Quelle est la vision de Microsoft pour l’IA conversationnelle?

Les assistants intelligents d’aujourd’hui sont pleins de compétences. Ils peuvent vérifier la météo, le trafic et les résultats sportifs. Ils peuvent jouer de la musique, traduire des mots et envoyer des messages texte et même plus encore. Mais, quand il s’agit de conversations qui mènent très loin, ils ont de difficultés. Les systèmes d’aujourd’hui peuvent ajouter un nouveau rendez-vous à votre calendrier; cependant ils ne peuvent pas engager de dialogue avec vous sur la manière de jongler avec une demande de réunion prioritaire. De plus; ils sont également incapables d’utiliser les informations contextuelles d’une compétence pour vous aider à prendre des décisions à partir d’une autre; comme vérifier par exemple la météo avant de planifier une réunion l’après-midi sur la terrasse d’un café à proximité. La prochaine génération de technologies d’assistant intelligent de Microsoft; pourra y parvenir en tirant parti des percées dans l’intelligence artificielle conversationnelle et l’apprentissage automatique mis au point par Semantic Machines.

Au cours d’une conférence annuelle pour les développeurs; à Seattle , l’équipe a dévoilé sa vision pour le prochain saut dans la technologie d’interface en langage naturel à Microsoft Build. Il a annoncé son intention d’intégrer cette technologie dans tous ses produits et outils d’IA conversationnelle, y compris Cortana.

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Contexte et concepts pédagogiques

 l impact de l intelligence artificielle sur l apprentissageLes interfaces en langage naturel sont des technologies qui visent à nous permettre de communiquer avec les ordinateurs de la même manière que nous parlons les uns avec les autres. «Être capable de nous exprimer dans la façon dont nous avons évolué pour communiquer, et être en mesure de lier cela à tous ces systèmes vraiment compliqués sans avoir à savoir comment ils fonctionnent;  est la promesse et la vision des interfaces de langage naturel»; a déclaré Roth, vice-président de Microsoft et ancien PDG de Semantic Machines.

Il a aussi déclaré que la technologie de son équipe permettra aux ordinateurs de nous comprendre; de converser avec nous et de faire ce que nous voulons qu’ils fassent. La technologie du langage naturel des assistants intelligents d’aujourd’hui tels que Cortana s’appuie sur l’apprentissage automatique pour comprendre l’intention de la commande d’un utilisateur. Une fois cette intention déterminée, un programme manuscrit se déclenche et suit un ensemble d’actions prédéterminé.

Étant donné que les règles de ces échanges sont écrites à la main; les développeurs doivent anticiper toutes les façons dont la compétence pourrait être utilisée et écrire un script pour couvrir chaque scénario. L’incapacité des humains à écrire chaque scénario possible limite la portée et la fonctionnalité des compétences, a expliqué Roth. La technologie des machines sémantiques étend le rôle de l’apprentissage automatique au-delà des intentions jusqu’à l’activation du système. Au lieu d’un programmeur essayant d’écrire une compétence qui planifie pour chaque contexte; le système Semantic Machines apprend la fonctionnalité lui-même à partir des données.

La technologie Semantic Machines

En d’autres termes, la technologie Semantic Machines apprend à faire correspondre les mots des gens aux étapes de calcul nécessaires pour effectuer les tâches demandées. De plus, les méthodes d’apprentissage automatique permettent ensuite au système de généraliser des contextes qu’il a vus à de nouveaux contextes; en apprenant à faire plus de choses de différentes manières. C’est parce que le système a appris non seulement une compétence, mais aussi le concept de la façon de recueillir des données d’un service et de les présenter à l’utilisateur.

Cela manque dans les assistants intelligents d’aujourd’hui; qui suite à leur programmation font une liste de choses isolées qu’un programmeur a anticipées. L’apprentissage automatique dans ces systèmes se concentre principalement sur les mots qui déclenchent une compétence, a expliqué Dan Klein, technicien Microsoft, leader reconnu dans le domaine du traitement du langage naturel et professeur d’informatique à l’Université de Californie à Berkeley.

«Ils ne se concentrent pas sur l’apprentissage de nouvelles choses, ni sur le mélange et l’appariement de ce qu’ils savent déjà afin de prendre en charge de nouveaux contextes», a déclaré Klein, qui était également cofondateur et scientifique en chef de Semantic Machines.

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Conversation dynamique

domaine de l intelligence artificielleÉtant donné que le système Semantic Machines peut apprendre à faire de nouvelles choses; il peut plus facilement engager une conversation dynamique avec une personne; accéder et assembler le contenu, le contexte et les concepts pertinents à partir de sources disparates pour fournir des réponses, présenter des options et produire des résultats. Le système Semantic Machines a également une mémoire pour garder une trace du contexte dans une conversation;  aussi une capacité dite duplex intégral pour parler et écouter en même temps afin de maintenir le dialogue fluide.

“Tout ce que vous dites est contextualisé par ce qui précède afin que vous puissiez faire des choses plus compliquées: vous pouvez changer d’avis, vous pouvez explorer”, a déclaré Klein. De plus, une fois que les choses sont suffisamment contextuelles, la notion de compétence commence à se dissoudre. En effet, la notion de compétences limite les interactions à des silos de données; alors que la véritable conversation repose sur la connexion de données de partout. La technologie Semantic Machines orchestre la collecte de données et l’accomplissement de tâches sur le backend tout en maintenant un dialogue fluide et naturel avec l’utilisateur sur le frontend.

Le remaniement de votre horaire pour accueillir une réunion de haute priorité, par exemple; nécessite des données de calendrier et des données d’annuaire pour déterminer qui est libre; quand, ainsi que des données contextuelles telles que la météo; les cafés à proximité et le trafic pour déterminer où se réunir.  “Une fois que vous commencez à laisser les choses évoluer et se connecter contextuellement; la notion de compétence est beaucoup trop limitative”, a déclaré Klein. Pour faire avancer les choses, il faut mélanger et assortir.

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Construire avec un langage naturel

language naturel microsoft emotion À Build, Microsoft a présenté une application de calendrier utilisant la technologie Semantic Machines ;qui peut faire de l’organisation de votre journée avec un assistant intelligent une expérience plus fluide; naturelle et puissante. La même technologie s’appliquera à toute expérience conversationnelle ; puis alimentera éventuellement les conversations sur tous les produits et services Microsoft. Cela s’appuiera sur les capacités existantes de Cortana telles que fournir des réponses aux questions; offrir des aperçus de votre journée et vous aider sur tous vos appareils; du téléphone à l’ordinateur portable et au haut-parleur intelligent.

Une fois que la technologie est intégrée à Cortana; par exemple, elle pourrait faire avancer les choses dans Office plus; sur ce que vous devez faire et moins sur l’accomplissement des tâches dans certaines applications.  De plus, selon Roth, la technologie sera mise à disposition via Microsoft Bot Framework . Son équipe conçoit actuellement un moyen pour les développeurs, travaillant dans le cadre de migrer leurs données existantes vers le moteur de conversation propulsé par les machines sémantiques lorsqu’il serait prêt.

«En tant que développeur, vous pouvez commencer à créer ces expériences vous-même», a-t-il déclaré.  Nous pouvons collectivement passer sur la base de cette technologie; de cette notion de compétences et de silos et de programmes manuscrits simples au type d’interfaces de langage naturel fluides de type Star Trek que nous voulons tous.»

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