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自动回覆新境界!Google 利用 AI 帮你写电子邮件,不但能回覆还能写全新邮

发布时间: 2020年08月01日 作者:
自动回覆新境界!Google 利用 AI 帮你写电子邮件,不但能回覆还能写全新邮

Google 日前于 Google IO 大会展示 Smart Compose 技术,能在使用者撰写电子邮件时,只需输入前半段语句,系统就会自动预测并推荐适合的后半段内容,有效增加文字撰写速度并提高生产力。这种技术最大的挑战,就是该如何让人工智慧了解自然语言,并产生恰当的语句。

从自动回覆进步到自动撰文

先前 Google 曾推出 Smart Reply,分析 Gmail 信箱收到的电子邮件,并自动产生多组回覆範本,方便使用者快速点选并回信。这次推出的 Smart Compose,则是将功能提升到新境界,在使用者撰写电子邮件的过程中,即时预测接下来的语句,并以类似自动完成的方式,协助使用者完成后半段语句。

不过两者毕竟还是有许多不同。传统的自动完成是透过记录先前输入过的语句,并在侦测到输入相同内容时,将后半段语句显示出来,输入地址等长用固定语句时能发挥很大的功能,但并没有「凭空产生语句」的功能。Smart Compose 则是透过人工智慧与机械学习的方式,来产生有意义的回覆。

Smart Compose 设计主要有三大考量,首先系统的反应速度要很灵敏,需要在 0.1 秒内即时产生回覆。再来需要提供不同类型邮件内容的準确分析,以满足超过 14 亿 Gmail 使用者的需求。

最后则是为了确保使用者的隐私,所以限制开发人员接触邮件内容,这也意味着开发人员要在无法阅读邮件的前提下,设法训练深度学习系统。

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透过 TPU 提生效能

为了要满足即时显示预测语句的目的,开发人员捨弃 Sequence-to-Sequence 序列式自然语言分析,改採融合 Neural Bag-of-Words(BoW)与 RNN Language (RNN-LM)等语言产生模型(Language Generation Model)的技术,能在牺牲少量预测精準度的情况下提升运作速度。

在决定模型之后,下一步就是要调整模型的超参数(Hyperparameter,在系统开始学习之前设定的参数),并透过数十亿则範例来训练系统,并使用 TPU 进行训练工作,以缩短训练所需花费的时间。

在系统训练完成后,若使用一般处理器进行运算,产生语句预测大概也需花费数百毫秒的时间,仍无法满足使用上的需求。因此 Google 仍然依赖 TPU 进行运算,能让所需的时间缩短至数十毫秒,并大幅提升单一伺服器能够同时处理的工作数量,

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开发团队表示他们会持续改善预测语句的品质,并採用最先进的训练方式进行实验,一旦这些新的技术能够满足低延迟等条件,就能正式应用于 Smart Compose。此外开发团队也着手于个人化的语句模型,以求更加精準模拟每个使用者的文笔风格。


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