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「消費者の経験から、人々はこれらのシステムが非常にイライラしていることを知っています」とジェームズは言います今週、スピーチテック会議2010の前に講演したロチェスター大学のコンピュータサイエンスの会長であるアレン氏は、今週ニューヨークで開催された。
ほとんどのコンピュータ化された音声認識システムは、人間が98％それでも人々は依然として自動化された電話ヘルプデスクシステムを使用することで不安定です。
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今では、ほとんどの大企業の顧客サービス部門は、自動化された電話ベースのヘルプシステムを提供しています。ユーザがヘルプナンバーを呼び出し、人工的な音声が発呼者に一連の質問をする。これらのシステムのほとんどは、基本的に大きな決定木であるフレームワークに基づいています。このようなシステムでは、「人が何を望んでいるのかわからないので、スクリプトを守っている」と彼は言った。システムは実際にはいくつかの異なる技術の複合体である。 1つは音声認識であり、コンピュータが話し手が何を言っているかを理解し、テキストに首尾よく翻訳する能力である。
他の技術である自然言語処理（NLP）は、話し手のメッセージをコマンドコンピュータが実行することができ、または人間のオペレータのために要約することができる。
過去数十年にわたり音声認識とNLPの両方で大きな進歩が見られたが、それらはユーザにほとんど不満を与えたように見える。アレン氏は、「私は問題が発生したときに銀行に電話し、これらのシステムと戦うだけだ」と述べた。アレン氏の学術研究は、 「私たちは人と話すのと同じ方法でマシンと話すことができる」という方法を見つけ出すために、彼は言いました。
コンピュータ同士のマッチングが難しいという点で、2人の対話は正確です。アレンは大学院生としての初期の仕事を指摘し、駅のインフォメーションデスクで会話を録音しました。 1つのインタラクションでは、乗客はブースまで歩いて「ウィンザーに8時50分」と言い、係員は「10分20分遅れて」答えます。アレンジャーがそれを見ている方法は、現代のシステムには2つの要素がありません：スピーカーが言っていることを分析する能力と話し手が話したいと思っていることの詳細を知るために話し手と話す能力。
「多くの既製のNLPが浅い傾向があります。文章の意味を与える技術はありません。彼は言った。統計処理ツールやWordNetなどの単語定義サービスは単語を定義するのに役立ちますが、単語の関係も定義することができます。たとえば、「子会社」が「会社」の一部であることをシステムが認識します。ユーザーとコンピュータ間の双方向通信も必要です。彼らのニーズについて話すとき、人々は特定の順序で情報を提供するかもしれません。
「これは未来ですが、これは実際にシステムがやりたいことです。そして、ダイアログを構築することができます。これは、この情報をまとめて、ユーザーに負担をかけずに、この考え方を説明するために、アレンと研究者のチームは、心臓病の患者に看護師が求める質問を模倣できる心臓病というプログラムを設計しました。このプログラムは、米国国立衛生研究所から資金提供を受けて作成されました。このシステムでは、一度ユーザーが情報を提供すると、システムはそれを再度要求しません。このシステムは、どのような資料がすでに提供され、何がまだ必要なのかを判断する。
Allenと彼のチームが設計したPloughという別のプログラムは、コンピュータ上で共通のタスクを実行する方法を学ぶことができます。 「これは、本質的にあなたのシステムをトレーニングするためのダイアログを本質的に使用できるシステムです」と彼は言いました。
例として、Allenはブラウザを使って近くのレストランを見つける方法を学ぶプログラムを示しました。ユーザは、ブラウザを開き、レストランロケータサイトに移動し、探し求めたレストランのタイプと場所を入力し、その結果をカットして空白のページに貼り付ける。ユーザは、実行されたときに各ステップを説明した。プロセス中、プラウは各ステップを記録し、ステップが理解されたときに聴覚的に応答する。後で、ユーザーが別のレストランを検索したいとき、プログラムは同じ動きをすべて行い、レストランの別のリストを自動的に生成する。米国防総省高等研究計画庁はこのプログラムの開発に資金を提供した。
カンファレンスのもう一つの講演で、マイクロソフトのチーフ・サイエンティストであるラリー・ヘック氏との合意により、より多くのデータがより人間的な言語処理システムの鍵となった。 「データを持っていなければ、アルゴリズムがどれほど洗練されているかは問題ではない」と彼は言った。
より多くのデータを見つける場所は検索エンジンのクエリになるだろうと彼は示唆した。検索エンジンサービスは膨大な数のクエリを取得し、そのすべてが回答にリンクします。 「私は検索を言語処理技術と密接に関連していると考えています」とHeck氏は言います。今日、人々はクエリをキーワードのセットとして構造化するように訓練されています。代わりに、ユーザーが必要なものを記述した完全な文章を入力すれば、得られたデータセットは、システムが人々が探しているものをよりよく理解できるようにするために、長い道のりを取ることができます。
マイクロソフトとGoogleから、彼らは時間の経過とともにNLPシステムがユーザーのニーズをよりよく予測するのに役立つ完全な文章としてクエリを構成することにますます慣れていくでしょう。
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