Saeid Amiri travaille sur le système de dialogue.
Les chercheurs de SUNY Binghamton, L'Université d'État de Cleveland et l'Université de Washington ont récemment développé un nouveau système de dialogue qui pourrait améliorer les interactions homme-robot. Ce système, présenté dans un article pré-publié sur arXiv, est conçu pour apprendre en permanence de ses expériences de dialogue, augmenter sa base de connaissances et ses capacités linguistiques au fil du temps.
"Dans les années récentes, de nombreuses entreprises et instituts de recherche ont commencé à réfléchir à la conception et à l'utilisation de robots dans des environnements intérieurs pour diverses applications, " Saïd Amiri, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, a déclaré TechXplore. "Pour un robot dans un environnement habité par l'homme, la capacité d'utiliser le langage naturel pour communiquer avec les humains est d'une importance cruciale. Cependant, il y a quelques défis à relever pour y parvenir. La première est que le langage pourrait être ambigu, même dans une conversation humain-humain. Deuxièmement, contrairement aux humains, la connaissance d'un robot de son environnement (par exemple, les objets et les personnes qui l'entourent) est assez limitée."
Dans leur étude, Amiri et ses collègues ont entrepris de remédier aux limites de nombreux systèmes de dialogue existants en développant un système qui peut apprendre de son environnement et ainsi perfectionner ses capacités au fil du temps. Leur objectif global était de permettre aux robots d'accomplir une tâche avec succès, comme la livraison d'un colis, tout en acquérant de nouveaux concepts sur son environnement.
"Dans la communication homme-robot, si un humain se réfère à un objet inconnu, le robot aura souvent du mal à le comprendre, " Amiri a dit. " Pour s'attaquer à ce problème, nous avons eu l'idée d'un système de dialogue qui pose des questions de clarification (par exemple, dois-je livrer un colis ? Cette livraison est-elle pour Bob ?) une fois que l'humain lui assigne une tâche. De telles questions aident le robot à se rendre compte qu'il doit apprendre de nouveaux mots."
Le système de dialogue développé par Amiri et ses collègues comporte quatre éléments principaux :un élément de compréhension de la langue, un gestionnaire de dialogue, un gestionnaire de connaissances et un outil de génération de langage. Le composant de compréhension du langage analyse les phrases prononcées par les humains en représentations formelles, puis les transmet au robot. Lorsque le système de dialogue est appliqué à une tâche de livraison, par exemple, comme celui sur lequel les chercheurs se sont concentrés dans leurs expériences, le composant de compréhension de la langue permet au système d'identifier des éléments mentionnés par des utilisateurs humains ou des informations relatives au destinataire d'un colis.
Le composant gestionnaire de dialogue, d'autre part, décide quelles questions le robot doit poser aux utilisateurs humains s'il n'a pas bien saisi les instructions ou les phrases. Sur la base de la réponse d'un utilisateur à ces questions, le robot met à jour son degré de certitude sur le sens des concepts auxquels l'utilisateur fait référence.
Ensuite, le composant de gestion des connaissances du système de dialogue détermine si le robot doit apprendre un nouveau concept ou non. Si un robot connaît déjà tous les concepts clés décrits par un utilisateur, par exemple, il ne sert à rien d'apprendre des mots supplémentaires ou inutiles.
Finalement, le composant de génération de langage permet au robot de produire des réponses et de répondre directement aux utilisateurs. Dans leur étude, Amiri et ses collègues ont décidé de garder ce composant aussi simple que possible, et donc utilisé une série de simples, textes prédéfinis.
Un aperçu du système de dialogue développé par Amiri et ses collègues.
Les chercheurs ont évalué leur système dans des simulations et des expériences impliquant des participants humains, qui ont été recrutés via Amazon Mechanical Turk et d'autres plateformes. Leurs découvertes étaient très prometteuses, avec leur système surpassant les autres agents de dialogue dans les interactions homme-robot, à la fois en termes d'efficacité et de précision. Dans leurs tests, le système a atteint une bonne compréhension des requêtes des utilisateurs tout en mettant continuellement à jour ses connaissances et ses capacités linguistiques au fil du temps.
« Au cours de notre étude, nous avons demandé à quelques participants humains d'utiliser notre robot et le robot était capable d'augmenter ses connaissances par le dialogue avec les utilisateurs, " a déclaré Amiri. " Un robot ayant la capacité de savoir quand apprendre de nouvelles connaissances par lui-même était une grande réussite. Cela signifierait que vous pouvez essentiellement posséder un robot qui apprend progressivement de nouveaux concepts grâce à l'interaction et au dialogue avec les humains."
À l'avenir, le système de dialogue développé par Amiri et ses collègues pourrait être utilisé pour améliorer les capacités d'interaction des robots existants et nouveaux. Pendant ce temps, les chercheurs prévoient de continuer à travailler sur leur système pour améliorer encore ses performances, efficacité, et applicabilité.
« Bien que nous ayons atteint notre objectif dans cette recherche, il y a encore un long chemin pour que le robot agisse aussi naturellement qu'un être humain, " a déclaré Amiri. " Je voudrais maintenant améliorer notre système de dialogue pour qu'un robot parle moins de fois, sinon, les humains pourraient se sentir frustrés et perdre confiance dans le robot. Aussi, si un humain utilise un langage courant dans la communication, le robot peut actuellement avoir des difficultés à comprendre sa demande, c'est quelque chose d'autre sur lequel j'aimerais travailler."
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