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Siri può diventare più intelligente imparando dai suoi errori
L'assistente vocale di Apple, Siri.
Prova a tenere anche una breve conversazione con Siri, Cortana o Alexa e potresti finire per sbattere la testa contro il muro più vicino per la frustrazione.
Gli assistenti vocali sono spesso bravi a rispondere a domande semplici, ma lottano con richieste complicate o qualsiasi tipo di botta e risposta. Questo potrebbe iniziare a cambiare, tuttavia, poiché le nuove tecniche di apprendimento automatico verranno applicate alla sfida del dialogo uomo-macchina nei prossimi anni.
Parlando a un'importante conferenza sull'IA la scorsa settimana, Steve Young , un professore dell'Università di Cambridge che lavora anche part-time nel team Siri di Apple, ha parlato di come i recenti progressi stiano iniziando a migliorare i sistemi di dialogo. Young non ha commentato il suo lavoro alla Apple, ma ha descritto la sua ricerca accademica.
I primi assistenti vocali, incluso Siri, utilizzavano l'apprendimento automatico per il riconoscimento vocale, ma rispondevano al linguaggio secondo regole codificate. Questo sta cambiando sempre più man mano che le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate all'analisi del linguaggio (vedi Problema del linguaggio dell'IA).
Young ha affermato in particolare che l'apprendimento per rinforzo, la tecnica utilizzata da DeepMind per costruire un programma in grado di battere uno dei migliori giocatori di Go del mondo, potrebbe aiutare a far avanzare significativamente lo stato dell'arte. Mentre AlphaGo ha imparato giocando migliaia di partite contro se stesso e ha ricevuto rinforzi positivi ad ogni vittoria, gli agenti di conversazione potrebbero variare le loro risposte e ricevere feedback positivi (o negativi) sotto forma di azioni degli utenti.
Penso che debba essere una cosa importante, ha detto Young dell'apprendimento per rinforzo quando gli ho parlato dopo il suo discorso. La risorsa più potente che hai è l'utente.
Young ha affermato che gli assistenti vocali non avrebbero bisogno di modificare drasticamente il loro comportamento affinché questo abbia effetto. Potrebbero semplicemente provare a eseguire un'azione in un modo leggermente diverso. Puoi farlo in un modo molto controllato, ha detto. Non devi fare cose stupide.
Durante il suo discorso, Young ha spiegato perché l'analisi del linguaggio è così difficile per le macchine. A differenza del riconoscimento delle immagini, ad esempio, il linguaggio è compositivo, il che significa che gli stessi componenti possono essere riorganizzati per produrre significati molto diversi. Un'altra sfida chiave con il linguaggio è che offre solo uno sguardo incompleto di ciò che un'altra persona sta pensando, quindi è spesso necessario fare ipotesi sul significato di una frase o frase. A livello pratico, man mano che una query orale si allunga, interpretarla spesso richiede la fusione di conoscenze provenienti da domini diversi. Ad esempio, una domanda complessa su un ristorante può richiedere la comprensione di ora, posizione e cibo.
Tuttavia, Young crede che sia il momento giusto per gli assistenti conversazionali per migliorare molto. La domanda commerciale c'è e la tecnologia c'è, dice. Penso che nei prossimi cinque anni vedrai progressi davvero significativi.
Young è entrato in Apple dopo che l'azienda ha acquisito la sua startup, VocalIQ, nel 2015. Apple è stata accusata di essere rimasta indietro rispetto ai concorrenti nella corsa allo sfruttamento della tecnologia basata sui progressi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale, ma il lavoro di Young suggerisce che questo è tutt'altro che vero. E l'azienda ha anche compiuto sforzi per aprire la sua ricerca sull'intelligenza artificiale al fine di attrarre i migliori talenti. La società ha recentemente assunto Ruslan Salakhutdinov, un professore della Carnegie Mellon University, come primo direttore dell'IA, e i suoi ricercatori hanno iniziato a presentare e pubblicare articoli per la prima volta (vedi Apple ottiene il suo primo direttore dell'IA).
Ovviamente Apple non è l'unica azienda interessata alla tecnologia conversazionale. Alexa di Amazon, un dispositivo per la casa che si basa interamente sul controllo vocale, è diventato un successo e altre aziende si sono affrettate a sviluppare simili aiutanti domestici. L'offerta di Google, denominata Google Home, utilizza tecniche di analisi del linguaggio particolarmente avanzate (vedi Google Assistant Is More Ambicious Than Siri e Alexa).
I ricercatori di IBM, in collaborazione con un team dell'Università del Michigan, stanno anche sperimentando sistemi conversazionali che sfruttano l'apprendimento per rinforzo. Satinder Baveja , un professore dell'Università del Michigan che è coinvolto in quel progetto, afferma che l'apprendimento per rinforzo offre un nuovo potente modo per addestrare i sistemi di dialogo, ma non pensa che Siri abbia raggiunto capacità di comunicazione veramente umane durante la sua vita.
Questi sistemi inizieranno a utilizzare un contesto più ricco, dice. Anche se penso che rimarranno di portata limitata, affrontando compiti specifici come prenotazioni di ristoranti, viaggi, supporto tecnico e così via.