Ron McCallum: How technology allowed me to read
La plupart des systèmes de reconnaissance vocale informatisés peuvent comprendre ce qu'un humain dit jusqu'à 98 pour cent du temps, et pourtant, les gens continuent à se moquer des systèmes d'assistance téléphonique automatisés. La clé pour rendre ces systèmes moins frustrants à utiliser serait de leur donner une meilleure compréhension du langage et de le rendre plus interactif, dit Allen.
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À l'heure actuelle, les départements de service à la clientèle de la plupart des grandes organisations offrent des systèmes d'aide automatisés par téléphone. Un utilisateur appelle le numéro d'aide et une voix artificielle pose une série de questions à l'appelant. La plupart de ces systèmes sont basés sur des cadres qui sont essentiellement de grands arbres de décision. Avec de tels systèmes, «vous ne trouvez pas ce que la personne veut, vous suivez un script», a-t-il dit.
Les systèmes sont en fait un composite de plusieurs technologies différentes. L'un est la reconnaissance de la parole, ou la capacité d'un ordinateur à comprendre, ou traduire avec succès en texte, ce que le locuteur dit.L'autre technologie, le traitement du langage naturel, tente de convertir le message du locuteur en commande
De grands pas ont été faits dans la reconnaissance vocale et la PNL au cours des dernières décennies, mais ils ont apparemment apporté la frustration à leurs utilisateurs. "Je n'appelle la banque que lorsque j'ai un problème et je me bats contre ces systèmes. [Je demande] à quoi je peux répondre pour contacter une personne aussi vite que possible", a déclaré Allen.
en trouvant des moyens que «nous pouvons parler à une machine de la même manière que nous pouvons parler à une personne», a-t-il dit.
Les conversations entre deux personnes peuvent être précises d'une manière difficile. Allen a attiré l'attention sur certains de ses premiers travaux en tant qu'étudiant diplômé, au cours desquels il a enregistré des conversations dans un bureau d'information de la gare. Dans une interaction, un passager se dirige vers le stand et dit «8h50 à Windsor», et le préposé répond «Porte 10, 20 minutes en retard». Alors que le préposé savait exactement quelles informations le chercheur recherchait, les systèmes informatisés trouveraient la première déclaration du passager déroutante.
Selon Allen, deux éléments manquent dans les systèmes modernes: la capacité d'analyser ce que le locuteur dit et le capacité de converser avec l'orateur pour en savoir plus sur ce que l'orateur a l'intention de dire
"Beaucoup de PNL disponibles dans le commerce tendent à être peu profondes, nous n'avons pas de technologie qui vous donne une signification des phrases" il a dit. Les outils de traitement statistique et de définition de mot tels que WordNet peuvent aider à définir un mot mais aussi les relations d'un mot, ainsi un système saura que, par exemple, une "filiale" fait partie d'une "entreprise". Des communications bidirectionnelles entre les utilisateurs et les ordinateurs sont également nécessaires. Quand on parle de leurs besoins, les gens peuvent fournir des informations sans ordre particulier. Ce devrait être à l'ordinateur de reconstituer cette information et de ne pas imposer à l'utilisateur des questions dont les réponses ont déjà été fournies.
"C'est l'avenir, c'est vraiment ce que vous voulez que les systèmes fassent, et pouvons-nous construire un dialogue
Pour illustrer cette idée, Allen et une équipe de chercheurs ont conçu un programme appelé Cardiac qui pourrait imiter les questions qu'une infirmière poserait à un patient atteint d'une maladie cardiaque. Le programme a été créé avec le financement des National Institutes of Health des États-Unis. Avec ce système, une fois qu'un utilisateur fournit des informations, le système ne le demandera plus, a déclaré Allen. Le système devrait déterminer le matériel déjà fourni et ce qui était encore nécessaire.
Un autre programme conçu par Allen et son équipe, appelé Plough, peut apprendre à effectuer des tâches communes sur un ordinateur. "Il s'agit d'un système qui vous permet essentiellement d'utiliser le dialogue pour former votre système à faire les choses pour vous", at-il dit.
Par exemple, Allen a montré au programme comment trouver des restaurants à proximité en utilisant un navigateur. L'utilisateur ouvre un navigateur, accède à un site de localisation de restaurant, saisit le type de restaurant recherché et l'emplacement, puis coupe et colle les résultats dans une page vierge. L'utilisateur a décrit chaque étape telle qu'elle a été effectuée.
Dans le processus, Plough enregistrait chaque étape et répondait de manière audible lorsque l'étape était comprise. Plus tard, quand l'utilisateur voudrait chercher un autre restaurant, le programme passerait par tous les mêmes mouvements, produisant automatiquement une autre liste de restaurants.
Davantage de données sont la clé pour des systèmes de traitement du langage plus proches de l'humain, a déclaré Larry Heck, chef de la rédaction de Microsoft, lors d'un autre discours lors de la conférence. "Si vous n'avez pas les données, peu importe à quel point vos algorithmes sont sophistiqués", at-il dit.
Un endroit où trouver plus de données serait dans les requêtes des moteurs de recherche, a-t-il suggéré. Les services de moteur de recherche obtiennent un nombre considérable de requêtes, toutes liées aux réponses. "Je considère la recherche comme un cousin proche de la technologie de traitement de la langue", a déclaré Heck.
Ces jours-ci, les gens sont formés pour structurer leurs requêtes comme un ensemble de mots-clés. Au lieu de cela, si les utilisateurs devaient saisir des phrases complètes décrivant ce dont ils ont besoin, l'ensemble de données pourrait aider les systèmes à mieux comprendre ce que les gens recherchent.
Heck a prédit que plus de gens utilisent les services de recherche vocale Microsoft et Google vont s'habituer à structurer leurs requêtes en phrases complètes, ce qui au fil du temps pourrait aider les systèmes PNL à mieux anticiper les besoins des utilisateurs.
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