IBM Watson Conversation: machine learning tools, artificial intelligence capabilities and natural language - Francesca Gigante - Codemotion Milan 2016
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Il documento presenta le capacità di IBM Watson nella computazione cognitiva, con particolare attenzione agli strumenti di machine learning e alle applicazioni conversazionali come i chatbot. Queste tecnologie permettono di interagire in linguaggio naturale, raccogliere dati per analisi aziendali e integrarsi con sistemi informativi. Inoltre, si discute su come costruire e migliorare i dialoghi tramite il servizio Watson Conversation.
IBM Watson Conversation: machine learning tools, artificial intelligence capabilities and natural language - Francesca Gigante - Codemotion Milan 2016
- 1. IBM Watson Conversation machine learning tools, artificial intelligence capabilities and natural language November 25th, 2016 Francesca Gigante Solution IT Architect Cloud and Cognitive Solutions Francesca_gigante@it.ibm.com @francy_giant Milan
- 2. La nuova frontiera della statistica: il cognitive computing La statistica applicata al linguaggio naturale attraverso gli algoritmi di data mining e machine learning si è sviluppata molto velocemente negli ultimi anni al punto di produrre centinaia di algoritmi che sono alla base del Cognitive Computing
- 3. L’evoluzione del Q&A (attraverso le fasi di sviluppo di Watson)
- 4. REASON They can reason, grasp underlying concepts, form hypotheses, and infer and extract ideas. UNDERSTAND Cognitive systems understand imagery, language and other unstructured data like humans do. LEARN With each data point, interaction and outcome, they develop and sharpen expertise, so they never stop learning. INTERACT With abilities to see, talk and hear, cognitive systems interact with humans in a natural way. 4 The Core Characteristics of a Cognitive System
- 5. Customers moves toward a multichannel engagement model THEN NOW Customer Customer
- 6. L’era dei ‘chatbot’ (computazione conversazionale) I chatbot sono applicazioni che consentono di creare dialoghi interattivi con linguaggio naturale. Attraverso le chatbot è possibile soddisfare puntualmente le richieste dell’utente attraverso una conversazione in linguaggio naturale e nello stesso tempo: – ‘raccogliere’ tutte le informazioni inserite dall’utente per successive analisi di business – accedere ai sistemi informativi aziendali (CRM, magazzino, catalogo, ecc.) per fornire informazioni di dettaglio – accedere ad una serie di documenti opportunamente classificati per fornire informazioni testuali di aiuto all’utente per lo svolgimento di operazioni, aiuto all’uso di prodotti, e altre informazioni utili. – può essere continuativamente ‘affinata’ e ‘arricchita’ con nuovi termini e modi conversazionali senza azioni sul sw sviluppato ma agendo unicamente sul ‘training set’ o sul ’dialogo’
- 7. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction7 • Watson Conversation allows you to create applications that understands natural-language input and uses machine learning to respond to customers in a way that simulates a conversation between humans beings. • Combines a number of cognitive techniques to help you build and train a bot - defining intents and entities and crafting dialog to simulate conversation. • The system can then be further refined with supplementary Watson API’s and other technologies to make the system more human-like or to give it a higher chance of returning the right answer. • Allows you to deploy a range of bots via many channels, from simple, narrowly focused Bots to much more sophisticated, full-blown virtual agents across mobile devices, messaging platforms like Slack, or even through a physical robot. Watson Conversation Service
- 8. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction8 Watson Conversation Service
- 9. Watson Conversation è uno strumento grafico completo, veloce, flessibile e facile da usare per creare e testare dialoghi interattivi con l’utente. Watson Conversation espone le conversazioni create dall’utente via API per poterle includere all’interno del codice applicativo Si basa sul principio degli intenti e delle entità viste precedentemente a cui si aggiunge la capacità di utilizzare questi intenti e queste entità per creare dei veri e propri dialoghi ramificati Watson Conversation – how to train the service
- 10. Come creare le conversazioni Per creare le conversazioni si parte dagli intenti che stabiliscono le tipologie di richieste dell’utente. Per ogni intento è necessario istruire il Watson con un certo numero di esempi che servono ad identificare l’intento stesso. Es.: #trova_attività • “Mi va di uscire stasera” • ”Voglio andare a mangiare fuori” • “Credo che andrò al cinema” • “Non ho per niente voglia di stare a casa” Successivamente si stabiliscono le entità con vari valori associati e vari sinonimi per ciascun valore: Es: @attività: • Ristorante mangiare, affamato, ristoranti, cibo • Cinema film, • Discoteca disco, ballare • Bar pub, bere, birra Dopo aver definito gli intenti e le entità si costruisce il dialog in maniera grafica: Si parte dai convenevoli e poi si aggiungono i percorsi possibili relativi ai vari intenti, per cui se ad esempio il sistema recepisce la frase “Credo che andrò al cinema” è in grado immediatamente di capire che l’utente vuole andare al cinema e gli chiede magari se ha preferenze per un cinema, per un film o per un genere di film ecc. Se invece il sistema recepisce la frase “Mi va di uscire stasera” compirà un percorso diverso per chiedere se l’interlocutore vuole andare a mangiare fuori o vuole andare al cinema o in discoteca e se gli viene risposto ‘voglio andare al cinema’ allora il dialogo si riconduce alla scelta del cinema o del film
- 11. Come fornire informazioni agli utenti All’interno del dialogo si possono inserire – risposte compiute che possono essere ritornate direttamente all’utente – risposte contengono delle variabili di contesto che l’applicazione usa per capire quale sistema/servizio esterno può completare la risposta con le informazioni in possesso. – Es. ”Che tempo fa a Roma oggi” • Si identifica l’intento #meteo e le entità @city e @date e si costruisce la risposta inserendo una variabile di contesto modo che l’applicazioni chiami il servizio TheWeatherChannel per ottenere l’informazione necessaria al completamento della risposta – Per determinare le ‘entità aperte’ (es.city) è necessario ricorrere al servizio Alchemy E’ previsto il caso “Anything else” che si verifica quando il servizio di conversation non riesce a determinare correttamente uno specifico intento.
