Ti è mai capitato di chiedere qualcosa a un chatbot e di avere la sensazione che non abbia completamente colto il punto? Dici qualcosa con un po’ di sfumature e l’intelligenza artificiale non coglie del tutto la sottigliezza. Questo è esattamente il problema che i ricercatori stanno cercando di risolvere.
Anche se per molti utenti la connessione emotiva con l’intelligenza artificiale può sembrare più profonda della conversazione umana, la maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale oggi tratta ancora una frase come un singolo blocco di sentimenti. Se si mescolano lodi e critiche, spesso la sfumatura si perde.
IL ricercadi Zhifeng Yuan e Jin Yuan, introduce un modello in grado di scomporre una frase e capire come ti senti rispetto a ciascuna parte, invece di generalizzare tutto in un’unica risposta.
In che modo questo sistema aiuta l’intelligenza artificiale a leggere meglio le tue intenzioni
Pensa a una frase del tipo: “Il cibo period ottimo, ma il servizio period terribile”. Un tipico chatbot AI potrebbe avere difficoltà perché la frase contiene emozioni sia optimistic che destructive.
Il modello proposto esamina ciascuna parte della frase separatamente e collega ciascuna emozione al soggetto giusto. Per farlo si basa su una “rete emotiva di attenzione alle parole chiave”.
In termini semplici, insegna all’intelligenza artificiale a concentrarsi su parole che trasportano forti emozioni, come “grande” o “terribile”. Queste parole guidano il sistema verso la comprensione di ciò che conta di più nella frase.
Il modello collega quindi questi segnali emotivi a un aspetto specifico. Si apprende che “ottimo” si applica al cibo, mentre “terribile” si applica al servizio. Questo processo, noto come analisi del sentiment a livello di aspetto, rende le risposte molto più exact.
Utilizza anche meccanismi di attenzione per comprendere il contesto, quindi non si basa solo sulle parole chiave. Può capire come si collegano le various parti di una frase. I ricercatori affermano che questo metodo offre prestazioni migliori rispetto ai modelli esistenti su benchmark normal.
Questo approccio può far sentire i chatbot IA più umani
Se adottato su vasta scala, questo potrebbe cambiare il modo in cui l’intelligenza artificiale risponde nelle situazioni del mondo reale. I chatbot potrebbero gestire suggestions sfumati in modo più efficace invece di limitarsi a risposte generiche. I sistemi di assistenza clienti potrebbero individuare esattamente cosa è andato storto e rispondere con maggiore precisione.
Anche se crescono le preoccupazioni riguardo ai chatbot basati sull’intelligenza artificiale che rispecchiano un po’ troppo bene i tratti della personalità umana, una cosa è chiara. L’intelligenza artificiale è qui per restare e, se vuole entrare a far parte delle conversazioni quotidiane, deve migliorare nel leggere la stanza.
