De beslissingswetenschap, Het AI- en Natural Language Processing-team van IBM Research-Ireland presenteerde onlangs een conferentiepaper genaamd "Decision Conversations Decoded" op de 16e jaarlijkse conferentie van het Noord-Amerikaanse hoofdstuk van de Association for Computational Linguistics:Human Language Technologies (NAACL HLT). Het team presenteerde ook een demo van ons virtuele assistent-prototype, die gezamenlijke besluitvormingsdiscussies analyseert om alternatieven en criteria te identificeren. De ontwikkeling van deze tool voor gespreksanalyse maakt deel uit van een groot aantal onderzoeken naar natuurlijke taalverwerking bij IBM Research AI, een sleutelfactor in onze missie om brede AI te ontwikkelen die leert in verschillende disciplines om de menselijke intelligentie te vergroten. Natuurlijke taalverwerking is een centraal onderdeel van IBM Project Debater, die vorige week debuteerde. Project Debater is het eerste AI-systeem dat mensen kan debatteren over complexe onderwerpen en is een grote stap in de richting van het beheersen van taal, een van de grote grenzen in AI.

In de loop van een dag, we nemen bewust of onbewust duizenden beslissingen, het samenstellen van de keuzes om een ​​beslissing te helpen nemen. Terwijl we informatie verzamelen, beoordelen we ook alternatieve oplossingen. Sommige van deze beslissingen zijn eenvoudig, terwijl andere moeilijker op te lossen zijn. In zakelijke instellingen, het besluitvormingsproces kan vaak uitdagender of langduriger zijn en er zijn meerdere partijen bij betrokken. Tijdens dergelijke samenwerkingsbijeenkomsten het kan moeilijk zijn om actief deel te nemen aan een discussie, terwijl u tegelijkertijd opneemt, bijhouden en identificeren wie wat heeft gezegd, waarom zeiden ze iets tegen wie, of het afwikkelingsproces beoordelen.

Met de toename van opnameapparatuur in ons professionele en persoonlijke leven (bijv. teleconferenties, intelligente persoonlijke assistenten of groepschatuitwisselingen zoals Slack), het zou nuttig zijn om op natuurlijke taalverwerking gebaseerde motoren te ontwikkelen om automatisch beslissingsgerelateerde concepten zoals alternatieven en criteria uit beslissingsgesprekken te extraheren en die informatie te gebruiken om de beslissingsdiscussies te vergemakkelijken. Als uitgangspunt, een dergelijke technologie zou de input kunnen leveren om een ​​visualisatie van de beslissingsdiscussie te genereren, zodat een groep deze kan raadplegen om onderontwikkelde ideeën of opties te identificeren, en om punten van consensus en onenigheid in herinnering te brengen. Het zou dienen als een samenvatting, waardoor mensen die een beslissingsgesprek hebben gemist, kunnen inhalen of eenvoudiger een besluitvormer kunnen herinneren aan de argumenten die naar voren zijn gebracht, zodat ze haar beslissing op een later tijdstip kan nemen.

De systeemoutput kan ook worden gebruikt om het besluitvormingsproces op een gestructureerde manier te documenteren. Deze informatie is op zijn beurt de sleutel tot een beter begrip van machtsspelletjes en onderhandeling in groepsbesluitvorming. Meer praktisch, het kan essentieel zijn om naleving van processen aan te tonen, bijvoorbeeld een financieel adviseur die aantoont dat ze redelijke beleggingsalternatieven heeft gepresenteerd aan haar klanten.

Bij IBM Research-Ireland kijken we hoe het besluitvormingsproces kan worden verbeterd door automatisch een beslissingsdiscussie te volgen via een virtuele facilitator - een die een discussie analyseert, haalt alle beslissingselementen (bijv. de alternatieven, criteria, beperkingen, en compromissen), en groepeert deze elementen op onderwerp, terwijl alle alternatieven worden gekoppeld aan de beslissingsondersteunende criteria.

We hebben een reeks algoritmen voor het extraheren van informatie gemaakt en ontwikkeld, en combineerde deze met een webinterface om beslissingsdiscussies te vergemakkelijken. Het houdt de zakelijke opties bij die in overweging worden genomen tijdens de discussie en registreert wat wordt voorgesteld door de deelnemers aan de vergadering. Het organiseert de collectieve gedachten van de groep in een algemene samenvatting van hun genomen beslissingen. Het maakt ook duidelijk hoe een bepaalde beslissing is genomen en faciliteert verdere discussies.

Om beslissingselementen binnen een vergadering te identificeren, we annoteerden een crowd-sourced dataset die bekend staat als de AMI Meeting Corpus, een multimodale dataset bestaande uit 100 uur vergaderopnames. Vervolgens hebben we beslissingselementen uit de transcripties gelabeld als alternatieven (opties worden beschouwd als oplossingen voor de beslissing) en criteria (factoren die de alternatieven sturen). Dit geannoteerde corpus werd vervolgens gebruikt om een ​​reeks gesuperviseerde classifiers te trainen voor het automatisch extraheren van beslissingselementen. Een ander algoritme verwerkt vervolgens de geëxtraheerde beslissing en criteria om het uitgesproken sentiment ten aanzien van de geëxtraheerde elementen te identificeren. In essentie, als een deelnemer een specifiek alternatief noemt, het is belangrijk om te onderscheiden of hij of zij dat specifieke alternatief steunt of juist tegenwerkt. Eindelijk, een clusteringbenadering wordt gebruikt voor elke klasse van geëxtraheerde elementen (alternatieven en criteria) om ze semantisch te groeperen. Bijvoorbeeld, de vermeldingen van trendy, modieus of stijlvol als criteria zouden worden gegroepeerd omdat ze in het algemeen hetzelfde concept vertegenwoordigen.

Als virtuele begeleider de systeemdoelstelling is om gezamenlijke besluitvorming te vergroten, alle betrokken belanghebbenden in staat stellen hun perspectief bij te dragen en het besluitvormingsproces effectief en transparant te maken. We zien onze tool als een API voor ontwikkelaars om spraak-naar-tekst-applicaties te verbeteren, en integreren in een slimme vergaderruimte of ondersteuningsfuncties voor het opnemen van conferentiegesprekken. Het potentieel van onze algoritmische benadering is breed voor discussies over teamvergaderingen, bijvoorbeeld, op het gebied van financiën, ontwerp, personeelszaken, engineering of in operationele besluitvormingsprocessen in bedrijven en sectoren.