CALO fue un proyecto de inteligencia artificial que intentó integrar numerosas tecnologías de inteligencia artificial 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 se inició en mayo de 2003 y duró cinco años, finalizando en 2008.
Autor (es) original (es) | SRI Internacional |
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Tipo | Asistente de software inteligente |
Licencia | Propiedad |
El esfuerzo de CALO ha tenido muchos derivados importantes, entre los que destaca el asistente de software inteligente Siri que ahora es parte del iOS de Apple desde iOS 5 , entregado 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 un agregador de noticias que realiza selecciones inteligentes de contenido web en función de las preferencias del usuario; Tempo AI , un calendario inteligente; Desti , una guía de viaje 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 mejores 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 que se les diga qué hacer. hacer, explicar lo que están haciendo, reflexionar sobre su experiencia y responder 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 aprobar una evaluación anual que mide qué tan bien el sistema ha aprendido a hacer su trabajo.
Funciones
CALO ayuda a su usuario con seis funciones de alto nivel:
- Organización y priorización de la información : a medida que el usuario trabaja con correo electrónico, citas, páginas web, archivos, etc., CALO utiliza algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo consultable de quién trabaja en qué proyectos, qué función desempeña, qué importancia tiene, cómo se relacionan los documentos y los entregables con esto, etc.
- Preparación de artefactos de información : CALO puede ayudar a su usuario a compilar 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. [3]
- Mediación de las 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 los roles de los participantes, etc. CALO también puede armar un "PrepPak" para una reunión que contenga información para leer con anticipación o tenerla al alcance de la mano a medida que avanza la reunión.
- Gestión de tareas : CALO puede automatizar tareas de rutina para usted (por ejemplo, autorizaciones de viaje) y se le pueden enseñar nuevos procedimientos y tareas observando e interactuando con el usuario.
- Programación y razonamiento a tiempo : CALO puede conocer sus preferencias para cuándo necesita que se hagan las cosas y ayudarlo a administrar su apretada agenda (PTIME publicado en ACM TIST). [4]
- 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 estilo de logro de 153 preguntas de "asistente de administración", centradas principalmente en lo que ha aprendido sobre la vida del usuario. Los evaluadores miden qué tan bien el desempeño de CALO en estas preguntas mejora año tras año, y cuánto del desempeño de CALO se debe al "aprendizaje en la naturaleza" (nuevos conocimientos, tareas e inferencias que ha podido adquirir por sí mismo, como opuesto a la función o el conocimiento integrado en el sistema por un desarrollador).
Marco de referencia
SRI International hizo una colección de tecnologías exitosas de aprendizaje automático y razonamiento desarrolladas en el programa PAL, principalmente del proyecto CALO, disponible en línea. Las tecnologías disponibles incluyen ambos métodos de aprendizaje de propósito general junto con aplicaciones de aprendizaje más enfocadas. El software PAL y las publicaciones relacionadas están disponibles en el sitio web de PAL Framework. [5]
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 de los EE. UU . Y se enviaron a Irak en 2010. [6] [7]
Las tecnologías disponibles fueron desarrolladas por equipos de investigación de SRI International, Carnegie Mellon University , University of Massachusetts Amherst , University of Rochester , Institute for Human and Machine Cognition , Oregon State University , University of Southern California , Xerox PARC y Stanford University. .
