Диалоговые формы в искусственном интеллекте

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Диалоговые формы в искусственном интеллекте

Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна,

191186, Санкт-Петербург, Большая Морская, 18

В статье рассмотрены такие понятия как «интеллект», «искусственный интеллект», «когнитивные способности», «когнитивное компьютерное моделировании», «моделирование эмоций», «гетерархия». Введены дополнения к терминам и предложен новый метод моделирования диалоговой формы и эмоций для искусственного интеллекта. Доказана необходимость во внедрении в искусственный интеллект способностей общаться вербально и невербально, проявлять отношение к объекту разговора или собеседнику с помощью эмоций.

Ключевые слова: искусственный интеллект, когнитивные способности, когнитивное компьютерное моделирование, вербальное и невербальное общение, моделирование эмоций, гетерархия, принятие решений, математические методы моделирования.

The article deals with such concepts as “intelligence ”, “artificial intelligence ”, “cognitive abilities”, “cognitive computer modeling”, “emotion modeling”, and “heterarchy”. Additions to the terms are introduced and a new method of modeling the dialogue form and emotions for the artificial intelligence is proposed. The need for the implementation into artificial intelligence such abilities as verbal and nonverbal communication, showing emotional attitude to the object of conversation or the interlocutor, is demonstrated. Keywords: artificial intelligence, cognitive abilities, cognitive computer modeling, verbal and non-verbal communication, emotion modeling, heterarchy, decision-making, mathematical modeling methods.

На сегодняшний день под понятием искусственный интеллект можно понимать научное направление, занимающееся разработкой интеллектуальных машин, способных решать творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [1]. Но перед тем как рассматривать задачи, которые стоят перед данным направлением необходимо пояснить термин «интеллект». В широком смысле под интеллектом понимается «качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, понимания и применения абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой» [2]. Предлагается дополнить термин для узкого направления, связанного с разработкой искусственного интеллекта, следующей формулировкой: «Интеллект - это степень свободы принятия решения в той или иной ситуации». Для пояснения данного дополнения разберем по отдельности две составные части «степень свободы» и «принятие решения». Под степенью свободы стоит понимать критерии факторов, которые устанавливают определенные рамки восприятия. Другими словами социальные, межличностные, родовые, природные и другие факторы, которые накладывают рамки на восприятие и действия, ограничивают или расширяют возможности для деятельности человека. Под принятием решения нужно рассматривать алгоритм действий, которые выполняет человек для достижения поставленной цели. Слияние двух частей отражает понятие следующим образом: «Степень свободы принятия решения - это совокупность критериев факторов и алгоритма действий, формирующих целостные рамки восприятия и выступающих в роли правил для достижения поставленной цели». Следовательно, можно сказать, что определение понятия «интеллект» сформировано следующим образом: это степень свободы принятия решения, основанное на способности приспосабливаться к новым ситуациям, обучаться и запоминать опыт. Данное определение необходимо учитывать в процессе разработки искусственного интеллекта.

Ученые давно пытались применить имеющиеся знания о том, как человек мыслит, чувствует, понимает, говорит для того, чтобы создать улучшенные программы, которые смогли бы решать поставленные задачи так же, как человек. Данная мысль говорит о том, что перед человечеством стояла задача разработать программу не только для решения своих собственных проблем или для автоматизации труда, но и для того, чтобы понять, как же люди мыслят, принимают решения, говорят, обучаются и накапливают опыт. Таким образом, создание искусственного интеллекта - это попытка понять структуру и механизмы работы человеческого мозга.

Для реализации данной идеи необходимо обратиться к когнитивной психологии, изучающей познавательные процессы человеческой психики, то есть когнитивные способности человека. Когнитивные способности включают в себя память, логическое мышление, внимание, представление информации, чувства, воображение и способность к принятию решения [3]. Несмотря на то, что термин и требования для разработки искусственного интеллекта были сформированы в 50-ые годы ХХ века, возникновение такого междисциплинарного направления, как когнитивное компьютерное моделирование, появилось не так давно. Задача направления - это разработка модели когнитивных функций человека, которая наглядно демонстрирует приобретение знаний, их использование, получение опыта и поведение на основе вышеперечисленного у человека. Александр Панов, кандидат физико-математических наук, отмечает, что когнитивное моделирование направлено на то, чтобы построить программы, которые тоже бы приобретали знания, использовали их, для того чтобы создавать более интеллектуальные программы. А компьютерное когнитивное моделирование направлено на то, чтобы использовать эти программы в компьютерах и роботах, то есть чтобы создать наши программы и сделать их более интеллектуальными [4].

