Знакомьтесь, Leolani — робот, который учится, общаясь с людьми

30 May 2019

Для человека учиться общаясь — самое базовое умение, которым мы овладеваем еще до того, как учимся читать. Мы задаем вопросы и получаем в ответ новую информацию. Вскоре мы осознаем, что не всегда эта информация полная и верная. В ней бывают ошибки, она может противоречить полученным раньше знаниям, а самое главное, она порой имеет разное значение в зависимости от людей и ситуации.

Робот Leolani учится именно так. Как ей это удается? Об этом сегодня на конференции «Диалог 2019» рассказал Пик Воссен из Амстердамского свободного университета.

Piek Vossen
Piek Vossen

Что же умеет Leolani? Она умеет понимать речь, распознавать объекты и лица, говорить и, что главное, задавать вопросы и анализировать полученную информацию. Все это с учетом контекста и мыслей — состояния “мозга”, которое спровоцирует реакцию.

Мысли у Leolani бывают разные:

  • она замечает, что человек сам себе противоречит
  • осознает, что информация является новой или же известной
  • осознает, что появился новый термин
  • замечает, что ей не хватает знаний об объекте или теме, а это открывает возможность спросить и получить недостающую информацию
  • замечает, что у новая информация похожа на известную, но не равна ей (например, новая информация “Карла живет в Париже” и известная “Том живет в Париже” провоцируют вопрос “Ты знаешь моего друга Тома, который тоже живет в Париже?”)
  • рассчитывает свое доверие к тому или иному человеку на основе того, сколько информации он ей дал в прошлом, и сколько конфликтов эта информация спровоцировала.

Стремление получить новые знания и заполнить пробелы встроено в Leolani на базовом уровне. Кстати, она может не только спрашивать у людей, но и искать информацию в интернете.

Например, когда-то Leolani узнала, что существует кот-Феликс, и кот — это млекопитающее. Тогда новая информация “Карла любит Скрэппи-Ду” спровоцирует вопрос “Что такое Скрэппи-Ду?”, на что получит ответ, что это собака. Она спросит, “Что такое собака?” и узнает, что это млекопитающее. Ага, подумает она, раз Карла любит собаку Скрэппи-Ду, то, возможно, Карла любит вообще собак или даже вообще млекопитающих, то есть она может любить даже котов, в частности, Феликса: “Феликса ты тоже любишь?”

Как поступает робот, если у нее много пробелов, которые нужно заполнить, и много новых терминов, которые требуют объяснения? Пока что ответы робот выбирает случайно из сгенерированных, ориентируясь на связность и отношение новой информации к человеку, который с ней говорит.

Люди всегда могут попросить ее остановиться, — объясняет Воссен. — Через какое-то количество подобных просьб она поймет, в каких ситуациях ей следует остановиться.

“Но мы пока что этого не достигли,” — добавляет Воссен.

Противоречащая информация не сбивает Leolani с толку. Она знает, что неточности и противоречия не являются проблемой, их нужно хранить в памяти и обсуждать. Это позволяет Leolani довольно успешно функционировать в нашем очень неоднозначном мире. Когда-нибудь она выстроит свое собственное мнение, ну а пока она просто общается.

На сегодняшний день Leolani собрала 296 утверждений из 164 разговоров с 26 людьми. Пока что эти разговоры были лишь тестами системы, их качество не оценивалось.

Впереди у команды много планов. Во-первых, долгосрочные эксперименты и тесты. Во-вторых, достраивание модели, к примеру, добавление степени уверенности в той или иной информации. В-третьих, персонализация языка: подмешивания в big-data немного small-data. Ну и, конечно, можно пробовать подстраивать Leolani под конкретные задачи — помощь людям с дополнительными потребностями, детям и общение с пожилыми людьми в домах престарелых.

— 
Конференция по компьютерной лингвистике «
Диалог 2019» проходит с 29 мая по 1 июня в Российском государственном гуманитарном университете. Это ежегодная международная конференция для обсуждения методов компьютерного анализа языка. Организатором выступает компания ABBYY, мировой разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и лингвистики.