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为老年人建立一个语音助手

加州大学圣地亚哥分校(University of California San Diego)的计算机科学家们开发了一种更好地与老年人沟通的语音助手,从而获得了亚马逊研究奖(Amazon Research Award)。他们的最初目标是创建一个能够理解和回答65岁以上成年人医疗问题的系统。

人们经常拿老年人使用Alexa或Siri等语音助手时遇到的困难开玩笑,但问题是真实的:数据显示65岁以上的成年人是一个人口统计预计在2010年到2050年间会翻一番-在几次不成功的尝试后,倾向于放弃使用这些工具。

问题是,现有的自然语言处理(NLP)系统——用来训练计算机理解人类口语和书面语言的人工智能模型——被训练成理解简短、正式的问题。对于那些伴随着电脑技术成长起来的人来说,这很好,他们知道如何让电脑理解他们的问题。但老年人习惯于与人而不是机器交谈,他们常常很难将较长的或对话性问题精简为语音助手所支持的人工智能能够理解的句子。

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计算机科学博士生Khalil Mrini正致力于让更多的人能够接触到人类语言技术。

加州大学圣地亚哥分校的计算机科学博士生Khalil Mrini说:“我们的工作就是弥补这一差距。”他将获得亚马逊研究奖的支持来参与这个项目。“我们正在研发一种能够减轻这种负担的技术:我们希望人工智能能够学习和理解老年人,而不是让老年人改变或重新组织他们的问题。”

为了做到这一点,加州大学圣地亚哥分校计算机科学研究生Mrini说napa Nakashole教授的实验室该系统可以:1)将用户的问题简化为关键部分;2)将简化后的医疗问题与来自美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的1.7万个医疗问题数据库中的一个常见问题进行匹配;3)选择相应较长的答案的相关部分与用户分享。

Mrini已经完成了第一个step-training AI总结长问题变成短草皮他训练有素的NLP模型共同总结问题和分类任务叫做暗含问题,模型的学习告诉如果通过回答一个简短的问题,最初的时间越长,问题就解决了。

Mrini说:“我们发现,如果你同时训练总结——基本上是提供较长的用户问题和模型学习生成较短的问题——同时训练问题隐含,即分类任务,那么你就能产生更好的结果。”

这个问题总结人工智能模型可以作为一个独立的功能应用到Alexa等现有语音助手中,也可以作为第一步整合到任何问答系统中,从而缩短用户的提问时间。

该团队仍在努力让工具将问题与常见问题池中的一个匹配起来——在这种情况下是由美国国家卫生研究院提供的——然后让人工智能选择一个较长的答案的相关部分来读给用户。

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计算机科学教授napa Nakashole的研究重点是开发算法,使计算机能够理解和生成人类语言。

Nakashole说:“这项工作的潜在影响是巨大的,因为它的目标是扩大能够从对话代理中受益的人群,目标是人口的一个重要部分,老年人。”

让人工智能更具包容性

为什么这部分人在事后还需要附加功能?为什么在最初的语音助手测试中不考虑用户需求?Mrini说,这个问题在人工智能系统和训练中普遍存在,他和VOLI团队的研究人员正试图纠正这个问题。

“在现有问答系统的用户中,老年人的比例偏低,”他说。“这源于在互联网用户中缺乏代表性,进而升级为没有关于这一特定人群的大量数据,等等。你的问题会升级为缺乏数据,如果没有数据,你就无法训练出一种算法来满足他们的特定需求。”

Mrini非常熟悉这个问题。作为一个摩洛哥人,他注意到几乎没有人工智能模型适用于他的母语Darija(摩洛哥的一种阿拉伯语)。

“我意识到,过去——现在仍然——几乎没有适合我的母语的NLP模型或人工智能模型。所以我的第一个项目就是制造数据,让人工智能能够训练我的母语。”

他曾在Adobe Research和亚马逊的Alexa小组实习,分别致力于制作能够以可理解的方式预测句子语法的人工智能模型,以及总结长篇文章的重要要点。

“我研究的全球目标是让人类语言技术更容易理解,更容易为更广泛的观众所接受,”Mrini说。“现在我主要致力于英语技术,但要让边缘化或代表性不足的观众更容易获得,比如老年人。”

这个项目是大项目的一部分VOLI努力由自然语言处理研究人员(包括Nakashole)、老年内科医生和加州大学圣地亚哥分校的人机交互研究人员领导。这个由美国国家卫生研究院资助的项目的主要目标之一是开发一种个性化的、情境感知的、基于语音的数字助理,以改善老年人的生活质量和医疗保健。最终,研究人员希望该设备能让老年人保持独立,并优化与医疗保健和服务提供商的互动。

NIH资助的主要研究人员有:
高通研究所研究科学家Emilia Farcas;计算机科学教授napa Nakashole和Nadir Weibel;老年内科医生艾莉森·摩尔博士;以及内科医生和生物医学信息学家迈克尔·贺加斯博士。


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