Chatbot google: Đạt trình độ gần như con người

• MobiFone có thêm chatbot sử dụng AI tự kết nối, giải đáp thắc mắc khách hàng
• Đà Nẵng tiên phong ứng dụng chatbot trong cung cấp thông tin dịch vụ công
• Eximbank ra mắt ứng dụng ChatBot để chăm sóc khách hàng 24/7

Các nhà nghiên cứu trí thông minh nhân tạo (AI) tại Google đã đào tạo một mạng lưới thần kinh khổng lồ bằng cách sử dụng 341GB thảo luận được lấy từ phương tiện truyền thông xã hội công cộng để tạo ra thứ mà họ tin là chatbot giống con người nhất từ trước đến nay.

Phần mềm được đặt tên là Meena, có một mô hình seq2seq của Tensorflow chứa các cuộc hội thoại được mã hóa dưới dạng các luồng vectơ được chuyển trở lại thành văn bản để tạo thành câu trả lời khi một người nói với nó. Bạn cung cấp cho nó một dấu nhắc như đầu vào, nó sẽ trả lời lại bằng một câu liên quan. 

Thực tế là nó được đào tạo về các cuộc thảo luận và trao đổi của con người, có nghĩa nó thậm chí có thể kích hoạt những câu nghe có vẻ mơ hồ một cách tự nhiên. Mạng nơ-ron có rất nhiều thứ để rút ra: nó chứa 2,6 tỷ tham số, nhiều hơn 1,5 tỷ tham số trong mô hình GPT-2 lớn nhất của OpenAI.

Có vẻ mất khoảng một tháng để đào tạo đầy đủ Meena bằng cách sử dụng 2.048 lõi TPU v3 do Google thiết kế. Tuy nhiên, mọi người ở Google Brain cho rằng tất cả sức mạnh tính toán và thời gian đều đáng giá, tuy nhiên, vì có thể tổ chức một cuộc trò chuyện được coi là một thành phần cần thiết của trí tuệ nhân tạo thực tế.

Khả năng giao tiếp tự do trong ngôn ngữ tự nhiên là một trong những đặc điểm nổi bật của trí thông minh con người, và có khả năng là một yêu cầu đối với trí thông minh nhân tạo thực sự, các nhà khoa học đã viết trong một bài báo phát hành trên arXiv mô tả về Meena.

Meena về cơ bản được đào tạo để bắt chước cách con người nói chuyện với nhau, trò chuyện nhàn rỗi về phim ảnh, kế hoạch cuối tuần, du lịch, chơi nhạc cụ, triết học, toán học, thở dưới nước và mọi thứ thực tế trong cuộc sống.

Hàng trăm gigabyte các cuộc hội thoại công khai trên phương tiện truyền thông xã hội đã được thu thập vào các cây thông điệp, trong đó tin nhắn đầu tiên được coi là gốc và tất cả các câu trả lời tương ứng là các nút con hoặc lá. Sắp xếp dữ liệu theo cách này giúp dễ dàng chuyển đổi các cuộc thảo luận thành các chuỗi văn bản mà phần mềm có thể học hỏi. Nó phải tìm ra những gì liên kết trả lời các tin nhắn trước đó để khi nói chuyện với một người thực sự, nó có thể nhận ra bối cảnh và đưa ra các câu trả lời có liên quan, và tạo ấn tượng cho những gì được thảo luận.

Xây dựng một cỗ máy mạch lạc là khó khăn và hầu hết các chatbot tiết lộ giới hạn của chúng khi chúng nhanh chóng rơi vào tình trạng bập bẹ: câu trả lời mở đầu của chúng có thể giống như con người, nhưng những câu tiếp theo sẽ không có ý nghĩa hoặc hoàn toàn không chính xác. Do đó, con người tương tác với các hệ thống này phải làm như vậy một cách cứng nhắc, xây dựng các câu hỏi cẩn thận để tối đa hóa khả năng máy tính sẽ hiểu lời nhắc và trả lời một cách mạch lạc.

