Facebook apgalvo, ka tā jaunais tērzēšanas robots pārspēj Google kā labāko pasaulē

Neskatoties uz visu progresu, ko tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi ir panākuši, viņi joprojām ir briesmīgi sarunu biedri. Lielākā daļa ir ļoti orientētas uz uzdevumiem: jūs izvirzāt pieprasījumu, un viņi izpilda. Daži no tiem rada lielu vilšanos: šķiet, ka viņi nekad nesaņem to, ko meklējat. Citi ir šausmīgi garlaicīgi: viņiem trūkst cilvēka pavadoņa šarma. Tas ir labi, ja vēlaties iestatīt tikai taimeri. Taču, tā kā šie robotprogrammatūras kļūst arvien populārākas kā saskarnes visam, sākot no mazumtirdzniecības līdz veselības aprūpei un beidzot ar finanšu pakalpojumiem, nepilnības kļūst arvien redzamākas.

Tagad Facebook ir atvērta pirmkoda a jauns tērzēšanas robots ka tā var runāt par gandrīz jebko saistošā un interesantā veidā. Blender varētu ne tikai palīdzēt virtuālajiem palīgiem novērst daudzus viņu trūkumus, bet arī iezīmēt progresu virzībā uz lielāku mērķi, kas virza lielāko daļu AI pētījumu: replicēt intelektu. Dialogs ir sava veida “AI pilnīga” problēma, saka Stīvens Rollers, Facebook pētnieks, kurš bija projekta līdzstrādnieks. Lai atrisinātu dialogu, jums ir jāatrisina visa AI, un, ja atrisināsit dialogu, jūs esat atrisinājis visu AI.

Blendera spējas ir saistītas ar milzīgo apmācību datu apjomu. Vispirms tas tika apmācīts 1,5 miljardiem publiski pieejamu Reddit sarunu, lai dotu tai pamatu atbilžu ģenerēšanai dialogā. Pēc tam tas tika precīzi noregulēts ar papildu datu kopām katrai no trim prasmēm: sarunas, kas saturēja kaut kādas emocijas , lai iemācītu tai empātiju (ja lietotājs saka, piemēram, esmu saņēmis paaugstinājumu, tas var teikt: Apsveicam!); informācijas blīvas sarunas ar ekspertu, mācīt tai zināšanas; un sarunas starp cilvēkiem ar atšķirīgām personībām , lai mācītu tai personību. Iegūtais modelis ir 3,6 reizes lielāks nekā Google tērzēšanas robots Mīna , kas tika paziņots janvārī — tik liels, ka nevar ievietot vienā ierīcē, un tā vietā ir jādarbojas divās skaitļošanas mikroshēmās.

Cilvēka un Blendera sarunas piemērs.

FACEBOOK

Tajā laikā Google paziņoja, ka Meena ir labākais tērzēšanas robots pasaulē. Tomēr paša Facebook testos 75% cilvēku vērtētāju uzskatīja, ka Blender ir saistošāks nekā Mīna, un 67% atklāja, ka tas izklausās vairāk kā cilvēks. Tērzēšanas robots arī 49% gadījumu mudināja vērtētājus domāt, ka tā sarunu žurnāli ir vairāk cilvēciski nekā sarunu žurnāli starp reāliem cilvēkiem — tas nozīmē, ka starp abiem nebija daudz kvalitatīvu atšķirību. Laikā, kad šis stāsts bija paredzēts publicēt, Google nebija atbildējis uz komentāru pieprasījumu.

Tomēr, neskatoties uz šiem iespaidīgajiem rezultātiem, Blendera prasmes joprojām ne tuvu nelīdzinās cilvēka prasmēm. Pagaidām komanda čatbotu ir novērtējusi tikai īsās sarunās ar 14 pagriezieniem. Pētniekiem ir aizdomas, ka, ja tas turpinātu tērzēt ilgāk, tam drīz vairs nebūtu jēgas. Šie modeļi nevar iet īpaši padziļināti, saka Emīlija Dinana, otra projekta vadītāja. Viņi nespēj atcerēties sarunu vēsturi tālāk par dažiem pagriezieniem.

Blenderim ir arī tendence halucinēt zināšanas vai izdomāt faktus, kas ir tiešs to padziļinātās apmācības metožu ierobežojums. Tas galu galā ģenerē savus teikumus no statistiskām korelācijām, nevis zināšanu datu bāzes. Rezultātā tas var apkopot, piemēram, detalizētu un sakarīgu slavenas slavenības aprakstu, bet ar pilnīgi nepatiesu informāciju. Komanda plāno eksperimentēt, integrējot zināšanu datubāzi tērzēšanas robota atbildes ģenerēšanā.

Cilvēku vērtētāji salīdzināja daudzkārtējas sarunas ar dažādiem tērzēšanas robotiem.

FACEBOOK

Vēl viens būtisks izaicinājums jebkurai atvērtai tērzēšanas robotu sistēmai ir neļaut tai izrunāt toksiskas vai neobjektīvas lietas. Tā kā šādas sistēmas galu galā tiek apmācītas sociālajos plašsaziņas līdzekļos, tās var beigties ar interneta vitrioli. (Tas bēdīgi notika ar Microsoft tērzēšanas robots Tay 2016. gadā.) Komanda mēģināja risināt šo problēmu, lūdzot pūļa darbiniekiem filtrēt kaitīgu valodu no trim datu kopām, kuras tā izmantoja precizēšanai, taču tā nedarīja to pašu Reddit datu kopai tās lieluma dēļ. (Ikviens, kurš ir pavadījis daudz laika Reddit, zinās, kāpēc tas varētu būt problemātiski.)

Komanda cer eksperimentēt ar labākiem drošības mehānismiem, tostarp toksisku valodu klasifikatoru, kas varētu vēlreiz pārbaudīt tērzēšanas robota reakciju. Tomēr pētnieki atzīst, ka šī pieeja nebūs visaptveroša. Dažreiz teikums, piemēram, Jā, tas ir lieliski, var šķist labs, taču jutīgā kontekstā, piemēram, atbildot uz rasistisku komentāru, tas var iegūt kaitīgas nozīmes.

Ilgtermiņā Facebook AI komanda ir arī ieinteresēta izstrādāt sarežģītākus sarunvalodas aģentus, kas spēj reaģēt uz vizuāliem norādījumiem, kā arī tikai vārdiem. Piemēram, vienā projektā tiek izstrādāta sistēma ar nosaukumu Image Chat, kas var saprātīgi un personiski sarunāties par fotoattēliem, ko lietotājs varētu nosūtīt.

paslēpties