211service.com
Software que aprende de los usuarios
Lo que hace que las computadoras sean un gran problema para todos, dice Pedro Domingos , profesor asociado de informática en la Universidad de Washington, es que tienes que explicarles cada pequeño detalle de lo que deben hacer. Es realmente molesto, bromea Domingos. Son estúpidos.
Por eso Domingos participa en ABAJO , un proyecto masivo de inteligencia artificial de cuatro años para ayudar a las computadoras a comprender las intenciones de sus usuarios humanos. Financiado por el Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA), y coordinado por SRI Internacional , con sede en Menlo Park, CA, el proyecto reúne a investigadores de 25 universidades y corporaciones, en muchas áreas de la inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías de Web Semántica. Cada grupo trabaja en piezas de CALO, que significa asistente cognitivo que aprende y organiza.
Adam Cheyer, director de programas del centro de inteligencia artificial en SRI, explica que CALO intenta ayudar a los usuarios de tres maneras: ayudándolos a administrar información sobre personas y proyectos clave, entendiendo y organizando la información de las reuniones y aprendiendo y automatizando la rutina. Tareas. Por ejemplo, CALO puede aprender sobre las personas y los proyectos que son importantes para la vida laboral de un usuario prestando atención a los patrones de correo electrónico. Luego, puede categorizar y priorizar la información para el usuario, según la fuente de la información y los proyectos a los que está conectado. El sistema también puede aplicar este tipo de comprensión a las reuniones, utilizando su sistema de reconocimiento de voz para hacer una transcripción de lo que se dice allí, y su comprensión de los proyectos y contactos del usuario para procesar la transcripción de manera inteligente en listas de tareas pendientes y citas. Por último, un usuario puede enseñar tareas rutinarias de CALO, como comprar libros en línea y buscar bed and breakfast que cumplan con criterios específicos. CALO puede interactuar con otras personas, asumiendo tareas como programar reuniones, coordinar entre los horarios de las personas y tomar decisiones, como decidir reprogramar una reunión si un miembro clave no puede asistir.
Es algo asombrosamente grande y es increíblemente ambicioso, dice Domingos. Pero si CALO tiene éxito, será toda una revolución. Incluso si no es así, se están llevando a cabo tantas buenas investigaciones sobre él que aún habrá valido la pena.
El objetivo es crear una inteligencia artificial que pueda servir como asistente personal para alguien, no algo con una estructura rígida dentro de la cual pueda ser útil, como el asistente de clip de papel animado que se presenta en los productos de Microsoft Office, sino un sistema que pueda aprender sobre el entorno y las necesidades de un usuario, y adaptarse a ellos, sin tener que ser programado de nuevo por los ingenieros. Lo que es diferente y nunca antes se había hecho de esta manera es el enfoque verdaderamente integrado de reunir todas estas tecnologías y todas estas capacidades en un solo sistema, dice Cheyer. Se necesita un sistema de este tamaño para brindarle algo que pueda comprender y organizar tanta información.
El proyecto puede parecer amplio en sus objetivos, pero los investigadores creen que, en última instancia, el sistema se beneficiará del trabajo conjunto de múltiples tecnologías. Considere la función de transcripción de reuniones, dice William Mark, vicepresidente de la división de informática e información en SRI. Incluso los mejores sistemas de reconocimiento de voz tendrían problemas para producir una transcripción precisa de una reunión sin ayuda, dice, pero en nuestro contexto, debido a la gestión de la información, CALO tiene un conocimiento profundo y rico sobre quiénes son las personas en la sala y qué son. los documentos y frases y jerga utilizados en contexto.
Dado que CALO tiene muchos sistemas de aprendizaje, un desafío es integrarlos para que CALO tenga una estructura consistente de información que pueda usar para tomar decisiones basadas en los datos ruidosos e inciertos que extrae de sus diversas interacciones. Domingos y otros han estado trabajando en un motor de consistencia de probabilidades, que unifica dos enfoques tradicionales de la inteligencia artificial: lógica y probabilidad.
Alan Qi , profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad de Purdue, que no está involucrado con CALO, dice que la unificación de la lógica y la probabilidad es un esfuerzo importante para el campo de la inteligencia artificial. Combinar estos dos enfoques, dice Qi, es mucho mejor que usar cualquiera de ellos solo. Los enfoques probabilísticos pueden manejar bien el ruido y la incertidumbre, mientras que una estructura lógica es mejor para manejar el significado.
Aunque el enfoque de CALO es de gran alcance, SRI ha creado una versión, llamada CALO Express, que resume algunas de las características de CALO que están casi listas para su implementación. CALO Express es una versión ligera del negocio real que se integra con productos de Microsoft como Outlook y PowerPoint. Cheyer dice que incluye partes de las tres características principales de administración de información, asistencia para reuniones y administración de tareas. Dice que CALO Express ahora está siendo evaluado para su uso en DARPA. Si bien no está claro si CALO Express se convertirá en un producto comercial disponible fuera del ejército, todavía hay esperanzas de que la persona promedio pueda tener acceso a tecnologías de este tipo. La investigación ya ha producido algunos productos, como Escritorio inteligente , que es un sistema de gestión de información que surgió del proyecto de seguimiento de tareas realizado por la Universidad Estatal de Oregon como parte de CALO. Redes de radar , creadores del producto de Web Semántica Enroscarse , también ha trabajado en algunos de los fundamentos semánticos de CALO. (Consulte La web semántica se generaliza).