Meena không được thiết kế để trả lời các câu hỏi hoặc hoạt động như một trợ lý kỹ thuật số. Thay vào đó, nó được xây dựng để có những chiếc cằm đầy thuyết phục với những người xử lý như con người. Các nhân viên của Google đã kiểm tra chatbot của họ trên một nhóm công nhân, mặc dù bài báo không ghi rõ có bao nhiêu người được thử nghiệm. Mỗi công nhân được hướng dẫn để có những cuộc trò chuyện ngắn với Meena và chấm điểm bằng cách trả lời hợp lý và cụ thể.

Các biện pháp nhạy cảm, bao nhiêu chatbot có ý nghĩa và mức độ cụ thể làm thế nào nó hiểu được bối cảnh chung của cuộc trò chuyện. Ví dụ, đưa ra lời nhắc nhở "Tôi yêu quần vợt", một câu trả lời như rằng, đó là một câu hỏi hay, nhưng câu trả lời rất hay về tính đặc biệt so với một người như "tôi cũng vậy", "tôi có thể nhận được đủ điểm của Roger Federer!"… Điều thứ hai là một minh chứng rằng một chatbot có thể nắm bắt được rằng có một mối liên hệ giữa quần vợt và tay vợt tennis Roger Federer.

Các nhân viên của Google đã nghĩ ra điểm SSA, viết tắt của độ nhạy và độ đặc hiệu trung bình, để đánh giá hiệu suất của Meena. SSA tốt nhất của nó là 79%; con người trung bình được coi là có SSA cỡ 86%, hoặc chúng ta đã nói như vậy. Cảm giác như Google đã phát minh ra một hệ thống tính điểm và sau đó tuyên bố nó là hệ thống tốt nhất trong hệ thống này.

Meena đã chơi tốt hơn, bất ngờ, ngạc nhiên, hơn các chatbot khác: DialoGPT của Microsoft (48% SSA) và Xiaoice (31%), cộng với Cleverbot (56%) và Mitsuku (56%) - người chiến thắng 5 lần giải thưởng Leobner, một cuộc thi tương tự như Thử nghiệm Turing. Cần lưu ý rằng nhóm Google Meena không được so sánh với bất kỳ phiên bản giành giải thưởng nào của Mitsuku.

Một nhóm chatbot giống như con người, về độ nhạy và độ đặc hiệu, có thể ở trong tầm nhìn nếu chúng ta có thể đạt được sự lúng túng tốt hơn, nhóm nghiên cứu cho biết. Sự lúng túng mô tả chính xác làm thế nào nó có thể dự đoán những gì người khác sẽ nói tiếp theo trong một cuộc trò chuyện.

Meena vẫn bị các vấn đề chatbot phổ biến: nó lặp lại bản thân nó giống như một bản ghi bị phá vỡ, hoặc đôi khi nó trở nên vô nghĩa, hoặc chỉ là hết sức đáng sợ. Ở đây, có một cái nhìn cho chính mình. Tại một số thời điểm, một trò đùa kỳ lạ rơi vào sự điên rồ nhẹ.

Các ứng dụng thực tế của chatbot giống như con người vẫn còn nhiều nghi vấn. Dù sao đi nữa, điểm quan trọng của việc có những cuộc trò chuyện tự động vô tận, trống rỗng với một cỗ máy là gì? Bạn chỉ có thể đi chơi ở máy làm mát nước văn phòng hoặc bình cà phê cho điều đó. Tuy nhiên, Google tin rằng nó có thể, trong một số hình thức trong tương lai, giúp mọi người học các ngôn ngữ mới, thông qua hội thoại hoặc giúp các nhà phát triển tạo hộp thoại tạo phần mềm tốt hơn trong các trò chơi video.

Bên cạnh đó là một vấn đề nghiên cứu hấp dẫn, một tác nhân đàm thoại như vậy có thể dẫn đến nhiều ứng dụng thú vị, như nhân bản hóa hơn nữa các tương tác máy tính, cải thiện thực hành ngoại ngữ, tạo ra các nhân vật phim và trò chơi điện tử tương tác, có thể nói.

Google hiện đang giữ việc phát hành mã công khai trong khi nó đánh giá sự an toàn và sai số trong mô hình.