Î:
Cum sunt instruiți chatbots?
A:Aproape toată lumea a interacționat cu un chatbot, fie prin asistenți personali, cum ar fi Siri Apple sau prin departamente de servicii pentru clienți, dar cum par atât de deștepți? Există mai multe moduri în care dezvoltatorii AI pot antrena aceste roboți pentru a da răspunsuri realiste.
Cel mai simplu mod de a proiecta un bot este de a-l face să răspundă la o gamă pre-programată de răspunsuri. Aceasta a fost abordarea folosită de programul ELIZA al lui Joseph Weizenbaum (1923-2008), dezvoltat în anii '60.
ELIZA avea scopul de a simula un psihoterapeut Rogerian. Programul nu putea răspunde decât în funcție de „scripturile” preprogramate, dar mulți utilizatori au găsit efectul atât de realist încât au insistat că ELIZA a fost într-adevăr inteligent.
Acesta a fost supranumit „Efectul ELIZA”.
Cercetarea în AI a permis abordări mult mai sofisticate în dezvoltarea de chatbots, care le permit să „învețe” atât din datele de instruire furnizate de dezvoltatori, cât și de la intrarea utilizatorilor.
Să luăm exemplul unui chatbot utilizat pentru departamentul de servicii pentru clienți al unei companii de software. În primul rând, bot-ul va fi alimentat cu informații din resursele proprii ale companiei: documentație, întrebări frecvente, e-mailuri, transcrieri de chat, pentru a începe.
Botul nu se va limita doar la orice le oferă dezvoltatorii, așa cum a fost ELIZA. Acesta va putea învăța din interacțiuni reale cu clienții folosind procesarea limbajului natural (NLP).
Chiar și în cazul învățării automate, vor exista în continuare zone în care roboții au probleme. Oamenii vor trebui să antreneze botul ocazional folosind învățare supravegheată. Având în vedere ambiguitatea în limbile umane, va fi greu să construim un chatbot care să poată rula complet nesupravegheat.
De asemenea, un utilizator uman va trebui să verifice exactitatea rezultatelor unui chatbot, mai ales într-un context de afaceri. Totuși, aceste chatbots vor fi mai flexibile decât un program bazat pe reguli, cum ar fi ELIZA.
Avansurile în învățarea automată și procesarea limbajului natural ar putea face ca aceste chatbots să pară și mai inteligente în viitor.
