Как работают чат-боты? Часто не без помощи ИИ
Последнее обновление: 22 марта 2022 г.
Автор контента о маркетинге и брендах
Что внутри
Совсем недавно чат-боты были любопытной маргинальной стратегией клиентской поддержки, но благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, машинного обучения и обработки естественного языка они стали сложными и даже общепринятыми. В одном из отчетов предполагается, что рынок чат-ботов будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) почти в 35 процентов в период с 2021 по 2026 год и достигнет 102 миллиардов долларов по сравнению с 17 миллиардами долларов в 2020 году, что означает потрясающий рост на 500 процентов за шесть лет, причем самый высокий рост ожидается в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Между тем, ожидается, что потребительские расходы на розничную торговлю через чат-боты взлетят до 142 миллиардов долларов к 2024 году по сравнению с 2,8 миллиарда долларов в 2019 году — это рост на 4328 процентов за пять лет. (Да, вы все правильно прочитали.)
Для многих компаний игнорирование развития ИИ — это рискованное дело. Понимание чат-ботов — того, как именно они работают и почему они так мощны — отличный способ попробовать свои силы. Если вы перегружены ИИ в целом, рассматривайте чат-боты как малорисковый шлюз к новым возможностям.
Чат-боты: секретное оружие ИИ для повышения вовлеченности и доходов
ИИ-чат-боты обеспечивают мгновенные ответы, благодаря которым пользователи чувствуют, что их «слушают», они могут существенно сократить время ожидания и извлекают выгоду из предпочтения потребителей общаться в сети, а не звонить по номерам 1-800 и ждать. Они также обеспечивают более высокие показатели конверсии, часто среди клиентов, которые бросили свои корзины покупок — главная боль в онлайн-ритейле. Например, бодрый чат-бот может сказать: «Эй, у вас в корзине лежат товары! Купите их, пока они не исчезли!»
Вдобавок к этому, ИИ-чат-боты помогают компаниям электронной коммерции делать рекомендации продуктов на основе активности просмотров пользователя, предыдущих покупок и/или демографических данных, а также позволяют предприятиям круглосуточно и недорого обеспечивать поддержку клиентов. В конце концов, чат-ботам не нужны перерывы, отпуска или праздники, и они также могут брать на себя рутинные задачи («Вы спросили, где ваша посылка. Я нашел ее!»), оставляя более интересные запросы в службу поддержки живым агентам, которые затем с большей долей вероятности сами будут более вовлечены в работу.
Более того, хороший чат-бот, поддерживаемый реальными людьми, может помочь любому бизнесу справиться с всплесками спроса (например, праздничный шопинг) или внезапным снижением доступности представителей службы поддержки, например, когда сотрудники колл-центра заболели во время пандемии.
В конечном итоге чат-боты могут стать выгодными как для бизнеса, так и для потребителей, поскольку они кардинально сокращают время простоя службы поддержки и могут стать ключевым элементом вашей стратегии обеспечения непрерывности бизнеса.
Чат-бот — это компьютерная программа, которая общается с людьми, генерируя ответы на их вопросы или выполняя действия в соответствии с их запросами. Он может быть запрограммирован 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, точно так же, как пользователь общается с другим человеком. Подобно виртуальным помощникам, чат-боты представляют собой форму разговорного ИИ.
Самый простой тип чат-бота — это бот «вопрос-ответ», бот на основе правил, который следует древовидному потоку для получения ответов. Эти чат-боты используют базу знаний и сопоставление с образцом для выдачи предопределенных ответов на определенные наборы вопросов — и они, строго говоря, не являются ИИ.
Но когда в программное обеспечение чата добавляется программирование искусственного интеллекта, бот становится более сложным и похожим на человека. Чат-боты на базе ИИ используют базу данных информации и сопоставление с образцом вместе с глубоким обучением, машинным обучением и обработкой естественного языка (NLP).
Типичная программа чат-бота анализирует предыдущие разговоры и документацию от представителей службы поддержки в базе знаний, чтобы найти похожие текстовые группы, соответствующие исходному запросу. Затем она представляет наиболее подходящий ответ в соответствии с конкретными алгоритмами ИИ-чат-бота.
Siri от Apple, Alexa от Amazon и Google Assistant — это примеры чат-ботов на основе генеративных алгоритмов, обученных с помощью многоэтапного метода. Эти боты генерируют продвинутые ответы на основе предыдущих разговоров и алгоритмов, которые позволяют им использовать уникальные паттерны для ответа на запросы.
