Введение

Робототехника и искусственный интеллект (ИИ) сегодня являются двумя наиболее интересными и быстрорастущими областями компьютерной науки. Благодаря быстрому распространению этих технологий чат-боты стали одним из наиболее широко используемых приложений ИИ.

Чат-бот — это компьютерная программа, которая может имитировать человеческий разговор. Чат-боты созданы, чтобы помогать людям общаться с компьютерами, и они используются для решения различных задач, включая обслуживание клиентов, маркетинг и даже развлечения.

Чат-боты по своей сути не интеллектуальны, они следуют набору команд, чтобы поделиться запрашиваемой информацией. Четыре основные функции делают чат-ботов интеллектуальными: понимание контекста, постоянное обучение, плавная передача управления агентами и голосовая технология.

Сделать чат-ботов интеллектуальными — одна из трудностей. Здесь мы рассмотрим некоторые стратегии, используемые для того, чтобы сделать чат-ботов умнее и эффективнее.

Читайте также: Как создать чат-бота с искусственным интеллектом — код не требуется.

Основные подходы

Интеллектуальные чат-боты — это те, которые могут понимать человеческий язык и давать соответствующие ответы. Существует несколько различных подходов, которые можно использовать, чтобы сделать чат-ботов интеллектуальными.

Одним из подходов является использование обработки естественного языка (NLP). НЛП — это область информатики, которая занимается пониманием человеческого языка и манипулированием им.

НЛП можно использовать для создания чат-ботов, способных понимать человеческие разговоры. НЛП используется для обработки и интерпретации человеческого языка. С его помощью можно понять значение слов, определить тему разговора и определить подходящий ответ на вопрос.

Искусственный интеллект также можно получить с помощью машинного обучения. Машинное обучение связано с разработкой и реализацией алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных. Машинное обучение можно использовать для создания чат-ботов, которые могут учиться на предыдущих разговорах и обеспечивать обслуживание клиентов.

Глубокое обучение — это тип машинного обучения, связанный с реализацией алгоритмов, которые могут обучаться на основе данных. Эти данные можно получить из самых разных источников, включая реальные человеческие разговоры. Глубокое обучение можно использовать для создания чат-ботов, которые понимают человеческий язык и предоставляют интерактивные голосовые ответы.

Алгоритмы глубокого обучения основаны на искусственных нейронных сетях. Нейронные сети вдохновлены структурой человеческого мозга. Они состоят из ряда взаимосвязанных единиц, называемых нейронами. Нейронные сети являются наиболее мощным типом алгоритма машинного обучения и способны учиться на данных.

Читайте также: Что такое НЛП?

Проблемы процесса

Контекстуальное понимание

Одна из проблем при создании чат-ботов — заставить их понимать контекст разговора. Контекстуальное понимание — это способность чат-бота понимать смысл разговора.

Понимание контекста важно, поскольку оно позволяет чат-ботам определить подходящий ответ на вопрос. Существует несколько различных методов, которые можно использовать для развития контекстуального понимания:

• Один из методов — использовать базу знаний. База знаний — это база данных с информацией, которую можно использовать, чтобы чат-боты понимали контекст разговора.
• Другой метод — использовать историю разговоров. История разговоров — это запись предыдущих разговоров чат-бота с людьми. Эту запись можно использовать, чтобы чат-боты понимали контекст разговора.
• Наконец, контекстуальное понимание может быть достигнуто с помощью людей. Агенты-люди — это люди, которые обеспечивают обслуживание клиентов через чат-ботов. Их можно использовать, чтобы чат-боты понимали контекст разговора и давали соответствующие ответы.

Постоянное обучение

Еще одна проблема в создании интеллектуальных чат-ботов заключается в том, что они должны иметь возможность учиться. Обучение – это процесс приобретения новых знаний или навыков. А поскольку чат-боты работают по определенным алгоритмам, они не могут просто скачивать или копировать новейшую информацию.

Постоянное обучение важно для чат-ботов, поскольку они должны иметь возможность учиться на данных. Им необходимо понимать новый и обновленный человеческий язык, чтобы поддерживать разговор и понимать запросы клиентов.

