カロ

CALO は、多数の AI 技術を認知アシスタントに統合することを試みた人工知能プロジェクトです。CALO は、「学習して整理する認知アシスタント」の頭字語です。この名前は、「兵士の召使」を意味するラテン語の「Calo」に由来しています。このプロジェクトは 2003 年 5 月に開始され、2008 年に終了した 5 年間にわたって実行されました。

CALO の取り組みからは多くの大きなスピンオフが生まれているが、最も有名なのはiOS 5以降Apple iOSの一部となり、複数の携帯電話やタブレットに搭載されているインテリジェント ソフトウェア アシスタントのSiri 、 RedBrick Healthに売却された慢性疾患患者向けにパーソナライズされた介入および治療戦略を学習したソーシャル アプリケーションの Social Kinetics 、ユーザーの好みに基づいて Web コンテンツをインテリジェントに選択するWeb スクレイパー兼ニュース アグリゲータのTrapitプロジェクト、スマート カレンダーのTempo AI 、パーソナライズされた旅行ガイドのDesti、ゲーム開発の新興企業Kuato Studiosなどである。

CALOは、国防高等研究計画局（DARPA）の学習するパーソナルアシスタント（PAL）プログラムによって資金提供を受けた。^{[1] [2]} DARPAの5年間の契約には、25のトップ大学および民間研究機関から300人以上の研究者が集まり、推論し、経験から学び、指示に従って行動し、自分の行動を説明し、自分の経験を振り返り、驚きにしっかりと反応できる新世代の認知アシスタントを構築することを目指した。SRIインターナショナルは、ユーザーと共に生き、ユーザーから学び、ユーザーに価値を提供し、システムが自分の仕事をどれだけうまく学習したかを測る年次評価に合格できるアシスタントを生み出す取り組みを調整する責任を負った主導的なインテグレーターであった。^[3]

CALO は、次の 6 つの高レベル機能でユーザーを支援します。

1. 情報の整理と優先順位付け: ユーザーが電子メール、予定、Web ページ、ファイルなどを操作すると、CALO は機械学習アルゴリズムを使用して、誰がどのプロジェクトに取り組んでいるか、どのような役割を果たしているか、どの程度重要か、ドキュメントや成果物がこれとどのように関連しているかなどに関するクエリ可能なモデルを構築します。
2. 情報成果物の準備：CALOは、過去にアクセスした文書の構造と内容に関する学習を活用して、PowerPointプレゼンテーションなどの新しい文書を作成するのに役立ちます。^[4]
3. 人間のコミュニケーションの仲介: CALO は、電子フォーラム (電子メールなど) と実際の会議の両方でユーザーが他のユーザーとやり取りする際に支援を提供します。会議に参加するためのアクセス権が付与されると、CALO は会議の記録を自動的に生成し、アクション アイテムの割り当てを追跡し、参加者の役割を検出するなどします。また、CALO は、事前に読んだり、会議の進行中にすぐに参照したりできる情報を含む会議用の「PrepPak」を作成することもできます。
4. タスク管理: CALO は日常的なタスク (旅行の承認など) を自動化し、ユーザーを観察して対話することで新しい手順やタスクを教えることができます。
5. 時間内でのスケジュールと推論：CALOは、あなたがいつまでに物事を終わらせたいかという好みを学習し、忙しいスケジュールの管理を手助けします（ACM TISTで公開されたPTIME）。^[5]
6. リソースの割り当て: タスク管理の一環として、CALO は仕事の遂行に役立つ新しいリソース (電子サービスと現実世界の人) を取得する方法を学習できます。

毎年、CALO システムは、一定期間ユーザーと一緒に使用した後、主にユーザーの生活について学んだ内容に重点を置いた、153 の「管理アシスタント」質問から成る達成度テストを受けます。評価者は、これらの質問に対する CALO のパフォーマンスが前年比でどの程度向上したか、また、CALO のパフォーマンスが「自然学習」 (開発者によってシステムに組み込まれた機能や知識ではなく、CALO が独自に獲得した新しい知識、タスク、推論) によるものであるかどうかを測定します。

SRIインターナショナルは、主にCALOプロジェクトからPALプログラムで開発された成功した機械学習および推論技術のコレクションをオンラインで公開しました。利用可能な技術には、汎用学習方法とより集中的な学習アプリケーションの両方が含まれます。PALソフトウェアと関連出版物は、PALフレームワークWebサイトで入手できます。^[6]

PAL機能はモジュール化され、パッケージ化され、業界標準に適合されているため、ターゲットアプリケーションへの組み込みが容易になっています。さまざまなインフラストラクチャコンポーネントとAPIが用意されており、テクノロジとのやり取りが簡素化されています。PAL機能は、米陸軍のCPOFコマンドおよび制御システムに統合され、2010年にイラクに配備されました。^{[7] [8]}

利用可能な技術は、SRIインターナショナル、カーネギーメロン大学、マサチューセッツ大学アマースト校、ロチェスター大学、人間と機械の認知研究所、オレゴン州立大学、南カリフォルニア大学、ゼロックスPARC、スタンフォード大学の研究チームによって開発されました。^[要出典]