Вирусный ChatGPT («Генеративный предварительно обученный трансформер» (Generative Pretrained Transformer)) от OpenAI, являющийся формой генеративного ИИ, также представляет собой чат-бот. Понятные (и даже весьма сложные) ответы, которые ChatGPT генерирует в ответ на запросы пользователей, являются результатом усовершенствованной модели обработки языка и training обучения на огромном наборе данных. Последнее воплощение бота, GPT-4, способно принимать как текст, так и изображения. Как отмечает MIT Technology Review, эта последняя версия способна объяснять юмор мемов или даже создавать рецепт на основе фотографий продуктов питания.
Алгоритмы ИИ-чат-ботов: машинное обучение, глубокое обучение и обработка естественного языка
Популярные алгоритмы чат-ботов включают в себя следующие:
- Сопоставление с образцом
- 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 ИИ-чат-ботов, мы сосредоточимся на функциях машинного обучения, глубокого обучения и NLP как на методах, наиболее широко используемых для создания чат-ботов на основе ИИ.
Термин «машинное обучение» относится к тому, как компьютер может принимать, 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 шаблоны во время разговоров с людьми в сочетании с предопределенными сценариями чата и базой данных ответов, используемых для ответов. 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 меньшего вмешательства человека и могут имитировать разговор, похожий на человеческий. Создавая несколько слоев алгоритмов, известных как искусственные нейронные сети, чат-боты с глубоким обучением принимают интеллектуальные решения, используя структурированные данные на основе диалога между людьми. Например, тип нейронной сети, называемый трансформером, лежит в основе алгоритма ChatGPT.
Важнейшим элементом алгоритма ИИ-чат-бота является слой NLP, который позволяет компьютерным программам переводить и имитировать человеческий разговор с помощью прогнозной аналитики и анализа настроений наряду с классификацией текста.
Предиктивная аналитика объединяет большие данные, моделирование, искусственный интеллект и машинное обучение для получения более точных прогнозов будущих событий. Анализ настроений изучает контекст ситуации для вынесения субъективного суждения. В контексте технологии чат-ботов анализ настроений может определить, что пользователь «на самом деле имеет в виду», когда вводит определенную фразу или, возможно, делает распространенную орфографическую или грамматическую ошибку.
Разбивая запрос на сущности и намерения, чат-бот определяет конкретные ключевые слова и действия, которые необходимо предпринять для ответа на ввод пользователя. Например, такие запросы, как «Я хочу заказать сумку» и «Вы продаете сумки? Я хочу купить одну», будут поняты алгоритмом чат-бота одинаково, так что пользователь увидит варианты сумок, предлагаемые на веб-сайте.
Классификация текста позволяет NLP понимать человеческий язык (например, формулировки, намерения и коллоквиализмы) и последовательно отвечать в чате, текстовом или голосовом сообщении. Многомерный наивный байесовский классификатор — классический пример текстовой классификации и NLP: он сопоставляет термины из входных предложений и присваивает оценку каждому классу классификации, чтобы определить класс с наивысшим баллом, связанный с вводом. 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 score=2.
Все эти технологии работают за кулисами чат-бота, благодаря чему беседа в мессенджере кажется естественной — до такой степени, что пользователь не чувствует, будто разговаривает с машиной, хотя это именно так.
Какой язык программирования лучше всего подходит для ИИ чат-бота?
Не существует какого-то одного 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 ИИ чат-ботов, и это лучший выбор для обработки естественного языка, так как первоначальный Natural Language Toolkit был написан на Python.
Поскольку программирование ИИ основано на использовании алгоритмов, Java также является хорошим выбором для разработки чат-ботов. Java оснащена стандартным инструментарием виджетов, что ускоряет и облегчает создание и тестирование приложений ботов.
Благодаря широкому спектру 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 могут использоваться для создания чат-ботов. Lisp изначально создавался как язык для проектов в области ИИ и со временем стал более эффективным. Это динамичный и высокоадаптивный 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 иметь легко тестируемый функционал. CSML — это предметно-ориентированный язык, изначально разработанный для создания чат-ботов. Этот язык с открытым исходным кодом на базе Rust прост в использовании и легко доступен на любом канале, позволяя создавать масштабируемые чат-боты, которые можно интегрировать с другими приложениями.
Чат-боты — это новые ссылки «связаться с нами» для бизнес-страниц, причем до такой степени, что многие клиенты предпочитают общаться с компаниями через чат-бот; в конце концов, мгновенное удовлетворение является общей валютой и мотиватором цифрового мира, и пользователи ожидают более быстрых и персонализированных покупок и просмотра веб-страниц.
Если вы еще не ступили на путь создания чат-ботов, самое время засучить рукава. Мы тоже в это искренне верим: если вы готовы начать разговор, перейдите на нашу главную страницу и нажмите на значок в правом нижнем углу. Наш дружелюбный и знающий чат-бот сразу же ответит вам.
