La ciencia de la decisión, El equipo de inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural en IBM Research-Irlanda presentó recientemente un documento de conferencia llamado "Conversaciones de decisión decodificadas" en la 16ª Conferencia Anual del Capítulo Norteamericano de la Asociación de Lingüística Computacional:Tecnologías del Lenguaje Humano (NAACL HLT). El equipo también presentó una demostración de nuestro prototipo de asistente virtual, que analiza discusiones de decisión colaborativas para identificar alternativas y criterios. El desarrollo de esta herramienta de análisis conversacional es parte de un gran cuerpo de investigación en el procesamiento del lenguaje natural en IBM Research AI, un factor clave en nuestra misión de desarrollar una IA amplia que aprenda en diferentes disciplinas para aumentar la inteligencia humana. El procesamiento del lenguaje natural es un componente central de IBM Project Debater, que debutó la semana pasada. Project Debater es el primer sistema de inteligencia artificial que puede debatir sobre humanos sobre temas complejos y representa un gran paso hacia el dominio del lenguaje. uno de los grandes límites de la IA.

Durante el transcurso de un día, tomamos miles de decisiones consciente o inconscientemente, reunir las opciones para ayudar a tomar una decisión. A medida que recopilamos información, también evaluamos resoluciones alternativas. Algunas de estas decisiones son sencillas, mientras que otras pueden ser más complicadas de resolver. En entornos empresariales, el proceso de toma de decisiones a menudo puede ser más desafiante o prolongado e involucrar a múltiples partes. Durante estas reuniones colaborativas, puede ser difícil participar activamente en una discusión, mientras graba al mismo tiempo, rastrear e identificar quién dijo qué, por qué le dijeron algo a quién, o evaluar el proceso de resolución.

Con la proliferación de dispositivos de grabación en nuestra vida profesional y personal (por ejemplo, teleconferencia, asistentes personales inteligentes o intercambios de chat grupales como Slack), Sería útil desarrollar motores basados ​​en el procesamiento del lenguaje natural para extraer automáticamente conceptos relacionados con las decisiones, como alternativas y criterios, de las conversaciones de decisiones y hacer uso de esa información para facilitar las discusiones de decisiones. Como punto de partida, tal tecnología podría proporcionar la entrada para generar una visualización de la discusión de decisiones para que un grupo pueda consultarla para identificar ideas u opciones poco desarrolladas, y recordar puntos de consenso y disensión. Serviría como resumen, Permitir que las personas que se han perdido una discusión sobre decisiones se pongan al día o, más simplemente, recordarle a quien toma las decisiones los argumentos que se plantearon para que pueda tomar su decisión en un momento posterior.

La salida del sistema también se puede utilizar para documentar el proceso de toma de decisiones de una manera estructurada. Esta información, a su vez, es clave para comprender mejor los juegos de poder y la negociación en la toma de decisiones grupales. Más prácticamente, puede ser fundamental demostrar el cumplimiento de los procesos, por ejemplo, un asesor financiero que demuestra que ha presentado alternativas de inversión razonables a sus clientes.

En IBM Research-Ireland, estamos analizando cómo se puede aumentar el proceso de toma de decisiones mediante el seguimiento automático de una discusión de decisiones a través de un facilitador virtual, uno que analiza una discusión, extrae todos los elementos de decisión (por ejemplo, las alternativas, criterios, restricciones, y compensaciones), y agrupa estos elementos por tema, asociando todas las alternativas a los criterios de apoyo a la decisión.

Hemos creado y desarrollado un conjunto de algoritmos de extracción de información, y los combinó con una interfaz web para ayudar a facilitar las discusiones sobre decisiones. Realiza un seguimiento de las opciones comerciales que se están considerando dentro de la discusión y registra lo que proponen los colaboradores de la reunión. Organiza los pensamientos colectivos del grupo en un resumen general de las decisiones tomadas. También ilumina cómo se tomó una decisión en particular y facilita más discusiones.

Para identificar elementos de decisión dentro de una reunión, anotamos un conjunto de datos de origen colectivo conocido como AMI Meeting Corpus, un conjunto de datos multimodal que consta de 100 horas de grabaciones de reuniones. Luego etiquetamos los elementos de decisión de las transcripciones como alternativas (las opciones se consideran soluciones a la decisión) y criterios (factores que guían las alternativas). Este corpus anotado se utilizó luego para entrenar un conjunto de clasificadores supervisados ​​para extraer automáticamente los elementos de toma de decisiones. Luego, otro algoritmo procesa la decisión y los criterios extraídos para identificar el sentimiento expresado hacia los elementos extraídos. En esencia, si un participante menciona una alternativa específica, es importante distinguir si apoya o más bien se opone a esa alternativa específica. Finalmente, Se utiliza un enfoque de agrupamiento en cada clase de elementos extraídos (alternativas y criterios) para agruparlos semánticamente. Por ejemplo, las menciones de moda, Los criterios de moda o de estilo se agruparían juntos, ya que representan el mismo concepto en general.

Como facilitador virtual, el objetivo del sistema es aumentar la toma de decisiones colaborativa, empoderando a todas las partes interesadas involucradas para que contribuyan con su perspectiva y haciendo que el proceso de toma de decisiones sea efectivo y transparente. Visualizamos nuestra herramienta como una API para que los desarrolladores mejoren las aplicaciones de voz a texto, e integrarlo en una sala de reuniones inteligente o funciones de soporte de grabación de conferencias telefónicas. El potencial de nuestro enfoque algorítmico es amplio para las discusiones de reuniones de equipo, por ejemplo, En finanzas, diseño, recursos humanos, ingeniería o en procesos de toma de decisiones operativas en empresas e industrias.