P:
Jak trenowane są chatboty?
ZA:Prawie wszyscy wchodzili w interakcje z chatbotem, albo za pośrednictwem osobistych asystentów, takich jak Siri Apple, lub za pośrednictwem działów obsługi klienta, ale jak wydają się tacy mądrzy? Istnieje kilka sposobów, w jakie programiści AI mogą trenować te boty, aby dawały realistyczne odpowiedzi.
Najprostszym sposobem zaprojektowania bota jest reagowanie na zaprogramowany zakres odpowiedzi. Takie podejście zastosował program ELIZA Josepha Weizenbauma (1923-2008) opracowany w latach 60. XX wieku.
ELIZA miała symulować Rogerowskiego psychoterapeutę. Program mógł reagować tylko zgodnie z zaprogramowanymi „skryptami”, ale wielu użytkowników uznało efekt za tak realistyczny, że nalegali, aby ELIZA była naprawdę inteligentna.
Nazwano to „efektem ELIZA”.
Badania nad sztuczną inteligencją pozwoliły na znacznie bardziej wyrafinowane podejście do tworzenia chatbotów, które pozwalają im „uczyć się” zarówno na podstawie danych szkoleniowych dostarczonych przez programistów, jak i na podstawie opinii użytkowników.
Weźmy przykład chatbota używanego w dziale obsługi klienta firmy produkującej oprogramowanie. Najpierw bot otrzyma informacje z zasobów własnych firmy: dokumentację, najczęściej zadawane pytania, e-maile, transkrypcje czatów.
Bot nie będzie ograniczał się tylko do tego, co dadzą programiści, tak jak ELIZA. Będzie mógł uczyć się na podstawie rzeczywistych interakcji z klientami korzystającymi z przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Nawet z automatycznym uczeniem się, nadal będą obszary, w których boty będą miały kłopoty. Ludzie będą musieli od czasu do czasu trenować bota za pomocą nadzorowanego uczenia. Biorąc pod uwagę niejednoznaczność w ludzkich językach, trudno będzie zbudować chatbota, który działałby całkowicie bez nadzoru.
Użytkownik będzie również musiał sprawdzić dokładność wyniku chatbota, szczególnie w kontekście biznesowym. Mimo to te chatboty będą bardziej elastyczne niż program oparty wyłącznie na regułach, taki jak ELIZA.
Postępy w uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego mogą sprawić, że te chatboty będą w przyszłości jeszcze bardziej inteligentne.
