CALO

CALO fue un proyecto de inteligencia artificial que intentó integrar numerosas tecnologías de IA en un asistente cognitivo. CALO es un acrónimo de " Asistente Cognitivo que Aprende y Organiza ". El nombre se inspiró en la palabra latina "Calo" que significa "sirviente del soldado". El proyecto comenzó en mayo de 2003 y duró cinco años, finalizando en 2008.

El esfuerzo de CALO ha tenido muchos efectos secundarios importantes, en particular el asistente de software inteligente Siri que ahora forma parte de Apple iOS desde iOS 5 , incluido en varios teléfonos y tabletas; Social Kinetics, una aplicación social que aprendió estrategias personalizadas de intervención y tratamiento para pacientes con enfermedades crónicas, vendida a RedBrick Health ; el proyecto Trapit , que es un raspador web y agregador de noticias que realiza selecciones inteligentes de contenido web según las preferencias del usuario; Tempo AI , un calendario inteligente; Desti , una guía de viajes personalizada; y Kuato Studios , una startup de desarrollo de juegos.

CALO fue financiado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa ( DARPA ) bajo su programa Asistente Personalizado que Aprende (PAL). ^{[1] [2]} El contrato de cinco años de DARPA reunió a más de 300 investigadores de 25 de las principales instituciones de investigación universitarias y comerciales, con el objetivo de construir una nueva generación de asistentes cognitivos que puedan razonar, aprender de la experiencia y recibir instrucciones. hacen, explican lo que están haciendo, reflexionan sobre su experiencia y responden con firmeza a la sorpresa. SRI International fue el integrador líder responsable de coordinar el esfuerzo para producir un asistente que pueda vivir con sus usuarios y aprender de ellos, brindarles valor y luego pasar una evaluación anual que mide qué tan bien el sistema ha aprendido a hacer su trabajo. ^[3]

Funciones

CALO ayuda a su usuario con seis funciones de alto nivel:

1. Organización y priorización de la información : mientras el usuario trabaja con correo electrónico, citas, páginas web, archivos, etc., CALO utiliza algoritmos de aprendizaje automático para crear un modelo consultable de quién trabaja en qué proyectos, qué papel desempeñan, qué importancia tienen, cómo se relacionan los documentos y entregables con esto, etc.
2. Preparación de artefactos de información : CALO puede ayudar a sus usuarios a crear nuevos documentos, como presentaciones de PowerPoint, aprovechando el aprendizaje sobre la estructura y el contenido de documentos anteriores a los que se accedió en el pasado. ^[4]
3. Mediación de comunicaciones humanas : CALO brinda asistencia cuando su usuario interactúa con otras personas, tanto en foros electrónicos (por ejemplo, correo electrónico) como en reuniones físicas. Si se le da acceso para participar en una reunión, CALO genera automáticamente una transcripción de la reunión, realiza un seguimiento de las asignaciones de elementos de acción, detecta las funciones de los participantes, etc. CALO también puede preparar un "PrepPak" para una reunión que contenga información para leer con anticipación o tenerla a su alcance a medida que avanza la reunión.
4. Gestión de tareas : CALO puede automatizar tareas rutinarias para usted (por ejemplo, autorizaciones de viaje) y se le pueden enseñar nuevos procedimientos y tareas observando e interactuando con el usuario.
5. Programación y razonamiento en el tiempo : CALO puede conocer sus preferencias sobre cuándo necesita hacer las cosas y ayudarlo a administrar su apretada agenda (PTIME publicado en ACM TIST). ^[5]
6. Asignación de recursos : como parte de la gestión de tareas, CALO puede aprender a adquirir nuevos recursos (servicios electrónicos y personas del mundo real) para ayudar a realizar un trabajo.

Evaluación

Cada año, el sistema CALO, después de vivir con su usuario durante un período de tiempo, recibe una prueba de logros de 153 preguntas de "asistente administrativo", centradas principalmente en lo que ha aprendido sobre la vida del usuario. Los evaluadores miden qué tan bien mejora año tras año el desempeño de CALO en estas preguntas, y en qué medida el desempeño de CALO se debe al "aprendizaje en la naturaleza" (nuevos conocimientos, tareas e inferencias que ha podido adquirir por sí solo, como opuesto a la función o el conocimiento integrado en el sistema por un desarrollador).

