Los agentes conversacionales como Siri, Alexa y Cortana son geniales para informarle sobre el clima, pero se desconciertan cuando se les pide información inusual o preguntas de seguimiento. Al agregar humanos al ciclo, los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han creado un agente conversacionaleso es difícil de mudar
El sistema de chatbot, llamado Evorus, no es el primero en usar la capacidad intelectual humana para responder una amplia gama de preguntas. Lo que lo distingue, dice Jeff Bigham, profesor asociado en el Instituto de Interacción Humano-Computadora, es que los humanos están entrenando simultáneamentela inteligencia artificial del sistema, lo que lo hace gradualmente menos dependiente de las personas.
Al igual que un agente anterior de CMU llamado Chorus, Evorus recluta a trabajadores en masa a pedido de Amazon Mechanical Turk para responder las preguntas de los usuarios, y los trabajadores en masa votan por la mejor respuesta. Evorus también realiza un seguimiento de las preguntas formuladas y respondidas y, con el tiempo,comienza a sugerir estas respuestas para las preguntas posteriores. Los investigadores también han desarrollado un proceso mediante el cual la IA puede ayudar a aprobar un mensaje con menos participación de los trabajadores.
"Las empresas han hecho un gran esfuerzo para enseñar a las personas cómo hablar con los agentes de conversación, dado el dominio limitado del habla y los temas de los dispositivos", dijo Bigham. "Ahora, estamos dejando que las personas hablen más libremente y es el agenteque debe aprender a acomodarlos "
El sistema no está en su forma final, pero está disponible para su descarga y uso por cualquiera que esté dispuesto a ser parte del esfuerzo de investigación: http://talkingtothecrowd.org/ .
Un trabajo de investigación sobre Evorus, ya disponible en línea, será presentado por el equipo de investigación de Bigham a finales de este año en CHI 2018, la Conferencia sobre Factores Humanos en Sistemas de Computación en Montreal.
Los agentes de conversación totalmente automatizados pueden responder bien preguntas y comandos simples y comunes y pueden conversar en profundidad cuando el tema es relativamente limitado, como asesorar sobre horarios de autobuses. Los sistemas con personas en el circuito pueden responder una amplia variedad de preguntas, Bighamdijo, pero con la excepción de los servicios de conserjería o de viaje por los que los usuarios están dispuestos a pagar, los agentes que dependen de los humanos son demasiado caros para ser ampliados para un uso amplio. Una sesión en Chorus cuesta un promedio de $ 2.48.
"Con Evorus, hemos alcanzado un punto óptimo en la colaboración entre la máquina y la multitud", dijo Bigham. La esperanza es que a medida que el sistema crezca, la IA pueda manejar un porcentaje creciente de preguntas, mientras que elEl número de trabajadores de la muchedumbre necesarios para responder a las preguntas de "cola larga" se mantendrá relativamente constante.
Mantener a los humanos informados también reduce el riesgo de que usuarios malintencionados manipulen al agente de conversación de manera inapropiada, como ocurrió cuando Microsoft implementó brevemente su chatbot Tay en 2016, dijo Ting-Hao Huang, un estudiante de doctorado en el Instituto de Tecnologías del LenguajeLTI. Huang desarrolló Evorus con Bigham y Joseph Chee Chang, también estudiante de doctorado en LTI.
Durante el despliegue de cinco meses de Evorus con 80 usuarios y 181 conversaciones, las respuestas automáticas a las preguntas fueron elegidas el 12 por ciento de las veces, la votación colectiva se redujo en casi un 14 por ciento y el costo del trabajo colectivo por cada respuesta al mensaje de un usuario cayóen un 33 por ciento.
Evorus es un chatbot de texto, pero se implementa a través de Hangouts de Google, que puede acomodar la entrada de voz, así como el acceso desde computadoras, teléfonos y relojes inteligentes. Para mejorar su escalabilidad, Evorus utiliza una arquitectura de software que puede aceptar componentes de respuesta automática de preguntasdesarrollado por terceros.
Esta investigación está respaldada por Project InMind, un esfuerzo de Carnegie Mellon patrocinado por Yahoo! / Oath para desarrollar tecnologías avanzadas para asistentes digitales personalizados.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Carnegie Mellon . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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