Чтобы заставить роботов самостоятельно изучать что-то новое, инженеры используют процесс, называемый обучением с подкреплением. При обучении с подкреплением чат-бот получает задание, которое необходимо выполнить. Затем чат-бот получает вознаграждение за выполнение задания. Эта награда может быть в виде новой информации или нового навыка. Награды используются для закрепления поведения, которому чат-бот должен научиться.

Бесшовная передача агента

Проблема, которая возникает при создании чат-ботов, — это плавная передача разговора от чат-бота к человеку-агенту. Бесшовная передача — это способность чат-бота передавать разговор агенту-человеку, не прерывая ход разговора.

Бесшовная передача важна, поскольку она позволяет обеспечить более эффективное обслуживание клиентов. Если чат-бот не может ответить на вопрос, он может легко передать разговор агенту-человеку. Это позволяет агенту-человеку предоставлять более персонализированный ответ.

Этого можно легко добиться с помощью интерактивной системы голосового ответа. Он распознает, когда чат-бот не может ответить на вопрос, и передает разговор агенту-человеку.

Голосовые технологии

Голосовые технологии — еще один аспект, важный для чат-ботов. Голосовые технологии — это использование голоса для обслуживания клиентов.

Голосовые технологии важны, поскольку они обеспечивают более естественное взаимодействие между людьми и чат-ботами. Когда люди разговаривают с чат-ботом, они ожидают, что чат-бот их поймет. Этого можно достичь за счет использования распознавания голоса.

Распознавание голоса осуществляется с помощью алгоритмов, анализирующих человеческую речь. После анализа речи чат-бот может ответить соответствующим образом. Существует множество типов программного обеспечения для распознавания голоса, которое используется для создания чат-ботов.

Читайте также: Роль голосового искусственного интеллекта в трансформации контакт-центра.

Очень краткая история чат-ботов

Историю чат-ботов можно проследить с первых дней компьютерной эры.

• В 1951 году была разработана программа под названием ELIZA. ELIZA была одним из первых когда-либо созданных чат-ботов и была разработана для имитации человеческого разговора. ЭЛИЗА была не очень умна. Он мог отвечать только на заранее заданные вопросы. Однако он все еще был способен поддерживать разговор с людьми.
• В 1966 году был разработан еще один чат-бот под названием PARRY. PARRY был разработан для имитации параноидальной шизофрении у человека. ПАРРИ был умнее ЭЛИЗА. Он мог понимать более сложные вопросы.
• В 1974 году был разработан чат-бот Mycin. Мицин был разработан, чтобы помочь людям диагностировать заболевания. Мицин помогал людям, задавая вопросы, а затем сообщая о состоянии здоровья.
• В 1997 году была разработана ALICE. АЛИСА была создана для общения с людьми. Это работало, давая заранее подготовленные ответы на вопросы.
• Первым коммерчески доступным чат-ботом был Jabberwacky. Jabberwacky был выпущен в 1988 году. Он был разработан, чтобы развлекать людей посредством разговоров.
• В 2000 году был выпущен SmarterChild. SmarterChild был чат-ботом для обмена мгновенными сообщениями. Он мог поддерживать разговоры, а также выполнять такие задачи, как игры, предоставление информации о погоде и поиск в Интернете.
• В 2011 году была выпущена Siri от Apple, и произошел взрыв в развитии чат-ботов. Чат-боты стали более умными и теперь используются в самых разных областях. Некоторые выдающиеся чат-боты 21-го века включают Google Assistant, Amazon Alexa и Microsoft Cortana.

Определение интеллекта чат-бота

Интеллект чат-бота можно определить с точки зрения его способности понимать человеческий разговор и реагировать соответствующим образом.

Чат-боты оснащены возможностями обработки естественного языка. Обработка естественного языка — это способность компьютера понимать человеческий язык. Это делается за счет использования алгоритмов, которые анализируют и обрабатывают человеческую речь. После анализа речи чат-бот может ответить соответствующим образом. Ответ чат-бота может быть в виде текста или речи.