Estructura

SRI International puso a disposición en línea una colección de tecnologías exitosas de aprendizaje automático y razonamiento desarrolladas en el programa PAL, principalmente del proyecto CALO. Las tecnologías disponibles incluyen tanto métodos de aprendizaje de propósito general como aplicaciones de aprendizaje más enfocadas. El software PAL y las publicaciones relacionadas están disponibles en el sitio web de PAL Framework. ^[6]

Las capacidades PAL se han modularizado, empaquetado y adaptado a los estándares de la industria para facilitar su incorporación en las aplicaciones de destino. Hay varios componentes de infraestructura y API disponibles para simplificar la interacción con las tecnologías. Las capacidades PAL se integraron en el sistema de mando y control CPOF del ejército estadounidense y se enviaron a Irak en 2010. ^{[7] [8]}

Las tecnologías disponibles fueron desarrolladas por equipos de investigación de SRI International, la Universidad Carnegie Mellon , la Universidad de Massachusetts Amherst , la Universidad de Rochester , el Instituto de Cognición Humana y Máquina , la Universidad Estatal de Oregón , la Universidad del Sur de California , Xerox PARC y la Universidad de Stanford. . ^{[ cita necesaria ]}

Publicaciones Seleccionadas

En los primeros cuatro años del proyecto, la investigación financiada por CALO ha dado lugar a más de quinientas publicaciones en todos los campos de la inteligencia artificial. Aquí hay varios: ^[9]

