Разговоры с Будущим: что такое ИИ чатбот и в чем его особенность?

Чатботы на основе искусственного интеллекта сегодня доступны каждому и приносят немало пользы. Несмотря на то, что ИИ чат-боты вызывают споры и приводят к этическим проблемам, они все чаще становятся отличным решением автоматизации бизнес-процессов и ежедневных рутинных задач.

ИИ чатботы: самое важное

Чат-боты, созданные на основе искусственного интеллекта и система обработки естественного языка, представляют собой программы, способные имитировать общение с помощью текста или речи. Они позволяют не только получать нужную информацию, но и управлять устройством.

Что такое искусственный интеллект?

По своей сути искусственный интеллект - это моделирование процессов человеческого интеллекта с помощью компьютерных систем. Системы искусственного интеллекта предназначены для анализа огромных объемов данных, обучения на основе закономерностей, принятия решений или выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Это основа гибкости искусственного интеллекта.

Чатботы с искусственным интеллектом - лишь вершина айсберга областей применения данной технологии. Любое решение на основе ИИ - это возможность принимать и обрабатывать такие объемы данных, которые обычный человек или группа людей сделать не могут.

Например, внедрение ИИ в сферу бизнеса позволяет анализировать множество данных о продажах продуктов, сезонность, затратах, стоимости работы с поставщиками и удовлетворенности клиентов, что поможет оптимизировать ценообразование. Связь Интернета вещей (IoT) с искусственным интеллектом предоставляет возможность анализировать производительность оборудования и принимать оперативные решения об изменениях в инфраструктуре.

Эволюция технологии чатботов

Начало развития чатботов было положено Аланом Тьюрингом в 1950 году после публикации статьи "Вычислительные машины и разум". В дальнейшем это запустило цепочку создания программы ELIZA Джозефом Вейценбаумом в 1966 году, PARRY в 1972 году Кеннетом Колби и ALICE в 1995 году Ричардом Уоллес.

Новый виток развития чатботов наступил с предоставлением исходного кода ALICE общественности и интеграцией искусственного интеллекта. Прошло более полувека, и сегодня мы пользуемся такими инструментами как Siri, Alexa, Bing Chat, ChatGPT и др.

Все ли чатботы используют искусственный интеллект: обзор чатботов

Изначально чатботы использовали заготовленные ответы на простые запросы и работали по заранее сконстурированному древу решений. Это чатботы, основанные на наборе правил, и они не используют искусственный интеллект.

Так, кнопочные чатботы предлагают пользователю выбрать подходящую “кнопку-запрос”, после чего получить заранее готовый ответ. Например, такая функция доступна в Instagram, когда аккаунты брендов могут автоматически отвечать на популярные вопросы.

Чат-боты на основе ключевых слов работают по более сложной, но гибкой схеме. Ои распознают знакомые им слова в запросе клиента и дают готовый ответ. Таких ботов можно встретить в банковских приложениях. Чаще всего боты, к сожалению, дают пользователям информацию, которая тем уже известна.

Чатботы на основе ИИ исключают недостатки своих предшественников и предлагают совершенно новый уровень общения с онлайн-помощниками. Здесь в игру входит машинное обучение как на стадии разработки, так и в процессе общения бота с пользователями. ИИ чатбот способен понять контекст и не опирается на заготовленный сценарий, может имитировать общение с живым человеком и персонализировать это общение. Каковы минусы ИИ чатботов? Сложность разработки и значительные затраты по сравнению с традиционными ботами, а также низкая вероятность предугадать исход диалога. Проблемы, связанные с применением искусственного интеллекта.

Основы разработки ИИ чатботов

Перед созданием чатбота с ИИ следует глубже взглянуть на аспекты, связанные с ним. Сюда входят не только интерфейс и способ обучения, но и другие важные компоненты, которые смогут имитировать живое общение.

Обработка естественного языка (NLP) для чатботов

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это способность компьютера понимать человеческую речь. Это сложная технология имеет множество различных техник обработки естественного языка, которые позволяют понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь таким образом, чтобы она был осмысленной и полезной.

