Opis projektu
Pomoc sztucznej inteligencji w analizie złożonych dialogów
Analizowanie nieuporządkowanych dialogów wciąż stanowi poważne wyzwanie dla konwersacyjnych modeli sztucznej inteligencji. Wyzwanie to utrudnia rozwój godnych zaufania i kontrolowanych modeli pozwalających na przetwarzanie języka. Co więcej, istniejące rozwiązania w zakresie asystentów głosowych różnią się poziomem zaawansowania, co prowadzi do wyzwań w dziedzinie rozumienia i adaptacji w różnych środowiskach językowych. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu ELOQUENCE ma na celu badanie złożonych dialogów, aby przełożyć je na możliwe do wyjaśnienia, bezpieczne i oparte na wiedzy modele w celu zwiększenia zaufania względem sztucznej inteligencji i poprawy niezawodności jej działania. Wykorzystując technologie takie jak przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe, badacze skupieni wokół projektu ELOQUENCE opracują adaptacyjne ramy pozwalające na naukę na podstawie ograniczonych danych, aby zapewnić skuteczną obsługę wielu języków UE. To ambitne przedsięwzięcie nie tylko doprowadzi do rozwoju dziedziny konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ale także wpisze się w działania na rzecz inkluzywności.
Cel
ELOQUENCE is focused on the research and development of innovative technologies for collaborative voice/chat bots. Voice assistant-powered dialogue engines have previously been deployed in a number of commercial and governmental technological pipelines, with a diverse level of complexity. In our concept, such a complexity can be understood as a problem of analysing unstructured dialogues. ELOQUENCE’s key objective is to better comprehend those unstructured dialogues and translate them into explainable, safe, knowledge-grounded, trustworthy and bias-controlled language models. We envision to develop a technology capable of learning by its own, by adapting from a very data-limited corpora to efficiently support most of the EU languages; from a sustainable computational framework to efficient and green-power architectures and, in essence, that may serve as a guidance for all European citizens whilst being respectful and showing the best of our European values, specifically supporting safety-critical applications by involving humans-in-the-loop.
Overall, ELOQUENCE’s project considers building on top and to improve of prior achievements in the domain of conversational agents, e.g. recently launched and public-domain Large Language Models (LLMs), such as chatGPT (e.g. more recent versions), or LaMDa most of them developed in non-EU countries. While including key industrial enterprises from Europe (i.e. Omilia, Telefonica, Synelixis), ELOQUENCE will validate the developed technology through (i) safety-critical scenarios with human-in-the-loop for security-critical applications (i.e. emergency services in call centres) and (ii) smart home assistants via information retrieval and fact-checking against an online knowledge base for lesser risky autonomous systems (i.e. home-assistants). ELOQUENCE will target the R&D of these novel conversational AI technologies in multilingual and multimodal environments and demonstrated in several pilots.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-CL4-2023-HUMAN-01-CNECT
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
28050 MADRID
Hiszpania