Искусственный интеллект учится читать между строк
Системы искусственного интеллекта, как правило, хорошо определяют прямые запросы, такие как «Siri, скажи мне погоду» или «Alexa, включи трек «Despacito». Но машины пока не могут вести полноценные диалоги, как это делают люди, — говорит Еджин Чой, исследователь обработки естественного языка в университете Вашингтона в Сиэтле. Когда дело доходит до разговорных нюансов, таких как тон и идиомы, ИИ все еще не способен понять намерения людей.
Чтобы помочь машинам участвовать в более человечной беседе, исследователи учат искусственный интеллект понимать значения слов, выходящие за рамки их строгих определений в словаре. На недавней конференции AAAI по искусственному интеллекту, одна группа представила систему, которая определяет, что на самом деле имеет ввиду человек, а другая представила ИИ, различающий буквальные и образные фразы в письменной форме.
Так как одним из ключевых навыков общения является понимание подтекста. По словам Луи-Филиппа Моренси, исследователя искусственного интеллекта в Университете Карнеги-Меллона в Питсбурге, выражение лица или интонация говорящего могут существенно изменить смысл слов. Если назвать человека «больным» с грустной гримасой, то это будет выражать нечто совершенно иное, чем если обозвать его «больным» возбужденным тоном и с поднятыми бровями.
Моренси и его коллеги разработали систему искусственного интеллекта, которая смотрела ролики YouTube, чтобы узнать, как невербальные сигналы, такие как выражение лица и голос, могут влиять на значение произнесенных слов.
По словам команды Моренси, искусственный интеллект был на 78% точен в оценке того, насколько негативно или позитивно настроены люди в видео, а также показал способность различать выражения конкретных эмоций. Некоторые виды эмоций давались легче, некоторые хуже, чем другие; например, он идентифицировал счастье и грусть с точностью 87,3 и 83,4 процента соответственно, но имел только 69,7 процента точности при определении нейтральных выражений. Далее Моренси хочет проверить, может ли этот ИИ распознать, когда чье-то выражение лица и тон голоса подразумевают сарказм.
В письменном общении понимание чьих-либо намерений редко бывает простой задачей. Те же идиомы сложны, потому что их можно интерпретировать буквально или фигурально, в зависимости от контекста.
Такая двусмысленность может стать камнем преткновения для систем ИИ, которые анализируют текст или переводят документы на другие языки. Чтобы обойти эту проблему, Чаншен Лю и Ребекка Хва, компьютерные специалисты из Университета Питтсбурга, разработали систему, которая определяет, подразумевается ли фраза буквально или фигурально на основе окружающих слов.
Эта система ИИ научилась ассоциировать разные слова, читая предложения из статей Википедии. В экспериментах программа была на 73-75% точной в оценке того, имели ли фразы буквальный или переносный смысл, сообщили Хва и Лю.
По словам Джулии Райз, исследователя естественного языка в Университете Пердью в Уэст-Лафайетте, способность компьютеров распознавать и интерпретировать нелитеральный язык становится все более важной. Другие исследователи занимаются аналогичными проблемами с метафорой и иронией.
«Мы приближаемся к тому времени, когда искусственный интеллект будет достаточно хорош, чтобы поддержать разговор и это будет выглядеть как диалог с другим человеком», — говорит Роберт Уэст, специалист по информатике.
Стоит отметить, что понимание языковых нюансов имеет решающее значение. Пока ИИ не научится определять подтекст, мы не сможет продвинуться далеко вперед в данном направлении.
Помимо этого были найдены 73 бронзовые статуэтки Осириса, 6 деревянных статуэток Птах-Сокара и 11 статуэток Сехмет, богини войны и покровительницы врачей.
Как появилась Луна? Новое исследование
Исследователи утверждают, что вскоре после образования Земли она была покрыта морем горячей магмы, а ударный объект, вероятно, был сделан из твердого материала.
