En juin de cette année, Amazon a publié une
liste restreinte pour l'Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3. Sur les 375 candidatures, Alexa Prize a sélectionné 10 finalistes, dont la seule équipe MIPT de Russie. Ces chanceux sont l'équipe DREAM. Les gars sont des employés du laboratoire des systèmes neuronaux et de la formation approfondie du MIPT. Mais comment progresse le travail et sur quoi travaille l'équipe DREAM?
De gauche à droite: Idris Yusupov, Dilyara Baimurzina, le capitaine de l'équipe Yuri Kuratov, Denis Kuznetsov, Dmitry Karpov, Le An, le leader Mikhail Burtsev.Pour la troisième année consécutive, Amazon a testé les capacités d'une plate-forme vocale, également connue sous le nom d'Alexa. Le Alexa Prize Socialbot Grand Challenge est un concours pour les équipes d'étudiants dédié au développement de technologies conversationnelles d'intelligence artificielle. En mai 2019, Amazon a reçu plus de 375 candidatures de grandes universités de 22 pays pour participer au concours et a sélectionné les 10 meilleures équipes selon les critères:
- contributions scientifiques potentielles dans ce domaine,
- mérite technique de l'approche proposée,
- idées de nouveautés
- la capacité de l'équipe à réaliser le plan.
Le Alexa Prize Socialbot Grand Challenge fait partie de la mission d'Amazon de rendre l'assistant vocal plus intelligent, plus humain et plus bavard afin qu'il puisse devenir plus utile et intéressant pour les utilisateurs. Mais Amazon n'est pas le seul dans ce domaine: Google, Apple et Samsung travaillent également sur leurs assistants.
Selon les conditions du concours, chaque équipe sélectionnée a accès au service de reconnaissance vocale automatique d'Amazon, qui est en mesure d'obtenir une interprétation textuelle de ce que l'utilisateur a dit et de la technologie de l'entreprise qui convertit le texte en parole pour fournir une réponse. Mais la tâche est de trouver et de développer une structure fiable qui permet à Alexa de mener une conversation qui, à son tour, devrait être consciente, passionnante et couvrir toute la gamme des événements actuels et des sujets populaires.
Il vaut la peine d'exprimer la phrase d'activation "Alexa", alors qu'elle compile habilement une liste de tâches, émet des messages vocaux, vous avertit des intempéries et met la musique dans votre humeur. Cependant, toutes ces requêtes peuvent rapidement se transformer en conversation sur les plans du week-end. Et nous devons nous assurer qu'Alexa peut interagir avec les gens pendant une longue période. Alexa doit bien connaître l'utilisateur et combiner plusieurs compétences conversationnelles. Encore une fois, cela semble facile! En fait, la tâche n'est pas anodine.
«Vous pouvez considérer DREAM Socialbot comme une passerelle de dialogue qui se tient entre l'utilisateur et une tonne de contenu en ligne», explique Yuri Kuratov, capitaine de l'équipe DREAM. "Cependant, le bot doit utiliser une stratégie bidirectionnelle axée sur l'utilisateur et le contenu."
Orienté utilisateur - signifie que Socialbot doit être sensible à ce que la personne a dit. L'utilisateur est-il positif sur ce que dit Socialbot? Ou l'utilisateur avait-il des émotions négatives et Socialbot devrait changer de sujet? Et qui est l'utilisateur? Et sur quels sujets l'intéresse-t-il?
Il y a plusieurs domaines dans lesquels une équipe doit être impliquée dans le cadre de la compétition:
- Tâches d'infrastructure - pour que le bot fonctionne, il doit être déployé et testé quelque part, ainsi que pour charger et exécuter des programmes et des modèles.
- Les tâches de recherche sont la partie la plus créative de l'ensemble du processus de travail: il est nécessaire de trouver de nouveaux modèles qui seront intégrés dans le dialogue avec l'utilisateur. Le cycle complet varie de la recherche d'un problème à la formulation d'un problème de recherche, y compris la collecte de données ou la recherche de problèmes existants, la création d'un modèle de base ou l'amélioration de modèles de travail, ainsi que leur comparaison par des mesures.
- Les tâches commerciales comprennent un travail visant à intéresser l'utilisateur lors d'une conversation.
- Les tâches de collecte de données consistent à analyser les sites d'actualités, les actualités plus intéressantes et les plus populaires, les films, les évaluations et les critiques.
DREAM Socialbot intègre et personnalise le réseau de neurones et les approches basées sur des règles. Afin de mettre en œuvre ce modèle,
DeepPavlovAgent est utilisé, qui est destiné à une combinaison de compétences et dispose d'une mémoire où les données utilisateur peuvent être stockées. Pour atteindre cet objectif, l'équipe présente des technologies avancées dans le domaine de l'IA conversationnelle.
Cependant, lors du développement, il est nécessaire de prendre en compte un certain nombre de restrictions: DREAM Socialbot ne doit pas provoquer de déception, dire des bêtises et de l'obscénité, et aussi insulter l'utilisateur. Et ce n'est qu'une petite partie des interdictions. Cependant, dès que l'équipe est prête à vous montrer son DREAM Socialbot - il sera certainement publié dans le domaine public!
Le Alexa Prize Socialbot Grand Challenge porte déjà ses fruits de plusieurs manières. Premièrement, le concours permet d'introduire une nouvelle génération d'informaticiens et d'ingénieurs pour exprimer l'IA et les inciter à travailler avec. En outre, les anciens concepts de Socialbot ont stimulé la création d'éléments interactifs qu'Amazon a déjà mis en œuvre dans Alexa.
Dans cet article, nous avons voulu vous présenter cette intéressante activité de recherche. Et maintenant, la question pour vous: sur quels sujets aimeriez-vous parler avec Alexa? Et la politique? À propos de l'industrie de la mode? Ou peut-être des notes culinaires?
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