Uber Technology Inc.已經(jīng)開(kāi)源了一個(gè)名為Plato Research Dialog System的對話(huà)式人工智能引擎，該引擎將與Google LLC的Dialogflow，微軟公司的Bot Framework和Amazon.com Inc.的Lex 等類(lèi)似產(chǎn)品競爭。

在 今天的博客文章中，Uber的AI研究團隊解釋說(shuō)，柏拉圖是為構建，培訓和部署原型和演示系統而設計的。它還可以促進(jìn)對話(huà)數據的收集。

該公司表示，Plato帶有“干凈且易于理解”的設計，使其非常適合對話(huà)型AI背景有限的用戶(hù)。而且它可以與現有的深度學(xué)習模型集成，從而減少編寫(xiě)任何代碼的需求。

Uber說(shuō)，Plato 0.1版可以通過(guò)語(yǔ)音，文本和“結構化信息”支持與人類(lèi)，數據和其他對話(huà)式AI代理的交互。它還支持多個(gè)代理，并且可以為那些代理的每個(gè)組件合并預訓練的AI模型?？梢允褂脭祿蛲ㄟ^(guò)交互，使用流行的開(kāi)源機器學(xué)習框架(例如Google的TensorFlow，Facebook Inc.的PyTorch和Uber自己的Ludwig)來(lái)訓練這些模型。

柏拉圖的另一個(gè)方面是其“模塊化設計”，它將數據處理分為七個(gè)部分。這些包括語(yǔ)音識別，語(yǔ)言理解，狀態(tài)跟蹤，API調用，對話(huà)策略，語(yǔ)言生成和語(yǔ)音合成。

柏拉圖還通過(guò)其Dialogue Episode Recorder跟蹤事件來(lái)處理數據記錄。記錄器保存有關(guān)先前對話(huà)狀態(tài)，已采取的操作以及當前對話(huà)狀態(tài)的信息。

“我們相信柏拉圖能夠跨深度學(xué)習框架(從Ludwig和TensorFlow到PyTorch，Keras和其他開(kāi)源項目)更無(wú)縫地培訓對話(huà)代理，從而導致跨學(xué)術(shù)和行業(yè)應用的對話(huà)AI技術(shù)得到改善，” Uber的AI研究人員在博客文章中寫(xiě)道。“ [我們]利用柏拉圖來(lái)輕松地訓練對話(huà)代理商如何詢(xún)問(wèn)餐廳信息，而另一代理商如何提供此類(lèi)信息;隨著(zhù)時(shí)間的流逝，他們的對話(huà)變得越來(lái)越自然。”

Constellation Research Inc.的分析師Holger Mueller說(shuō)，柏拉圖系統最有趣的方面之一是它能夠支持多個(gè)代理，這對于Uber來(lái)說(shuō)是必要的，因為它需要促進(jìn)其客戶(hù)，駕駛員和自己的支持之間的多方聊天。和客戶(hù)服務(wù)代理商。