Однако способности чат-бота понимать человеческий разговор недостаточно. Чат-бот также должен иметь возможность генерировать ответ, соответствующий контексту разговора. Эта способность чат-бота генерировать соответствующий ответ и делает чат-бота умным.

Так все ли чат-боты умны?

Нет, не все чат-боты умны. Многие чат-боты не очень умны. Эти чат-боты не способны поддерживать разговор с людьми. Они могут отвечать только на заранее заданные вопросы.

Существует три основных типа чат-ботов: чат-боты, основанные на правилах, прогнозирующие чат-боты и генеративные чат-боты.

• Чат-боты, основанные на правилах, являются основными чат-ботами. Они основаны на наборе правил, определяющих реакцию чат-бота.
• Прогнозирующие чат-боты более сложны, чем чат-боты, основанные на правилах. Они используют искусственный интеллект, чтобы учиться на прошлых взаимодействиях и делать прогнозы относительно будущих взаимодействий.
• Генеративные чат-боты — самый сложный тип чат-ботов. Они используют искусственный интеллект для генерации ответов с нуля.

Новая парадигма обсуждения интеллекта чат-ботов

Генеративные системы — это новая парадигма обсуждения интеллекта чат-ботов. Генеративные системы генерируют ответы с нуля. В этом отличие от базовых систем, которые полагаются на уже существующие реакции.

Генеративные системы более гибки и могут обрабатывать более широкий диапазон входных данных. Они также могут генерировать более естественные ответы. Нейронные сети — это тип генеративной системы. Архитектура нейронных сетей состоит из взаимосвязанных узлов. Эти узлы похожи на нейроны головного мозга.

Нейронные сети способны учиться на данных. Они могут научиться распознавать закономерности и делать прогнозы. Это диалоговые агенты, генерирующие компонент естественного языка.

Перспектива владения

Интеллект чат-бота можно рассматривать с двух точек зрения: с точки зрения пользователя и с точки зрения дизайнера чат-бота.

С точки зрения пользователя, чат-бот является умным, если он может понимать запросы пользователя и предоставлять соответствующие ответы. Чат-бот, способный вести разговор с человеком, считается перспективным чат-ботом.

С точки зрения разработчика чат-бота, чат-бот является умным, если он может выполнить задачу, для которой был разработан. Чат-бот, который может генерировать квалифицированных потенциальных клиентов и работать с бизнес-процессами, считается успешным чат-ботом.

Интеллектуальные платформы как интеллектуальные агенты

Интеллектуальные платформы — это программные системы, обеспечивающие возможности искусственного интеллекта. Эти платформы можно использовать для разработки чат-ботов. Некоторые из наиболее популярных интеллектуальных платформ включают Google Dialogflow, Amazon Lex и IBM Watson.

Эти платформы предоставляют возможности обработки естественного языка. Они также предоставляют инструменты для создания диалоговых агентов. Англоязычная модель является наиболее распространенным типом модели, используемой этими платформами. Модель английского языка — это набор правил, определяющих, как чат-бот должен реагировать на ввод пользователя.

Почему перспектива «интеллектуальных платформ» важна?

Перспектива интеллектуальных платформ важна, поскольку она показывает, как чат-боты можно использовать для выполнения задач. Это помогает чат-ботам работать в режиме реального времени и масштабироваться для обработки человеческого взаимодействия.

Перспектива интеллектуальных платформ также важна, поскольку она дает возможность измерить успех чат-ботов. Количество квалифицированных потенциальных клиентов и удовлетворенность клиентов — два способа измерения успеха чат-бота.

Чат-боты, предназначенные для привлечения потенциальных клиентов или работы с бизнес-процессами, более успешны, чем чат-боты, не предназначенные для конкретной задачи.

Читайте также: Прошел ли какой-нибудь искусственный интеллект тест Тьюринга?

Последние мысли

Чат-боты — многообещающая технология, которая в будущем станет все более распространенной. Они будут использоваться для автоматизации задач и экономии времени и денег предприятий. При правильном дизайне чат-боты могут обеспечить отличный пользовательский опыт. Существует множество проблем, но при наличии правильных алгоритмов и архитектуры чат-боты могут работать без вмешательства человека.