Google đã tuyên bố rằng chatbot mới của mình, được gọi là Meena, có thể trò chuyện về mọi thứ và tốt hơn so với các tác nhân đàm thoại tương tự khác. Trong một bài báo được xuất bản trên kho lưu trữ trước khi in arXiv.org, các nhà khoa học của Google đã chỉ ra rằng Meena có thể thực hiện các cuộc hội thoại hợp lý và cụ thể hơn các chatbot hiện đại. Để thử nghiệm Meena, một mô hình đàm thoại thần kinh được đào tạo từ đầu đến cuối, để kiểm tra, các nhà khoa học đã sử dụng một thước đo đánh giá con người mới cho các chatbot miền mở, được gọi là Sensiblity and Tính đặc hiệu (SSA), nắm bắt các thuộc tính cơ bản, nhưng quan trọng đối với con người cuộc hội thoại.
"Đáng chú ý, chúng tôi chứng minh rằng sự bối rối, một số liệu tự động có sẵn cho bất kỳ mô hình đàm thoại thần kinh nào, có tương quan cao với SSA", tác giả nghiên cứu Daniel Adiwardana, Kỹ sư nghiên cứu cao cấp và Thang Lương, Nhà nghiên cứu khoa học cao cấp, Google Research, Brain Team, cho biết trong một bài đăng blog tuần này.
Các chatbot hiện đại có xu hướng chuyên môn hóa cao – chúng hoạt động tốt miễn là người dùng không đi quá xa so với việc sử dụng dự kiến của họ.
Để xử lý tốt hơn nhiều chủ đề trò chuyện, nghiên cứu đối thoại trong miền mở khám phá một cách tiếp cận bổ sung khi cố gắng phát triển một chatbot không chuyên biệt nhưng vẫn có thể trò chuyện về hầu như mọi thứ mà người dùng muốn.
Bên cạnh đó là một vấn đề nghiên cứu hấp dẫn, một tác nhân đàm thoại như vậy có thể dẫn đến nhiều ứng dụng thú vị, chẳng hạn như tương tác máy tính nhân bản hơn, cải thiện thực hành ngoại ngữ, và tạo ra các nhân vật phim và trò chơi điện tử tương tác.
Tuy nhiên, các chatbot miền mở hiện tại có một lỗ hổng nghiêm trọng – chúng thường không có ý nghĩa. Đôi khi họ nói những điều không phù hợp với những gì đã nói cho đến nay, hoặc thiếu ý thức chung và kiến thức cơ bản về thế giới.
Hơn nữa, chatbot thường đưa ra các phản hồi không cụ thể cho bối cảnh hiện tại.
Ví dụ: "Tôi không biết" là câu trả lời hợp lý cho bất kỳ câu hỏi nào, nhưng nó không cụ thể. Các chatbot hiện tại làm điều này thường xuyên hơn nhiều so với mọi người vì nó bao gồm nhiều đầu vào người dùng có thể.
Meena, mặt khác, học cách phản ứng hợp lý với bối cảnh đàm thoại nhất định, theo bài báo có tiêu đề "Hướng tới một Chatbot tên miền mở giống như con người".
"Mục tiêu đào tạo là để giảm thiểu sự bối rối, sự không chắc chắn của việc dự đoán mã thông báo tiếp theo (trong trường hợp này là từ tiếp theo trong một cuộc trò chuyện)", Adiwardana và Luong nói trong bài đăng trên blog.
"Trung tâm của nó là kiến trúc seq2seq của Evolve Transformer, một kiến trúc Transformer được phát hiện bởi tìm kiếm kiến trúc thần kinh tiến hóa để cải thiện sự bối rối," họ nói thêm.
