Assistants d'édition de documents et apprentissage par renforcement basé sur des modèles comme voie vers l'IA conversationnelle

Résumé

Les assistants intelligents qui suivent des commandes ou répondent à des questions simples, tels que Siri et Google Search, comptent parmi les applications les plus importantes de l'IA sur le plan économique. Les futurs assistants conversationnels d'IA promettent des capacités encore plus grandes et une meilleure expérience utilisateur grâce à une compréhension plus profonde du domaine, de l'utilisateur ou des objectifs de l'utilisateur. Mais quel domaine et quelles méthodes sont les mieux adaptés à la recherche et à la réalisation de cette promesse ? Dans cet article, nous plaidons pour le domaine de l'édition de documents vocaux et pour les méthodes d'apprentissage par renforcement basées sur des modèles. Les principaux avantages de l'édition de documents vocaux sont que le domaine est étroitement délimité et qu'il fournit un sujet de conversation (le document) qui est délimité et entièrement accessible à l'assistant intelligent. Les avantages de l'apprentissage par renforcement en général sont que ses méthodes sont conçues pour apprendre de l'interaction sans instruction explicite et qu'il formalise les objectifs de l'assistant. L'apprentissage par renforcement basé sur des modèles est nécessaire pour comprendre véritablement le domaine du discours et ainsi travailler efficacement avec l'utilisateur pour atteindre ses objectifs. Ensemble, l'édition vocale de documents et l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles constituent une direction de recherche prometteuse pour parvenir à l'IA conversationnelle.