211service.com
Software che impara dagli utenti
La cosa che rende i computer un enorme dolore per tutti, dice le domeniche di Pedro , professore associato di informatica all'Università di Washington, è che devi spiegare loro ogni minimo dettaglio di ciò che devono fare. È davvero fastidioso, scherza Domingos. Sono stupidi.
Ecco perché Domingos partecipa a CALO , un enorme progetto di intelligenza artificiale di quattro anni per aiutare i computer a comprendere le intenzioni dei loro utenti umani. Finanziato dal Agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa (DARPA), e coordinato da SRI Internazionale , con sede a Menlo Park, in California, il progetto riunisce ricercatori di 25 università e aziende, in molte aree dell'intelligenza artificiale, tra cui l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale e le tecnologie del Web semantico. Ogni gruppo lavora su pezzi di CALO, acronimo di assistente cognitivo che apprende e organizza.
Adam Cheyer, direttore del programma del centro di intelligenza artificiale presso SRI, spiega che CALO cerca di assistere gli utenti in tre modi: aiutandoli a gestire le informazioni su persone e progetti chiave, comprendendo e organizzando le informazioni dalle riunioni e imparando e automatizzando la routine compiti. Ad esempio, CALO può conoscere le persone e i progetti importanti per la vita lavorativa di un utente prestando attenzione ai modelli di posta elettronica. Può quindi classificare e dare priorità alle informazioni per l'utente, in base alla fonte delle informazioni e ai progetti a cui è collegato. Il sistema può anche applicare questo tipo di comprensione alle riunioni, utilizzando il suo sistema di riconoscimento vocale per effettuare una trascrizione di ciò che viene detto lì e la sua comprensione dei progetti e dei contatti dell'utente per elaborare la trascrizione in modo intelligente in elenchi di cose da fare e appuntamenti. Infine, un utente può insegnare attività di routine CALO come l'acquisto di libri online e la ricerca di bed-and-breakfast che soddisfano criteri specifici. CALO può interagire con altre persone, assumendosi compiti come programmare riunioni, coordinarsi tra i programmi delle persone e prendere decisioni, come decidere di riprogrammare una riunione se un membro chiave non può partecipare.
È una cosa sorprendentemente grande ed è follemente ambiziosa, dice Domingos. Ma se CALO avrà successo, sarà una vera rivoluzione. Anche se così non fosse, stanno accadendo così tante buone ricerche che ne sarà comunque valsa la pena.
L'obiettivo è costruire un'intelligenza artificiale che possa fungere da assistente personale per qualcuno, non qualcosa con una struttura rigida all'interno della quale possa essere utile, come l'assistente a graffetta animato presente nei prodotti Microsoft Office, ma un sistema in grado di apprendere sull'ambiente e le esigenze di un utente e adattarsi ad essi, senza dover essere programmato di nuovo dagli ingegneri. Ciò che è diverso e non è mai stato fatto prima in questo modo è l'approccio veramente integrato di portare tutte queste tecnologie e tutte queste capacità in un unico sistema, afferma Cheyer. Ci vuole un sistema di queste dimensioni per darti qualcosa in grado di comprendere e organizzare così tante informazioni.
Il progetto potrebbe sembrare ampio nei suoi obiettivi, ma i ricercatori ritengono che alla fine il sistema trarrà vantaggio dalla collaborazione di più tecnologie. Considera la funzione di trascrizione delle riunioni, afferma William Mark, vicepresidente della divisione informazioni e informatica presso SRI. Anche i migliori sistemi di riconoscimento vocale avrebbero difficoltà a produrre una trascrizione accurata di una riunione senza assistenza, dice, ma nel nostro contesto, a causa della gestione delle informazioni, CALO ha una conoscenza profonda e ricca di chi sono le persone nella stanza e cosa sono i documenti, le frasi e il gergo utilizzati nel contesto.
Poiché CALO ha molti sistemi di apprendimento, una sfida è integrarli in modo che CALO abbia una struttura coerente per le informazioni che può utilizzare per prendere decisioni basate sui dati rumorosi e incerti che estrae dalle sue varie interazioni. Domingos e altri hanno lavorato su un motore di consistenza delle probabilità, che unifica due approcci tradizionali all'intelligenza artificiale: logica e probabilità.
Alan Qi , un assistente professore di informatica presso la Purdue University, che non è coinvolto con CALO, afferma che l'unificazione di logica e probabilità è uno sforzo importante per il campo dell'intelligenza artificiale. La combinazione di questi due approcci, afferma Qi, è molto meglio che usarli da soli. Gli approcci probabilistici possono gestire bene il rumore e l'incertezza, mentre una struttura logica è la migliore per gestire il significato.
Sebbene l'approccio di CALO sia di vasta portata, SRI ha realizzato una versione, chiamata CALO Express, che riassume alcune delle funzionalità di CALO che sono quasi pronte per l'implementazione. CALO Express è una versione leggera del vero affare che si integra con i prodotti Microsoft come Outlook e PowerPoint. Cheyer afferma che include parti delle tre caratteristiche principali della gestione delle informazioni, dell'assistenza alle riunioni e della gestione delle attività. Dice che CALO Express è ora in fase di valutazione per l'uso alla DARPA. Sebbene sia incerto se CALO Express diventerà un prodotto commerciale disponibile al di fuori dell'esercito, c'è ancora speranza che la persona media possa avere accesso a tecnologie di questo tipo. La ricerca ha già prodotto alcuni prodotti, come Desktop intelligente , che è un sistema di gestione delle informazioni derivato dal progetto task-tracer svolto dall'Oregon State University come parte di CALO. Reti radar , creatori del prodotto Web semantico Spago , ha anche lavorato su alcune delle basi semantiche di CALO. (Vedi Il web semantico diventa mainstream.)