Manapság, ha épp nem jellegtelen liftzenét vagy valami komolyzenei művet hallgatunk egy telefonos ügyfélszolgálaton, akkor jó eséllyel egy virtuális asszisztenssel “beszélgetünk” egy hús-vér ügyintéző helyett, ahogy az online felületeken sem élő emberek válaszolnak a kérdéseinkre. A sokszor frusztrálóan fafejű, ám rohamosan okosodó gépi segítők az élet egyre több területén jelen vannak, a pécsi orvoskar kutatói és az IBM fejlesztői pedig most egy bonyolult egészségügyi kérdéseket is megválaszolni képes változatot hoztak létre.

Új legjobb és ismeretlen barátaink: BERT & Watson

“Valószínűleg egyikünk sem úgy kel fel reggel, hogy örömmel várná a gázműve, avagy a bankja telefonos ügyfélszolgálatával folytatott negyed-félórás beszélgetést, amely túlnyomórészt zenehallgatásból fog állni. Az elmúlt évek során azonban az informatika eljutott arra a szintre, hogy egy adott tudásanyagot feldolgozzon mesterséges intelligencia (MI) segítségével – épp úgy, mint ahogy egy ügyfélszolgálati munkatárs elsajátítja a segítségnyújtáshoz szükséges információkat. Emellett a technológiai jelenlegi állása mellett már meglepően emberi kommunikációra képesek ezek az alkalmazások, mind beszédes, mind írott formában. Erre jött rá az év elején a járványhelyzet, amely rengeteg személyes interakciót megnehezített vagy egyenesen lehetetlenné tett, és ezáltal még nagyobb lett az igény az ilyen megoldásokra” – vázolja fel az előzményeket Boa László, az IBM közép-kelet-európai adattudományi- és mesterséges intelligencia architectje.

A koronavírus-járvány, még pontosabban a betegség új és nagyobbrészt ismeretlen természete óriási mértékben megnövelte az igényt a naprakész, hiteles információk iránt, ami az ügyfélszolgálatokat és információs központokat is túlterhelte. Erre reagálva az IBM a vírussal kapcsolatos egészségügyi információk átadására térítésmentesen ajánlotta fel az üzleti vállalkozások számára kifejlesztett Watson nevű MI asszisztensét. Watson korábban többek között a népszerű amerikai televíziós vetélkedőben, a Jeopardy!-ban bizonyította tudását, amelyben több körben is legyőzte ember játékostársait.

Ezzel párhuzamosan a cég és a Pécsi Tudományegyetem között már hosszabb ideje zajlik együttműködés a különböző természetes nyelvi megértést célzó és nagy számítási kapacitást igénylő technológiák területén, és ebből született meg annak a chatbotnak a koncepciója, amelyről gyorsan kiderült, hogy nem csupán a koronavírussal kapcsolatos információszolgáltatásra lehet alkalmas, hanem általános egészségügyi tanácsadásra, sőt professzionális segítségnyújtásra is.

Az IBM-féle Watson technológiai alapjára a PTE ÁOK Magatartástudományi Intézetének kutatói a Google által fejlesztett angol nyelvű, a természetes nyelv  megértő és feldolgozó nagyméretű mesterséges intelligencia modell, a BERT segítségével építették fel a rendszer központi, az adatok elemzését és feldolgozását végző részét. A BERT-tel nagy valószínűséggel már mi is találkoztunk, miután a Google keresője 2019 ősze óta ennek használatával egészíti ki az általunk begépelt szöveget, és tesz javaslatokat – először csak angolul, de most már több mint 70 nyelven. A mesterséges intelligencia eszköz az emberi idegrendszer imitáló úgynevezett mélytanuló hálózat révén értelmezi a bevitt szöveget, és a rengeteg információszűrő rétegnek köszönhetően nagyon részletgazdagon képes a kontextus értelmezésére.

Csevegőprogram az iskolapadban

Azután, hogy a Google nyílttá tette a forráskódot, a Feldmann Ádám egyetemi adjunktus által vezetett pécsi Alkalmazott Adattudományi- és Mesterséges Intelligencia kutatócsoport is beleásta magát a rendszerbe, miután az lényegesen jobb hatásfokon működik a többi hasonló megoldásnál. BERT többek között kifejezetten jól teljesít a szövegosztályozásban, azaz egyes szövegek tartalmi és jelentés alapú elkülönítésében, és képes kiemelni a lényegi részeket szövegekből. Emellett a több százmillió paraméterrel bíró rendszer képes a kérdések értelmezésére és a válaszadásra is, a PTE kutatói számára pedig ez a funkció volt a legfontosabb.

