Чатбот психолог. Полезный робот собеседник.

Иллюзия понимания

Чтобы «понять» речь, чат-бот сопоставляет сказанное с фразами большого числа других людей, на которых бот обучался. Он находит сходства с образцами фраз, определяет тему вопроса и выполняет запрограммированное на этот тип вопроса действие.

У человека возникает иллюзия, что бот его понимает: действует логично, реагирует как человек и поддерживает беседу. На этой иллюзии основан знаменитый тест Тьюринга: если судья не смог определить, бот с ним общается или человек, технология проходит испытание.

https://www.youtube.com/video/sUhjCOvApQ8

Понимание — субъективная «величина», которую сложно измерить. Microsoft проводила исследование эффективности системы распознавания речи и системы ответов на вопросы по заданному набору тестов — в 2017-2018 годах обе оказались эффективнее людей, пройдя тест с минимумом ошибок. Это хорошие новости для разработчиков интеллектуальных систем.

Современные разговорные ассистенты демонстрируют высокий уровень понимания человека и точности ответов, когда стоит тривиальная задача и установлена тема беседы: бронирование билетов, поиск вакансии, заказ пиццы.

Кто озвучивал бота алису

У многих пользователей возникает вопрос, как и где найти бота Алиса, если вдруг я забыл адрес вашего сайте, а мне он очень нужен, не волнуйтесь просто наберите в Яндексе фразу «Бот Алиса» и в верху списка вы увидите наш сайт.

Чатбот психолог. Полезный робот собеседник.

Создателями бота является компания Existor, за что стоит им сказать большое спасибо, мы лишь транслируем продукт русскоязычному пользователю.

Бота не озвучивали, это её родной голос, он генерируется с помощью программы и не имеет родителя среди людей.

Поделитесь с нами. Расскажите нашему чатботу что вас интересует?

Aimylogic — это конструктор чат-ботов с искусственным интеллектом. Созданных с помощью Aimylogic ботов можно встраивать в мессенджеры, социальные сети, сайты и голосовых и текстовых помощников, таких как «Алиса» и «Google Ассистент». Процесс конструирования происходит в визуальном редакторе.

Смотрите про коптеры:  Робот-шпион - Official TF2 Wiki

В редакторе можно добавить кнопки, с помощью которых пользователь будет направлять диалог. Или задать примеры фраз, на которые бот будет реагировать. Благодаря искусственному интеллекту бот будет обучаться и понимать запросы точнее. С каждым новым обращением он становится умнее и полезнее.

#партнерский

Чат-боты учатся как дети

Обучение чат-бота похоже на обучение человека. Люди с детства умеют отделять важное от шума, учитывать контекст разговора, понимать разное произношение одних и тех же фраз. К примеру, родители понимают, что «мама, молись и кайся» на самом деле «Мама, “Малыш и Карлсон”». А продавец в магазине понимает, что фраза «такое же, но с перламутровыми пуговицами» означает желание сменить товар. Но чат-бот — машина, его сначала нужно научить такому пониманию с помощью технологий.

«Умный» ассистент должен верно преобразовывать звуки в слова, понимать смысл вопроса, учитывать контекст беседы и отвечать адекватно контексту. Все это — комплекс речевых технологий и технологий понимания естественного языка (NLU). Обучение делится на несколько этапов.

На этом этапе машина только распознает признаки звука или его цифровые характеристики. Нужно определить и интерпретировать эти характеристики так, чтобы на выходе получилось то, что сказал человек.

Чатбот психолог. Полезный робот собеседник.

С этим много проблем: основной запрос нужно отделить от шумов, распознать разные по значению, но одинаково звучащие слова («мыла» и «мыло»), из нескольких вариантов выбрать наиболее подходящий.

Чат-бот использует языковую и акустическую модели. Они предварительно обучаются на огромном объёме данных, накапливают опыт.

Акустическая модель в реальном времени переводит звук в цифровой формат, нарезает на множество микро-отрезков и относит каждый отрезок к определённой части слова. Таких соотношений много: языковая модель выстраивает последовательность, не путая похожие по звучанию части слов и целые слова. Она учитывает, с какой частотой соседствуют звуки.

