Как работают чат-боты? Часто не без помощи ИИ
Последнее обновление: 22 марта 2022 г.
Автор маркетингового и брендового контента
Что внутри
Еще совсем недавно чат-боты были любопытной, второстепенной стратегией поддержки клиентов, но благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка они стали сложными и даже общепринятыми. Один из отчетов предполагает, что рынок чат-ботов будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) почти 35 процентов в период с 2021 по 2026 год и достигнет 102 млрд долларов — по сравнению с 17 млрд долларов в 2020 году, что означает ошеломляющий рост на 500 процентов за шесть лет, причем самый высокий рост ожидается в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Тем временем, ожидается, что потребительские расходы в розничной торговле через чат-ботов взлетят до 142 млрд долларов к 2024 году по сравнению с 2,8 млрд долларов в 2019 году — это рост на 4328 процентов за пять лет. (Да, вы правильно прочитали.)
Для многих компаний игнорирование роста ИИ — рискованное дело. Понимание того, как работают чат-боты и почему они настолько эффективны, — отличный способ начать знакомство с этой технологией. Если вас пугает ИИ в целом, рассматривайте чат-ботов как безопасный путь к новым возможностям.
Чат-боты: секретное оружие ИИ для повышения вовлеченности и дохода
AI-чат-боты предоставляют мгновенные ответы, чтобы пользователи чувствовали, что их «слышат», они могут значительно сократить время ожидания и извлечь выгоду из предпочтения потребителей общаться онлайн, а не звонить на номера 800 и ждать. Они также обеспечивают более высокие показатели конверсии, часто среди клиентов, которые бросили свои корзины покупок — это серьезная проблема в онлайн-ритейле. Например, жизнерадостный чат-бот может сказать: «Эй, у вас в корзине остались товары! Купите их, пока они не закончились!»
Более того, AI-чат-боты помогают компаниям электронной коммерции давать рекомендации по продуктам на основе истории просмотров пользователя, предыдущих покупок и/или демографических данных, а также позволяют компаниям недорого обеспечивать круглосуточную поддержку клиентов. В конце концов, чат-ботам не нужны перерывы, отпуска или праздники, и они также могут взять на себя рутинные задачи («Вы спросили, где ваша посылка. Я нашел ее!»), оставляя более интересные запросы в службу поддержки живым операторам, которые в результате сами становятся более вовлеченными в работу.
Более того, хороший чат-бот, дополненный реальными людьми, может помочь любому бизнесу справиться со скачками спроса (вспомните праздничные распродажи) или внезапной нехваткой сотрудников службы поддержки, например, когда персонал колл-центра болел во время пандемии.
В конечном счете, чат-боты могут быть выгодны как бизнесу, так и потребителям, поскольку они значительно сокращают время простоя службы поддержки и могут стать ключом к вашей стратегии непрерывности бизнеса.
Чат-бот — это компьютерная программа, которая общается с людьми, генерируя ответы на их вопросы или выполняя действия в соответствии с их запросами. Его можно запрограммировать на выполнение рутинных задач на основе определенных триггеров и алгоритмов, имитируя при этом человеческий разговор.
Бот предназначен для взаимодействия с человеком через интерфейс чата или голосовые сообщения в веб- или мобильном приложении, так же, как пользователь общался бы с другим человеком. Как и виртуальные помощники, чат-боты являются формой разговорного ИИ.
Самый простой тип чат-бота — это бот «вопрос-ответ», основанный на правилах, который следует древовидной структуре для получения ответов. Эти чат-боты используют базу знаний и сопоставление с шаблонами, чтобы давать заранее определенные ответы на конкретные наборы вопросов — и, строго говоря, они не являются ИИ.
Но когда в программное обеспечение чата добавляется программирование искусственного интеллекта, бот становится более сложным и похожим на человека. AI-чат-боты используют базу данных информации и сопоставление с шаблонами вместе с глубоким обучением, машинным обучением и обработкой естественного языка (NLP).
Типичная программа чат-бота просматривает предыдущие разговоры и документацию от сотрудников службы поддержки в базе знаний, чтобы найти похожие группы текста, соответствующие исходному запросу. Затем она представляет наиболее подходящий ответ в соответствии с конкретными алгоритмами AI-чат-бота.
Siri от Apple, Alexa от Amazon и Google Assistant — это примеры чат-ботов на основе генеративных алгоритмов, обученных с использованием многоэтапного метода. Эти боты генерируют продвинутые ответы на основе предыдущих разговоров и алгоритмов, которые позволяют им использовать уникальные шаблоны для ответа на запросы.
Вирусный ChatGPT («Generative Pretrained Transformer») от OpenAI, форма генеративного ИИ, также является чат-ботом. Понятные (и даже довольно сложные) ответы, которые ChatGPT генерирует в ответ на запросы пользователей, являются результатом продвинутой модели обработки языка и training на огромном наборе данных. Последняя версия бота, GPT-4, может воспринимать как текст, так и изображения. Как explains MIT Technology Review, эта последняя версия способна объяснить юмор в мемах или даже создать рецепт на основе фотографий продуктов питания.
Алгоритмы AI-чат-ботов: машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка
Популярные алгоритмы чат-ботов включают следующее:
- Сопоставление с шаблонами
- Наивный байесовский классификатор
- Модель «последовательность в последовательность» (seq2seq)
- Рекуррентные нейронные сети (RNN)
- Долгая краткосрочная память (LSTM)
- Обработка естественного языка (NLP)
Поскольку этот пост посвящен алгоритмам AI-чат-ботов, мы сосредоточимся на особенностях машинного обучения, глубокого обучения и NLP как методах, наиболее широко используемых для создания чат-ботов на основе ИИ.
