Pesquisadores da Salesforce, da Universidade de Tóquio, da UCLA e da Northeastern University propõem a estrutura de pensamento interno: uma nova abordagem para IA eficaz em conversas entre grupos.

A conversa sobre IA já percorreu um longo caminho, mas um desafio permanece: fazer com que os sistemas interajam continuamente de uma forma que pareça natural. Muitas ferramentas de IA aguardam silenciosamente por informações específicas ou confundem os usuários entrando em conversas desnecessariamente. Isto é especialmente complicado em configurações de vários grupos, onde o tempo e a consistência são tudo. Encontrar o equilíbrio certo é importante – a IA precisa contribuir de forma significativa, sem interromper ou assumir o controle da conversa.

Uma equipe de pesquisadores da Salesforce, da Universidade de Tóquio, da UCLA e da Northeastern University oferece uma nova abordagem com o I.quadro de pensamentos internos. Essa abordagem dá à IA uma “linha de pensamento” interna, permitindo que ela processe a conversa com calma, decida se tem algo importante a acrescentar e encontre o momento certo para contribuir. Inspirada na forma como os humanos conversam, esta estrutura ajuda os sistemas de IA a serem intuitivos e conscientes do contexto.

O framework foi testado em dois sistemas: uma plataforma de simulação multiagente e um chatbot chamado Swimmy. Ambos mostraram uma clara melhoria na forma como a IA participou nas discussões, especialmente no acompanhamento dos tempos.

Detalhes técnicos e benefícios

A Estrutura de Pensamento Interno consiste em cinco etapas principais: Comece, Recuperação, Formação de pensamento, Testede novo Participação. Quando acontece algo na conversa, como uma pausa ou uma nova mensagem, a IA recupera memórias relevantes, constrói possíveis respostas e as avalia. Apenas os pensamentos mais importantes e oportunos são compartilhados, garantindo que as contribuições da IA ​​agreguem valor sem interromper o fluxo.

Esta estrutura utiliza respostas imediatas e instintivas e contribuições ponderadas e deliberadas, simulando como as pessoas alternam entre reações instintivas e reflexão profunda. Esta dupla abordagem torna o sistema adaptável a diferentes situações de negociação.

Outros benefícios importantes incluem:

1. Participação Equilibrada: a IA contribui apenas quando é significativa e relevante.
2. Fluxo Natural: As contribuições se encaixam bem na conversa.
3. Boa resposta: os usuários consideram as interações de IA mais intuitivas e menos perturbadoras.

Detalhes dos resultados

Quando testada em relação aos modelos tradicionais, a estrutura de Pensamentos Internos teve um desempenho consistentemente melhor. Aqui estão os destaques:

• Métricas aprimoradas: a IA é classificada como alta em termos de compatibilidade, envolvimento e adaptabilidade.
• Preferências do usuário: Mais de 80% dos participantes preferem conversas com Inner Thoughts AI.
• Melhor tempo: a capacidade da IA ​​de participar de conversas no momento certo foi um recurso de destaque.

Por exemplo, durante uma conversa sobre planos para o fim de semana, a IA entrou no yoga quando viu uma correlação. Este tipo de participação ponderada era muito diferente dos modelos antigos, que muitas vezes perdiam oportunidades ou respondiam fora do contexto.

A conclusão

EU A Estrutura dos Pensamentos Internos marca um passo importante para tornar a IA conversacional relevante e bem-sucedida. Ao focar na motivação intrínseca e na participação cuidadosamente cronometrada, transforma a IA de uma ferramenta passiva em um participante ativo e atencioso. Esta abordagem abre novas possibilidades para a utilização da IA ​​em ambientes colaborativos e sociais. À medida que estes sistemas continuam a evoluir, estruturas como a Inner Thoughts oferecem vislumbres de como a IA pode integrar-se perfeitamente nas conversas humanas.

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Asif Razzaq é o CEO da Marktechpost Media Inc. Como empresário e engenheiro visionário, Asif está empenhado em aproveitar o poder da Inteligência Artificial em benefício da sociedade. Seu mais recente empreendimento é o lançamento da Plataforma de Mídia de Inteligência Artificial, Marktechpost, que se destaca por sua ampla cobertura de histórias de aprendizado de máquina e aprendizado profundo que parecem tecnicamente sólidas e facilmente compreendidas por um amplo público. A plataforma possui mais de 2 milhões de visualizações mensais, o que mostra sua popularidade entre o público.