Google Open-Sourced es su código de Chatbot, por lo tanto, Tay A.I. de Microsoft. No sucederá de nuevo

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Anonim

Chatbots llegó oficialmente a la escena comercial en 2016. Slack ahora tiene una tienda de chatbots para el profesional que trabaja, Facebook acaba de lanzar su plataforma de Messenger para ellos (aunque todavía está aprendiendo qué hacer con ellos), y Microsoft incluso tuvo una controversia en el chatbot. con su bot racista Tay. Ahora Google está entrando en el segmento, y espera corregir los errores del pasado haciéndolo abierto.

Google ha anunciado hoy que está realizando su investigación sobre dos programas de idiomas independientes de código abierto para desarrolladores. Los programas llamados SyntaxNet y Parsey McParseface (claramente un juego en la nave científica británica que el internet quiso llamar Boaty McBoatface) no son chatbots en sí mismos, pero brindarán las habilidades lingüísticas necesarias para hacer que los chatbots sean más inteligentes.

Según sus nombres, Parsey McParseface analiza las oraciones en inglés para determinar su estructura, mientras que SyntaxNet asigna una etiqueta para cada parte del discurso en la oración e intenta unirlas. En conjunto, ambos programas son capaces de interpretar estructuras de oraciones más complejas, a diferencia del bot Tay, que básicamente solo repite el odioso discurso de Internet.

Por ejemplo, Google dice que siempre ha sido sencillo para las máquinas analizar una oración como "Alicia vio a Bob". Pero, con estos dos programas, es más fácil entender oraciones más complejas: "Alicia, que había estado leyendo sobre SyntaxNet, vio a Bob en El pasillo de ayer ", por ejemplo.

Google también señala que los humanos son particularmente rápidos y buenos para entender oraciones basadas en el contexto, mientras que las máquinas tienden a ser muy literales.

"No es raro que las oraciones de longitud moderada (por ejemplo, 20 o 30 palabras) tengan cientos, miles o incluso decenas de miles de posibles estructuras sintácticas", escribieron los investigadores en la publicación del blog. "Un analizador de lenguaje natural debe buscar de alguna manera a través de todas estas alternativas y encontrar la estructura más plausible dado el contexto".

Para una frase como "Alice condujo calle abajo en su auto", las máquinas tienen que descifrar más activamente que el hablante no significa la lectura más absurda de que la calle está ubicada en el auto de Alice.

Tal vez los ingenieros y desarrolladores del mundo puedan tomar estas plataformas y convertir los chatbots en algo un poco más inteligente, porque la mayoría de los que hemos visto hasta ahora nos han ofendido con sus palabras torcidas o su incapacidad para decir con precisión el clima.

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