Publicaciones Seleccionadas
En los primeros cuatro años del proyecto, la investigación financiada por CALO ha dado como resultado más de quinientas publicaciones en todos los campos de la inteligencia artificial. Aquí hay varios: [8]
- Matthias Zimmermann , Yang Liu , Elizabeth Shriberg y Andreas Stolcke ( 27 de noviembre de 2005 ). "A * segmentación conjunta y clasificación de actos de diálogo en reuniones pluripartidistas". Taller de IEEE sobre reconocimiento y comprensión automáticos de voz, 2005 . 2005 Taller IEEE sobre reconocimiento automático de voz . págs. 215–219. CiteSeerX 10.1.1.329.4676 . doi : 10.1109 / ASRU.2005.1566537 . ISBN 978-0-7803-9479-7.Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- Melinda T. Gervasio , Michael D. Moffitt , Martha E. Pollack , Joseph M. Taylor y Tomas E. Uribe (2005). "Aprendizaje activo de preferencias para asistencia de programación de calendario personalizada". Actas de la Conferencia internacional de 2005 sobre interfaces de usuario inteligentes .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- T. Duong, H. Bui, D. Phung y S. Vekatesh (2005). "Reconocimiento de actividad y detección de anomalías con el modelo de conmutación oculta semi-Markov". Conferencia Internacional IEEE sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- Rachel Greenstadt , Jonathan P. Pearce y Milind Tambe (2006). "Análisis de la pérdida de privacidad en la optimización de restricciones distribuidas". AAAI . Cite journal requiere
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( ayuda )Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace ) - Nathan Schurr , Pradeep Varakantham , Emma Bowring , Milind Tambe y Barbara Grosz . "Multiagentes asimovianos: aplicación de las leyes de la robótica a equipos de humanos y agentes". Cite journal requiere
|journal=
( ayuda )Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace ) - David Morley y Karen Myers (2004). "Equilibrio de preocupaciones formales y prácticas en el diseño de agentes". Actas del taller AAAI sobre arquitecturas de agentes inteligentes: combinación de las fortalezas de la ingeniería de software y los sistemas cognitivos .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- Gideon S. Mann , David Mimno y Andrew McCallum ( 11 de junio de 2006 ). "Medidas de impacto bibliométrico aprovechando el análisis temático". Conferencia conjunta sobre bibliotecas digitales . Cite journal requiere
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( ayuda )Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace ) - Karen Myers (julio de 2006). "Construyendo un asistente personal inteligente". Charla invitada de AAAI .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- Edward C. Kaiser (3 de abril de 2005). "¿Puede modelar la redundancia en tareas multimodales y multipartitas apoyar el aprendizaje dinámico?". Taller de CHI 2005: CHI Virtuality 2005 .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- Vinay K. Chaudhri , Adam Cheyer , Richard Guili , Bill Jarrold , Karen Myers y John Niekarasz (2006). "Un estudio de caso en la ingeniería de una base de conocimientos para un asistente personal inteligente". Informe técnico .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- 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 la AAAI 2005 sobre asistentes de resolución de problemas de iniciativas mixtas, Arlington, VA, noviembre de 2005. [9]
- Clasificación colectiva de múltiples etiquetas , Nadia Ghamrawi y Andrew McCallum. CIKM'05, Bremen, Alemania. [10]
- Composición de campos aleatorios condicionales para el aprendizaje por transferencia , Charles Sutton y Andrew McCallum. Actas de HLT / EMNLP, 2005. [11]
- 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 de Agentes Múltiples (AAMAS'06) Industrial Track, Hakodate, Japón, mayo de 2006. [12]
- 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. [13]
- 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. [14]
- Descubrimiento de grupos y temas a partir de relaciones y texto , Xuerui Wang, Natasha Mohanty y Andrew McCallum. LinkKDD2005 21 de agosto de 2005, Chicago, Illinois, EE. UU. [15]
- Modelos jerárquicos ocultos de Markov con jerarquía estatal general , H. Bui, D. Phung y S. Venkatesh. Actas de AAAI, 2004. [16]
- Un sistema de aprendizaje híbrido para reconocer las tareas del 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. [17]
- IRIS: Integrar. Relacionar. Inferir. Cuota. 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. [18]
