La scienza delle decisioni, Il team di AI e Natural Language Processing presso IBM Research-Ireland ha recentemente presentato un documento di conferenza chiamato "Decision Conversations Decoded" alla 16a Conferenza annuale del Capitolo nordamericano dell'Associazione per la linguistica computazionale:Tecnologie del linguaggio umano (NAACL HLT). Il team ha anche presentato una demo del nostro prototipo di assistente virtuale, che analizza le discussioni decisionali collaborative per identificare alternative e criteri. Lo sviluppo di questo strumento di analisi conversazionale fa parte di un ampio corpo di ricerca sull'elaborazione del linguaggio naturale presso IBM Research AI, un fattore chiave nella nostra missione di sviluppare un'IA ampia che apprende in diverse discipline per aumentare l'intelligenza umana. L'elaborazione del linguaggio naturale è un componente centrale di IBM Project Debater, che ha debuttato la scorsa settimana. Project Debater è il primo sistema di intelligenza artificiale in grado di dibattere gli esseri umani su argomenti complessi e rappresenta un grande passo avanti verso la padronanza del linguaggio, uno dei grandi confini dell'IA.

Nel corso di una giornata, prendiamo migliaia di decisioni consciamente o inconsciamente, mettere insieme le scelte per aiutare a prendere una decisione. Quando raccogliamo informazioni, valutiamo anche risoluzioni alternative. Alcune di queste decisioni sono semplici, mentre altre possono essere più complicate da risolvere. Nelle impostazioni aziendali, il processo decisionale può spesso essere più impegnativo o prolungato e coinvolgere più parti. Durante tali incontri di collaborazione, può essere difficile partecipare attivamente a una discussione, mentre allo stesso tempo registra, tracciare e identificare chi ha detto cosa, perché hanno detto qualcosa a chi, o valutare il processo di risoluzione.

Con la proliferazione di dispositivi di registrazione nella nostra vita professionale e personale (ad es. teleconferenza, assistenti personali intelligenti o scambi di chat di gruppo come Slack), sarebbe utile sviluppare motori basati sull'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre automaticamente concetti relativi alle decisioni come alternative e criteri dalle conversazioni decisionali e utilizzare tali informazioni per facilitare le discussioni decisionali. Come punto di partenza, una tale tecnologia potrebbe fornire l'input per generare una visualizzazione della discussione decisionale in modo che un gruppo possa consultarla per identificare idee o opzioni sottosviluppate, e per richiamare punti di consenso e di dissenso. Servirebbe da riassunto, consentire alle persone che hanno perso una discussione sulla decisione di recuperare il ritardo o più semplicemente ricordare a un decisore le argomentazioni che sono state sollevate in modo che possa prendere la sua decisione in un secondo momento.

L'output del sistema può essere utilizzato anche per documentare il processo decisionale in modo strutturato. Queste informazioni a loro volta sono la chiave per comprendere meglio i giochi di potere e la negoziazione nel processo decisionale di gruppo. Più praticamente, può essere essenziale per dimostrare la conformità con i processi, ad esempio un consulente finanziario che dimostri di aver presentato ai suoi clienti alternative di investimento ragionevoli.

In IBM Research-Ireland stiamo esaminando come aumentare il processo decisionale monitorando automaticamente una discussione decisionale attraverso un facilitatore virtuale, che analizza una discussione, estrae tutti gli elementi decisionali (es. le alternative, criteri, vincoli, e compromessi), e raggruppa questi elementi per argomento, pur associando tutte le alternative ai criteri di supporto alle decisioni.

Abbiamo creato e sviluppato una serie di algoritmi di estrazione delle informazioni, e li ha combinati con un'interfaccia web per facilitare le discussioni sulle decisioni. Tiene traccia delle opzioni commerciali in esame all'interno della discussione e registra ciò che viene proposto dai partecipanti alla riunione. Organizza i pensieri collettivi del gruppo in una sintesi generale delle decisioni prese. Illumina anche come è stata presa una particolare decisione e facilita ulteriori discussioni.

Per identificare gli elementi decisionali all'interno di una riunione, abbiamo annotato un set di dati di crowdsourcing noto come AMI Meeting Corpus, un set di dati multimodale composto da 100 ore di registrazioni di riunioni. Abbiamo quindi etichettato gli elementi decisionali delle trascrizioni come alternative (le opzioni sono considerate come soluzioni alla decisione) e criteri (fattori che guidano le alternative). Questo corpus annotato è stato quindi utilizzato per addestrare una serie di classificatori supervisionati per l'estrazione automatica degli elementi decisionali. Un altro algoritmo elabora quindi la decisione e i criteri estratti per identificare il sentimento espresso nei confronti degli elementi estratti. In sostanza, se un partecipante menziona un'alternativa specifica, è importante distinguere se sostiene o piuttosto si oppone a quella specifica alternativa. Finalmente, viene utilizzato un approccio di clustering su ciascuna classe di elementi estratti (alternative e criteri) per raggrupparli semanticamente. Ad esempio, le menzioni di trendy, alla moda o alla moda come criteri sarebbero raggruppati insieme in quanto rappresentano lo stesso concetto in generale.

In qualità di facilitatore virtuale, l'obiettivo del sistema è aumentare il processo decisionale collaborativo, consentire a tutte le parti interessate coinvolte di contribuire con il proprio punto di vista e rendere il processo decisionale efficace e trasparente. Immaginiamo il nostro strumento come un'API per gli sviluppatori per migliorare le applicazioni di sintesi vocale, e integrandolo in una sala riunioni intelligente o funzionalità di supporto per la registrazione di chiamate in conferenza. Il potenziale del nostro approccio algoritmico è ampio per le discussioni sulle riunioni di gruppo, Per esempio, in finanza, design, risorse umane, ingegneria o nei processi decisionali operativi in ​​aziende e industrie.