Modélisation Neuro-Évolutionnaire pour une Nouvelle Génération de Systèmes de Communication Verbale Humain-Machine

该研究计划旨在建立一个全球范例，利用先进的知识产权和算法，提高系统和模式的适应能力和自动化能力，这些系统和模式都是以人类-机器普通通信为基础的。但在科学共同体的努力中，最后一次是提出了对话者和创造者的智能系统的概念，以实现人类与机器的平等、直观和自然的对话。一般使用助理人员的方式在汽车、住宅和电话智能化领域中体现为第一次普通互动，这是一种更直观的交流方式。Une interaction verbal robuste et efficace ouvre également la voie à la présence dans nos sociétés de robots-compagnons capables de faire plusieurs tâches telles que venir en aide aux personnes âgées ou aux malvoyants tout en étant dotés d'empathie. 我们的部分cependant du constat que même s'il y eu des progrès fulgurants Au niveau de toute la chauspane d'interaction verbal intégrant diverses technologies langagières，il suste encore des problèmes complex à résoudre pour arriver à une parité dans l'orale entre l'humain et la machine.该方案提出的范例包括一个部分，一个考虑到信息来源和使用者以及其他部分的不确定性的价格，一个改善机器能力的方案，以改善在环境中相互作用的目标，而这取决于所提供的数量是有限的。设想的解决办法是建立一个能够进行富有同情心的对话的人工代理人拉康塞普雄概念。Cet agent devra approxidre de la pratique d'interaction et exploiter toute information susceptible de satisfaire l'utilisateur et ses objectivs. Il sera doté d'un module de compréhension de la speech capable de fonctionner dans contextes d'utilisation changants et des canaux de communication degradés. Le module de compréhension sera couplé avec un analyseur/identificateur de traits psychologistiques dont la tâche sera de renforcer l'état des knaissances sur l'utilisateur，à savoir son humeur，ses émotions，etc. Les traits psychologistiques sont souvent déterminants pour l'issue d'une communication，迈斯sont cependant négligés dans les approches actuelles de dialogue.该研究计划的修订内容包括Au niveAu de l 'avNavisphere des connaissances或de la creation de systèmes interactifs verbaux à forte valeur ajoutée。Il ambitionne de consolider l'avenue technologique du dialogue humain-machine empathique（émotionnel）et de renforcer la position du Canada in le domaine des technologies langagières et l'intelligence artificielle.

Ce programme de recherche vise à établir un paradigme global qui tire profit des avantages de l'apprentissage profond et des algorithmes évolutionnaires afin d'améliorer la capacité d'adaptation et d'autoapprentissage des systèmes et des modèles qui sont à la base de la communication humain-machine verbale. Le but ultime s'inscrit dans l'effort de la communauté scientifique visant la conception de systèmes intelligents capables de converser et de créer un lien émotionnel à travers un dialogue humain-machine égalitaire, intuitif et naturel. La généralisation d'utilisation des assistants personnels parlants dans les voitures, les maisons et les téléphones intelligents place l'interaction verbale en première ligne, car c'est la façon la plus intuitive de communiquer. Une interaction verbale robuste et efficace ouvre également la voie à la présence dans nos sociétés de robots-compagnons capables de faire plusieurs tâches telles que venir en aide aux personnes âgées ou aux malvoyants tout en étant dotés d'empathie. Nous partons cependant du constat que même s'il y a eu des progrès fulgurants au niveau de toute la chaîne d'interaction verbale intégrant diverses technologies langagières, il subsiste encore des problèmes complexes à résoudre pour arriver à une parité dans l'interaction orale entre l'humain et la machine. Le paradigme proposé dans ce programme vise d'une part, une prise en compte de l'incertitude inhérente à l'information en provenance de l'environnement et de l'utilisateur et d'autre part, une amélioration de la capacité de la machine à inférer les objectifs de l'interaction en contexte réel où souvent la quantité de données est limitée. Les solutions envisagées viseront la conception d'un agent artificiel de dialogue capable d'empathie. Cet agent devra apprendre de la pratique d'interaction et exploiter toute information susceptible de satisfaire l'utilisateur et ses objectifs. Il sera doté d'un module de compréhension de la parole capable de fonctionner dans des contextes d'utilisation changeants et des canaux de communication dégradés. Le module de compréhension sera couplé avec un analyseur/identificateur de traits paralinguistiques dont la tâche sera de renforcer l'état des connaissances sur l'utilisateur, à savoir son humeur, ses émotions, etc. Les traits paralinguistiques sont souvent déterminants pour l'issue d'une communication, mais sont cependant négligés dans les approches actuelles de dialogue. Les retombées de ce programme de recherche sont nombreuses que ce soit au niveau de l'avancement des connaissances ou de la création de systèmes interactifs verbaux à forte valeur ajoutée. Il ambitionne de consolider l'avenue technologique du dialogue humain-machine empathique (émotionnel) et de renforcer la position du Canada dans le domaine des technologies langagières et l'intelligence artificielle.