К задачам NLP относятся:

• Преобразование устной речи в письменный текст, как это делают Siri и Google Assistant.
• Извлечение сути из пользовательского запроса, включая распознавание имен, названий мест, перевод речи на другие языки и т.п.
• Создание связного и релевантного ответа. Например, генерация ответа от Siri или ИИ чат-бота.
• Классификация текста и определение его к конкретной группе. Например, автоматическое перенесение писем в папку “Спам”.
• Анализ настроения пользователя, для определения тона общения.
• Моделирование тем разговора путем выявление их в тексте с помощью алгоритмов типа LDA.

Вычислительная лингвистика, статистические модели, машинное и глубокое обучение - все это сочетает в себе NLP. Данные технологии необходимы для работы не только с обычной речью, но и с метафорами, сарказмом и другими оборотами речи, которые люди используют ежедневно.

NLP Engine состоит из двух компонентов:

• Классификатор намерений принимает вводимые пользователем данные, определяет их значение и соотносит с одним из намерений, поддерживаемых чат-ботом.
• Средство извлечения сущностей извлекает ключевую информацию из запроса пользователя.

Среди инструментов NLP можно выделить Natural Language Toolkit (NLTK) на основе языка программирования Python. NLTK содержит библиотеки обработки текстов для токенизации (разделения текста на слова и предложения), синтаксического анализа, классификации, стемминга (упрощение слов до базовой формы), тегирования и т.д. NLTK включает в себя различные алгоритмы и инструменты для классификации текстов, языкового моделирования и других задач машинного обучения, связанных с языком, а также дает доступ к лингвистическим ресурсам, таким как WordNet (лексическая база данных).

Машинное обучение и глубокое обучение в ИИ

Машинное обучение подразумевает разработку алгоритмов и моделей, которые позволяют системам учиться на основе данных и улучшать свою работу с течением времени. В контексте чат-ботов ИИ методы машинного обучения используются для понимания закономерностей в человеческом языке и генерирования осмысленных ответов.

Обучение с подкреплением может использоваться для точной настройки ответов чатбота на основе обратной связи с пользователем. Чатбот учится оптимизировать свои ответы, получая положительные оценки и корректируя свое поведение в случае отрицательной обратной связи.

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, в котором основное внимание уделяется нейронным сетям с несколькими слоями (глубокие нейронные сети). Глубокое обучение позволяет чатботу узнавать информацию из первичных датасетов и из диалогов с пользователями.

Модели глубокого обучения, в частности рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформаторы (transformers), используются для решения различных задач NLP. RNN эффективны в задачах, связанных с генерацией языка по последовательности, в то время как трансформаторы отлично справляются с задачами, требующими учета контекста и механизмов внимания. Таким образом чатбот может фокусироваться на частях текстового запроса и давать связанные с этими частями ответы.

Генеративные модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), произвели революцию в ИИ-чатботах. Эти модели обучаются на огромных текстовых массивах и могут генерировать достаточно связные и контекстуально релевантные ответы, благодаря чему взаимодействие с чатботами становится более естественным и похожим на человеческое.

Именно благодаря этому, чатботы способны развиваться и улучшаться по мере их использования, а не только на этапе разработки и обучения создателями.

Сбор и подготовка данных

Сбор и подготовка данных - важнейшие этапы создания эффективных чат-ботов с искусственным интеллектом. От качества и актуальности используемых данных напрямую зависит производительность чат-бота, его способность понимать пользовательский ввод и генерировать осмысленные ответы.

Например, если вы планируете создать чат-бота для работы с клиентами, то данные могут включать в себя тексты из электронных писем, веб-сайтов и социальных сетей, а также данные, полученные при взаимодействии с клиентами, например, в службе поддержки или контакт-центре. В целом, вы можете использовать любые массивы данных, которые позволят развить чат-бот в нужном направлении.

Основные этапы подготовки можно описать следующим списком:

1. Определите надежные источники данных, соберите их, и используйте существующие массивы вместе с новыми.
2. Аннотируйте и маркируйте данные, чтобы указать намерения пользователя, сущности и соответствующие ответы. Возможно, вам понадобиться преобразовать данные в формат сообщение-ответ.
3. Убедитесь в релевантности данных, отсутствии дубликатов, неточности. Проведите очистку, если необходимо.
4. Дополните собранный массив данных для повышения разнообразия и правильности ответов чатбота.
5. Разделите данные на несколько наборов: обучающий набор используется для обучения модели, проверочный набор помогает настроить специфические параметры, а тестовый набор оценивает эффективность модели.