- Más de lo que las palabras pueden decir: uso de la prosodia para encontrar límites de oraciones en el habla , Y. Liu y E. Shriberg (2006). Cuarta reunión conjunta ASA / ASJ Papeles en lenguaje no profesional. Versión popular del artículo IaSC2, cuarta reunión conjunta ASA / ASJ, Honolulu, HI. [19]
- Aprendizaje multicondicional: Entrenamiento generativo / discriminativo para agrupamiento y clasificación , Andrew McCallum, Chris Pal, Greg Druck y Xuerui Wang. AAAI, 2006. [20]
- Evaluación de criterios múltiples en agentes de programación distribuidos centrados en el usuario , PM Berry, M. Gervasio, B. Peintner, T. Uribe y N. Yorke-Smith. Simposio de primavera de AAAI sobre planificación distribuida y gestión de horarios, marzo de 2006. [21]
- Relajación de consultas en línea a través del descubrimiento de estructuras causales bayesianas , Ion Muslea y Thomas J. Lee. Actas de la Vigésima Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial (AAAI 2005), Pittsburgh, Pennsylvania, 2005. [22]
- Poblando la Web Semántica , Kristina Lerman, Cenk Gazen, Steven Minton y Craig A. Knoblock. Actas del Taller AAAI 2004 sobre avances en extracción de texto y minería, 2004. [23]
- Un lenguaje de proceso portátil , Peter E. Clark, David Morley, Vinay K. Chaudhri y Karen L. Myers. En el Taller sobre el papel de las ontologías en la planificación y programación, Monterey, CA; 7 de junio de 2005. [24]
- Un modelo probabilístico de redundancia en la extracción de información , D. Downey, O. Etzioni y S. Soderland. [25]
- Recuperación de interrupciones: ¿trabajadores del conocimiento? Estrategias, fallas y soluciones previstas , Simone Stumpf, Margaret Burnett, Thomas G. Dietterich, Kevin Johnsrude, Jonathan Herlocker y Vidya Rajaram. Institución: Oregon State University Corvallis, OR [26]
- Clasificación de texto semi-supervisada usando EM , Kamal Nigam, Andrew McCallum y Tom M. Mitchell. [27]
- Esqueletos en el analizador: uso del análisis superficial para mejorar el análisis profundo , M. Swift, J. Allen y D. Gildea. [28]
- El marco del agente SPARK , David Morley y Karen Myers. Actas de la Tercera Int. Conf. Conjunta on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS-04), Nueva York, NY, págs. 712–719, julio de 2004. [29]
- Superposiciones de oradores y errores de ASR en reuniones: efectos antes, durante y después de la superposición , Ozgur Cetin y Elizabeth Shriberg. Actas del IEEE ICASSP, Toulouse, 2006 [30]
- Gestión de tareas bajo cambio e incertidumbre: experiencia de 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 limitaciones en situaciones de cambio e incertidumbre, Sitges, España, octubre de 2005. [31]
- Planificación temporal con preferencias y probabilidades , R. Morris, P. Morris, Khatib, L. y N. Yorke-Smith. Actas del taller de ICAPS'05 sobre programación de restricciones para planificación y programación, Monterey, CA, junio de 2005. [32]
- Transferir o no transferir , MT Rosenstein, Z. Marx, LP Kaelbling y TG Dietterich. Taller de NIPS 2005 sobre aprendizaje transferido, Whistler, BC. [33]
- Transferir el aprendizaje con un conjunto de tareas previas, Z. Marx, MT Rosenstein, LP Kaelbling y TG Dietterich. Taller de NIPS 2005 sobre aprendizaje transferido, Whistler, BC. [34]
- 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. [35]
Referencias
- ^ Markoff, John (14 de diciembre de 2008). "Una secretaria de software que se hace cargo" . The New York Times . Archivado desde el original el 7 de junio de 2012 . Consultado el 14 de diciembre de 2008 .
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- ^ Pan, Sinno Jialin; Yang, Qiang (octubre de 2010), "A Survey on Transfer Learning", 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
- ^ Berry, Pauline M .; Gervasio, Melinda; Peintner, Bart; Yorke-Smith, Neil (julio de 2011), "PTIME: Asistencia personalizada para el calendario", ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology , 2 (4): 1–22, doi : 10.1145 / 1989734.1989744 , S2CID 2254431
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- ^ Thomas Garvey , Melinda Gervasio , Thomas Lee , Karen Myers , Carl Angiolillo , Matthew Gaston , Janette Knittel , Jake Kolojejchick (julio de 2009). "Aprendizaje por demostración para apoyar la planificación militar y la toma de decisiones" (PDF) . Actas de la 21ª 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 .Mantenimiento de CS1: utiliza el parámetro de autores ( enlace )
- ^ " ' Big Red One' estrena nuevo sistema de comunicación" . Ejército de los 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 de Calo del SRI