プロジェクト開始から4年間で、CALOの資金援助を受けた研究により、人工知能のあらゆる分野にわたって500以上の論文が発表されました。その一部をご紹介します。^[9]

• Matthias Zimmermann、Yang Liu、Elizabeth Shriberg、Andreas Stolcke ( 2005-11-27)。「A* ベースの共同セグメンテーションと複数パーティの会議における対話行為の分類」IEEE 自動音声認識および理解ワークショップ、2005 年。pp. 215–219。CiteSeerX 10.1.1.329.4676。doi :  10.1109 / ASRU.2005.1566537。ISBN 978-0-7803-9479-7。
• Melinda T. Gervasio、Michael D. Moffitt、Martha E. Pollack、Joseph M. Taylor、Tomas E. Uribe (2005)。「パーソナライズされたカレンダー スケジュール支援のためのアクティブ プリファレンス学習」。2005年国際インテリジェント ユーザー インターフェイス カンファレンスの議事録。
• T. Duong、H. Bui、D. Phung、S. Vekatesh (2005)。「スイッチング隠れセミマルコフモデルによるアクティビティ認識と異常検出」。IEEE国際コンピュータビジョンおよびパターン認識会議。
• Rachel Greenstadt、Jonathan P. Pearce、Milind Tambe (2006)。「分散制約最適化におけるプライバシー損失の分析」。第21 回全国人工知能会議。AAAI 。
• Nathan Schurr、Pradeep Varakantham、Emma Bowring、Milind Tambe、Barbara Grosz。「アシモフ派マルチエージェント: ロボット工学の法則を人間とエージェントのチームに適用する」。マルチエージェント システムのプログラミング: 第 4 回国際ワークショップ、ProMAS 2006。Springer。
• David Morley、Karen Myers (2004)。「エージェント設計における形式的および実際的な問題のバランス」。インテリジェント エージェント アーキテクチャに関する AAAI ワークショップの議事録: ソフトウェア エンジニアリングと認知システムの強みを組み合わせる。
• Gideon S. Mann、David Mimno、Andrew McCallum (2006-06-11)。「トピック分析を活用した計量書誌学的影響度測定」。JCDL '06: デジタル ライブラリに関する第 6 回 ACM/IEEE-CS 合同会議の議事録。Association for Computing Machinery。
• Karen Myers (2006 年 7 月)。「インテリジェントなパーソナル アシスタントの構築」。AAAI招待講演。
• Edward C. Kaiser (2005-04-03)。「マルチモーダル、マルチパーティ タスクにおける冗長性のモデリングは動的学習をサポートできるか?」CHI 2005 ワークショップ: CHI Virtuality 2005。
• Vinay K. Chaudhri、Adam Cheyer、Richard Guili、Bill Jarrold、Karen Myers、John Niekarasz (2006)。「インテリジェント パーソナル アシスタントの知識ベースのエンジニアリングに関するケース スタディ」。技術レポート。
• 補助ユーザーエージェントへの委任のための認知フレームワーク、K. MyersとN. Yorke-Smith。AAAI 2005秋季シンポジウム「混合主導問題解決アシスタント」議事録、バージニア州アーリントン、2005年11月。^[10]
• 集団的マルチラベル分類、ナディア・ガムラウィとアンドリュー・マッカラム。CIKM'05、ブレーメン、ドイツ。^[11]
• 転移学習のための条件付きランダムフィールドの構成、チャールズ・サットンとアンドリュー・マッカラム。HLT/EMNLP議事録、2005年。^[12]
• パーソナライズされた時間管理エージェントの導入、P. Berry、K. Conley、M. Gervasio、B. Peintner、T. Uribe、N. Yorke-Smith。第5回自律エージェントおよびマルチエージェントシステム国際合同会議(AAMAS'06)産業トラック議事録、函館、日本、2006年5月。^[13]
• CALOクエリマネージャの設計と実装、Jose-Luis Ambite、Vinay K. Chaudhri、Richard Fikes、Jessica Jenkins、Sunil Mishra、Maria Muslea、Tomas Uribe、Guizhen Yang。人工知能の革新的な応用、2006年7月。^[14]
• クリック回数を減らしてストレスを減らす：正しいフォルダにたどり着くコストを削減する、X. Bao、J. Herlocker、T. Dietterich。2006 International Conference on Intelligent User Interfaces。178–185。シドニー、オーストラリア。^[15]
• 関係とテキストからのグループとトピックの発見、Xuerui Wang、Natasha Mohanty、Andrew McCallum。LinkKDD2005 2005年8月21日、米国イリノイ州シカゴ。^[16]
