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El asistente virtual Cyborg de Facebook está aprendiendo de sus entrenadores
A fines del mes pasado, unos cientos de afortunados usuarios de la aplicación de mensajería móvil de Facebook obtuvieron un nuevo contacto inusual con quien hablar: M, un asistente virtual impulsado por una combinación de algoritmos y operadores humanos.
Ese diseño cyborg hace que M sea capaz de manejar solicitudes mucho más complejas que los asistentes de aplicaciones móviles que Apple, Microsoft y Google ofrecen en su software para teléfonos inteligentes. Siri, Cortana y la aplicación de búsqueda de Google pueden interpretar comandos simples o consultas objetivas, como ¿Cuál es el pronóstico del tiempo para Londres? Pero no pueden responder preguntas más complejas como ¿Dónde puedo conseguir una buena hamburguesa en Chicago? No pueden entablar una conversación de ida y vuelta ni reservar un hotel.
M puede hacer esas cosas porque el software entrega cosas que no puede hacer a los operadores humanos conocidos como entrenadores. A veces, un entrenador tiene que hacer todo el trabajo, pero M también es capaz de digerir consultas que reconoce pero que no puede manejar en resúmenes fáciles de procesar que hacen que el trabajo de un entrenador sea más eficiente.
En este momento, este modelo no es lo suficientemente eficiente para que M sea más que un simple experimento, porque requiere demasiados trabajadores humanos. Pero Alex Lebrun, quien lidera el equipo que trabaja en el asistente de Facebook, dice que puede convertirse en un producto real porque el trabajo de los entrenadores humanos está enseñando gradualmente al software cómo hacer una mayor parte del trabajo. LeBrun y su equipo se unieron a Facebook cuando la red social adquirió Wit.ai, la startup que él cofundó (consulte Cómo hacer que el Internet de las cosas entienda su voz). Recientemente se reunió con Revisión de tecnología del MIT. Lo que sigue es una transcripción editada de la conversación.
Hace tiempo que se ofrecen asistentes virtuales automatizados como Siri. ¿Por qué hacer un asistente donde los humanos hacen parte del trabajo?
Los asistentes virtuales en el mercado, como Siri y Cortana, son como la búsqueda: puede hacer una pregunta y obtener una respuesta, pero es limitada. La gente siempre se ha sentido frustrada. En promedio, las personas que usan Siri todos los días o la semana solo lo usan para tres o cuatro preguntas. Es porque se han quemado. Los usuarios dejan de usarlo o usan las cosas que saben que funcionan.
Queríamos centrarnos en tareas que ninguna IA en el mundo puede hacer. Para hacer eso, debe comprender lo que la gente quiere, pero también hacer un plan para cumplirlo. Nadie tiene los datos para entrenar el aprendizaje automático para hacer eso. Decidimos que la IA y los humanos trabajaran juntos. La IA ayuda a los humanos y, a su vez, entrenan a la IA.
¿Puedes darme un ejemplo de para qué la gente lo está usando?
Algunas personas dicen Envíame una alerta cada mañana a las 7 si va a llover. Eso todavía está fuera del alcance de Siri.
Uso mucho M para planificar los fines de semana. Elijo una ciudad para pasar un fin de semana y le pido a M que reserve un hotel y me sugiera cosas que puedo hacer con mis hijos de tres y un año. M usará la búsqueda o las páginas de Facebook para generar una lista y mostrársela a un entrenador. Si la IA se equivoca en algo, el entrenador eliminará algunas sugerencias. M regresa y dice: Aquí está su hotel, y le recomiendo que haga esto por la mañana y vaya a este museo por la tarde. Puedes hacer esto con Google, pero requiere mucha navegación. En lugar de enviarle una lista de 50 sugerencias, M podará y priorizará la lista, enviando las tres o cinco cosas principales. Ese es el tipo de cosas que hace un buen asistente ejecutivo humano. Una vez que empiezas a usar M, es muy adictivo.
¿Puede esto convertirse en un producto real que todos puedan usar?
Facebook está probando un asistente virtual, llamado M, que puede manejar consultas más complejas que las aplicaciones existentes como Siri.
Estoy seguro de que podemos escalarlo a un producto disponible en general. Tenemos unas pocas docenas de entrenadores. Esa es una proporción alta [a la cantidad de usuarios] pero estamos aprendiendo muchas cosas nuevas. Hay muchos requisitos que surgen una y otra vez, y podemos aprenderlos. Todavía necesitaremos entrenadores para la cola larga.
El grupo de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook está tratando de crear un software capaz de llevar a cabo diálogos como M sin intervención humana (ver Enseñando a las máquinas a entendernos ). ¿Trabajas con ellos?
Tenemos una estrecha relación con FAIR. Estamos trabajando con ellos en algunos módulos para M. Es una muy buena oportunidad para que destaquen lo que hacen. Todos los módulos se basan en el aprendizaje automático. Por experiencia, sabemos que si comienza con reglas codificadas, se topa con una pared; queremos evitar eso.
¿Pueden los datos de M ayudar al esfuerzo de FAIR para producir software capaz de realizar diálogos por sí mismo?
Están muy hambrientos de cualquier dato. Para responder preguntas, no hay muchos datos, y son preguntas simples y objetivas que puede usar Wikipedia para responder. Debido a sus limitaciones, los asistentes como Siri no brindan muy buenos datos. Aquí tenemos un diálogo completo con un objetivo y una ejecución. La única forma de construir este conjunto de datos es tener usuarios reales que hagan preguntas reales.