Im Dialog mit Plato

Uber stellt KI-Plattform Plato Open Source zur Verfügung
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Uber Technology Inc. hat die KI-Plattform „Plato Research Dialog System“ auf GitHub veröffentlicht. Mit Plato sollen Entwickler die Interaktion von KI-Systemen entwickeln und testen können, ohne dabei viel Code schreiben zu müssen.

Tools wie Googles Dialogflow, Microsofts Bot Framework und Amazon’s Lex haben es vorgemacht und nun springt auch Uber auf den Zug der KI-Dialog-Entwicklung auf. So hat das Forschungsteam Uber AI eine eigene Entwicklungsplattform auf GitHub präsentiert, auf der sowohl Profis als auch Amateure die Kommunikation von KI-Prototypen entwickeln und trainieren können. Eine Besonderheit: Das Schreiben von Code werde weitestgehend reduziert.

Modularer Aufbau

Aktuell liegt Plato in Version 0.1 vor und unterstützt Sprach-, Text- und Dialoginteraktionen. Die Plattform für künstliche Intelligenz soll Dialoge mit Menschen, Datensätzen oder anderen KI-Gesprächspartnern bzw. Anwenderrn durchführen können.

Die in Python 3 geschriebenen Plattform sei modular aufgebaut und die Datenverarbeitung daher in sieben Teile gegliedert. Dazu zählen Spracherkennung, Sprachverständnis, Statusverfolgung, API-Aufrufe, Dialogrichtlinien, Sprachgenerierung und Sprachsynthese.

Quelle: Uber

Die sogenannten KI-Agenten müssen die Sprache zunächst erkennen, also in der Lage sein, die Sprache in Text zu transkribieren. Daraus muss die KI den Inhalt erkennen und den bis dahin gesprochenen Text auf Dopplungen abgleichen. Per API-Aufruf wird schließlich die Datenbank auf bestehende Inhalte für eine passende Antwort untersucht. Wurde eine Antwort generiert, wird sie in einen Text verfasst, welcher dann per Sprachsynthese in Sprache umgewandelt wird.

Weitere Informationen

Daneben übernimmt Plato auch die Datenprotokollierung. Mithilfe des Dialogue Episode Recorders werden die Ereignisse verfolgt. Dabei speichert der Recorder Informationen über vorherige Dialogzustände, über durchgeführte Aktionen sowie über aktuelle Dialogzustände. Nutzer sollen zudem ihre eigenen, vorab trainierte Architekturen oder Modelle mit Plato verknüpfen können.

Alle weiteren Informationen zum Projekt stehen entweder im GitHub-Repository oder in den Release Notes zum Nachlesen bereit.

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