Основоположником российского искусственного интеллекта является Дмитрий Александрович Поспелов, который в 80-ые годы сумел организовать подобное междисциплинарное направление из лингвистов, математиков, психологов, программистов и других специалистов в области изучения человеческих механизмов восприятия и технических разработчиков. Подобный коллектив способен решать высокие и сложные задачи, а не только уделять внимание прикладным вопросам.

Актуальностью создания данного направления является необходимость в переходе к ядру проблемы - умению вести и поддерживать диалог, понимать речь человека. Далее следует проявление эмоций, выражение мнения, обучение, движение и так далее.

Диалоговая форма крайне важна при разработке искусственного интеллекта, так как в первую очередь нужно отталкиваться от того, что абсолютно все люди социально активны и имеют потребность в общении, обмене информации. Диалог для человека понятная и доступная форма взаимодействия. Вторая причина разработки диалоговой формы -- это то, что первым с кем будет контактировать искусственный интеллект это человек. Разработка модели и внедрения способности вести диалог является сложной задачей, даже несмотря на то, что на сегодняшний день уже существуют разговорные системы, способные поддерживать общение. Сложность задачи состоит в том, что человек использует два вида общения - вербальное и невербальное. Каждый из двух вариантов подразумевает несколько средств общения, в свою очередь средства включают в себя перечень компонентов, которые входят в данную группу. На рисунке 1 изображено схематичное представление общения, как формы взаимодействия между людьми.

вербальный общение искусственный интеллект

Рис. 1. Виды общения

Не стоит исключать то, что многие люди не подозревают, что обращают внимание и формируют выводы о человеке или предмете диалога по средствам вербального и невербального общения. Например, оптико-кинетические и знаковосимволические средства могут показаться на первый взгляд не существенными, но они вносят определенный вклад в общий итог взаимодействия людей. Так же на человека влияет содержательность и выразительность речи, данные параметры помогают построить общую картину о собеседнике, то есть узнать его уровень образования, эрудицию, возраст, национальность, профессию и так далее. С помощью всех средств человек не только общается, обмениваясь информацией, но и выражает свое отношению к собеседнику, предмету диалога, проявляет эмоции и чувства. Из этого следует, что простое общение человека и интеллектуальной системы не всегда является полным, потому что коммуникация для людей - это необходимый инструмент, который используется чаще всего. Внедрение вербального и невербального общения в искусственный интеллект позволит значительно продвинуться вперед.

Рассмотрим пример необходимости внедрения эмоций искусственному интеллекту. Максим Таланов, кандидат технических наук, говорит, что эмоциональные вычисления оказывают влияние на нейробиологические инспирированные системы. Он отмечает, что было выявлено нежелание пользователей общаться с интеллектуальными агентами, неспособными на эмоциональную отдачу (emotionalfeedback) [5].

Воссоздание эмоций в системах искусственного интеллекта решает не только эту проблему, но и самые главные проблемы - обучение и принятие решений. Максим Таланов отмечает, что эмоции влияют на человека следующим образом: при выработке серотонина и допамина происходит эмоциональное отсвечивание и сохранение полученной информации, то есть проявление эмоций позволяют человеку с помощью данных нейромедиаторов успешно запомнить и усвоить полученную информацию.

Принятие решений зависит от выработки следующих нейромедиаторов - серотонина и норадреналина. "Серотонин влияет на уверенность и удовлетворённость от принятого решения, а норадреналин сужает фокус поиска, внутри которого мы рассматриваем все возможные опции, когда принимаем решение. А дофамин очень сильно влияет на мотивацию для принятия решения" [6].

Разработка диалоговой формы и эмоций в искусственном интеллекте существенно продвинет вперед изучение человеческого мозга. Данные задачи решают сразу несколько проблем, которые стоят перед учеными. Формирование таких моделей затруднено с технической точки зрения. Самым простым и доступным способом являются математические методы моделирования. Методы позволяют построить наглядную модель и продемонстрировать сложные структурные механизмы человека. Для решения данной проблемы предлагается использовать конечные автоматы, вероятностные автоматы и цепи Маркова. Математическая модель будет выступать фундаментом для формирования сложной системы - нейронной сети. Благодаря такому методу можно решить основную часть проблем и устранить недостатки и использовать уже идеальную математическую модель для проектирования нейронной сети, которая в свою очередь будет работать с наименьшим числом ошибок.

