W listopadzie ubiegłego roku zespół UB przystąpił do wysoce konkurencyjnego konkursu Alexa Prize Socialbot Grand Challenge.
Ponieważ wielomilionowy konkurs trwa już czwarty rok, po raz pierwszy UB podjął wyzwanie stworzenia socialbota, który „może rozmawiać spójnie i angażująco przez 20 minut z ludźmi na różne bieżące wydarzenia i popularne tematy, takie jak jako rozrywka, sport, polityka, technologia i moda. ”
Członkowie Proto Team – Sougata Saha i Souvik Das, doktoranci z Wydziału Informatyki i Inżynierii oraz Elizabeth Soper i Erin Pacquetet, doktoranci z Wydziału Lingwistyki – byli zadowoleni z możliwości, nie wiedząc, jak daleko zajdzie. basen z innymi cenionymi kolegami z całego świata.
Od tego czasu zespół, pod kierownictwem Rohini Srihari, profesora i kierownika katedry Wydziału Informatyki i Inżynierii, wykorzystuje swoje uzupełniające się umiejętności i wiedzę przez miesiące i kolejne poziomy konkursu. Jak dotąd socialbot zespołu był oceniany przez ludzi na całym świecie, w tym ponad 55 000 użytkowników tylko podczas półfinałów.
Teraz, prawie rok po przyjęciu pierwotnego wniosku, zespół stał się jednym z pięciu, którzy awansowali do finału konkursu, rywalizując z Uniwersytetem Kalifornijskim w Santa Cruz, Politechniką Częstochowską, Uniwersytetem Stanforda i Uniwersytetem Emory . Stanford i Emory to poprzedni zwycięzcy konkursu.
Finały odbędą się w ciągu trzech dni jeszcze w tym miesiącu. W tym czasie boty społecznościowe będą oceniane przez panel ekspertów. Chociaż ta faza nie określa konkretnie żadnych dodatkowych funkcji, zespół ciężko pracował nad pewnymi ogólnymi ulepszeniami, które ich zdaniem pomogą odróżnić ich socialbota od innych. Obejmuje to innowacje dotyczące zdolności Twojego bota społecznościowego do rozmowy na dowolny temat, „naturalności” rozmowy oraz reakcji na różne zachowania użytkowników, które zaobserwowali podczas testów.
Zwycięska drużyna, która otrzyma nagrodę w wysokości 500 000 $, zostanie ogłoszona do końca lipca.
„Niezależnie od wyniku końcowego było to cenne doświadczenie, które pozwoliło nam poznać zachowanie użytkowników podczas rozmów, a także dowiedzieć się, jak skutecznie wykorzystywać neuronowe generatory tekstu” – mówi Srihari. „Jestem również wdzięczny za multidyscyplinarny zespół informatyków i lingwistów oraz za uzupełniające się doświadczenie, które wnoszą. To jest mocna strona, która zrekompensowała nam posiadanie stosunkowo niewielkiego zespołu w porównaniu z naszymi konkurentami. ”
UBNOW spotkał się ze Srihari, aby dowiedzieć się, gdzie są teraz członkowie zespołu i dokąd mają nadzieję, że zaprowadzi ich praca.
Czego zespół nauczył się podczas tych zawodów?
Nasza nauka przebiegała w dwóch obszarach. Po pierwsze, dowiedzieliśmy się wiele o tym, jak użytkownicy reagują na konwersacyjne systemy AI: co ich ekscytuje i chętnie kontynuuje rozmowę, co jest dla nich mniej interesujące, a co ich przeraża. Po drugie, po stronie technologii, dowiedzieliśmy się wiele o tym, jak skutecznie wykorzystać najnowszą technologię głębokiego uczenia, w szczególności generowanie tekstu neuronowego. Dowiedzieliśmy się również o przypływach i odpływach rozmowy oraz o tym, jak kontrolować ją algorytmicznie; na przykład, gdy zezwalasz użytkownikowi na prowadzenie rozmowy. Kiedy zaczynaliśmy, większość wypowiedzi naszych botów społecznościowych była generowana przez podejścia inżynierii wiedzy oparte na głębokiej wiedzy domenowej na temat tego, jak ludzie rozmawiają na tematy takie jak filmy czy gry. Tylko niewielka część wypowiedzi Proto została wygenerowana za pomocą neuronowych modeli generowania tekstu. Teraz sytuacja się zmieniła, większość wypowiedzi jest generowana przez modele neuronowe. To pozwala nam rozmawiać o znacznie szerszym zakresie tematów.
Jakiego wpływu oczekujesz od swojej pracy w tej dziedzinie?
Konwersacyjne systemy sztucznej inteligencji są na wczesnym etapie. Obecnie skupiamy się wyłącznie na umiejętności prowadzenia rozmów międzyludzkich. Jednak te boty społecznościowe mają ogromny potencjał wpływania na społeczeństwo. Szczególnie interesuje nas celowe prowadzenie rozmów; na przykład zachęcanie ludzi do realizacji celów związanych ze zdrowiem i oczywiście pomaganie w zwalczaniu dezinformacji.
Czy jest coś, co ludzie źle rozumieją na temat sztucznej inteligencji, o czym chciałbyś, aby wiedzieli?
Być może strach, że systemy sztucznej inteligencji mogą myśleć i uczyć się całkowicie samodzielnie, a tym samym stać się szkodliwe dla jednostek i społeczeństwa. Systemy AI działają w oparciu o modele zaprojektowane przez naukowców w celu wdrożenia rozwiązań oraz, co być może ważniejsze, dane, na których systemy są szkolone. Obecnie boty społecznościowe mają ograniczone możliwości ze względu na brak reprezentatywnych zestawów danych treningowych. Botom społecznościowym trudno jest opowiadać anegdoty na temat osobistych doświadczeń lub wyrażać emocje. Przed nami długa droga.
Czy społeczność UB może coś zrobić, aby wesprzeć drużynę na tym etapie rozgrywek?
Najlepiej byłoby, gdyby społeczność UB pomogła nam przetestować socialbota. Jednak ze względu na wymaganą logistykę jest to trudne, ponieważ wiąże się z fizyczną bliskością urządzenia używanego przez członków naszego zespołu. Mimo to wszystkie zachęty ze strony naszych kolegów i ogólnie społeczności UB wytworzyły dla naszego zespołu dużo pozytywnej energii!
„Piwny maniak. Odkrywca. Nieuleczalny rozwiązywacz problemów. Podróżujący ninja. Pionier zombie. Amatorski twórca. Oddany orędownik mediów społecznościowych.”