自動回覆新境界!Google 利用 AI 幫你寫電子郵件,不但能回覆還能寫全新郵件

作者 | 發布日期 2018 年 05 月 23 日 8:30 | 分類 AI 人工智慧 , Google , 軟體、系統 follow us in feedly

Google 日前於 Google IO 大會展示 Smart Compose 技術,能在使用者撰寫電子郵件時,只需輸入前半段語句,系統就會自動預測並推薦適合的後半段內容,有效增加文字撰寫速度並提高生產力。這種技術最大的挑戰,就是該如何讓人工智慧了解自然語言,並產生恰當的語句。



從自動回覆進步到自動撰文

先前 Google 曾推出 Smart Reply,分析 Gmail 信箱收到的電子郵件,並自動產生多組回覆範本,方便使用者快速點選並回信。這次推出的 Smart Compose,則是將功能提升到新境界,在使用者撰寫電子郵件的過程中,即時預測接下來的語句,並以類似自動完成的方式,協助使用者完成後半段語句。

不過兩者畢竟還是有許多不同。傳統的自動完成是透過記錄先前輸入過的語句,並在偵測到輸入相同內容時,將後半段語句顯示出來,輸入地址等長用固定語句時能發揮很大的功能,但並沒有「憑空產生語句」的功能。Smart Compose 則是透過人工智慧與機械學習的方式,來產生有意義的回覆。

Smart Compose 設計主要有三大考量,首先系統的反應速度要很靈敏,需要在 0.1 秒內即時產生回覆。再來需要提供不同類型郵件內容的準確分析,以滿足超過 14 億 Gmail 使用者的需求。

最後則是為了確保使用者的隱私,所以限制開發人員接觸郵件內容,這也意味著開發人員要在無法閱讀郵件的前提下,設法訓練深度學習系統。

透過 TPU 提生效能

為了要滿足即時顯示預測語句的目的,開發人員捨棄 Sequence-to-Sequence 序列式自然語言分析,改採融合 Neural Bag-of-Words(BoW)與 RNN Language (RNN-LM)等語言產生模型(Language Generation Model)的技術,能在犧牲少量預測精準度的情況下提升運作速度。

在決定模型之後,下一步就是要調整模型的超參數(Hyperparameter,在系統開始學習之前設定的參數),並透過數十億則範例來訓練系統,並使用 TPU 進行訓練工作,以縮短訓練所需花費的時間。

在系統訓練完成後,若使用一般處理器進行運算,產生語句預測大概也需花費數百毫秒的時間,仍無法滿足使用上的需求。因此 Google 仍然依賴 TPU 進行運算,能讓所需的時間縮短至數十毫秒,並大幅提升單一伺服器能夠同時處理的工作數量,

開發團隊表示他們會持續改善預測語句的品質,並採用最先進的訓練方式進行實驗,一旦這些新的技術能夠滿足低延遲等條件,就能正式應用於 Smart Compose。此外開發團隊也著手於個人化的語句模型,以求更加精準模擬每個使用者的文筆風格。

(本文由 T客邦 授權轉載;首圖來源:pixabay

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