Siri Hatalarından Öğrenerek Daha Akıllı Olabilir

Apple’ın ses asistanı Siri.

Siri, Cortana veya Alexa ile kısa bir konuşma bile yapmayı deneyin ve başınızı hayal kırıklığı içinde en yakın duvara çarptırabilirsiniz.

Sesli asistanlar genellikle basit sorgulara yanıt vermede iyidir, ancak karmaşık taleplerle veya her türlü ileri-geri hareketle mücadele ederler. Bununla birlikte, önümüzdeki birkaç yıl içinde insan-makine diyaloğunun zorluklarına yeni makine öğrenme teknikleri uygulandığından bu durum değişmeye başlayabilir.

Geçen hafta düzenlenen büyük bir AI konferansında konuşan, Steve YoungCambridge Üniversitesi'nde, Apple’ın Siri ekibinde yarı zamanlı çalışan bir profesör, son gelişmelerin diyalog sistemlerini geliştirmeye nasıl başladığını anlattı. Young, Apple'daki çalışmaları hakkında yorum yapmadı, ancak akademik araştırmasını anlattı.

Siri de dahil olmak üzere erken ses asistanları, ses tanıma için makine öğrenimi kullandılar ancak dile kodlanmış kurallara göre cevap verdiler. Makine öğrenme teknikleri ayrıştırma diline uygulandığından bu durum gittikçe değişmektedir (bkz.Yapay Zeka'nın Dil Sorunu“).

Young, DeepMind'in dünyanın en iyi Go oyuncularından birini yenebilecek bir program oluşturmak için kullandığı takviye öğreniminin özellikle en son teknolojinin ilerlemesine yardımcı olabileceğini söyledi. AlphaGo, kendisine karşı binlerce oyun oynayarak öğrendi ve her galibiyetle olumlu takviye alırken, konuşma temsilcileri yanıtlarını değiştirebilir ve kullanıcıların eylemleri şeklinde olumlu (veya olumsuz) geri bildirim alabilir.

“Bence bu büyük bir şey olmalı,” dedi Young konuşmasından sonra onunla konuştuğumda takviye öğrenimi. "Sahip olduğunuz en güçlü varlık kullanıcıdır."

Young, ses asistanlarının bunun etkili olması için davranışlarını dramatik olarak değiştirmeleri gerekmeyeceğini söyledi. Bir eylemi biraz farklı bir şekilde gerçekleştirmeyi deneyebilirler. “Bunu çok kontrollü bir şekilde yapabilirsiniz” dedi. “Daft şeyler yapmak zorunda değilsiniz.”

Konuşması sırasında Young, dilin ayrıştırılmasının makineler için neden bu kadar zor olduğunu açıkladı. Örneğin, görüntü tanımanın aksine, dil bileşimlidir, yani aynı bileşenler çok farklı anlamlar üretmek için yeniden düzenlenebilir. Dil ile ilgili bir diğer önemli zorluk, başka bir kişinin ne düşündüğüne dair sadece eksik bir bakış sunmasıdır, bu nedenle bir cümlenin veya cümlenin ne anlama geldiğini tahmin etmek genellikle gereklidir. Pratik bir düzeyde, sözlü bir sorgu uzadıkça, onu yorumlamak genellikle farklı alanlardan gelen bilgileri birleştirmeyi gerektirir. Örneğin, bir restoranla ilgili karmaşık bir sorgu, zaman, yer ve yiyeceklerin anlaşılmasını gerektirebilir.

Yine de Young, konuşma asistanlarının çok daha iyi olma zamanının doğru olduğuna inanıyor. “Ticari talep orada ve teknoloji orada” diyor. “Bence önümüzdeki beş yıl boyunca gerçekten önemli ilerlemeler göreceksiniz.”

Young, şirketin 2015 yılında kurduğu şirket olan VocalIQ'yu satın aldıktan sonra Apple'a katıldı. Apple, makine öğrenimi ve yapay zekadaki ilerlemelere dayanan teknolojiden yararlanmak için yarışta rakiplerin gerisinde kalmakla suçlanıyor, ancak Young'ın çalışması bunun doğru olmadığını gösteriyor. Ve şirket aynı zamanda en iyi yetenekleri çekmek için AI araştırmalarını açmak için çaba sarf ediyor. Şirket kısa bir süre önce Carnegie Mellon Üniversitesi'nden profesör olan Ruslan Salakhutdinov'u AI'nın ilk müdürü olarak işe aldı ve araştırmacıları ilk kez makale sunmaya ve yayınlamaya başladı (bkz.Apple İlk AI Yöneticisini Aldı“).

Apple, elbette konuşma teknolojisiyle ilgilenen tek şirket değil. Amazon'un Alexa – ev için tamamen ses kontrolüne dayanan bir cihaz – bir hit oldu ve diğer şirketler benzer ev yardımcıları geliştirmek için acele etti. Google’ın Google Home adı verilen teklifi, özellikle gelişmiş dil ayrıştırma tekniklerini kullanır (bkz.Google’ın Asistanı Siri ve Alexa’dan Daha Hırslı“).

IBM'deki araştırmacılar, Michigan Üniversitesi'nden bir ekiple işbirliği içinde, takviye öğrenimini kullanan konuşma sistemleri üzerinde de deneyler yapıyorlar. Satinder BavejaMichigan Üniversitesi'nde bu projeye katılan bir profesör, takviye öğreniminin diyalog sistemlerini eğitmek için güçlü ve yeni bir yol sunduğunu söylüyor, ancak Siri'nin yaşamı boyunca gerçekten insan benzeri iletişim becerilerine ulaştığını düşünmüyor.

“Bu sistemler daha zengin bağlam kullanmaya başlayacak” diyor. “Kapsamlı kalacağını düşünmeme rağmen, restoran rezervasyonları, seyahat, teknik destek vb. Gibi belirli görevleri ele alıyorlar.”

Source link

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*