Меню

Free protonmail

Назад Главная » Паранормальные новости » Искусственный интеллект » 2016 » Июнь » 17

«Еще неизвестно, кто лучше общается — робот или человек»


Может ли робот общаться лучше человека и помогать бороться с аутизмом, а также кто «учит» компьютер понимать человека, отделу науки рассказала Татьяна Даниэлян, заместитель директора по разработке технологий ABBYY.

В начале июня в Российском государственном гуманитарном университете проходила крупная международная конференция по компьютерной лингвистике и интеллектуальным технологиям «Диалог». Татьяна Даниэлян, заместитель директора по разработке технологий ABBYY, в частности лингвистической платформы Compreno рассказала о том, как робот общается с человеком, а машина читает тексты.

Об искусственном интеллекте и достижениях в компьютерной лингвистике.

— Какие качественные изменения произошли в компьютерной лингвистике за последние десять лет?

Еще неизвестно, кто лучше общается — робот или человек

— Даже за последние пять лет произошли большие сдвиги в этой области, предопределившие взрывное развитие систем искусственного интеллекта:

персональных помощников, роботов, которые умеют общаться с человеком, голосовых ассистентов, «умных» чат-ботов. Работа таких технологий была бы невозможна без компьютерной лингвистики.

Почему все это происходит именно сейчас? Во-первых, в открытом доступе на разных языках появилось очень много ресурсов, где есть готовые данные для работы систем искусственного интеллекта. Если раньше компьютерным лингвистам нужно было вручную готовить необходимые для проведения экспериментов и разработок коллекции текстов (корпуса), то сейчас для любых исследований есть готовые корпуса.

Кроме того, для машинного обучения появилось много средств, которые могут использоваться в различных исследованиях. Это и очень простые классификаторы, которые позволяют применять лингвистические признаки, и очень сложные, но готовые для универсального использования нейросети. Например, уже сейчас можно просто прочитать инструкцию и развернуть такую нейросеть у себя: повторить ее топологию, включить все что нужно и дальше уже проводить эксперименты.

— На какой стадии находятся разработки искусственного интеллекта и в каком направлении стоит двигаться ученым?

— Сейчас прекрасное время для искусственного интеллекта: различные разработки в этом направлении очень активно развиваются, и дальше их число будет расти. Почему теперь это возможно? Компьютеры стали мощнее, они используются в разных областях, где теперь можно применять машинное обучение на больших данных. И дальше эти результаты используются для работы любого искусственного интеллекта.

На текущий момент все разработки в этом направлении нацелены на то, чтобы у человека была возможность освободиться от рутинной работы, — это во-первых.

А во-вторых, благодаря таким разработкам можно исключить человека там, где человеческий фактор, к сожалению, играет скорее отрицательную роль, чем положительную. Безусловно, искусственный интеллект не заменит полностью человека. Но он нужен, чтобы облегчить нам жизнь. И мы с вами решаем, куда дальше будет двигаться искусственный интеллект.

Направлений искусственного интеллекта очень много. И если говорить про ту область, где применяются результаты работы компьютерной лингвистики, то это все, что касается NLP (Natural Language Processing — обработка естественного языка. — «Газета.Ru»). Уже сейчас мы все используем устройства, которые умеют, например, нажатием одной кнопки преобразовывать голос в текст. Сегодня такие сервисы становятся все более умными и учатся отвечать на запросы на человеческом языке. Это и Siri, и GoogleNow, и Amazon с устройством Echo и электронным ассистентом Alexa. Все эти голосовые-языковые интерфейсы, создание которых не было бы возможно без участия компьютерных лингвистов, в ближайшие годы будут окружать нас повсюду и совершенно изменят характер взаимодействия человека и устройств вокруг него. Искусственный интеллект — это и роботы, которые сейчас везде: робот-пылесос или...

— Робот-медсестра?

— Да, тот, который умеет общаться с больными.

И еще неизвестно, кто лучше общается — робот или человек. Это некоторый этический вопрос.

Но кто задает роботам набор фраз для общения с людьми? Человек. Как правило, такие выражения вносят именно компьютерные лингвисты.

Но под роботами мы понимаем не только устройства, но и сами технологии, которые позволяют извлекать и анализировать текстовую информацию. Например, вы приходите в магазин и вводите вопрос в телевизор: «Где мне купить стиральную машину вертикальной загрузки с объемом 20 л воды?» На самом деле там внутри тоже есть некоторый «робот» — технология, способная анализировать ваш запрос и отвечать на него.

