Získejte televizor, aby vám lépe porozuměl

Ken Jennings: Watson, Jeopardy and me, the obsolete know-it-all (Duben 2019).

Anonim

Nový výzkum z University of Waterloo našel způsob, jak zlepšit schopnost porozumět hlasovým dotazům na platformách domácí zábavy.

Výzkum ve spolupráci s University of Maryland a Comcast Applied AI Research Lab využívá technologii umělé inteligence (AI) k dosažení nejrozšířenějších řečových interakcí s televizory.

"Dnes jsme zvykli mluvit s inteligentními agenty, kteří dělají naše nabídky - od Siriho na mobilním telefonu až po Alexu doma. Proč bychom neměli mít možnost dělat totéž s televizory?" zeptal se Jimmy Lin, profesor na University of Waterloo a předsedy Davida R. Cheritona na Školy informatiky Davida R. Cheritona.

"Comcast Xfinity X1 si klade za cíl udělat přesně to - platforma přichází s" hlasem vzdáleným ", který přijímá mluvené dotazy. Vaše přání je jeho příkaz - řekněte televizi, že chcete změnit kanály, požádat o filmech pro děti zdarma a dokonce o počasí předpověď."

Při řešení komplexního problému porozumění hlasovým dotazům měli vědci možnost využít nejnovější technologie AI - technologie známé jako hierarchické opakující se neuronové sítě - aby lépe modelovaly kontext a zlepšovaly přesnost systému.

V lednu 2018 byl ve výrobě nasazen nový model výzkumných neuronových sítí, který zodpovídal dotazy skutečných uživatelů. Na rozdíl od předchozího systému, který byl zmaten přibližně o osm procent dotazů, nový model zvládá většinu velmi komplikovaných dotazů vhodně, čímž výrazně zvyšuje zkušenosti uživatelů.

"Pokud divák požádá o" Chicago Fire ", který se týká dramatické série a fotbalového týmu, systém je schopen dešifrovat to, co opravdu chcete, " řekl Lin. "Zvláštní je, že využíváme výhod kontextu - jako jsou dříve sledované přehlídky a oblíbené kanály - k přizpůsobení výsledků, čímž se zvyšuje přesnost."

Výzkumníci začali pracovat na vývoji ještě bohatějšího modelu. Intuice spočívá v tom, že analýzou dotazů z různých perspektiv může systém lépe pochopit, co divák říká.

Na 24. Mezinárodní konferenci ACM SIGKDD o zjišťování znalostí a dolování dat, která se konala nedávno ve Velké Británii, byla prezentována zpráva "Víceúčelové učení s neuronovými sítěmi pro platformu Entertainment Entertainment Platform". Výzkum provedl Jinfeng Rao, Ph.D. absolvent Univerzity v Marylandu, jeho poradce Lin a mentor Ferhan Ture, výzkumný pracovník společnosti Comcast Applied AI Research Lab.

menu
menu