Термин «машинное обучение» относится к тому, как компьютер может получать, анализировать и интерпретировать данные для выявления определенных закономерностей, а затем принимать логические решения без участия оператора-человека.
Интеллектуальный чат-бот с машинным обучением распознает повторяющиеся закономерности во время разговоров с людьми в сочетании с заранее определенными сценариями чата и базой данных ответов, используемых для реагирования. Чем больше программа работает, тем больше чат-бот «учится» на базе данных — и тем сложнее он становится. Например, чат-бот с машинным обучением может помочь клиентам найти продукты и услуги на веб-сайте, отвечать на запросы в режиме реального времени или отправлять обновления и целевые уведомления.
Чат-боты с глубоким обучением создаются с использованием алгоритмов машинного обучения, но требуют меньше вмешательства человека и могут имитировать человеческий разговор. Создавая несколько слоев алгоритмов, известных как искусственные нейронные сети, чат-боты с глубоким обучением принимают интеллектуальные решения, используя структурированные данные, основанные на диалоге между людьми. Например, тип нейронной сети под названием трансформер лежит в основе алгоритма ChatGPT.
Важным элементом алгоритма AI-чат-бота является слой NLP, который позволяет компьютерным программам переводить и имитировать человеческий разговор с помощью прогнозной аналитики и анализа тональности, а также классификации текста.
Предиктивная аналитика объединяет большие данные, моделирование, искусственный интеллект и машинное обучение для получения более точных прогнозов будущих событий. Анализ тональности исследует контекст ситуации для вынесения субъективного суждения. В контексте технологии чат-ботов анализ тональности позволяет определить, что пользователь «на самом деле имеет в виду», когда вводит определенную фразу или, возможно, допускает распространенную орфографическую или грамматическую ошибку.
Разбивая запрос на сущности и намерения, чат-бот идентифицирует конкретные ключевые слова и действия, которые ему необходимо предпринять, чтобы ответить на ввод пользователя. Например, запросы «Я хочу заказать сумку» и «Вы продаете сумки? Я хочу купить одну» будут поняты алгоритмом чат-бота одинаково, поэтому пользователь увидит варианты сумок, предлагаемые на веб-сайте.
Классификация текста позволяет NLP понимать человеческий язык (например, формулировки, намерения и разговорные выражения) и последовательно отвечать через чат, текстовые или голосовые сообщения. Мультиномиальный наивный байесовский классификатор — это классический пример классификации текста и NLP: он сопоставляет термины из входных предложений и присваивает оценку каждому классу, чтобы определить наиболее подходящий класс, связанный с входными данными. Например, если обучающий набор бота содержит предложения «Как дела?» и «Доброе утро» в классе «Приветствия», запрос «Привет, доброе утро» получит два совпадения: «Доброе» и «утро» в классификации с оценкой=2.
Все эти технологии работают в фоновом режиме чат-бота, поэтому общение в мессенджере кажется естественным, до такой степени, что пользователь не почувствует, что разговаривает с машиной, хотя это именно так.
Какой язык программирования лучше всего подходит для AI-чат-бота?
Не существует единственного лучшего языка программирования для чат-ботов, но есть технические обстоятельства, которые делают один язык более подходящим, чем другой. Это также зависит от того, с какими инструментами вашим разработчикам удобнее всего работать.
Python в настоящее время является самым популярным языком для создания AI-чат-бота, и это лучший выбор для обработки естественного языка, поскольку первоначальный Natural Language Toolkit был написан на Python.
Поскольку программирование AI основано на использовании алгоритмов, Java также является хорошим выбором для разработки чат-ботов. Java оснащена стандартным набором инструментов Widget, который ускоряет и упрощает создание и тестирование приложений для ботов.
Благодаря широкому разнообразию надежных библиотек Ruby считается хорошим выбором для создания чат-бота. Этот язык программирования имеет динамическую систему типов и поддерживает автоматическое управление памятью, что делает его эффективным инструментом для проектирования чат-ботов.
Lisp, Clojure и CSML также можно использовать для создания чат-ботов. Lisp изначально был создан как язык для проектов AI и со временем стал более эффективным. Это динамичный и легко адаптируемый язык, который помогает решать специфические задачи при создании чат-ботов. Clojure — это диалект Lisp, который позволяет пользователям создавать чат-ботов с чистым кодом, обрабатывать несколько запросов одновременно и легко тестировать функциональность. CSML — это предметно-ориентированный язык, изначально разработанный для разработки чат-ботов. Этот язык с открытым исходным кодом на базе Rust прост в использовании и легко доступен на любом канале, что позволяет создавать масштабируемые чат-боты, которые можно интегрировать с другими приложениями.
Чат-боты — это новые ссылки «свяжитесь с нами» для бизнес-страниц, до такой степени, что многие клиенты предпочитают общаться с компаниями через чат-бота; мгновенное удовлетворение, в конце концов, является общей валютой и мотиватором цифрового мира, и пользователи ожидают более быстрого и персонализированного опыта покупок и просмотра веб-страниц.
Если вы еще не встали на путь внедрения чат-ботов, пора засучить рукава. Мы тоже в это верим: если вы готовы начать разговор, перейдите на нашу домашнюю страницу и нажмите на значок в правом нижнем углу. Наш дружелюбный и знающий чат-бот сразу же ответит вам.
