Étude de cas
Un compagnon intelligent pour lutter contre la solitude des personnes âgées
Les chercheurs d'Amii, dirigés par Osmar Zaïane (Fellow, Amii ; Professeur, Université d'Alberta), développent ANA (Automated Nursing Agent), un agent logiciel conversationnel (également appelé chatbot) conçu pour converser avec les personnes âgées vivant à domicile. La compagnie est importante pour le bien-être mental et physique d'une personne âgée. La recherche d'un compagnon peut être difficile pour les personnes âgées et souvent même impossible. En construisant un système automatisé intelligent, nos chercheurs cherchent à développer un outil sensible aux émotions qui fournit des informations et une assistance verbale aux personnes âgées qui, autrement, n'auraient pas de compagnie. L'ANA s'appuie sur des techniques de traitement du langage naturel, d'exploration des émotions, de graphes de connaissances et d'extraction d'informations afin de répondre aux besoins sociaux et d'aider aux soins à domicile simples.
ANA, qui est actuellement sous forme de prototype limité, rassemble de nombreuses lignes de recherche en une seule application. Fonctionnant à la fois comme un assistant personnel et un compagnon numérique, ANA constituera une base de connaissances de faits et de souvenirs personnalisés (tels que des personnes, des lieux, des activités et des prescriptions importantes), tiendra des conversations engageantes qui exprimeront des émotions et y répondront, et répondra également à des questions impersonnelles provenant de sources sur Internet. ANA pourra ainsi non seulement répondre à des besoins sociaux, mais aussi aider à répondre à des besoins simples en matière de soins de santé à domicile, comme le rappel des ordonnances.
L'ANA extrait des informations du texte obtenu à partir d'un convertisseur parole-texte ; à partir de là, il construit une base de connaissances personnalisée qui lui permet de répondre à des questions personnelles. L'ANA peut également répondre à des questions impersonnelles provenant de sources sur Internet. Lorsque l'ANA reçoit une demande, il recherche d'abord dans la base de connaissances personnalisée des réponses individualisées ; si la réponse ne peut être trouvée, il se tourne ensuite vers le Knowledge Graph de Google comme base de connaissances générales. Le système peut même utiliser des modèles et la base de connaissances personnalisée pour lancer des conversations ou poursuivre des conversations initiées par l'individu.
Le système exploite également les techniques d'exploration des émotions pour exprimer et répondre aux émotions au cours d'une conversation. Lors des tests, le modèle de l'équipe a été capable d'exprimer de manière fiable des réponses correspondant aux émotions demandées dans la plupart des cas - bien que les chercheurs notent que certaines émotions, comme la surprise et l'amour, sont plus faciles à exprimer que d'autres.
Le principal objectif scientifique de l'ANA est de construire un agent de génération automatique de réponses, en utilisant des classificateurs qui apprennent à générer des réponses adéquates - c'est-à-dire des séquences de mots, dans le contexte d'un dialogue entre un humain et un agent. Les classificateurs utilisés comprennent des réseaux neuronaux récurrents et d'autres techniques qui permettent d'injecter des émotions, d'orienter les sujets de discussion, etc. En outre, les chercheurs cherchent à construire d'autres classificateurs pour détecter les émotions, les signes de démence et de fragilité à partir des énoncés transcrits. Un autre objectif scientifique est l'extraction de connaissances personnalisées (entités et relations) du texte et la recherche de moyens appropriés pour représenter ces connaissances afin qu'elles puissent être utilisées par le réseau neuronal générant des réponses incluant ces connaissances. À long terme, l'équipe de recherche cherche à construire un système avec un raisonnement logique qui fonctionne en tandem avec un réseau neuronal. Le raisonnement serait effectué sur la base de connaissances collectées et fournirait les informations appropriées au réseau neuronal pour la génération de réponses.
L'outil est conçu pour être déployé sur des tablettes grand public courantes et exploite les fonctionnalités de ces appareils pour diverses tâches. Par exemple, il contient une base de données de blagues et utilise l'apprentissage par renforcement pour choisir les blagues à raconter en fonction de l'accueil réservé aux blagues précédentes. Parmi les autres activités proposées par ANA figurent la lecture, les jeux et la possibilité de raconter sa vie. En encourageant les personnes âgées à partager leurs expériences de vie, il améliore la connexion entre l'agent et l'utilisateur. Les chercheurs continuent de travailler à l'amélioration de leur prototype limité afin de pouvoir commencer à tester le fonctionnement du système en situation réelle.
31 août 2020
Étude de cas
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5 mai 2017
Étude de cas
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