Adimen artifiziala oso azkar ari da aurrera egiten arlo askotan, baita makinekin eta robotekin elkarrizketak izateari dagokionez ere. Horren adibide da gaur egun badagoela aukera gailu batekin hitz eginez ataza errazak eskatzeko, hala nola irratia itzaltzeko edo eguraldiaz galdetzeko. Nolanahi ere, dagoeneko lortu da ataza konplexuagoak egitea, adibidez, makinak jatetxe batera deitzea erreserba bat egiteko edo robot batek denda bateko bezeroei kasu egitea.

LIHLITH europar proiektua (Learning to Interact with Humans by Lifelong Interaction with Humans) “pertsonen eta makinen arteko elkarrizketen arloan aurrera egiteko proiektua da, eta haren helburua da adimen artifizialak bere kabuz ikasteko dituen gaitasunak hobetzea”, azaldu du Eneko Agirre UPV/EHUko ikertzaileak. Zehazki, gizakiekin dituzten interakzioen arabera ikasten duten eta hobetuz doazen elkarrizketa-sistemak landuko dira LIHLITH proiektuan. Hiru urteko Europako proiektu bat da, 2018ko urtarrilean martxan jarri zena; CHIST-ERA europar programak finantzatzen du, eta UPV/EHUko Informatika Fakultateko IXA eta RSAIT ikerketa-taldeak gidatzen. Proiektuan, UPV/EHUko ikertzaileez gainera, erakunde hauetako ikertzaileek ere hartzen dute parte: Laboratoire d'informatique pour la mécanique et les sciences de l'ingénieur (LIMSI, Frantzia), UNED, Zientzia Aplikatuen Zuricheko Unibertsitatea (ZHAW) eta Synapse Développement (Frantzia).

Elkarrizketa-sistemen etengabeko hobekuntza

Chatbot-ak edo talkbot-ak dira testu- edo entzumen-metodoak erabiliz elkarrizketak jarraitzen dituzten programa informatikoak. Gaur egungo chatbot industrialen oinarrian daude aplikazio-domeinu bakoitzerako eskuz eta xeheki egin beharreko erregelak. Bestalde, ikaskuntza automatikoan oinarritutako sistemek eskuz idatzitako domeinu-datuak erabiltzen dituzte, elkarrizketa-sistema entrenatzeko. Bai elkarrizketa-domeinu bakoitzerako erregelak egiteko bai entrenamendu-datuetarako denbora asko behar denez, mugatua da chatboten kalitatea eta hedapena. Horrez gainera, elkarrizketa-sistemaren errendimendua monitorizatu behar dute enpresek, sistema ezarri baino lehen, eta berdiseinatu behar izaten dute, erabiltzailearen beharrei erantzun ahal izateko. “LIHLITH proiektuan ikergai izango dugu pertsonen eta makinen arteko elkarrizketa-sistemetako etengabeko ikaskuntzaren paradigma, haien kalitatea hobetzeko, mantentze-kostuak gutxitzeko eta domeinu berrietan erabiltzeko errazagoa izateko”, erantsi du Agirrek (proiektuko ikertzaile nagusia).

Elkarrizketa-sistema estandarrek lengoaia naturalaren ulermena erabiltzen dute erabiltzailearen sarrera prozesatzeko; elkarrizketa-kudeaketa, domeinuaren inguruko ezagutza lortzeko eta zer erantzun behar den erabakitzeko; eta lengoaia naturalaren sorrera, sistemaren emaitza igortzeko. Etengabeko ikaskuntzarako sistemen helburu nagusia da sistemek, ezarri ondoren ere, ikasten jarraitzea. LIHLITHen kasuan, “elkarrizketa-sistema ohi bezala garatuko da, baina mekanismo bat jarriko zaio erabiltzaileekiko dituen interakzioen arabera bere gaitasunak hobetzen jarraitu dezan —azaldu du Agirrek—. Ideia nagusia da elkarrizketak erabiltzaileen feedbacka jasotzeko diseinatuko direla, eta sistema feedback jarraitu horretaz ikasteko gai izango da. Horrek aukera emango dio sistemari bere bizitzan zehar etengabe hobetzeko, sistema azkar egokituko baita ezarri ondoren gertatzen diren domeinu-aldaketetara”.

LIHLITHen ardatz izango dira “galde-erantzun bidezko elkarrizketak, helburu bat lortzeko egiten direnak; erabiltzaileak informazio bat beharko du eta sistema behar hori asetzen saiatuko da erabiltzailearekin mintzatzen den bitartean”, erantsi du. Horretarako, hiru ikerketa-arlotan landuko da proiektua: elkarrizketarako etengabeko ikaskuntza; ezagutza-indukziorako eta galderei erantzuteko etengabeko ikaskuntza; eta elkarrizketaren hobekuntzaren ebaluazioa. “Modulu guztiak diseinatuko dira erabilgarri dagoen feedbacketik ikas dezaten ikaskuntza sakoneko teknikak erabiliz. Etengabeko ikaskuntzako moduluan dago LIHLITH proiektuaren berrikuntzaren gakoa; izan ere, modulu guztiak hobetuko ditu pertsonekin interakzioan dabilen neurrian, domeinuaren ezagutza eguneratuko baitu”, dio ikertzaileak. Elkarrizketa-estrategien birkonfigurazio autonomoa eta erabiltzaileari ezagutza berriak eskatzeko ahalmen proaktiboak aztertuko dira proiektuan.

Ikerketa egiteko, ikaskuntza automatikoa, ezagutzaren adierazpidea eta hizkuntzalaritzako eskarmentua konbinatzen dira LIHLITH proiektuan. Gainera, askotariko jakintza-alorretan azken aldian lortu diren aurrerapen ugari erabili ahal izango dira, hala nola lengoaia naturalaren prozesamendua, ikaskuntza sakona, ezagutza-indukzioa, ikaskuntza indartua eta elkarrizketaren ebaluazioa; etengabeko ikaskuntzan nola aplika daitezkeen aztertuko da.