În noiembrie anul trecut, echipa UB a intrat în competiția extrem de competitivă Alexa Prize Socialbot Grand Challenge.

Întrucât competiția de milioane de milioane continuă pentru al patrulea an, UB a preluat mai întâi provocarea de a crea un bot social care „poate vorbi continuu și captivant timp de 20 de minute cu oameni despre diverse evenimente curente și subiecte de actualitate precum divertisment, sport, politică tehnologie și modă. ”

Membrii echipei Proto – Sougata Saha și Souvik Das, doctoranzi de la Departamentul de Informatică și Inginerie, și Elizabeth Soper și Erin Pacquetet, doctoranzi de la Departamentul de Lingvistică – au fost încântați de această oportunitate, fără să știe cât de departe va ajunge. Pool cu ​​alți colegi de preț din întreaga lume.

De atunci, echipa, condusă de Rohini Srihari, profesor și șef al Departamentului de Informatică și Inginerie, și-a folosit abilitățile și cunoștințele complementare în lunile și nivelurile următoare ale competiției. Până în prezent, roboții sociali ai echipei au fost judecați de oameni din întreaga lume, inclusiv mai mult de 55.000 de utilizatori doar în semifinale.

Acum, la aproape un an de la acceptarea cererii inițiale, echipa este una dintre cele cinci finaliste, concurând cu UCSD, Chistochowa University of Technology, Stanford University și Emory University. Stanford și Emory sunt câștigătorii anteriori ai competiției.

Finalele vor avea loc trei zile mai târziu în această lună. În acest timp, roboții sociali vor fi evaluați de un grup de experți. Deși această etapă nu specifică nicio caracteristică suplimentară în mod specific, echipa a lucrat din greu la unele îmbunătățiri generale care cred că vor ajuta la diferențierea roboților lor sociali de ceilalți. Aceasta include inovații în jurul abilității robotului social de a vorbi despre orice subiect, „natura” conversației și de a răspunde la comportamentul diferit al utilizatorilor pe care l-au observat în timpul testării.

Câștigătorul premiului de 500.000 de dolari va fi anunțat până la sfârșitul lunii iulie.

„Indiferent de rezultatul final, a fost o experiență valoroasă care ne-a permis să înțelegem comportamentul utilizatorului în timpul conversațiilor, precum și să învățăm cum să folosim în mod eficient generatoarele de text neuronal”, spune Srihari. „Sunt, de asemenea, recunoscător echipei multidisciplinare de informaticieni și lingviști și pentru experiența complementară pe care o oferă. Acesta este un punct forte care compensează faptul că avem o echipă relativ mică în comparație cu concurenții noștri.”

UNBOW s-a întâlnit cu Srihari pentru a afla unde sunt acum membrii formației și unde speră să cânte.

Ce a învățat echipa din această competiție?

Am învățat în două domenii. În primul rând, am aflat multe despre modul în care utilizatorii sistemelor AI răspund la o conversație: ceea ce îi entuziasmează și menține conversația cu pasiune, ce este mai puțin interesant pentru ei și ce îi sperie. În al doilea rând, în ceea ce privește tehnologia, am învățat multe despre cum să folosim în mod eficient cele mai noi tehnici de învățare profundă, în special generarea de text neuronal. De asemenea, am aflat despre extensia conversațională și despre cum să o controlăm folosind algoritmi. De exemplu, când permiteți utilizatorului să vorbească. Când am început, majoritatea discursurilor noastre despre roboții sociali erau generate de abordări de inginerie a cunoștințelor bazate pe cunoașterea profundă a domeniului despre modul în care oamenii vorbesc despre subiecte precum filme sau jocuri. Doar o mică parte din discursul lui Proto a fost generat folosind modele de generare a textului neuronal. Acum situația s-a schimbat, majoritatea datelor sunt generate de modele neuronale. Acest lucru ne permite să vorbim despre o gamă largă de subiecte.

Ce fel de impact vă așteptați de la munca dvs. în acest domeniu?

Sisteme de inteligență artificială pentru conversație în stadiu incipient. Deocamdată, ne concentrăm doar pe posibilitatea de a purta conversații personale. Cu toate acestea, acești roboți sociali au un mare potențial de a influența societatea. Suntem deosebit de interesați de intervievarea intenționată; De exemplu, încurajarea oamenilor să urmărească obiective de sănătate și, bineînțeles, ajutarea la combaterea dezinformării.

Există ceva pe care oamenii îl înțeleg greșit despre AI care ați dori să știe?

Poate că frica este că sistemele AI pot gândi și învăța complet singure și astfel pot deveni dăunătoare pentru indivizi și societate. Sistemele AI se bazează pe modele concepute de oamenii de știință pentru a implementa soluții și, cel mai important, datele pe care sunt instruite sistemele. În prezent, roboții sociali au capacități limitate din cauza lipsei unor seturi de date reprezentative pentru instruire. Roboții sociali au dificultăți în a spune povești despre experiențe personale sau în exprimarea sentimentelor. Avem un drum lung de parcurs.

Poate comunitatea UB să facă ceva pentru a sprijini echipa în acest moment al jocului?

În mod ideal, comunitatea UB ne-ar ajuta să testăm Socialbot. Cu toate acestea, datorită logisticii necesare, acest lucru este o provocare, deoarece se referă la apropierea fizică de dispozitivul pe care îl folosesc membrii echipei noastre. Cu toate acestea, toate încurajările din partea colegilor noștri și a comunității UB în general au generat atât de multă energie pozitivă pentru echipa noastră!