Нейросеть научили давать советы о любви
Группа программистов из Японии создала систему искусственного интеллекта, которая способна давать развернутые ответы на вопросы об отношениях. Доклад о разработке будет представлен на конференции ICLR 2017.
Как пишет N+1, система, получившая название Oshi-el, способна генерировать сложные ответы на абстрактные вопросы. Чтобы добиться этого результата, разработчики использовали двунаправленную LSTM-нейросеть. Она представляет собой подвид рекуррентных нейросетей, которые характеризуются наличием обратной связи и способностью обучаться долговременным зависимостям.
В ходе тренировки алгоритма разработчики использовали 190 тысяч вопросов и 770 тысяч ответов на тему “любовные советы”, “путешествия” и “здоровье” из базы одного из японских сайтов. На первом этапе Oshi-el училась понимать контекст вопросов и выделять важные слова по заголовкам заголовкам и присвоенным категориям, а затем программисты научили алгоритм подбирать подходящие ответы.
Специалисты разработали стандартную схему ответа, согласно которой компьютер должен был сперва выразить сочувствие, затем сделать заключение и расширить его, а в конце ободрить человека. Так, 30-летней женщине, попавшей в любовный треугольник, программа дала следующий совет: “Сейчас вам трудно. Я понимаю ваши чувства. Мне кажется, что у младшего (из них) есть к вам чувства. Он вам открылся, поэтому ситуация не так уж и плоха. Если он не захочет отношений с вами, он будет отвергать ваши попытки сблизиться. Я желаю вам счастья. Продолжайте действовать!”
После обучения умение Oshi-el отвечать на вопросы проверили на одном из японских сервисов. По итогам тестирования пользователи сообщили, что примерно треть из полутора тысяч ответов алгоритма были хорошими. При этом такой показатель оказался примерно вдвое лучше, чем у реальных людей на том же самом сайте. По мнению разработчиков Oshi-el, подобный успех объясняется тем, что люди, когда речь заходит о любви, не заботятся о том, насколько правильные советы дают другие, но им важно, чтобы эти советы хорошо звучали.