Microsoft и Maluuba создают новый ИИ для диалоговых интерфейсов

Специалисты канадской компании Maluuba из Монреаля работают над оригинальной системой ИИ. Microsoft приобрела этот стартап для создания наиболее совершенных инструментов машинного интеллекта, которые позволили бы анализировать неструктурированный текст и обеспечили более естественное взаимодействие между компьютером и человеком.

Это будут «думающие» роботы, которые действительно могут достаточно по-умному реагировать на текстовые сообщения. Проще говоря, Maluuba пытается обеспечить эффективное руководство группой машин, работающих над решением проблем.

Существующие диалоговые интерфейсы не отличаются гибкостью и эффективностью. Конечно, Siri, Alexa и Кортана далеко ушли от прежних диалоговых алгоритмов, но они все еще далеки от универсального интеллекта. С точки зрения вычислительной техники, полную цифровую модель мира создать невозможно. Вместо этого исследователи создают специализированные интеллектуальные машинные инструменты, которые могут хорошо работать при ограниченном наборе задач. Именно поэтому вы можете поручить Siri телефонный разговор, но не можете попросить его организовать серьезное мероприятие.

Большое внимание сегодня уделяется обучению с подкреплением — специализированному направлению машинного обучения. Обучение с подкреплением основано на идее количественной и итерационной оценки принятия решений.

Команда Maluuba пытается решить сложные проблемы, с которыми сталкивается обучение с подкреплением. Их подход заключается в использовании нескольких «советников», чтобы разбить проблему на более мелкие, более удобоваримые куски. Традиционно для обучения с подкреплением используется один виртуальный агент, но в последние годы более распространенными стали многоагентные подходы.

Вместо того, чтобы один агент учился планировать каждый вид оптимальной беседы, в отдельных случаях имеется смысл назначить разных агентов для различных классов бесед. Задача заключается в синхронной работе всех этих агентов.

Наглядно этих агентов легко представить себе, как разделяющих задачу людей. Заставить людей эффективно работать вместе – задача не из легких, хотя стратегия «разделяй и выполняй» может превзойти вариант единоличного исполнения.

Решение состоит в том, чтобы иметь головного агрегатора, принимающего решения для всех «советников». Каждый агент получает различные награды за действия, в которых он специализируется. Если агенты занимают разные позиции, тогда агрегатор выступает в роли арбитра. В идеале есть некоторая универсальность в том, какие проблемы могут быть организованы вокруг ряда оптимальных агрегаторов.

Пока еще рано говорить о применении нового ИИ в продуктах Microsoft. Но когда эта работа будет завершена, можно предположить, что система Maluuba будет играть огромную роль в анализе текста и языка для продуктов Microsoft.