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团队进入亚马逊Alexa人工智能奖决赛

一个由 6 名埃默里计算机科学专业学生组成的团队进入了亚马逊 Alexa 奖社交机器人大挑战的最后一轮,这是一项全球大学竞赛,旨在创建一个推动人工智能领域发展的聊天机器人。2021 年 Alexa 奖的获奖者将于 8 月中旬公布。赌注是 500,000 美元的一等奖。此外,如果获胜团队符合“大挑战”标准,包括其聊天机器人与评委进行至少 20 分钟对话的能力,将获得 100 万美元的研究资金。

除了埃默里大学,入围决赛的还有布拉格捷克技术大学;纽约州立大学布法罗分校;斯坦福大学;和加州大学圣克鲁兹分校。

Emory 团队由研究生 Sarah Finch 和 James Finch 以及计算机科学系助理教授 Jinho Choi 领导。去年,这三人带领了一个由 14 名埃默里大学学生组成的团队,他们获得了第一名,他们的聊天机器人 Emora 赢得了 50 万美元的奖金。他们选择这个名字是因为它听起来像是“Emory”的女性化版本,并且类似于希伯来语中表示雄辩圣人的词。

今年,他们推出了更高级的 Emora 版本和新的团队成员,包括研究生 Han He 和本科生 Sophy Huang、Daniil Huryn 和 Mack Hutsell。所有学生都是崔自然语言处理研究实验室的成员。

“我为拥有如此才华横溢的学生团队而感到无比自豪,”Choi 说。“这是一群积极进取的人,他们在正确的时间聚集了不同技能的正确组合。他们正在努力改变对话式人工智能的范式。”

“我们正在使用一些成熟的技术,但在我们如何组合和执行对话管理方面采用了开创性的方法,因此计算机可以在与人类交谈的同时进行逻辑推理,”莎拉芬奇补充道。“最终,我们让 Emora 在与人互动的方式上更加灵活。”

一年一度的 Alexa 奖于 2016 年推出,旨在挑战大学生在聊天机器人(也称为社交机器人)的设计方面取得突破——软件应用程序通过允许人与计算机相互交谈来简化人与计算机之间的交互。

在决赛前夕,亚马逊聊天机器人 Alexa 的用户自愿测试竞争聊天机器人,这些聊天机器人的名字或大学都没有。聊天机器人的成功取决于用户评分。团队使用此反馈来不断改进他们的聊天机器人。

“竞争促使我们根据实际用户的即时反馈来构建有效的东西,”詹姆斯芬奇说。“这迫使我们不断关注正确的问题并找到解决方案。”

莎拉和詹姆斯芬奇于 2019 年结婚,是终极计算机能力夫妇。他们 10 岁时在家乡密歇根州格兰布兰克的数学课上相识。他们在高中时约会,因为对计算机编程的共同热爱而结缘。作为密歇根大学的本科生,他们共同致力于为机器人编程以更自然地与人类交谈。

他们之所以选择来埃默里读研究生,是因为自然语言处理专家 Choi 和计算机科学系教授、信息检索专家 Eugene Agichtein。

9 月份 Alexa 奖竞赛开始时,每个团队都获得了 250,000 美元的研究资助、支持 Alexa 的设备和其他工具、数据和亚马逊的支持。埃默里大学的 2021 年团队在 2020 年创建的获奖 Emora 聊天机器人取得了领先,该团队由来自 Choi 和 Agichtein 实验室的 14 名学生组成。他们部署了现有的 Emora,该 Emora 已经被证明是一个很好的收视率,为他们争取时间从头开始开发一个新颖的框架。

Emora 的设计不仅仅是为了回答问题,而是作为一个“社交伙伴”。在当前局势的高峰期,聊天机器人为与亚马逊支持 Alexa 的设备互动的人们提供了舒适和温暖,无论他们是想讨论电影、运动和宠物,还是对自己和家人的担忧。

当 2020 年埃默里团队的平均用户评分为 3.81 时,该策略获得了回报,击败了排名第二的斯坦福大学(评分为 3.17),获得了 500,000 美元的第一名 Alexa 奖。然而,最终,去年的参赛队伍都没有从最终评委那里获得 4.0 的综合得分来赢得 100 万美元的挑战大奖。这一重大挑战的一个关键障碍是要求聊天机器人在大多数对话中与评委互动至少 20 分钟。

计算机和人类之间如此冗长、合乎逻辑且自由的对话是人工智能领域的一个关键挑战。

计算机通过接收有关可能的响应的大量数据来学习如何响应人类的问题或评论。然而,细微差别在机器上经常丢失。例如,对某人告诉您他们买了一盒牛奶的合乎逻辑的反应,与对某人告诉您他们刚买了一栋房子的合乎逻辑的反应大不相同。

“改变一个句子中的几个词可以赋予它截然不同的含义,需要听众做出完全不同的反应,”崔说。“人类的大脑很棒,因为它可以瞬间探索所有可能的意义细微差别,并提出适当的反应。设计一种算法可以在几秒钟内完成这些微妙的社会语言计算,这是一个巨大的问题。”

虽然最初的 Emora 在 2020 年是最先进的,但它仍然太有限,无法应对巨大的挑战。它建立在团队称为 Emora State Transition Dialogue Manager 的平台上,这是一种类似于流程图的行为数学模型,并配备了多种自然语言处理模型。根据人们对聊天机器人所说的话,机器会选择对话的路径,并根据概率继续这样做。虽然系统擅长闲聊,但对话持续的时间越长,系统错过社交语言细微差别的可能性就越大,对话将偏离轨道,偏离逻辑主线。

2021 Emory 团队做出了大胆的决定,利用团队成员的专业领域,为 Emora 开发一个全新的系统。他们将今年的 Emora 基于三类框架来推进核心自然语言处理技术、计算谓词逻辑结构和对话管理的概率推理。

“据我们所知,我们的方法从未像我们尝试的那样完成,”莎拉芬奇说。

为了与时间赛跑,Sarah 和 James Finch 致力于新 Emora 系统的工程设计,以及设计逻辑结构和实现相关算法。本科生 Huang、Huryn 和 Hutsell 专注于开发对话内容和对话脚本,以集成到聊天机器人中。研究生 He 专注于计算解析,包括该技术的最新进展,这是将非结构化自然语言翻译成可以推断逻辑输出的计算结构的关键部分。

随着比赛接近尾声,队员们继续马不停蹄地工作,不断地调整和完善系统。

“团队中的每个人都非常敬业,”Choi 说。“我们相信 Emora 代表了对话式人工智能的开创性时刻。”

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