Исследователи Университета Карнеги—Меллона приступили к созданию компьютерного помощника администратора, который при выполнении рутинных операций использует технологии искусственного интеллекта
Проект, реализация которого осуществляется под кодовым наименованием Radar (Reflective Agent with Distributed Adaptive Reasoning), финансируется Пентагоном в рамках программы PAL (Personalized Assistant that Learns). Проект Radar был инициирован агентством DARPA в мае 2003 года. Объем инвестиций только за первый год составил 7 млн. долл.
«Мы попытались сконструировать универсального помощника для менеджеров, — сообщил профессор университета Карнеги—Меллона Скотт Фальман. — Более 25 исследователей в течение года обучали систему способам классификации электронной почты и занимались последующей оптимизацией обучающих алгоритмов».
По словам Фальмана, управление отдельными рутинными операциями система Radar берет на себя, во всех остальных случаях запрашивает подтверждение администратора. Кроме того, система предлагает некоторый план действий, который пользователь может утвердить или скорректировать.
Предположим, что пользователь получает от своего коллеги электронное письмо с просьбой передать ему набор слайдов. Фальман и его команда пытаются оптимизировать систему Radar таким образом, чтобы она воспринимала запрос на базовом уровне, составляла проект ответа и выдавала пользователю уведомление, подобное следующему: «Предлагается ответ, согласны ли вы утвердить его?» После этого система ждет реакции администратора.
«Технология Radar работает не просто как механизм фильтрации электронной почты, — подчеркнул Фальман. — Поскольку в качестве входных и выходных данных используется текстовая информация, одна система Radar в состоянии ?вести переговоры? с другой, заниматься планированием встреч, а также забирать информацию с корпоративного Web-сайта или размещать ее на нем».
Благодаря искусственному интеллекту система Radar способна обучаться на основе статистических данных и символических правил. Допустим, что на протяжении нескольких месяцев менеджер систематически отвергает предложения об организации встреч в пятницу, которые содержатся в присылаемых ему электронных письмах. Radar улавливает эту тенденцию и отправляет администратору запрос на утверждение отмены всех встреч в пятницу. Администратор в ответ может объявить об исключении встреч из плана в пятницу утром и согласиться на их проведение во второй половине дня.
Анализ естественного языка с помощью методов искусственного интеллекта вряд ли относится к числу новых концепций — ученые работают над этими вопросами уже по меньшей мере 25 лет. Но большая часть подобных исследований направлена на решение конкретных проблем, и в этом смысле проект Radar вполне может стать существенным шагом вперед.
«Исследователями, занимающимися вопросами обучения машин, наработан целый ряд средств и подходов, обобщающих социальный опыт использования людьми компьютерных сетей», — отметил директор Института проблем человеко-машинного взаимодействия при университете Карнеги—Меллона Дэн Сивиорек.
К серьезным техническим вопросам, с которыми пришлось столкнуться Фальману и Сивиореку, следует отнести необходимость улучшения понимания системой Radar естественного языка. Еще один момент связан с оснащением системы базой знаний и ее программированием на самообучение с учетом анализа допущенных ранее ошибок.
Система должна уметь самостоя?тельно обучаться через восприятие текста. Впрочем, вполне возможно, что в ходе дальнейшей реализации проекта ученые постараются научить систему распознавать и человеческую речь.
Глоссарий
Статистическое обучение — формирование искусственного интеллекта машины на основе статистического моделирования данных
Машинное обучение — автоматическое приобретение знаний из источников данных и генерируемой компьютером информации
Символическое обучение — автоматические технологии обучения, основанные на использовании механической памяти, восприятии указаний, проведении аналогий, сравнении с образцом и обнаружении нужных сведений.
Обработка естественного языка — автоматический анализ, распознавание и генерация языковых конструкций, используемых людьми в повседневной жизни.
Источники: Университет Карнеги—Меллона и Университет штата Аризона