- 12. Watson Retrieve and Rank per gestire le varie tipologie di richieste Il servizio Watson Conversation è sufficiente E’ necessario integrare il Watson Conversation con Il servizio ‘Retrieve and Rank’ • Il servizio di Retrieve and Rank viene utilizzato quando il Watson Conversation non ‘capisce’ l’intento della domanda o identifica un intento con una bassa percentuale di ‘confidenza’. • Il servizio Retrieve and Rank utilizza la domanda dell’utente per ricercare tra i documenti che sono stati inseriti nel servizio una serie di documenti che possono soddisfare la domanda in questione (modalità F.A.Q.)
- 13. Rispondere alle domande non è solo ricercare nei documenti 1 3 IBM Watson Has question Search engine vs. Distills to 2-3 keywords Reads documents Finds answers Finds and analyzes evidence Finds documents containing keywords Delivers documents based on popularity Asks a question Understands question Computes confidence Delivers response, evidence and confidence Considers answers and evidence Produces possible answers or outcome Analyzes evidence
- 14. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction14 Starting Watson Conversation Service – the payload For every following inputs in the same conversations, the input MUST INCLUDE THE CONTEXT of the previous output
- 15. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction15 Watson Conversation channels: Botkit (https://howdy.ai/botkit/) This middleware plugin for Botkit allows developers to easily integrate a Watson Conversation workspace with multiple social channels like Slack, Facebook, and Twilio. Customers can have simultaneous, independent conversations with a single workspace through different channels. 1 Conversation to all possible channles Integration
- 16. 16 What is Watson today? Watson Developer Cloud SpeechVisionLanguage Data Insights Watson Offerings Watson Virtual Agent Watson Explorer Watson Knowledge Studio Enable cognitive computing features in your app using APIs. Product & SaaS Offerings
- 17. 17 Watson Developer Cloud …with more to come Language Vision Data Insights Speech Watson Developer Cloud Feed Detection VisionLanguage Data Insights Watson Offerings Watson Virtual Agent Watson Explorer Watson Knowledge Studio
- 18. 18 Engagement Reference Architecture – Execution
- 19. 19 Critical Success Factors for Cognitive (Guiding Principles for the cognitive reference architecture) Right Cloud Platform IBM Bluemix cloud (120 services +), that includes Watson APIs. New Forms of Data Ability to gain insight from Invisible Data (music, literature, pictures, videos); IOT Data in Peer Clouds ; Data that you don’t own (Social, Weather, etc) Ecosystem Ability to use data / API’s in Peer Clouds (UA Record, Medical Device data, Softbank) New Channels Ability to develop same application for the most of the current channels: facebook messenger, twitter, web, slack, robots, wearables, ……
- 20. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction20 APP /Solution / Service Weather Data & analytics Geocoding/Travel Internet of Things Watson Mobile / Push Twitter Video Streaming Services Runtimes Security Integration / Hybrid Cloud DevOps Core ... and more are coming Cognitive application powered by IBM Watson can leverage all other IBM Bluemix services
- 21. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction21 How to learn • Courses and use cases www.ibm.com/learning Development section, Watson Technology courses Use cases • Watson Developer Cloud www.ibm.com/watson/developercloud/ All Watson services are documented here • Youtube – Watson channel www.youtube.com/user/IBMWatsonSolutions/videos For each Watson services you can find an ‘how to’ video
- 22. 22 • Documented architecture for various areas including Data & Analytics, e-Commerce, DevOps, IoT etc. • Sample code and demo apps as well. • https://developer.ibm.com/architecture/ • Goal of this work group was to create a robust set of architecture’s and guidance for various cognitive adoption patterns • Currently Cognitive for Engagement is published. IBM Cloud Architecture Center
- 23. IBM Watson – A Gentle Technical Introduction23 Project Intu Project Intu is an experimental service that allows developers to quickly and seamlessly integrate various cognitive services, such as Conversation and Speech-to-Text, with the capabilities of various devices, spaces and physical objects. What’s coming ….. Stay tuned https://ibmtjbot.github.io/ http://www.ibm.com/watson/developercloud/project-intu.html TJ Bot I'm an open source project designed to help you access Watson Services in a fun way. You can 3D print me or laser cut me, then use one of my recipes to bring me to life!
- 24. 24 Demo
- 25. 25 What will you do with Watson?
- 26. The Cognitive Business Narrative / 05.18.201626 Gigante Francesca Business Development & ISV Solution IT Architect Email: francesca_gigante@it.ibm.com Phone: +39.335.7506665
Editor's Notes
- #5: A COGNITIVE BUSINESS HAS SYSTEMS THAT CAN ENHANCE DIGITAL INTELLIGENCE EXPONENTIALLY. Key to attaining a richer digital intelligence are cognitive systems. With analytics, we get key insights from data, but with cognitive systems, we can turn those key insights into knowledge. Traditional computing is programmed (rules-based, logic-driven, dependent on organized information), but cognitive systems are probabilistic (they learn systematically, they are not dependent on rules, they handle disparate and varied data). Cognitive systems can understand unstructured information such as the imagery, natural language and sounds in books, emails, tweets, journals, blogs, images, sound and videos. They unlock meaning because they can reason through it, giving us new contexts to weigh and consider. Cognitive systems also learn continually, honing our own expertise so we can immediately take more informed actions. And they interact with us and with our customers, dissolving barriers between humans and machine, fueling unique, essential user experiences.