Stefan Schaffer, Senior Researcher, Německý výzkumný ústav pro umělou inteligenci (DFKI) – Interview Series

Stefan Schaffer je Senior Researcher a vedoucí skupiny Cognitive Assistants na Německém výzkumném ústavu pro umělou inteligenci (DFKI). Jeho práce vedla k vytvoření několika konverzačních rozhraní pro oblasti, jako je mobilita, automotive, daňové informace, zákaznická podpora apod. V současné době pracuje na AI chatbootech pro hodnotové řetězce a hybridní události. Předtím, než se připojil k DFKI, Stefan pracoval jako produktový manažer ve společnosti Linon Medien. Studoval komunikační vědu a počítačovou vědu a dokončil doktorát na Technické univerzitě v Berlíně v oblasti multimodální interakce člověk-počítač.

Co vás původně přitáhlo k strojovému učení?

Už během svých studií jsem měl velký zájem o rozpoznávání řeči a absolvoval jsem kurzy, ve kterých jsme vytvářeli rozpoznávače řeči od základů.

Co vás původně přitáhlo k rozpoznávání řeči?

Už jsem byl fascinován řečovým rozhraním člověk-počítač, když Captain Picard mluvil s “počítačem” a dostával smysluplné odpovědi.

Jedním z vašich nejnovějších projektů bylo vytvoření chatbotového rozhraní pro muzeum, které by předpovídalo, co návštěvníci budou ptát. Můžete diskutovat o tom, jak váš tým přistoupil k tomuto projektu?

Pro integraci funkce odpovědí na otázky do muzejního chatbotu jsme nejprve shromáždili mnoho otázek a použili je ke zlepšení schopností systému odpovědět na otázky. To bylo provedeno kategorizací otázek i odpovědí, které jsme obdrželi od našeho projektového partnera Linon Medien, společnosti specializující se na produkci řeči a textového obsahu pro výstavy.

Váš tým také objevil, že anotace typu obsahu mohou zlepšit přesnost, jaký typ rozdílů v přesnosti jsou vidět z anotací?

Anotace typu obsahu zlepšily celkovou přesnost chatbotu v přirozeném jazykovém pochopení. To znamená, že díky dodatečným anotacím byl systém schopen poskytnout více správných odpovědí.

Jaké jsou některé z hlavních výzev při budování konverzační AI?

Bez těchto dat lze obvykle nabízet pouze skriptované zkušenosti, které napodobují konverzace mezi skutečnými lidmi, ale jsou statické a tudíž velmi nepřirozené. Další výzvou je, že proces vývoje konverzační AI vyžaduje speciální odborné znalosti v oblasti, ve které bude systém použit. Sdílení potřebných informací mezi odborníky na konverzační design a odborníky na danou oblast je někdy obtížný proces, který vyžaduje podporu dalších odborníků v metodách user-centered designu.

Jaký je váš přístup k budování uživatelsky přívětivého chatbotu a konverzačního uživatelského rozhraní?

Řídíme se přísně paradigmou user-centered design. To znamená, že se zapojujeme s našimi zákazníky a uživateli v raných fázích projektu, kdy systém ještě není k dispozici. Začínáme s focus groups a sběrem dat a necháme stakeholdery recenzovat varianty systému v raných fázích vývoje.

Jaký je váš názor na ChatGPT a GPT-4, je něco, co byste dělali jinak?

V současné době používáme ChatGPT a GPT4 jako nástroje pro generování dat. Nicméně se obvykle snažíme vyhnout podporovat uzavřenou povahu těchto produktů prostřednictvím našeho použití v našich výzkumných projektech. Očekáváme, že srovnatelné open-source modely budou k dispozici v blízké budoucnosti.

Budete mluvit na nadcházející Future of Chatbots & Conversational AI Summit pořádaném skupinou Group futurista, o čem budete mluvit?

Budu mluvit o spojeních mezi User Experience a konverzační AI. Budu se zaměřovat na user-centered design, datově řízenou implementaci a hodnocení konverzačních uživatelských rozhraní.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí slyšet Stefana Schaffera mluvit, by měli navštívit Future of Chatbots & Conversational AI Summit pořádaný skupinou Group futurista.