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Der virtuelle Cyborg-Assistent von Facebook lernt von seinen Trainern
Ende letzten Monats bekamen einige hundert glückliche Nutzer der mobilen Messaging-App von Facebook einen ungewöhnlichen neuen Kontakt zum Reden: M, einen virtuellen Assistenten, der von einer Mischung aus Algorithmen und menschlichen Operatoren angetrieben wird.
Dieses Cyborg-Design macht M in der Lage, viel komplexere Anfragen zu verarbeiten als die mobilen App-Assistenten, die Apple, Microsoft und Google in ihrer Smartphone-Software anbieten. Siri, Cortana und die Such-App von Google können einfache Befehle oder Sachfragen interpretieren, wie z. B. Wie ist die Wettervorhersage für London? Aber komplexere Fragen wie „Wo bekomme ich in Chicago einen guten Burger?“ können sie nicht beantworten. Sie können nicht in ein Hin- und Her-Gespräch eintreten oder ein Hotel buchen.
M kann diese Dinge tun, weil die Software Dinge, die sie nicht tun kann, an menschliche Bediener abgibt, die als Trainer bekannt sind. Manchmal muss ein Trainer die ganze Arbeit erledigen, aber M ist auch in der Lage, Abfragen zu verarbeiten, die es erkennt, aber nicht in einfach zu verarbeitende Zusammenfassungen umwandeln kann, die die Arbeit eines Trainers effizienter machen.
Im Moment ist dieses Modell nicht effizient genug für M, um mehr als nur ein Experiment zu sein, weil es zu viele menschliche Arbeiter erfordert. Aber Alex Lebrun, der das Team leitet, das an Facebooks Assistent arbeitet, sagt, dass es ein echtes Produkt werden kann, weil die Arbeit der menschlichen Trainer der Software nach und nach beibringt, wie sie einen größeren Teil der Arbeit übernehmen soll. LeBrun und sein Team traten Facebook bei, als das soziale Netzwerk das von ihm mitbegründete Startup Wit.ai übernahm (siehe Making the Internet of Things Understand Your Voice ). Er traf sich kürzlich mit MIT Technology Review. Was folgt, ist eine bearbeitete Abschrift des Gesprächs.
Automatisierte virtuelle Assistenten wie Siri werden schon länger angeboten. Warum einen Assistenten machen, bei dem Menschen einen Teil der Arbeit erledigen?
Virtuelle Assistenten auf dem Markt, wie Siri und Cortana, sind wie eine Suche – Sie können eine Frage stellen und eine Antwort erhalten, aber es ist begrenzt. Die Leute waren schon immer frustriert. Im Durchschnitt verwenden Menschen, die Siri jeden Tag oder jede Woche verwenden, es nur für drei oder vier Fragen. Weil sie verbrannt sind. Benutzer verwenden es nicht mehr oder verwenden Dinge, von denen sie wissen, dass sie funktionieren.
Wir wollten uns auf Aufgaben konzentrieren, die keine KI der Welt erledigen kann. Dazu müssen Sie verstehen, was die Leute wollen, aber auch einen Plan machen, um es zu erfüllen. Niemand hat die Daten, um maschinelles Lernen dafür zu trainieren. Wir haben uns entschieden, KI und Menschen zusammenarbeiten zu lassen. Die KI hilft den Menschen und diese wiederum trainieren die KI.
Können Sie mir ein Beispiel dafür geben, wofür die Leute es verwenden?
Manche Leute sagen: Sende mir jeden Morgen um 7 Uhr eine Benachrichtigung, wenn es regnen wird. Das ist immer noch außerhalb von Siris Reichweite.
Ich benutze M oft, um Wochenenden zu planen. Ich wähle eine Stadt aus, in der ich ein Wochenende verbringen möchte, und bitte M, ein Hotel zu buchen und Vorschläge zu machen, was ich mit meinen drei- und einjährigen Kindern unternehmen kann. M wird Such- oder Facebook-Seiten verwenden, um eine Liste zu erstellen und sie einem Trainer zu zeigen. Wenn die KI etwas falsch gemacht hat, wird der Trainer einige Vorschläge eliminieren. M kommt zurück und sagt: Hier ist Ihr Hotel, und ich empfehle Ihnen, dies morgens zu tun und nachmittags in dieses Museum zu gehen. Sie können dies mit Google tun, aber es erfordert viel Browsen. Anstatt Ihnen eine Liste mit 50 Vorschlägen zu senden, kürzt und priorisiert M die Liste und sendet die drei oder fünf wichtigsten Dinge. Das ist es, was eine gute menschliche Assistentin der Geschäftsführung tut. Sobald Sie anfangen, M zu verwenden, macht es sehr süchtig.
Kann daraus ein echtes Produkt werden, das jeder nutzen kann?
Facebook testet einen virtuellen Assistenten namens M, der komplexere Abfragen verarbeiten kann als bestehende Apps wie Siri.
Ich bin sicher, wir können es auf ein allgemein verfügbares Produkt skalieren. Wir haben ein paar Dutzend Trainer. Das ist ein hohes Verhältnis [zur Anzahl der Benutzer], aber wir lernen viele neue Dinge. Es gibt viele Anforderungen, die immer wieder auftauchen, und die können wir lernen. Wir brauchen noch Turnschuhe für den langen Schwanz.
Die Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz von Facebook versucht, Software zu entwickeln, die in der Lage ist, Dialoge wie M’s ohne menschliches Zutun durchzuführen (siehe Maschinen beibringen, uns zu verstehen ). Arbeiten Sie mit ihnen?
Wir haben eine enge Beziehung zu FAIR. Wir arbeiten mit ihnen an einigen Modulen für M. Es ist eine sehr gute Gelegenheit für sie, zu zeigen, was sie tun. Die Module basieren alle auf maschinellem Lernen. Aus Erfahrung wissen wir, dass Sie an eine Wand stoßen, wenn Sie mit fest programmierten Regeln beginnen. das wollen wir vermeiden.
Können die Daten von M die Bemühungen von FAIR unterstützen, Software zu produzieren, die in der Lage ist, selbst Dialoge zu führen?
Sie sind sehr hungrig nach Daten. Für die Beantwortung von Fragen gibt es nicht viele Daten, und es sind einfache Sachfragen, die Sie mit Wikipedia beantworten können. Aufgrund ihrer Einschränkungen liefern Assistenten wie Siri keine sehr guten Daten. Hier haben wir einen vollständigen Dialog mit einem Ziel und einer Ausführung. Die einzige Möglichkeit, diesen Datensatz zu erstellen, besteht darin, dass echte Benutzer echte Fragen stellen.