Архитектура чатбота

Вы можете выбрать тип чатбота, от чего будет зависеть его дальнейшее развитие:

• В генеративной модели чат-бот не использует какой-либо предопределенный репозиторий, а применяет методы глубокого обучения для ответа на запросы.
• Чат-бот на основе поиска имеет репозиторий ответов, которые он использует для решения запросов.

Модель "поиска" будет редко ошибаться, поскольку она полностью основана на анализе данных. При этом у нее есть свои ограничения, поэтому ответы могут быть не такими естественными (человеческими).

С другой стороны, чат-бот с глубоким обучением может легко адаптировать свой стиль к вопросам и потребностям клиентов. Это особенно актуально в тех случаях, когда чат-боту необходимо отслеживать и то, что было сказано в предыдущих сообщениях.

Основные компоненты архитектуры разговорного чатбота:

• Среда (здесь происходит основной процесс работы NLP).
• Система вопросов и ответов (в данном случае доступно ручное или автоматическое обучение).
• Плагины/компоненты (плагины предлагают API решения для чат-ботов и другие компоненты автоматизации).
• Сервер узлов / сервер трафика (по сути, хостинг для вашего чатбота).
• Внешние системы (любые платформы для общения с пользователями, включая Microsoft Teams, Slack, Skype и др.).

Развертывание и интеграция ИИ чатбота

Развертывание и интеграция AI-чатбота предполагает обеспечение его доступности для пользователей через различные платформы и бесперебойное взаимодействие.

Выбор платформы для разработки ИИ чатбота

Фреймворки для ботов - это наборы средств разработки программного обеспечения (SDK), специально разработанные для облегчения создания, развертывания и управления чат-ботами. К числу популярных фреймворков относятся:

• Microsoft Bot Framework - это фреймворк для ботов с открытым исходным кодом на базе Azure. Фреймворк включает в себя полный SDK для создания и управления ИИ ботами, а также их интеграции с популярными социальными сетями и мессенджерами.
• Botpress - еще один немалоизвестный фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий создавать масштабируемые чат-боты на базе собственного движка GPT и бескодового редактора Conversation Studio.
• Dialogflow - NLP-платформа от Google, которая может быть использована для создания голосовых ботов и чат-ботов с искусственным интеллектом.
• IBM Watson Assistant - фреймворк компании IBM со встроенным искусственным интеллектом чатбота Watson для создания корпоративных чатботов для различных сфер бизнеса. Обладает высоким уровнем интерпретации естественного языка (NLI/NLU), что позволяет точно адаптировать программный продукт к потребностям целевой аудитории.
• HuggingGPT - это фреймворк для обучения и развертывания больших языковых моделей (LLM) HuggingFace. Инструмент использует ChatGPT для обработки пользовательских подсказок, а затем подключает дополнительные модели обработки естественного языка (NLP), обеспечивая мультимодальное выполнение сложных задач.

Для тех, кто имеет небольшой опыт написания кода существуют и другие решения:

• Chatfuel - платформа, позволяющая создавать чат-боты для Facebook Messenger без написания кода.
• ManyChat - популярная платформа для создания чат-ботов на Facebook Messenger и других платформах для обмена сообщениями без написания кода.

Дизайн интерфейса чатбота: удобство для пользователей

Хорошо продуманный интерфейс может повысить удовлетворенность пользователей, увеличить вовлеченность и сделать взаимодействие с чатботом более эффективным.

• Разработайте поток разговора, который будет вести пользователей через взаимодействие естественным и интуитивно понятным образом. Убедитесь, что ответы и подсказки чатбота ведут к осмысленным дальнейшим действиям.
• Используйте изображения, иконки и другие визуальные элементы для улучшения пользовательского опыта и добавления контекста в разговор.
• Предлагайте пользователям заранее определенные варианты с помощью кнопок или быстрых ответов. Это позволяет оптимизировать взаимодействие и упростить процесс ввода информации.
• Реализуйте четкое меню или систему команд, с помощью которых пользователи могут получить доступ к различным функциям или дополнительной информации.
• Внедрите команду или кнопку "Помощь", с помощью которой пользователи могут получить помощь или рекомендации, если они не знают, как действовать дальше.
• Убедитесь, что интерфейс чатбота доступен для пользователей с ограниченными возможностями, следуя рекомендациям по веб-доступности.

