Google AI разработала ActiveQA на основе TensorFlow

Google AI выпустила пакет ActiveQA — проект, направленный на исследование использования усиления обучения для тренировки ИИ-агентов. Понимание языка — одна из наиболее важных проблем, которые решают специалисты из Google AI, применяя методы машинного перевода, анализа синтаксиса, семантики и так далее. Одним из наиболее активных направлений исследований стала возможность обучения ИИ давать конкретный ответ на вопрос пользователя.

Подробнее об ActiveQA

ActiveQA — агент, который перефразирует вопросы в режиме реального времени для определения наиболее уместного ответа. ПО разработано в качестве пакета TensorFlow. Агент переформулирует по-разному вопрос, направляет запрос в базу данных QA, содержащую ответы, и определяет наиболее актуальный. Это помогает решить важную проблему, с которой сталкивается обычный QA — неопределённость входящих вопросов.

Рассмотрим пример

Задаётся вопрос: «Когда родился Тесла?». ActiveQA обрабатывает и представляет вопрос в двух вариантах: «Когда день рождения Теслы?» и «В каком году родился Тесла?». Далее агент направляет оба вопроса в систему QA, откуда получает ответы на оба вопроса. На основе полученных результатов он выдаёт результат: «10 июля 1856 года».

Обучение агента

Обучение агента происходит во время взаимодействия с системой QA: каждая перефразировка вопроса оценивается, отталкиваясь от того, насколько хорош ответ, полученный на её основе. Если ответ удовлетворяет запросу, то алгоритм обучения будет с большей вероятностью использовать эту переформулировку. Если же ответ некорректен, агент даст этому варианту меньший приоритет.

Сейчас искусственный интеллект занимает значительное место в повседневной жизни. Гаджеты, бытовая техника, сложные научно-исследовательские системы не обходятся без использования алгоритмов ИИ. К примеру, в октябре 2018 года Google представила собственный смартфон Pixel 3. В его систему встроен голосовой помощник Duplex, который может определять нежелательные спам-звонки и помогать пользователю избежать их.