Нейросеть поможет чат-ботам успешно пройти тест Тьюринга

Аспирант Университета Макгилла Райан Лоу (Ryan Lowe) разработал систему оценки общения чат-ботов. С помощью нейросетей программа рассчитывает, насколько диалог с цифровым помощником похож на человеческий.

Исследователь собрал тысячу коротких бесед из Twitter и попросил добровольцев оценить их. Затем Лоу показал беседы чат-ботам и зафиксировал их ответы. Следующая группа добровольцев-людей оценивала, насколько «человечными» были фразы ботов.

Нейросеть тренировалась на этих рейтингам. Алгоритм научился различать ответы чат-ботов по убедительности. Теперь оценки программы совпадают с оценками добровольцев-людей — с той лишь разницей, что нейросеть отвечает на вопрос за долю секунды.

Систему оценки можно встроить в код ботов, чтобы они самостоятельно измеряли и улучшали способность вести естественный диалог. Система ещё дорабатывается. В дальнейшем Райан Лоу планирует открыть код алгоритма для других разработчиков.

В середине ХХ века английский математик Алан Тьюринг предложил тест для машин: программа должна убедить человека, в том, что она мыслит. Сегодня различные варианты теста используются в ИТ-индустрии. Корпорации тестируют своих голосовых помощников и ботов с помощью целых команд сотрудников. Новая разработка позволит даже небольшим компаниям создавать и улучшать собственных цифровых собеседников.

Хотите подсказать новость или поделиться экспертным мнением? Пишите: news@cossa.ru

Автор иконки на тизере: H Alberto Gongora, Noun Project

Data-driven без чепухи: спецпроект для практиков

Коллеги из E-Promo объясняют, как data-driven подход помогает проектировать сильные маркетинговые стратегии:

• Откуда брать ценные для бизнеса данные;
• Как их корректно агрегировать и анализировать;
• Как устроено data-driven продвижение на примерах свежих кейсов;
• И каких результатов можно достичь, интегрировав ИИ-сервисы в работу маркетологов.

2021 — год умного маркетинга, заряженного технологиями и большими данными, не отставайте →

Реклама