Adiunkt i zastępca kierownika w Katedrze Sztucznej Inteligencji Wyższej Szkoły Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie. Prowadzi badania w dziedzinie drążenia danych, odkrywania wiedzy w bazach danych, inteligentnej analizy eksploracyjnej danych, uczenia maszynowego oraz systemów ekspertowych. Jej dorobek naukowy obejmuje ponad 60 oryginalnych prac naukowych, w tym: artykuły w czasopismach, monografiach, materiałach konferencyjnych o zasięgu krajowym i międzynarodowym. Prywatnie miłośniczka sportów wytrzymałościowych oraz thrillerów psychologicznych
A gdyby tak można byłoby dodzwonić się na infolinię?
Ciężko znaleźć osobę, która byłaby zadowolona z działania infolinii. Najbardziej irytuje nas długi czas oczekiwania na połączenie z konsultantem poprzedzony kilkukrotnym, tonowym wybieraniem odpowiedniego numeru. A wielokrotne przekazywanie sprawy kolejnym konsultantom powoduje, że dopada nas nagła niemoc opanowania samego siebie.
Wyobraźmy sobie sytuację, gdy z przyczyn losowych doszło do uszkodzenia linii energetycznej w wielotysięcznym mieście. Jako potencjalni klienci jesteśmy zainteresowani tym, dlaczego nie ma prądu i jak długo go nie będzie. Dodzwonienie się do całodobowej infolinii świadczącej usługi dla rynku masowego jest praktycznie niemożliwe. Wszyscy konsultanci są zajęci…
Okazuje się jednak, że nie każde zgłoszenie musi być odebrane przez człowieka. Do pewnego stopnia może zastąpić go sztuczna inteligencja rozumiejąca ludzką mowę, udzielająca podstawowych informacji oraz umiejąca załatwić typowe problemy.
W tym roku zakończyliśmy projekt (realizowany przez konsorcjum, w którego skład wchodzili: Emerline sp. z. o. o. , Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania z siedzibą w Rzeszowie oraz Instytut Chemii Bioorganicznej PAN Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (PCSS)), w którym udało się nam stworzyć prototyp specjalizowanego samouczącego się systemu Inteligentnego Wirtualnego Agenta (IVA). Oparty jest on o technologię automatycznego rozpoznawania mowy na potrzeby automatyzacji procesów dialogowych w awaryjnych infoliniach zgłoszeniowych takich jak: infolinie awarii sieci energetycznej, wodociągowej, gazowej oraz infolinie wykorzystywane przez centra zarządzania kryzysowego. IVA wyposażony w zaawansowane algorytmy rozpoznawania mowy oparte na głębokich sieciach neuronowych okazał się innowacyjnym rozwiązaniem problemów sytuacji awarii, gdy mamy do czynienia z dużą dynamiką połączeń.
To jednak nie koniec. Obecnie prowadzimy badania nad rozwiązaniem, które umożliwi bardziej swobodną komunikację z systemem infolinii, przypominającą konwersację z człowiekiem. Okazuje się, że system nie musi rozumieć wszystkich wypowiedzianych słów. Wystarczy, że odfiltruje istotne frazy, specyficzne dla danego zagadnienia od informacji pobocznych stanowiących szum komunikacyjny. Odpowiednio je zinterpretuje i podejmie stosowne działania. Rozwiązanie takie jest podobne do sposobu, w jaki działa nasz mózg, który wykorzystuje kontekst wypowiedzi, do uzupełniania brakujących informacji.
Liczymy, że nasze rozwiązanie okaże się na tyle spektakularne, że sami z przyjemnością sięgniemy po telefon aby zamienić parę słów z AI.
