Rendre Cortana plus intelligent et comment l'apprentissage automatique devient plus dynamique
NouvellesL'apprentissage automatique améliore tout, de la reconnaissance d'image et de la parole à la prévision du moment où une machine va tomber en panne. C’est ce qui rend Cortana assez intelligent pour faire des blagues et prévoir les matchs sportifs, ainsi que pour vous dire quand vous quitterz tôt pour votre réunion, car la circulation est mauvaise. Mais les assistants numériques ont encore beaucoup de chemin à faire avant de pouvoir leur faire confiance..
Nous testons toujours des systèmes informatiques qui tentent de nous aider, non pas sur des faits mais sur la qualité de leur communication, affirme le directeur de la recherche de Bing, Stefan Weiz, dans son livre récent "Search"..
"Dans des systèmes comme Siri ou Cortana, 30 à 40% de toutes les interactions initiées sont des questions sociales ou stupides qui explorent la réalité de" l'assistant "plutôt que des enquêtes auxquelles le système était destiné à répondre. Nous voulons (et devons) croire engagez-vous avec quelqu'un qui comprend non seulement les mathématiques, mais notre humanité. "
Bavardage avec Cortana
C’est pourquoi Microsoft a intégré Cortana au système de «discussions téléphoniques» lui permettant de chanter des chansons et de faire des imitations. "Dans notre partenariat avec l'équipe Cortana, l'humour est au cœur des préoccupations de MSR", a déclaré Peter Lee, responsable de Microsoft Research. "Le bavardage est un système d’apprentissage automatique léger et nous pouvons continuer à augmenter le nombre de domaines que Cortana peut discuter avec vous."
Le problème est la rapidité avec laquelle Cortana peut se tenir au courant des dernières nouvelles plutôt que de l’humour saisonnier ajouté par l’équipe Bing, comme suivre le père Noël ou plaisanter au sujet des Seattle Seahawks..
"Chez Cortana ou dans n'importe quel assistant numérique, Cortana a la fraîcheur de ce qu'il sait", nous a expliqué Lee. "Cortana apprend continuellement. Vous pouvez avoir une discussion de conversation pour savoir qui va gagner le match des Seahawks à venir dimanche prochain. Mais le soir où les choses se déroulent à Ferguson dans le Missouri, il n'est pas toujours évident que Cortana aura le fraîcheur des connaissances pour interagir. "
C’est pourquoi, même si Microsoft rencontre beaucoup de succès avec les systèmes d’apprentissage en profondeur actuellement populaires pour des services tels que Skype Translator et la nouvelle reconnaissance des images de OneDrive (où vos photos reçoivent désormais automatiquement des tags tels que "fleur" et "plage"), ce n’est pas le cas. mettre tous ses œufs dans ce panier. "Nous sommes beaucoup plus intelligents pour comprendre quand utiliser des réseaux de neurones profonds ou des modèles probabilistes par rapport à d'autres techniques d'apprentissage", explique Lee, et l'étape suivante consiste à mettre au point des systèmes d'apprentissage automatique plus dynamiques qui restent à l'état actuel.
"Avec les modèles traditionnels d’apprentissage automatique, vous déployez des efforts considérables pour rassembler un énorme corpus de données, former le système hors ligne et le déployer. Mais nous constatons de plus en plus que ce modèle n’est pas assez bon. Et plus partie intégrante de tout ce que nous touchons et interagissons, je pense que les questions de maintien de cette intelligence et la fraîcheur de cette intelligence deviendront de plus en plus importantes ", prévient Lee. Le problème est quelque chose qu'il appelle «la pourriture du ML».
«Actuellement, les systèmes d’apprentissage automatique sont généralement statiques et leur efficacité se dégrade parfois avec le temps. Bien que le travail en apprentissage automatique ne cesse de progresser, il n’en va pas de même pour un système d’apprentissage automatique spécifique. À un moment donné, vous devez réunir un groupe d’experts et d’énormes efforts pour le former et le redémarrer. Ce n’est pas évolutif. Vous avez besoin d’un processus où les non-experts sont capables de maintenir et de faire progresser les systèmes d’apprentissage automatique, et où les systèmes d’apprentissage automatique se prêtent mieux à l’apprentissage continu. "
Le système Bing Predicts est à l'origine des connaissances sportives et des capacités de prédiction de CortanaClassement Halo
Cortana n'est pas le seul système Microsoft à faire davantage de cet apprentissage dynamique continu. "Dans Halo, le système de classement TrueSkill utilise un modèle probabiliste beaucoup plus dynamique", nous a-t-il expliqué. Votre classement indique comment Halo suggère aux autres joueurs de jouer. TrueSkill surveille à la fois la qualité des performances de chaque joueur et la certitude que l’évaluation des compétences est correcte. Plus vous jouez, plus le système est certain de la précision de votre classement, et il doit le faire en quelques parties, même s'il y a des millions de personnes qui jouent.
Les mêmes outils peuvent aussi être utiles au travail. TrueSkill est construit avec Infer.NET, le même système utilisé par Clutter pour déterminer quels courriels vous souhaitez voir, en utilisant des descriptions faciles à rédiger - et à mettre à jour lorsque vous souhaitez améliorer le système..
Clutter apprend de votre comportement et, pour le moment, cela prend une journée pour changer la façon dont il traite les messages que vous avez ramenés dans votre boîte de réception lorsqu'il pensait à tort qu'ils n'étaient pas intéressants. Delve, un service Office 365 qui essaie de hiérarchiser les documents et les pièces jointes que les personnes ont partagés avec vous, peut prendre quelques jours pour repérer les nouveaux documents que vous devez connaître..
Si nous comptons sur ces systèmes, ils doivent aller plus vite. Après tout, nous nous attendons à ce que les moteurs de recherche soient au courant des nouvelles dès que cela se produit. "Les entreprises en arriveront de plus en plus au point où elles voudront que les agents intelligents soient au courant des dernières idées, énoncés, courriels et documents de tous leurs collègues, tout le temps", prédit Peter Lee. "Même un système d'apprentissage automatique qui se renouvelle une fois par jour sera trop lent et inintelligent."
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