• Matías Zimmermann; Yang Liu; Elizabeth Shriberg; Andreas Stolcke (27 de noviembre de 2005). "Segmentación y clasificación conjunta basada en A * de actos de diálogo en reuniones pluripartidistas". Taller IEEE sobre comprensión y reconocimiento automático de voz, 2005 . págs. 215-219. CiteSeerX  10.1.1.329.4676 . doi :10.1109/ASRU.2005.1566537. ISBN 978-0-7803-9479-7.
• Melinda T. Gervasio; Michael D. Moffitt; Marta E. Pollack ; José M. Taylor; Tomás E. Uribe (2005). "Aprendizaje de preferencias activas para asistencia personalizada en la programación de calendarios". Actas de la Conferencia Internacional de 2005 sobre Interfaces de Usuario Inteligentes .
• T. Duong; H. Bui; D. Phung; S. Vekatesh (2005). "Reconocimiento de actividad y detección de anomalías con el modelo semi-Markov oculto de conmutación". Conferencia internacional IEEE sobre visión por computadora y reconocimiento de patrones .
• Raquel Greenstadt; Jonathan P. Pearce; Milind Tambe (2006). "Análisis de la pérdida de privacidad en la optimización de restricciones distribuidas". El XXI Congreso Nacional sobre Inteligencia Artificial . AAAI .
• Nathan Schurr; Pradeep Varakantham; Emma Bowring; Milind Tambe ; Bárbara Grosz . "Multiagentes asimovianos: aplicación de las leyes de la robótica a equipos de humanos y agentes". Programación de Sistemas Multi-Agente: 4to Taller Internacional, ProMAS 2006 . Saltador.
• David Morley; Karen Myers (2004). "Equilibrio de las preocupaciones formales y prácticas en el diseño de agentes". Actas del taller de la AAAI sobre arquitecturas de agentes inteligentes: combinación de las fortalezas de la ingeniería de software y los sistemas cognitivos .
• Gedeón S. Mann; David Mimnó; Andrew McCallum (11 de junio de 2006). "Medidas de impacto bibliométrico aprovechando el análisis de temas". JCDL '06: Actas de la sexta conferencia conjunta ACM/IEEE-CS sobre bibliotecas digitales . Asociación para Maquinaria de Computación.
• Karen Myers (julio de 2006). "Construcción de un asistente personal inteligente". Charla invitada AAAI .
• Edward C. Kaiser (3 de abril de 2005). "¿Puede el modelado de redundancia en tareas multimodales y de múltiples partes respaldar el aprendizaje dinámico?". Taller CHI 2005: Virtualidad CHI 2005 .
• Vinay K. Chaudhri; Adam Cheyer ; Richard Guili; Bill Jarrold; Karen Myers ; Juan Niekarasz (2006). "Un estudio de caso sobre ingeniería de una base de conocimientos para un asistente personal inteligente". Reporte técnico .
• Un marco cognitivo para la delegación a un agente de usuario de asistencia , K. Myers y N. Yorke-Smith. Actas del Simposio de otoño de 2005 de AAAI sobre asistentes de resolución de problemas de iniciativa mixta, Arlington, VA, noviembre de 2005. ^[10]
• Clasificación colectiva de etiquetas múltiples , Nadia Ghamrawi y Andrew McCallum. CIKM'05, Bremen, Alemania. ^[11]
• Composición de campos aleatorios condicionales para el aprendizaje por transferencia , Charles Sutton y Andrew McCallum. Actas de HLT/EMNLP, 2005. ^[12]
• Implementación de un agente de gestión del tiempo personalizado , P. Berry, K. Conley, M. Gervasio, B. Peintner, T. Uribe y N. Yorke-Smith. Actas de la Quinta Conferencia Internacional Conjunta sobre Agentes Autónomos y Sistemas Multiagentes (AAMAS'06) Industrial Track, Hakodate, Japón, mayo de 2006. ^[13]
• Diseño e implementación del CALO Query Manager , Jose-Luis Ambite, Vinay K. Chaudhri, Richard Fikes, Jessica Jenkins, Sunil Mishra, Maria Muslea, Tomas Uribe, Guizhen Yang. Aplicaciones innovadoras de la inteligencia artificial, julio de 2006. ^[14]
• Menos clics y menos frustración: reducir el costo de llegar a la carpeta correcta , X. Bao, J. Herlocker y T. Dietterich. 2006 Conferencia internacional sobre interfaces de usuario inteligentes. 178–185. Sydney, Australia. ^[15]
• Descubrimiento de grupos y temas a partir de relaciones y textos , Xuerui Wang, Natasha Mohanty y Andrew McCallum. LinkKDD2005 21 de agosto de 2005, Chicago, Illinois, EE.UU. ^[dieciséis]
• Modelos jerárquicos ocultos de Markov con jerarquía de estados general , H. Bui, D. Phung y S. Venkatesh. Actas de AAAI, 2004. ^[17]
• Un sistema de aprendizaje híbrido para reconocer tareas de usuario a partir de actividades de escritorio y mensajes de correo electrónico , J. Shen, L. Li, T. Dietterich y J. Herlocker. Conferencia internacional de 2006 sobre interfaces de usuario inteligentes, 86–92. Sydney, Australia. ^[18]
• IRIS: Integrar. Relatar. Inferir. Compartir. Adam Cheyer, Jack Park y Richard Giuli. Taller sobre el escritorio semántico: infraestructura de colaboración y gestión de información personal de próxima generación en la Conferencia Internacional de Web Semántica (ISWC2005). 6 de noviembre de 2005, Galway, Irlanda. ^[19]
• Más de lo que las palabras pueden decir: uso de la prosodia para encontrar los límites de las oraciones en el habla , Y. Liu y E. Shriberg (2006). Documentos en lenguaje laico de la 4ta reunión conjunta ASA / ASJ. Versión popular del documento IaSC2, 4ª Reunión Conjunta ASA/ASJ, Honolulu, HI. ^[20]
• Aprendizaje multicondicional: entrenamiento generativo/discriminativo para agrupación y clasificación , Andrew McCallum, Chris Pal, Greg Druck y Xuerui Wang. AAAI, 2006. ^[21]
• Evaluación multicriterio en agentes de programación distribuida centrados en el usuario , PM Berry, M. Gervasio, B. Peintner, T. Uribe y N. Yorke-Smith. Simposio de primavera de AAAI sobre gestión de cronogramas y planes distribuidos, marzo de 2006. ^[22]
• Relajación de consultas en línea mediante el descubrimiento de estructuras causales bayesianas , Ion Muslea y Thomas J. Lee. Actas de la Vigésima Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial (AAAI 2005), Pittsburgh, Pensilvania, 2005. ^[23]
• Poblando la Web Semántica , Kristina Lerman , Cenk Gazen, Steven Minton y Craig A. Knoblock. Actas del taller de la AAAI de 2004 sobre avances en la extracción y minería de textos, 2004. ^[24]
• Un lenguaje de proceso portátil , Peter E. Clark, David Morley, Vinay K. Chaudhri y Karen L. Myers. En Taller sobre el papel de las ontologías en la planificación y programación, Monterey, CA; 7 de junio de 2005. ^[25]
• Un modelo probabilístico de redundancia en la extracción de información , D. Downey, O. Etzioni y S. Soderland. ^[26]
• Recuperación de las interrupciones: ¿Trabajadores del conocimiento? Estrategias, fracasos y soluciones previstas , Simone Stumpf, Margaret Burnett, Thomas G. Dietterich, Kevin Johnsrude, Jonathan Herlocker y Vidya Rajaram. Institución: Universidad Estatal de Oregon Corvallis, OR ^[27]
• Clasificación de texto semisupervisada mediante EM , Kamal Nigam, Andrew McCallum y Tom M. Mitchell. ^[28]
• Esqueletos en el analizador: uso del análisis superficial para mejorar el análisis profundo , M. Swift, J. Allen y D. Gildea. ^[29]
• El marco del agente SPARK , David Morley y Karen Myers. Actas del Tercer Int. Conferencia conjunta. sobre Agentes Autónomos y Sistemas Multi-Agente (AAMAS-04), Nueva York, NY, págs. 712–719, julio de 2004. ^[30]
• Superposiciones de oradores y errores de ASR en las reuniones: efectos antes, durante y después de la superposición , Ozgur Cetin y Elizabeth Shriberg. Actas del IEEE ICASSP, Toulouse, 2006 ^[31]
• Gestión de tareas en condiciones de cambio e incertidumbre: experiencia en resolución de restricciones con el proyecto CALO , P. Berry, K. Myers, T. Uribe y N. Yorke-Smith. Actas del taller CP'05 sobre resolución de restricciones en condiciones de cambio e incertidumbre, Sitges, España, octubre de 2005. ^[32]
• Planificación temporal con preferencias y probabilidades , R. Morris, P. Morris, Khatib, L. y N. Yorke-Smith. Actas del taller ICAPS'05 sobre programación de restricciones para planificación y programación, Monterey, CA, junio de 2005. ^[33]
• Transferir o no transferir , MT Rosenstein, Z. Marx, LP Kaelbling y TG Dietterich. Taller NIPS 2005 sobre transferencia de aprendizaje, Whistler, BC. ^[34]
• Transferir el aprendizaje con un conjunto de tareas previas , Z. Marx, MT Rosenstein, LP Kaelbling y TG Dietterich. Taller NIPS 2005 sobre aprendizaje por transferencia, Whistler, BC. ^[35]
• Aprendizaje iniciado por el usuario para interfaces adaptativas , K. Judah, T. Dietterich, A. Fern, J. Irvine, M. Slater, P. Tadepalli, M. Gervasio, C. Ellwood, B. Jarrold, O. Brdiczka, J. Blythe . Taller IJCAI sobre Inteligencia e Interacción, Pasadena, CA. 13 de julio de 2009. ^[36]

