qu'un aperçu incomplet de ce qu'une autre personne pense, il est donc souvent nécessaire de faire des suppositions sur la signification d'une expression ou d'une phrase. Sur le plan pratique, à mesure qu'une requête orale s'allonge, son interprétation nécessite souvent de fusionner des connaissances de différents domaines. Par exemple, une requête complexe sur un restaurant peut nécessiter une compréhension de l'heure, du lieu et de la nourriture.

Pourtant, Young pense que le moment est venu pour les assistants conversationnels de s'améliorer. La demande commerciale est là, et la technologie est là, dit-il. Je pense qu'au cours des cinq prochaines années, vous verrez des progrès vraiment significatifs.

Young a rejoint Apple après que l'entreprise a acquis sa startup, VocalIQ, en 2015. Apple a été accusé de prendre du retard sur ses concurrents dans la course à l'exploitation d'une technologie basée sur les progrès de l'apprentissage automatique et de l'IA, mais les travaux de Young suggèrent que c'est loin d'être vrai. Et l'entreprise s'est également efforcée d'ouvrir sa recherche sur l'IA afin d'attirer les meilleurs talents. La société a récemment embauché Ruslan Salakhutdinov, professeur à l'Université Carnegie Mellon, pour servir de premier directeur de l'IA, et ses chercheurs ont commencé à présenter et à publier des articles pour la première fois (voir Apple obtient son premier directeur de l'IA).

Apple n'est bien sûr pas la seule entreprise à s'intéresser à la technologie conversationnelle. Alexa d'Amazon, un appareil pour la maison qui repose entièrement sur le contrôle vocal, est devenu un succès, et d'autres entreprises se sont précipitées pour développer des aides ménagères similaires. L'offre de Google, appelée Google Home, utilise des techniques d'analyse linguistique particulièrement avancées (voir L'assistant de Google est plus ambitieux que Siri et Alexa).

Des chercheurs d'IBM, en collaboration avec une équipe de l'Université du Michigan, expérimentent également des systèmes conversationnels qui exploitent l'apprentissage par renforcement. Satinder Baveja , professeur à l'Université du Michigan impliqué dans ce projet, affirme que l'apprentissage par renforcement offre un nouveau moyen puissant de former des systèmes de dialogue, mais il ne pense pas que Siri atteigne des compétences de communication véritablement humaines de son vivant.

Ces systèmes commenceront à utiliser un contexte plus riche, dit-il. Bien que je pense qu'ils resteront limités dans leur portée, traitant de tâches spécifiques telles que les réservations de restaurants, les voyages, le support technique, etc.

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