ปัญญาประดิษฐ์
โชติใหม่ของ Google Meena Chatbot สามารถสนทนาที่มีเหตุผลและเฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับเรื่องราวเกือบทุกเรื่อง
แม้ว่าผู้ช่วยเสมือนเช่น Siri, Alexa และ Google Assistant จะน่าประทับใจและเป็นประโยชน์ แต่ทักษะการสนทนาของพวกมันโดยทั่วไปมักจะจำกัดอยู่ที่การรับคำสั่งบางอย่างและการส่งคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า บริษัทต่างๆ เช่น Google และ Amazon ได้พยายามพัฒนาวิธีการฝึกอบรม AI และพัฒนา AI ที่สามารถทำให้ AI Chatbot มีความสามารถมากขึ้นและยืดหยุ่นได้มากขึ้น เพื่อให้สามารถสนทนากับผู้ใช้ได้ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น ตามที่ DigitalTrends รายงาน Google ได้เผยแพร่บทความ บทความ ที่แสดงถึงความสามารถของ Chatbot ใหม่ของตนซึ่งมีชื่อว่า “Meena” ตาม โพสต์บล็อก จากนักวิจัย Meena สามารถสนทนากับผู้ใช้ได้เกี่ยวกับหัวข้อแทบทุกเรื่อง
Meena เป็น Chatbot ที่เปิดโดเมน ซึ่งหมายความว่ามันจะตอบสนองต่อบริบทของการสนทนาและปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลเข้าเพื่อส่งคำตอบที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น Chatbot ส่วนใหญ่จะเป็นโดเมนปิด ซึ่งหมายความว่าคำตอบของพวกมันจะถูกกำหนดโดยแนวคิดบางอย่างและจำกัดอยู่ที่การทำงานเฉพาะเจาะจง
ตามรายงานของ Google ความยืดหยุ่นของ Meena เป็นผลมาจากชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่ Meena ได้รับการฝึกอบรมจากข้อความประมาณ 40 พันล้านคำที่ดึงมาจากการสนทนาในโซเชียลมีเดียและกรองข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเป็นตัวแทนมากที่สุด Google มุ่งหวังที่จะแก้ไขปัญหาบางอย่างที่พบในผู้ช่วยเสียงส่วนใหญ่ เช่น ความสามารถในการจัดการหัวข้อและคำสั่งที่พัฒนาไปตามหลาย ๆ รอบในการสนทนา โดยที่ผู้ใช้ให้ข้อมูลเพิ่มเติมหลังจากที่บอทตอบสนองต่อข้อมูลเข้าหนึ่งรายการ ซึ่งหมายความว่า Chatbot จำนวนมากไม่สามารถขอความชัดเจนจากผู้ใช้และเมื่อมีการถามคำถามที่ไม่สามารถตีความได้ พวกมันจะกลายเป็นผลลัพธ์จากเว็บโดยทั่วไป
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักวิจัยของ Google ได้ทำให้แอลกอริทึมของตนสามารถติดตามบริบทของการสนทนา ซึ่งหมายความว่ามันสามารถสร้างคำตอบเฉพาะได้ โมเดลใช้เครื่องเข้ารหัสที่ประมวลผลสิ่งที่ได้พูดไปแล้วในการสนทนาและตัวถอดรหัสที่สร้างคำตอบตามบริบท โมเดลนี้ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลเฉพาะและไม่เฉพาะเจาะจง ข้อมูลเฉพาะคือข้อความที่เกี่ยวข้องกับข้อความก่อนหน้า ตามที่โพสต์บล็อกของ Google อธิบาย:
“ตัวอย่างเช่น หาก A พูดว่า ‘ฉันรักเทนนิส’ และ B ตอบว่า ‘นั่นเป็นเรื่องที่ดี’ แล้วคำพูดควรจะถูกทำเครื่องหมายว่า ‘ไม่เฉพาะเจาะจง’ คำตอบนั้นสามารถใช้ได้ในหลาย ๆ บริบทที่แตกต่างกัน แต่ถ้า B ตอบว่า ‘ฉันก็เหมือนกัน ฉันไม่สามารถหยุดพูดถึงโรเจอร์ เฟเดอเรอร์ได้! ’ แล้วมันจะถูกทำเครื่องหมายว่า ‘เฉพาะเจาะจง’ เนื่องจากมันเกี่ยวข้องกับสิ่งที่กำลังถูกพูดถึง”
ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลประกอบด้วยการเปลี่ยน 7 รอบในการสนทนา ในระหว่างการฝึกอบรม โมเดลมีพารามิเตอร์ 2.6 พันล้านรายการซึ่งตรวจสอบข้อมูลข้อความ 341 GB สำหรับรูปแบบ ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดล GPT-2 ที่สร้างโดย OpenAI ถึง 8.5 เท่า
Google รายงานว่า Meena ทำได้ดีเพียงใดที่มาตรฐาน Sensibleness และ Specificity Average (SSA) มาตรฐาน SSA เป็นมาตรฐานที่ออกแบบโดยนักวิจัยของ Google และมีจุดมุ่งหมายเพื่อ量化ความสามารถของหน่วยงานสนทนาที่จะตอบสนองด้วยคำตอบที่เฉพาะเจาะจงและเกี่ยวข้องเมื่อการสนทนาดำเนินไป
คะแนน SSA คำนวณโดยการทดสอบโมเดลกับคำสั่งปrompt ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และจำนวนคำตอบที่มีเหตุผลที่โมเดลให้จะถูกติดตาม คะแนนของโมเดลจะถูกอนุมานจากเปอร์เซ็นต์ของคำตอบที่มีเหตุผล/เฉพาะเจาะจงที่โมเดลสามารถให้ได้เมื่อเทียบกับคำสั่งปrompt ทั่วไปจะถูกปรับให้ลดลง ตามที่ Google ระบุ ผู้ที่มีค่าเฉลี่ยจะทำคะแนนได้ประมาณ 86% ใน SSA ในขณะที่ Meena สามารถทำคะแนนได้ 79% โมเดล AI ที่มีชื่อเสียงอีกตัวหนึ่ง ซึ่งเป็นตัวแทนของ Pandora Bots ได้รับรางวัล Loebner Prize เนื่องจาก AI บอทของพวกเขาบรรลุถึงการสื่อสารที่เหมือนมนุษย์ โมเดล Pandora Bots ตัวแทนได้รับประมาณ 56% ในการทดสอบ SSA
Microsoft และ Amazon ก็พยายามสร้าง Chatbot ที่ยืดหยุ่นและเป็นธรรมชาติมากขึ้นเช่นกัน Microsoft ได้พยายามสร้างการ 대화หลายรอบในการสนทนาเป็นเวลา 2 ปี โดยการซื้อกิจการ Semantic Machines สตาร์ทอัพ AI เพื่อปรับปรุง Cortana Amazon เพิ่งจัด การแข่งขัน Alexa Prize ซึ่งกระตุ้นให้ผู้เข้าร่วมออกแบบบอทที่สามารถสนทนาได้ประมาณ 20 นาที
