Interlocutor virtual , program interlocutor , bot de chat ( chatbot în engleză ) - un program care află nevoile utilizatorilor și apoi ajută la satisfacerea acestora. Comunicarea automată cu utilizatorul se realizează folosind text sau voce. Un chat bot comunică în numele unei companii sau al unei mărci pentru a simplifica comunicarea online (oferiți informații actualizate cât mai curând posibil) și este folosit ca alternativă la conversația cu un operator live sau la apelarea unui manager al companiei.
Unul dintre primii interlocutori virtuali a fost programul Eliza , creat în 1966 de Joseph Weizenbaum. Eliza a parodiat comportamentul verbal al psihoterapeutului implementând o tehnică de ascultare activă , cerând utilizatorului înapoi și folosind expresii precum „Vă rugăm să continuați”.
Programul ideal de interlocutor trebuie să treacă testul Turing . Există concursuri anuale de programe pentru interlocutori (în mare parte bune vorbitoare de engleză). Una dintre cele mai cunoscute este concursul Loebner .
Scopurile dialogurilor specifice între oameni variază. Puteți doar să „conversați” sau puteți discuta o problemă importantă. În ultimii ani, tehnologia roboților de auto-învățare s-a dezvoltat activ.
Programele care pot înțelege afirmațiile individuale ale utilizatorului formează o clasă de programe cu o interfață în limbaj natural . De exemplu, un sistem de întrebări-răspuns .
Crearea interlocutorilor virtuali se învecinează cu problema inteligenței artificiale generale , adică a unui singur sistem (programe, mașini) care simulează activitatea intelectuală umană.
În anii 2010, a început să se dezvolte un mediu fertil pentru utilizarea chatbot-urilor - mesagerii instant. Pavel Durov a fost unul dintre primii care a văzut perspectivele tehnologiei și a implementat un API pentru crearea inteligenței artificiale în Telegram.
Primul bot de auto-învățare a fost creat de Microsoft, care a postat un chat de auto-învățare Tay pe Twitter în 2016 .
Astăzi, chatboții sunt adesea folosiți în afaceri pentru a oferi sfaturi și informații clienților. În aceste scopuri, chatboții sunt cel mai des folosiți în rețelele sociale sau în aplicații.
Sectorul bancar a fost primul din Rusia care a stăpânit tehnologia în afaceri, apoi s-au alăturat companiilor IT și telecom, sectorul serviciilor, retailul și HR.
La începutul anului 2022, inginerul de software Google Blake Lamon a descoperit că rețeaua neuronală LaMDA (proiectată pentru chatbot) a arătat semne de conștiință de sine [ [1] ]
Interlocutorii virtuali lucrează cu un limbaj „în direct”. Procesarea limbajului natural , un anumit stil de conversație , este o problemă acută în inteligența artificială.
Ca orice sistem inteligent, un interlocutor virtual are o bază de cunoștințe . În cel mai simplu caz, este un set de întrebări posibile ale utilizatorului și răspunsurile lor corespunzătoare . Cele mai comune metode de alegere a unui răspuns în acest caz sunt următoarele:
Un fel de mini-problemă pentru astfel de roboți simpli este identificarea formelor de cuvinte și a sinonimelor .
Există și boți cu auto-învățare, aceștia sunt creați folosind metode bazate pe machine learning și sunt cu siguranță mai eficienți decât primul tip de boți. Există două tipuri de roboti de auto-învățare: de căutare și generativi.
Boții de căutare folosesc euristica pentru a selecta un răspuns dintr-o bibliotecă de indicii predefinite. Astfel de chatbot folosesc textul mesajului și contextul conversației pentru a selecta un răspuns dintr-o listă predefinită. Contextul include poziția curentă în arborele conversației, toate mesajele anterioare și variabilele salvate anterior (de exemplu, numele de utilizator). Euristica pentru selectarea răspunsurilor poate fi proiectată în mai multe moduri, de la logica condițională sau logică până la clasificatoare de mașini.
Boții generativi pot genera răspunsuri pe cont propriu și nu răspund întotdeauna cu una dintre opțiunile predefinite. Acest lucru îi face inteligenți, deoarece astfel de roboți studiază fiecare cuvânt din cerere și generează un răspuns.
| Ingineria cunoașterii | |
|---|---|
| Concepte generale | |
| Modele rigide | |
| Metode soft | |
| Aplicații | |
| procesarea limbajului natural | |
|---|---|
| Definiții generale | |
| Analiza textului |
|
| Referire |
|
| Traducere automată |
|
| Identificarea și colectarea datelor | |
| Model tematic | |
| Evaluare inter pares |
|
| Interfață în limbaj natural | |