Если система приняла фразу «покажи мои очки в икре», языковая модель сориентируется, что вероятнее всего имеется в виду «покажи мои очки в игре». Важно, что обе модели зависят от контекста беседы. Если пользователь общается с чат-ботом на сайте книжного магазина, система поймёт, какое произведение подразумевается в запросе «трое в лодке нищета и собаки».

Фраза пользователя переведена в текст, но её смысл и желание клиента не определены. «Умный» ассистент начинает действовать как человек — соотносит фразу с образцами, на которых учился, и находит наиболее подходящие по смыслу. Он мыслит классами, соотнося новый запрос с одним из них. А классы формируются в зависимости от сферы применения бота: банковские услуги, оформление заказов, консультации по грузоперевозкам.

Например, в класс «забронировать номер» попадут фразы «хочу оформить бронь», «как заказать», «условия бронирования» и нестандартные, вида «забронировать как». Постепенно происходит обучение бота, и он может самостоятельно определять близкие по смыслу запросы в этот класс.

Технология внутри чат-бота должна учитывать контекст беседы. К примеру, вопрос «как будет “забронировать номер” по-английски?» можно распознать и как бронирование номера, и как запрос к переводчику.

Какие технологии нужны разговорным ботам

Основная технология современных ботов — понимание естественного языка (NLU). Она позволяет машине понимать пользователей и запускать нужные параметры для обработки запросов. Для этого нужны все технологические решения, связанные с обработкой естественного языка.

К ним относится подход к обработке (rule-based, статистический, гибридный), технологии распознавания и синтеза речи, технологии внедрения чат-бота в бизнес-процессы компании (облачные или локальные). Это огромный и очень перспективный рынок, которому эксперты прогнозируют рост до $16 млрд к 2021 году.

Различаются и технологии обучения чат-ботов. Самыми конкурентоспособными на рынке стали технологии машинного обучения по принципу нейросетей, когда чат-бота обучают на выборках ответов. Ему показывают примеры фраз клиентов, а он учится помещать такие фразы и схожие с ними по смыслу в нужный класс. Чем эффективнее алгоритм, тем меньше примеров нужно, чтобы обучить бота.

Зачем чат-боту нужны лингвисты

Чатбот психолог. Полезный робот собеседник.

Лингвисты формулируют правила, по которым чат-бот учится понимать смысл сказанного, а не просто ищет «ключи» в тексте. Эти специалисты умеют программировать и пишут сценарий поведения бота на специальном языке. В компании Just AI, которая занимается разработкой «умных» ботов, позиция программиста ботов называется «лингвист-разработчик». Такие специалисты учат ботов понимать числительные, написанные текстом, распознавать смысл фразы с опечатками, сленгом или неточным порядком слов.


Пример: лингвист учит чат-бота понимать местоимения, синонимы, числительные, описывая правила на языке Just AI DSL

Почему чат-боты несовершенны

В сети есть множество скриншотов и постов, высмеивающих ответы чат-ботов. Но не меньшее число публикаций на тему ошибок сотрудников. В обоих случаях проблемы одинаковы: поверхностное планирование задачи, скудная база ответов, нет времени на дополнительное обучение.


Шутки на тему «понимания» смысла чат-ботами никогда не закончатся

Чат-бот на 80% состоит из готовых ответов, которыми его наполнили. Без примеров ни одна нейросеть не сможет полноценно понимать запросы, а хорошо написанный программный код не способен продать клиенту товар или оформить возврат в магазин. Всё решает полезный контент. Чем лучше компания знает своих клиентов, чем больше информации сможет предоставить об их запросах, тем умнее будет бот.

Разработчики должны учитывать каждую мелочь в работе с контентом: каждый запрос должен обрабатываться верно, извлекая и предоставляя нужные данные. Способы обучения чат-бота тоже должны быть просты: вопросы клиентов меняются постоянно, и бот не должен терять своей актуальности.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector