Q:
Kaip treniruojami pokalbių robotai?
A:Beveik visi bendravo su pokalbių programėle per asmeninius padėjėjus, tokius kaip „Apple Siri“, arba per klientų aptarnavimo skyrius, tačiau kaip jie atrodo tokie protingi? Yra keletas būdų, kaip AI kūrėjai gali išmokyti šiuos robotukus, kad jie pateiktų realius atsakymus.
Paprasčiausias būdas suprojektuoti robotą yra tai, kad jis reaguotų į iš anksto užprogramuotą atsakymų diapazoną. Tokio požiūrio taikė Joseph Weizenbaum (1923–2008) ELIZA programa, sukurta septintajame dešimtmetyje.
ELIZA buvo skirta Rogerio psichoterapeuto simuliacijai. Programa galėjo atsakyti tik pagal iš anksto užprogramuotus „scenarijus“, tačiau daugelis vartotojų manė, kad poveikis yra toks realus, kad jie tvirtino, kad ELIZA iš tikrųjų yra intelektuali.
Tai buvo pavadinta „ELIZA efektas“.
AI tyrimai leido sukurti daug sudėtingesnius pokalbių svetainių kūrimo metodus, leidžiančius jiems „mokytis“ tiek iš kūrėjų pateiktų mokymo duomenų, tiek iš vartotojo įvestų duomenų.
Paimkime chatboto, naudojamo programinės įrangos įmonės klientų aptarnavimo skyriui, pavyzdį. Pirmiausia robotams bus pateikta informacija iš pačių įmonės išteklių: dokumentų, DUK, el. Laiškų, pokalbių nuorašų.
Robotas nebus tik apsiribojamas tuo, ką kūrėjai jam suteikė, kokia buvo ELIZA. Jis galės išmokti realios sąveikos su klientais, naudodamas natūralų kalbos apdorojimą (NLP).
Net naudojant automatizuotą mokymąsi, vis tiek bus sričių, kuriose robotai susiduria su problemomis. Žmonės retkarčiais turės treniruoti robotą, naudodami prižiūrimą mokymąsi. Atsižvelgiant į dviprasmiškas žmonių kalbas, bus sunku sukurti pokalbių vietą, kuri galėtų veikti visiškai neprižiūrima.
Žmogus vartotojas taip pat greičiausiai turės patikrinti pokalbių programos rezultatų tikslumą, ypač verslo kontekste. Vis tik šie pokalbiai bus lankstesni nei grynai taisyklėmis pagrįsta programa, tokia kaip ELIZA.
Pažanga kompiuterinio mokymosi ir natūralaus kalbų apdorojimo metu ateityje galėtų paversti šiuos pokalbių vaizdo įrašus intelektualesniais.