Интеграция с мессенджерами и другими платформами обмена сообщениями

Для разработки и дальнейшего внедрения чатбота в корпоративную структуру, например, можно изначально использовать Pandorabots - фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий создавать корпоративных чат-ботов для WhatsApp, Slack, Line и Telegram.

Большинство платформ обмена сообщениями предлагают API (интерфейсы прикладного программирования), которые позволяют подключить чатбота к их системам. Эти API позволяют чатботу отправлять и получать сообщения, обрабатывать взаимодействие с пользователями и получать доступ к специфическим функциям платформы.

Для получения доступа к API необходимо создать учетную запись разработчика на соответствующем портале платформы обмена сообщениями. Каждая платформа может предъявлять особые требования к форматированию сообщений, такие как текст, изображения, кнопки и быстрые ответы. Также вы можете настроить Webhook для получения уведомлений о событиях.

После тестирования и развертывания чатбота регулярно отслеживайте его взаимодействие с пользователями, обратную связь и показатели производительности. Возможное обновление и расширение станет следствием возросшей аудитории.

Мониторинг и аналитика чатботов

Сбор статистики сайта, анализ вовлеченности пользователей в социальных сетях и отклики на рекламные кампании - это так же важно, как и мониторинг работы чатбота по нескольким показателям. Как и любая собранная и проанализированная статистика, метрики чатбота способны дать вам возможность принимать подкрепленные решения о его развитии.

К наиболее важным показателям работы чатбота относятся:

• Средняя продолжительность взаимодействия с ботом.
• Общее количество взаимодействий (сессий).
• Общее количество вовлеченных бесед.
• Общее количество уникальных пользователей.
• Пропущенные сообщения.
• Коэффициент выполнения целей.
• Показатели удовлетворенности пользователей.

Также как владелец чатбота вы можете более детально изучить пользователей (активные, новые, вовлеченные и т.п.), сообщения-ответы от бота (количество стартовых сообщений, общее количество сообщений в диалоге, количество запросов, на которые чатбот не смог ответить, и т.п.) и другие его элементы.

Например, вы можете использовать Dashbot - инструмент для отслеживания KPI чатбота на различных уровнях на любых платформах обмена сообщениями, Botlytics для отслеживания сообщений, которые отправляет ваш бот, и разговоров, которые он ведет и другие инструменты. Стоит отметить, что не все подобные инструменты поддерживаются чатботами на всех платформах. Некоторые способы собирать аналитические данные только с ботов, работающих в Slack, Facebook Messenger или др.

Будущие тенденции и области применения чат-ботов с искусственным интеллектом

По мере дальнейшего развития искусственного интеллекта чат-боты могут достичь еще более высокого уровня человеческого “познания”, эмоционального интеллекта и способности вести сложный диалог с учетом нюансов речи и контекста. Это может открыть новые возможности для применения в сфере обслуживания клиентов, образования и т.д.

Значимым событием стала разработка языковых моделей, таких как GPT-3, которые обучаются на больших объемах текстовых данных и могут генерировать человекоподобную речь, применяемую в различных приложениях, таких как чат-боты и автоматическое создание контента. Это стало новым витком развития и применения NLP. Появление предварительно обученных языковых моделей также упростило процесс создания новых NLP-систем, сократив объем данных и время их обучения. Важным направлением в NLP также является разработка многоязычных технологий, так как мир становится все более глобализированным. Трансферное обучение позволяет создавать многоязычный контент.

Мультимодальные чат-боты/разговорные ассистенты используют различные способы взаимодействия, такие как текст, речь, изображения и видео, для обеспечения удобного и универсального взаимодействия с пользователем. Они предназначен для помощи пользователям в выполнении различных задач, от простого поиска информации до сложных, более комплексных запросов. И это еще одна цель, поскольку существуют множество чатботов с искусственным интеллектом, но все они не лишены недостатков. Открытый характер разработки и возможность попробовать разные варианты чатботов могут привести к дальнейшему развитию ИИ ботов и большему внедрению их в системы здравоохранения, финансовый сектор, бизнес-проекты и другие сферы жизни.