Referencias

1. Markoff, John (14 de diciembre de 2008). "Una secretaria de software que se hace cargo". Los New York Times . Archivado desde el original el 7 de junio de 2012 . Consultado el 14 de diciembre de 2008 .
2. "Asistente personalizado que aprende (PAL)". DARPA . Archivado desde el original el 5 de agosto de 2011 . Consultado el 18 de mayo de 2013 .
3. Centro, Pew Research (10 de diciembre de 2018). "3. Mejoras futuras: cómo los humanos y la IA podrían evolucionar juntos en la próxima década". Centro de investigación Pew: Internet, ciencia y tecnología . Consultado el 7 de noviembre de 2023 .
4. Pan, Sinno Jialin; Yang, Qiang (octubre de 2010), "Una encuesta sobre transferencia de aprendizaje", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 22 (10): 1345–1359, CiteSeerX 10.1.1.216.1986 , doi :10.1109/TKDE.2009.191, S2CID  740063 
5. Baya, Pauline M.; Gervasio, Melinda; Peintner, Bart; Yorke-Smith, Neil (julio de 2011), "PTIME: asistencia personalizada para calendarios", ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology , 2 (4): 1–22, doi :10.1145/1989734.1989744, S2CID  2254431
6. "Marco". Asistente Personalizado que Aprende (PAL) . SRI Internacional . Archivado desde el original el 24 de julio de 2012 . Consultado el 18 de mayo de 2013 .
7. Thomas Garvey; Melinda Gervasio; Thomas Lee ; Karen Myers ; Carl Angiolillo; Mateo Gastón ; Janette Knittel; Jake Kolojejchick (julio de 2009). "Aprendizaje mediante demostración para apoyar la planificación y la toma de decisiones militares" (PDF) . Actas de la XXI Conferencia sobre Aplicaciones Innovadoras de la Inteligencia Artificial . Archivado (PDF) desde el original el 10 de diciembre de 2012 . Consultado el 18 de mayo de 2013 .
8. "'Big Red One 'estrena nuevo sistema de comunicación ". Armada de Estados Unidos . 2010-09-18. Archivado desde el original el 7 de noviembre de 2012 . Consultado el 10 de septiembre de 2012 .
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enlaces externos

• Sitio web del marco PAL (CALO/RADAR) de DARPA
• Página Calo de SRI Archivada el 2 de julio de 2013 en la Wayback Machine.