— Вы сказали, что роботу необходимый набор фраз задает человек. Как выбираются такие слова и предложения?

— Сейчас все подобные технологии ограничены предметной областью. Это набор лексики, синтаксических конструкций и вообще конструкций, который не всегда задает компьютерный лингвист. Иногда это делает человек, который разбирается в какой-то определенной теме. Далее проходит некоторое машинное обучение, и робот может комбинировать различным образом фразы, которые ему задали.

Так вот, слова и выражения выбираются в зависимости от предметной области. Например, есть робот, который помогает детям с аутизмом концентрировать свое внимание и взаимодействовать с окружающим миром. Для этого он общается с помощью заложенных в него слов и комментариев, может похвалить ребенка. Конечно же, для этого ограничивают его предметную область — не только объем лексики, но и объем конструкций, который может использовать этот робот для общения.

В этой области компьютерная лингвистика очень активно сотрудничает с психологией и применяется в смежных областях.

Почему? Потому что психологи сейчас особенно интересуются речью: каким образом человек говорит; что именно он говорит; как он говорит, если он здоров; как он говорит, если нервничает. Я имею в виду не только порядок слов и ту лексику, которую он использует, но и различные интонации.

— Расскажите, пожалуйста, более подробно о Compreno. Как применяется этот продукт?

— Это технология интеллектуальной обработки информации. Применений у нее очень много. Одно из них — это классификация потока входящих документов. В организациях есть набор документов, который разложен «по папочкам». Что значит «по папочкам»: есть определенная логика, как распределяется информация. Любой документ, который пришел в компанию, неважно, откуда и как, — это может быть, к примеру, электронная почта — должен попасть в определенную «папку» и получить специальную категорию. Такая классификация применяется, например, в работе техподдержки. Все входящие обращения автоматически анализируются по смыслу и направляются в соответствующие департаменты. Это нужно, чтобы сотрудники читали и обрабатывали только необходимые им документы и информацию, а следовательно, клиенты быстрее получали ответы на свои вопросы.

Compreno также используется для анализа и извлечения информации в самых разных бизнес-процессах компании: продажах и маркетинге, HR, бухгалтерском и финансовом учете, а также при работе с государственными органами. Например, нужно понять, что клиент пишет о компании, и технология анализирует его сообщения. Или в компанию приходит масса резюме, из которых нужно извлечь необходимые данные о кандидате, проверить их и загрузить в корпоративную систему. Финансисты и сотрудники бухгалтерии часто сталкиваются с абсолютно разными формулировками в поле назначения платежа, каждый такой текст необходимо проанализировать, причем по смыслу. Отдельный трудоемкий бизнес-процесс, требующий точности и реакции, — это предоставление информации по запросу государственных органов. Например, банкам из огромного количества текстовой информации нужно оперативно найти и переслать в госорган необходимые данные.

Благодаря интеллектуальной обработке весь процесс занимает минимальное количество времени и происходит автоматически.

Еще одна возможность извлечения информации — проверка соответствия ТЗ (техническое задание) и проектной документации объектов строительства. То есть нужно определить, какие между ТЗ и проектной документацией есть неточности, противоречия и так далее. Без извлечения информации это сделать невозможно, потому что ТЗ — одна структура, а конечная документация — другая, и их нужно сравнивать по определенным параметрам. Чтобы провести такое сравнение, эти параметры нужно извлечь отовсюду.

И наконец, интеллектуальный поиск, который позволяет расширить возможности корпоративных информационных систем.

Вам достаточно отправить системе запрос так, как вы его себе формулируете. То есть не когда вы что-то ищете по ключевым словам, например «купить машина два рубля», а как вы сами хотите.

Это лишь часть из всех возможных способов использования программы распознавания текстов в разных бизнес-процессах. Compreno — это очень большой «движок»: есть морфологический модуль, есть семантический, синтаксический, есть извлечение информации. В решениях используются разные возможности программы, но это все равно одна система.

— Может ли чем-то пригодиться Compreno не в бизнесе, а в повседневном использовании?

