Разработчики: | |
Дата премьеры системы: | октябрь 2018 г |
Технологии: | Робототехника |
2018: Выпуск и раскрытие кодов
В октябре 2018 года компания Google представила новую систему искусственного интеллекта, которая обрабатывает разговорную речь и с высокой точностью отвечает на заданные вопросы. Такая технология сделает взаимодействие людей с голосовыми помощниками, включая Google Assistant, более естественными — как будто человек общается с себе подобным.
Система получила название Active Question Answering (ActiveQA), ее исходные коды Google выложила в публичный доступ. Инженер-программист в подразделении Google AI Мишель Чен Хубшер (Michelle Chen Huebscher) называет разработку «агентом, который раз за разом взаимодействует с вопросо-ответными системами, используя естественный язык для предоставления лучших ответов».
Например, если спросить у ActiveQA дату рождения физика и изобретателя Николы Теслы, задав вопрос «Когда родился Тесла?», то система переформулирует вопрос в «В каком году рожден Тесла» и «Когда день рождения Теслы?», направит информацию в базу данных и в конечном итоге выдаст наиболее точный ответ — 10 июля 1856 года. Логика этого примера проиллюстрирована на анимированном изображении ниже.
В Google отмечают, что каждая перефразировка вопроса оценивается, отталкиваясь от того, насколько хорош ответ, полученный на ее основе. Если ответ удовлетворяет запросу, то алгоритм обучения будет с большей вероятностью использовать эту переформулировку. Если же ответ некорректен, ActiveQA даст этому варианту меньший приоритет.
По мере обучения система начинает задавать более конкретные вопросы, благодаря чему улучшаются результаты на выводе.[1] Опыт и перспективы использования российских СУБД в крупных организациях: результаты исследования TAdviser
ActiveQA доступна в виде пакета для платформы машинного обучения Google TensorFlow. Компания также предлагает предварительно обученную систему последовательностей, адаптированную с использованием TensorFlow Neural Machine Translation Tutorial Code.
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)