Facebook虛擬助手M:它在向人類學習

 

上月,數百名Facebook行動端用戶有幸體驗了其虛擬助手M,它依靠複雜算法和人工操作來運行。

比起蘋果的Siri、微軟Cortana及谷歌推出的移動應用助手,Facebook的M擁更高效、複雜的性能。通常,Siri、Cortana和谷歌的搜索應用可識別簡單的語音指令,如“今天天氣怎麼樣”,但如果問題稍複雜一些就無法識別​​了,如“在哪裡能買到美味的漢堡”。無法與用戶進行連續有效的智慧對話,成了它們的缺點。

而M能夠勝任這樣的對話。當它遇到無法處理的信息時,就會自動轉發至人工後台,即M的“教練員”。有時可能所有信息都由教練們來處理。但M會力所能及地處理可識別訊息,不過不能對訊息進行有效總結為教練員們負責。

目前,M模型的效率有待提高,因為現階段過多依賴人工。 M項目團隊的負責人Alex Lebrun稱,M虛擬助手已經逐漸成型,它終將會成為一款受歡迎的產品。 M在教練員的指引下會自動學習如何處理信息。 Lebrun曾是人工智能公司Wit.ai的合夥人,公司被併購後,他和團隊加入了Facebook。下面是Lebrun接受《麻省理工科技評論》採訪的內容。

問:智慧虛擬助手Siri已經上市一段時間了,為何還要做一款需要人工支持的M?

答:目前市場上的Siri、Cortana雖然能回答一些簡單問題,但範圍非常有限。有時甚至會讓用戶們困惑。通常,Siri用戶只會問到幾個常見的問題。

我們想著重定位那些人工智能無法處理的任務。不僅要了解用戶的需求,還要製定計劃來滿足需求。目前還沒人掌握訓練機器學習的數據。我們希望結合人工智慧和人工後台,讓人工智慧輔助人工後台,反過來人工後台來訓練人工智慧。

問:可以舉例說明人們如何使用M嗎?

答:像“如果白天下雨,請在早上7點提前通知我”,這類問題Siri仍處理不了。

我通常用M來規劃週末,選一座週末要去的城市,然後讓M預訂一家酒店。由於和我的孩子一起去玩,還可以問問M有什麼好建議。 M會通過搜索引擎或Facebook來生成一張列表,讓後台人工檢查修正,經人工指引後,M就會反饋用戶:“這是您的酒店,建議您早晨去散步,下午去博物館。”當然,你也能用Google完成這種任務,但耗時太久。 M還會優化建議列表的選項,選出最優建議發送給用戶,這就需要人工後台的幫助了。用過M後一定會愛上它的。

問:M能成為一款普及大眾的好產品嗎?

答:我確信M能成為主流產品,我們的人工團隊有數十個教練員,相對現在的用戶來說,看起來有些多,但我們也在不斷學習新的東西。後台會有許多源源不斷的請求,我們也會從中把握用戶需求。長遠來看,我們仍需要更多的教練員。

問:Facebook的人工智慧研究團隊正嘗試研發一款類似M的軟體,但無需人工幫助,你們雙方之間有合作嗎?

答:我們之間有著緊密的合作關係,如M的某些模塊項目,都以機器學習為基礎,這也能讓他們展現自己的工作。但從我們的經驗來看,如果一開始就把規則定的太死,則可能行不通。我們希望避免這種情況。

問:M的數據是否能夠幫助Facebook人工智慧研究團隊,單獨研發出智慧對話模組?

答:數據對他們而言非常寶貴,在問答功能方面,他們並未掌握很多數據,似乎只能回答一些維基百科里能找到現成答案的簡單問題。像Siri這種虛擬助手也因局限性而不能提供優質的數據。唯一能建立優質數據庫的途徑,就是從現實用戶的提問中捕捉用戶的真正需求。

via techreview

翻譯: 章遠岸

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