• 一般状態階層を持つ階層型隠れマルコフモデル、H. Bui、D. Phung、S. Venkatesh。AAAI論文集、2004年。^[17]
• デスクトップアクティビティと電子メールメッセージからユーザータスクを認識するハイブリッド学習システム、J. Shen、L. Li、T. Dietterich、J. Herlocker。2006 International Conference on Intelligent User Interfaces、86–92。シドニー、オーストラリア。^[18]
• IRIS: 統合、関連付け、推論、共有。Adam Cheyer、Jack Park、Richard Giuli。国際セマンティックウェブ会議 (ISWC2005) におけるセマンティックデスクトップ - 次世代の個人情報管理およびコラボレーションインフラストラクチャに関するワークショップ。2005 年 11 月 6 日、アイルランド、ゴールウェイ。^[19]
• 言葉で伝えられる以上のこと：韻律を使って会話の文の境界を見つける、Y. Liu と E. Shriberg (2006)。第4回 ASA/ASJ 合同会議一般言語論文集。論文の普及版 IaSC2、第4回 ASA/ASJ 合同会議、ホノルル、ハワイ。^[20]
• 多条件学習：クラスタリングと分類のための生成的/識別的トレーニング、アンドリュー・マッカラム、クリス・パル、グレッグ・ドラック、シュエルイ・ワン。AAAI、2006年。^[21]
• ユーザー中心の分散スケジューリングエージェントにおける多基準評価、PM Berry、M. Gervasio、B. Peintner、T. Uribe、N. Yorke-Smith。AAAI春季シンポジウム、分散計画およびスケジュール管理、2006年3月。^[22]
• ベイズ因果構造発見によるオンラインクエリ緩和、イオン・ムスリーとトーマス・J・リー。第20回人工知能全国会議（AAAI 2005）の議事録、ペンシルベニア州ピッツバーグ、2005年。^[23]
• セマンティックウェブへのデータの取り込み、クリスティーナ・ラーマン、センク・ガゼン、スティーブン・ミントン、クレイグ・A・ノブロック。AAAI 2004 テキスト抽出およびマイニングの進歩に関するワークショップ議事録、2004 年。^[24]
• ポータブルプロセス言語、ピーター・E・クラーク、デビッド・モーリー、ヴィナイ・K・チャウドリ、カレン・L・マイヤーズ。計画とスケジュールにおけるオントロジーの役割に関するワークショップ、カリフォルニア州モントレー、2005年6月7日。^[25]
• 情報抽出における冗長性の確率モデル、D. Downey、O. Etzioni、S. Soderland。^[26]
• 中断からの回復：知識労働者？戦略、失敗、想定される解決策、シモーネ・スタンフ、マーガレット・バーネット、トーマス・G・ディートリッヒ、ケビン・ジョンスルード、ジョナサン・ハーロッカー、ヴィディア・ラジャラム。機関：オレゴン州立大学コーバリス校、オレゴン州^[27]
• EMを用いた半教師ありテキスト分類、カマル・ニガム、アンドリュー・マッカラム、トム・M・ミッチェル。^[28]
• パーサーのスケルトン：浅い解析を使用して深い解析を改善する、M. Swift、J. Allen、およびD. Gildea。^[29]
• SPARKエージェントフレームワーク、David Morley、Karen Myers。自律エージェントとマルチエージェントシステムに関する第3回国際合同会議(AAMAS-04)の議事録、ニューヨーク、ニューヨーク州、pp. 712–719、2004年7月。^[30]
• 会議における話者の重複と音声認識エラー：重複前、重複中、重複後の影響、オズグル・チェティン、エリザベス・シュリバーグ。IEEE ICASSP議事録、トゥールーズ、2006年^[31]
• 変化と不確実性の下でのタスク管理：CALOプロジェクトによる制約解決の経験、P. Berry、K. Myers、T. Uribe、N. Yorke-Smith。変化と不確実性の下での制約解決に関するCP'05ワークショップ議事録、スペイン、シッチェス、2005年10月。^[32]
• 選好と確率による時間計画、R. Morris、P. Morris、Khatib、L.、N. Yorke-Smith。計画とスケジュールのための制約プログラミングに関するICAPS'05ワークショップ議事録、カリフォルニア州モントレー、2005年6月。^[33]
• 移転するかしないか、MT Rosenstein、Z. Marx、LP Kaelbling、TG Dietterich。NIPS 2005 移転学習ワークショップ、ウィスラー、BC。^[34]
• 背景タスクのアンサンブルによる転移学習、Z. Marx、MT Rosenstein、LP Kaelbling、TG Dietterich。NIPS 2005 転移学習ワークショップ、ウィスラー、BC。^[35]
• 適応型インターフェースのためのユーザー主導学習、K. Judah、T. Dietterich、A. Fern、J. Irvine、M. Slater、P. Tadepalli、M. Gervasio、C. Ellwood、B. Jarrold、O. Brdiczka、J. Blythe。IJCAIインテリジェンスとインタラクションワークショップ、カリフォルニア州パサデナ。2009年7月13日。^[36]

• DARPA の PAL (CALO/RADAR) フレームワーク Web サイト
• SRI の Calo ページは 2013-07-02 にWayback Machineにアーカイブされています