Menü
Developer

Facebook eröffnet ein Trainingsfeld für Chatbots

Auf ParlAI sollen sich Macher von Chatbots und AI-Researcher austauschen. Ein gemeinsames Repository dient als Grundlage für Forscher. Zum Start veröffentlicht das Team 20 öffentliche Datensätze.

vorlesen Drucken Kommentare lesen 2 Beiträge

FAIR (Facebook AI Research), ein Team innerhalb des sozialen Netzes, das sich dem Thema künstliche Intelligenz verschrieben hat, hat eine Open-Source-Plattform zum Trainieren und Testen von Dialogmodellen für Chatbots gestartet. ParlAI lässt sich "Parley" oder laut Blog-Beitrag stilisiert "Par-lay" aussprechen, was so viel wie unterreden bedeutet – der Papagei im Logo dürfte als Anlehnung an Piratenfilme wie "Pirates of the Caribbean" gedacht sein, bei denen eine Flagge die Verhandlungsbereitschaft mit dem Gegner signalisiert.

Zum Start hat das FAIR-Team 20 Datensätze veröffentlicht. Die Aufgaben sind in die folgenden Kategorien unterteilt:

  • Frage und Antwort als einfachste Form des Dialogs, bei dem eine passende Antwort zu finden ist,
  • Vervollständigung von Sätzen, bei denen der Agent ein fehlendes Wort einfügen muss,
  • Zielorientierter Dialog, bei denen es darum geht, konkrete Aufgaben wie das Buchen eines Flugs umzusetzen,
  • Geplauder ohne Zielvorgabe zu bestimmten Themen wie Filmen oder Sportereignissen und
  • der visueller Dialog, der Bilder ins Gespräch einbezieht.

ParlAI unterstützt Dialogmodelle in AI-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Theano und Torch. Zur Umsetzung der Aufgaben kommt Python zum Einsatz. Die API verwendet für die grundlegenden Konzepte world, agent und teacher jeweils eigene Klassen. Die Obeservation/Action-Objekte sind als Python Dictionaries umgesetzt. Nach der Definition lässt sich das Gespräch über world.parley() anstoßen.

Zum Training müssen die Chatbots mit menschlichen Gesprächspartnern interagieren. Dazu greift Facebook auf das Modell des Crowdworking über Amazon Mechanical Turk zurück. Menschliche Dialogpartner betrachtet das System dabei ebenso als agents wie die Bots. Sie sollen bei der Erweiterung der Datensätze helfen. Anfangs existieren für die Auswertung der Interaktion qa_collector zur Interaktion zwischen Mensch und Maschine sowie model_evaluator, mit dem die menschlichen Dialogpartner die Bots bewerten.

Weitere Details lassen sich dem Blogbeitrag und der Projektseite entnehmen. Dort finden sich auch Beispiele. Sourcecode ist auf GitHub zu finden. Facebook ist nicht das erste Unternehmen, das offene Trainings für künstliche Intelligenz bietet. Die Forschungseinrichtung OpenAI hat Ende 2016 eine Plattform gestartet, die Videospiele zum Training für AI-Software nutzt. Ein ähnliches Ziel verfolgt Microsoft mit dem im Sommer 2016 als Open Source freigegebenen Project Malmo, das AI-Systeme mit Minecraft trainieren soll. (rme)