При разработке моделей возникнет сложность с формированием единой структуры, так как каждый конечный автомат будет самостоятельно существовать и выполнять определенный алгоритм. Следовательно, возникает вопрос об объединении всех моделей в единую систему, которая сможет выполнять функции, как единый организм сочетая в себе несколько структур без противоречий. Примером такой организации будет выступать гетерархия. «Гетерархия - это система, образованная пересекающимися, разнообразными и одновременно сосуществующими структурами управления». Термин введен в работе нейропсихолога и кибернетика Уорен Мак- Каллока «Г етерархия ценностей, обусловленная топологией нервных сетей» (1943 г.) [7].

Авторы статьи предлагают ввести использование термина "гетерархия конечных автоматов". Для демонстрации одного из возможных вариантов гетерархии обратимся к абстрактному проекту. Допустим, что существует задача - разработать виртуального помощника или чат-бота, который сможет, общаясь с пользователем, рекомендовать фильмы к просмотру. В рамках данной задачи чат-бот должен опираться на настроение и получаемую информацию от пользователя в момент общения с ним. Введем два основных конечных автомата - автомат настроения и автомат общения. Каждый из автоматов может самостоятельно существовать при наличии реплик от пользователя, которые являются катализатором и запускают механизм перехода из одного состояния в другое. При объединении автоматы начинают влиять на работу друг друга, но остается неизменным то, что для слияния и единой работы необходим пользователь, инициирующий данный процесс. Гетерархия данных автоматов заключена в том, что первым в работу включается автомат общения, далее, анализируя реплики от пользователя, подключается автомат настроения, который вносит корректировки в работу автомата общения.

Автомат настроения имеет 3 состояния, переход из одного состояния в другое осуществляется посредством анализа речи пользователя, рисунок 2.

Рис. 2. Конечный автомат настроения пользователя

Анализ слов проиндексирован на наборы униграмм и биграмм, которые в свою очередь позволяют осуществить функцию взвешивания по методике ТБ-ГОЕ. В учебном пособии Татьяна Викторовна Батура говорит о том, что основная идея состоит в том, чтобы придать больший вес словам, которые имеют не нейтральную тональность [8].

Для определения тональности слова необходимо обратиться к тезаурусу русского языка РуСентиЛекс, который представляет собой упорядоченный по алфавиту список слов и выражений. Он содержит слова, значения которых связаны с тональностью и отношением к обсуждаемому предмету разговора [9].

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Таким образом, следует отметить, что выявление веса тональности слов, дает возможность оценить в целом настроение пользователя и выбирать различные подходы к рекомендациям фильмов. У автомата общения 13 состояний, показанные на рисунке 3. Данные состояния позволяют получать больше информации для глубокой фильтрации в подборе кино. Подписи переходов отражены на рисунке 4.

Рис. 4. Подписи переходов

Существует два пути развития диалога, которыми руководствуется виртуальный помощник. Допустим, что у пользователя хорошее настроение в начале разговора и он выбирает длинный путь с подробной фильтрацией, но в середине разговора ему надоедает вопросно-ответная форма диалога и он хочет получить список фильмов. В таком случае виртуальный помощник, обращается к автомату настроения и при длительном сохранении состояния плохого настроения, выдает список фильмов, которые рекомендует к просмотру. Таким образом осуществляется процесс гетерархии, а у пользователя создается впечатление, что он общается с искусственным интеллектом, который понимает его настроение и оперативно подбирает фильмы. Данный пример носит ознакомительный характер и является одним из возможных вариантов применения гетерархии при разработке виртуального помощника.

Заключение

Взаимодействие людей ограничено рамками их восприятия, поэтому при общении с искусственным интеллектом люди ждут подобной обратной реакции, которая является ключом к эффективной коммуникации. На данный момент диалоговая форма представляется как один из возможных вариантов, который сможет реализовать необходимые рамки взаимодействия. Для реализации подобных задач следует сформировать междисциплинарный коллектив. Данный подход даст возможность детально изучить принцип работы человеческого мозга, изучить самого человека и отразить работу на математических моделях, с последующим применением в искусственном интеллекте.

В статье отражены предложения по обновлению формулировки терминов и реализации нового подхода к решению следующих задач в области искусственного интеллекта:

- формирование полной диалоговой формы с отражением вербального и не вербального общения;

- формирование эмоций для реализации обучения и принятия решения.

Список литературы

1. Батура Т.В. Учебное пособие: Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов на естественном языке. // Новосибирск, 2016. с.163.

2. Лукашевич Н.В., Левчик А.В. Создание лексикона оценочных слов русского языка РуСентилекс // Труды конференции OSTIS-2016. Минск. С.377-382.

Размещено на Allbest.ru