“A BERT modell tulajdonképpen egy keretrendszer, amely képes egy adott tudásanyag átszűrésére és értelmezésére, és ez alapján konkrét, rövid válaszok megfogalmazására. Ha például megkérdezzük, hogy ki volt Winston Churchill, úgy a kérdés feldolgozása során azonosítja, hogy egy személyről van szó, megkeresi a vonatkozó Wikipedia szócikket, majd azt kivonatolva konkrét választ ad: volt brit miniszterelnök” – magyarázza Feldmann Ádám

A BERT eredeti betanító anyaga az angol nyelvű Wikipedia és a BookCorpus együttesen 3,4 milliárd szavas szövegkorpusza volt. Ezt lehet továbbfinomítani különböző újabb nyelvi adatbázisok bevitelével, az eredeti modell új verzióit létrehozva ezáltal. Koreai tudósok például egy több mint 4 milliárd szavas orvostudományi adatbázison képezték ki, és az MI-rendszer ezután képessé vált rövid és helyes választ adni olyan kérdésekre, mint hogy micsoda a Parkinson-kór. A neuropszichológiát oktató Feldmann Ádám saját régebbi vizsgaanyagukat kérdezte ki tőle, és meglepetésére a modellnek sikerült átmennie a vizsgán.

PTE ÁOK

A pécsi csapat az alap BERT modell finomhangolására, azaz annak témaspecifikus fejlesztésére koncentrált, és ennek során három verziót készített. Az első koronavírus specifikus kérdésekre tud válaszolni, a második laikusok számára ad egészségügyi tanácsokat azok számára érthető fogalmazásmódban. A harmadik pedig a szakértői modell, amely sikeresen letette a neuropszichológia vizsgát. Az adatfeldolgozási képességek javítása mellett a pécsi fejlesztés másik nagy újdonsága az, hogy az óriási tudású, ám nem épp a végfelhasználók számára tervezett MI-rendszerből egy bárki által használható alkalmazás lett - igaz, mindhárom fenti megoldás angol nyelven képes választ adni a feltett kérdésekre.

“Egy chatbottól ma már elvárunk olyan alapvető képességeket, hogy például ne felejtse el az öt perccel korábban elhangzott/leírt információt, illetve legyen képes olyan egyszerű interakciók végrehajtására, mint egy gyorséttermi ételrendelés vagy egy asztalfoglalás. Mi ezt az alapot adtuk meg Watsonnal, a PTE csapata pedig ehhez azt a képességet tette hozzá, hogy a chatbot egy óriási méretű tudásanyag feldolgozása révén képes legyen konkrét válaszokat adni specifikus területeken” – összegzi a közös munka eredményét Boa László.

Dr. Chatbot rendel

A végeredmény egy, a hagyományos chatbotokhoz képest zavarba ejtően emberszerű megoldás lett, amely válaszadás során alkalmazkodik a kérdező nyelvi stílusához és felkészültségi szintjéhez. Ha például azt kérdezzük tőle, hogyan fogyhatunk le, azt a választ kapjuk, hogy olyan életmódot folytassunk, ahol több kalóriát égetünk el, mint amennyit magunkhoz veszünk, ha pedig egy olyan fogósabb kérdéssel állunk elő, hogy mi okozza a Parkinson-kórt, akkor tájékoztat minket, hogy bár a rettegett betegség „kóroktana” egyelőre kevésbé világos, de kialakulásában valószínűleg mind genetikai, mind környezeti tényezők szerepet játszanak.

PTE ÁOK

A spektrum az alapvető egészségügyi információk átadásától kezdve egészen addig terjedhet, hogy egy bonyolult műtéti eljárás során válaszoljon a beavatkozást végrehajtó orvos kérdéseire - akár az adott szituáció függvényében a konkrét lépésekkel kapcsolatban -, így ne kelljen félbehagyni a műtétet. Az oktatásban szintén hasznos lehet, ha nem is oktatóként, de egyfajta oktatósegédként a leadandó anyag összeszedésében és feldolgozásában.

A modell folyamatosan tanítható, ami egyrészt azt jelenti, hogy képes a tudományos fejlődés követésére és a legújabb információk beépítésére, másrészt viszont a rendelkezésére bocsátott adatbázisok az általa adott válaszokat is meghatározzák – a “megfelelő” szelekció révén például koronavírus-tagadót is lehet nevelni belőle. Mindez fontossá teszi az emberi felügyeletet. “Az MI-vel kapcsolatos fejlesztéseknél mindig szem előtt kell tartanunk az etikai megfontolásokat, és azt, hogy az emberi képességek kiegészítése a célunk, nem pedig az emberek leváltása. Sok esetben ezeknek a szempontoknak az érvényesítése több időt igényel, mint maga a technológiai fejlesztés, de csak így lehet garantálni, hogy az autonóm algoritmusok ne okozzanak nagyobb gondot, mint amekkora hasznot hajtanak” – fogalmaz ezzel kapcsolatban Boa László.

A chatbot jelenleg a pécsi orvoskar Magatartástudományi Intézetében működik, és a fejlesztői, Feldmann Ádám és Hajdu Róbert szerint fontos cél, hogy minél szélesebb körben elérhető legyen a PTE hallgatói, oktatói számára a lehető legtöbb visszajelzés és az ezt követő finomhangolás érdekében. Mindez pedig újabb alkalmazási módokhoz vezethet el, hiszen a felhasználásnak csak az emberi tudásanyag végessége szabhat határt.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.