Un logiciel qui apprend des utilisateurs

La chose qui fait des ordinateurs une énorme douleur pour tout le monde, dit Pedro dimanches , professeur agrégé d'informatique à l'Université de Washington, est que vous devez leur expliquer chaque petit détail de ce qu'ils doivent faire. C'est vraiment ennuyeux, plaisante Domingos. Ils sont stupides.

C'est pourquoi Domingos participe à VERS LE BAS , un énorme projet d'intelligence artificielle vieux de quatre ans pour aider les ordinateurs à comprendre les intentions de leurs utilisateurs humains. Financé par le Agence des Projets de Défense Avancée (DARPA), et coordonné par ISR International , basé à Menlo Park, en Californie, le projet rassemble des chercheurs de 25 universités et entreprises, dans de nombreux domaines de l'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les technologies du Web sémantique. Chaque groupe travaille sur des morceaux de CALO, qui signifie assistant cognitif qui apprend et organise.

Adam Cheyer, directeur de programme du centre d'intelligence artificielle du SRI, explique que CALO essaie d'aider les utilisateurs de trois manières : en les aidant à gérer les informations sur les personnes et les projets clés, en comprenant et en organisant les informations des réunions, et en apprenant et en automatisant la routine Tâches. Par exemple, CALO peut se renseigner sur les personnes et les projets qui sont importants pour la vie professionnelle d'un utilisateur en prêtant attention aux modèles de courrier électronique. Il peut ensuite catégoriser et hiérarchiser les informations pour l'utilisateur, en fonction de la source de l'information et des projets auxquels il est connecté. Le système peut également appliquer ce type de compréhension aux réunions, en utilisant son système de reconnaissance vocale pour faire une transcription de ce qui s'y dit, et sa compréhension des projets et des contacts de l'utilisateur pour traiter intelligemment la transcription en listes de tâches et rendez-vous. Enfin, un utilisateur peut enseigner à CALO des tâches de routine telles que l'achat de livres en ligne et la recherche de chambres d'hôtes répondant à des critères spécifiques. CALO peut interagir avec d'autres personnes, entreprendre des tâches telles que planifier des réunions, coordonner les horaires des personnes et prendre des décisions, telles que décider de reprogrammer une réunion si un membre clé devient incapable d'y assister.

C'est une chose incroyablement grande et incroyablement ambitieuse, dit Domingos. Mais si CALO réussit, ce sera toute une révolution. Même si ce n'est pas le cas, il y a tellement de bonnes recherches qui s'y déroulent que cela en aura toujours valu la peine.

L'objectif est de créer une intelligence artificielle qui peut servir d'assistant personnel pour quelqu'un - pas quelque chose avec une structure rigide dans laquelle il peut être utile, comme l'assistant trombone animé présenté dans les produits Microsoft Office, mais un système qui peut apprendre sur l'environnement et les besoins d'un utilisateur, et s'y adapter, sans avoir à être programmé à nouveau par des ingénieurs. Ce qui est différent et n'a jamais été fait auparavant de cette manière, c'est l'approche véritablement intégrée consistant à rassembler toutes ces technologies et toutes ces capacités dans un seul système, explique Cheyer. Il faut un système de cette taille pour vous donner quelque chose qui puisse comprendre et organiser autant d'informations.

Le projet peut sembler large dans ses objectifs, mais les chercheurs pensent qu'en fin de compte, le système bénéficiera de plusieurs technologies fonctionnant ensemble. Considérez la fonction de transcription des réunions, explique William Mark, vice-président de la division information et informatique au SRI. Même les meilleurs systèmes de reconnaissance vocale auraient du mal à produire une transcription précise d'une réunion sans assistance, dit-il, mais dans notre contexte, en raison de la gestion de l'information, CALO a une connaissance approfondie et riche de qui sont les personnes dans la salle, et quelles sont les documents, les phrases et l'argot utilisés dans le contexte.

Étant donné que CALO possède de nombreux systèmes d'apprentissage, l'un des défis consiste à les intégrer afin que CALO dispose d'une structure cohérente pour les informations qu'il peut utiliser pour prendre des décisions basées sur les données bruyantes et incertaines qu'il extrait de ses diverses interactions. Domingos et d'autres ont travaillé sur un moteur de cohérence des probabilités, qui unifie deux approches traditionnelles de l'intelligence artificielle : la logique et les probabilités.

Alain Qi , professeur adjoint d'informatique à l'Université Purdue, qui n'est pas impliqué dans CALO, déclare que l'unification de la logique et de la probabilité est une entreprise importante pour le domaine de l'intelligence artificielle. La combinaison de ces deux approches, selon Qi, est bien meilleure que d'utiliser l'une ou l'autre seule. Les approches probabilistes peuvent bien gérer le bruit et l'incertitude, tandis qu'une structure logique est la meilleure pour gérer le sens.

Bien que l'approche de CALO soit très ambitieuse, SRI a créé une version, appelée CALO Express, qui résume certaines des fonctionnalités de CALO qui sont presque prêtes à être déployées. CALO Express est une version allégée de la vraie affaire qui s'intègre aux produits Microsoft tels que Outlook et PowerPoint. Cheyer dit qu'il comprend des parties des trois principales caractéristiques de la gestion de l'information, de l'assistance aux réunions et de la gestion des tâches. Il dit que CALO Express est actuellement en cours d'évaluation pour une utilisation à la DARPA. Bien qu'il ne soit pas certain que CALO Express devienne un produit commercial disponible en dehors de l'armée, il y a encore de l'espoir que la personne moyenne puisse avoir accès aux technologies de ce type. La recherche a déjà produit quelques produits, tels que Bureau intelligent , qui est un système de gestion de l'information issu du projet de suivi des tâches réalisé par l'Oregon State University dans le cadre de CALO. Réseaux de radars , créateurs du produit Web sémantique Ficelle , a également travaillé sur certains des fondements sémantiques de CALO. (Voir Le Web sémantique devient mainstream .)

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