Si on nous interrogeait sur un chatbot de Microsoft, le premier qui viendrait à l’esprit serait Tay, le robot controversé lancé en 2016 qui est devenu raciste en parlant aux trolls sur Twitter. La raison en est que XiaoIce, bien qu’actif depuis maintenant quatre ans, n’était jusqu’à récemment disponible que pour le marché chinois, bien que sa grande taille (et le fait qu’il soit accessible depuis des plateformes aussi différentes que WeChat, QQ, Weibo, Meipai, Facebook Messenger ou LINE) en ait fait un des chatbots les plus populaires dans le monde.

Les secrets de son fonctionnement XiaoIce

Maintenant, une équipe de chercheurs de Microsoft a publié un article universitaire dans lequel elle révèle les secrets de son fonctionnement XiaoIce. Nous y découvrons que sa mission principale est de devenir une IA avec laquelle les utilisateurs peuvent établir des connexions émotionnelles à long terme , une caractéristique qui distingue non seulement XiaoIce des premiers chatbots sociaux (comme Eliza), mais aussi des autres participants tels que Cortana.

XiaoIce a trois composantes principales :

  • Intelligence Quotient : compétences spécifiques de dialogue, comme être capable de répondre aux questions, recommander des questions, raconter des histoires, etc.
  • Quotient émotionnel : Facteur qui inclut à la fois l’empathie (capacité de prédire les traits de caractère de l’utilisateur individuel avec lequel XiaoIce s’entretient) et les compétences sociales (personnalisation des réponses à l’utilisateur).
  • Personalité : « Il est conçu pour ressembler à une fille de 18 ans, fiable, agréable et avec humour.

Un chatbot axé sur l’empathie

L’entreprise a récemment expliqué dans un communiqué que son chatbot ne représente qu’une petite partie d’un cadre massif et multidimensionnel d’IA qui utilise continuellement des techniques d’apprentissage profond pour absorber le type de données qui développent son coefficient émotionnel. utilise ses interactions avec les humains pour acquérir des aptitudes sociales, des comportements et des connaissances humaines .

Harry Shum, vice-président exécutif de l’intelligence artificielle et de la recherche chez Microsoft, a déclaré le mois dernier que lorsque nous communiquons, nous utilisons le ton de la voix, les jeux de mots et l’humour, des choses très difficiles à comprendre pour les ordinateurs et auxquelles nous devons répondre si nous voulons pouvoir collaborer avec AI.

Di Li, responsable du développement de XiaoIce au Asian Software and Technology Center de Microsoft, explique que

« Pour créer un framework AI, vous devez choisir[prendre en compte, EQ ou les deux. Et dans ce cas, vous devez choisir par lequel commencer : nous avons choisi de nous concentrer d’abord sur l’EQ puis sur l’IQ. »

Graphic from the paper The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot » in which they explain the evolution of XiaoIce’s capabilities. Effectivement, lorsqu’ils ont lancé le projet Xiaoice, ils ont délibérément écarté les données basées sur les demandes de faits et de chiffres des utilisateurs, préférant se concentrer sur des données qui aideraient à construire une personnalité capable d’éveiller l’empathie des utilisateurs « . Les chercheurs de Microsoft révèlent que la société conçoit XiaoIce pour optimiser ses performances dans une métrique appelée Session Conversation Shifts ou CPS, c’est-à-dire le nombre moyen de changements de conversation entre le chatbot et l’utilisateur pendant une session conversationnelle.

L’idée sous-jacente est que, pour Microsoft, la durée des conversations semble être une indication de la satisfaction des utilisateurs, donc un CPS élevé serait positif.

Ainsi, depuis son lancement jusqu’en mai dernier, XiaoIce a généré plus de 30.000 millions de tours de conversation (jusqu’en mai 2018). Aujourd’hui, 70 % des réponses de XiaoIce proviennent de[données extraites de] leurs propres conversations passées « , déclarent les chercheurs.

Pour eux, c’est un exemple de la manière dont les applications d’intelligence artificielle peuvent devenir des générateurs majeurs de données et finalement éviter la dépendance aux sources externes de données.

Bien que ce chatbot continue d’extraire des données de diverses sources (ensembles de données publiques, services en ligne, pages Web) et de les utiliser pour évaluer la qualité des données de l’application, il est prévisible que l’application s’améliorera parallèlement à la croissance de sa clientèle.

Il en ira de même pour le nombre de sujets abordés par ces données (que les chercheurs qualifient encore de faibles parce que beaucoup des sujets nouveaux ou moins discutés dans les forums Internet ne sont pas inclus).

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