— Мы сами такое не делаем в компании. Мы сейчас ориентируемся именно на бизнес-заказчика. Но наши партнеры могут взять этот продукт и сделать то приложение на его базе, которое им требуется. У нас есть студенческие проекты, которые мы ведем в компании. У нас две кафедры в МФТИ и одна в РГГУ. Студенты трех кафедр могут брать наши внутренние технологии, то есть OCR (Optical Character Recognition — оптическое распознавание символов. — «Газета.Ru») и Compreno, и делать на их базе различные решения. Сейчас у нас есть, например, прекрасный проект. Студенты взяли Compreno, проанализировали три произведения Жюля Верна и сделали визуализацию. Все делали сами. Я у них только ментором работала, помогала тем, что рассказывала об особенностях работы: как, что можно сделать и так далее. Концепция и реализация — их. Они взяли различные движки, и сейчас вы можете использовать их визуализацию и очень быстро проанализировать любую книжку.

Вы можете узнать, какие там были персонажи, куда ездили, где они путешествовали, посмотреть все на карте, узнать, во что они были одеты, как общались друг с другом и так далее.

— Если мы еще раз вернемся к распознаванию текста и извлечению информации — поступали ли к вам когда-нибудь запросы от «Антиплагиата» и интересно ли вам работать в этой области?

— Именно с использованием Compreno к нам не поступали такие задачи. Были немного другие, я объясню почему. «Антиплагиат» сейчас нужен только преподавателям, для того чтобы понять, откуда были надерганы цитаты. Это можно сделать и без нашего продукта, он для этого слишком умен. Это все равно что забивать гвозди микроскопом, это не нужно. Сейчас есть очень простые средства, которые позволяют отсечь заимствования.

А есть и другой сценарий, когда кто-то берет текст и его переделывает, начиная с того, что все слова заменяет синонимами, и заканчивая тем, что просто берет смысл и переделывает структуру. Тут, конечно, без специальной программы не обойтись — у нас был такой проект, но я пока не могу раскрывать клиентов.

Интересные новости:

Подписывайтесь на наш Telegram, «X(twitter)» и «Zen.Yandex», «VK», «OK» и новости сами придут к вам..

По материалам: http://www.gazeta.ru

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, «X(twitter)» и «Zen.Yandex», «VK», «OK» и новости сами придут к вам..


Никто не решился оставить свой комментарий.
Будь-те первым, поделитесь мнением с остальными.
avatar
Свежие статьи:
21.11.2024 в 23:27 Новые механизмы нейронной связи: потенциалы дендритов
Современные исследования мозга постоянно открывают новые горизонты в понимании его работы. Последние достижения ученых из Германии и Греции выявили уникальные механизмы нейронной связи, которые могут изменить наше представление о когнитивных функциях. Они обна...

Читать далее

21.11.2024 в 23:21 Сверхмассивные чёрные дыры: тайны ранней Вселенной
Астрономы веками пытаются разгадать тайны формирования чёрных дыр, особенно тех, что обладают колоссальной массой. Новые исследования ставят под сомнение традиционные представления о процессе их образования, выдвигая гипотезу о том, что эти космические монстры...

Читать далее

21.11.2024 в 23:14 Локальное время: Новая концепция восприятия времени
Время — это понятие, которое человечество пыталось понять на протяжении тысячелетий. Но что, если мы можем взглянуть на него с совершенно новой перспективы? Учёные из Донского государственного технического университета и Лиссабонского университета NOVA сделали...

Читать далее


Советы:
5 продуктов, которые категорически нельзя разогревать в микроволновке: вы будете удивлены
Микроволновая печь - универсальная и привычная кухонная техника, которой пользуется почти каждый человек. Однако не все знают, что далеко не любую пищу можно разогреть таким образом. Все потому, что продукты при разогреве могут представлять опасность для здоро...

Читать далее

Вот что нужно сделать с кустом помидоров, чтобы он ломался от плодов
Помидоры - один из самых популярных овощей у украинских огородников. И хоть с ними надо немного повозиться, результат того стоит. Есть много нюансов и секретов, как улучшить урожайность.

Читать далее

Как приготовить мягкие и ароматные кексы за 15 минут: дрожжи вам не нужны
Кексы - идеальная выпечка к чаю, когда гости уже почти на пороге или вам вдруг захотелось чего-нибудь вкусненького зимними вечерами. Они делаются из минимума продуктов, а получаются вкусными и нежными.

Читать далее