Чат-боты: незаменимые помощники в современном мире

Каждый из нас сталкивался с ситуациями, когда при изучении какого-либо продукта в интернете на экране появляется окно чата с предложением помощи. Мы также часто используем мобильные приложения для заказа такси, которые основаны на интерфейсе чата. Даже звонок в банк не всегда подразумевает общение с оператором - часто достаточно просто сформулировать вопрос, и вы получите заранее подготовленную информацию. Все эти ситуации - примеры использования чат-ботов. Чат-боты настолько плотно вошли в нашу жизнь, что мы иногда попросту не замечаем их присутствия.

В этой статье, мы подробно расскажем о том, что такое чат-бот, что лежит в основе этой технологии, а также о том, как использование чат-ботов меняет нашу реальность.

Что такое чат-боты и где они применяются?

Чат-бот это компьютерная программа, которая имитирует общение между людьми (как устное, так и письменное) и позволяет пользователям взаимодействовать с цифровыми устройствами так, как будто они общаются с реальным человеком. Современные чат-боты работают на основе систем искусственного интеллекта (ИИ), которые использую методы глубокого обучения и обработки естественного языка, чтобы вести беседу и имитировать поведение собеседника.

В последнее время популярность чат-ботов резко возросла. Среди ярких примеров можно назвать известные чат боты ChatGPT от OpenAI, Bing Chat от Microsoft (построенный на базе OpenAI GPT-4) и Bard от Google. Эти продукты построены на основе больших языковых моделей, которые настраиваются для решения конкретных задач или приложений, например, имитации разговора. Чат-боты также применяются в различных технологиях, таких как виртуальные помощники, например не менее известные чат боты на основе голосовых команд Amazon Alexa и Google Assistant, а также в мессенджерах, таких как WeChat и Facebook Messenger. Смогут ли нейросети заменить человека?

История создания чат-ботов

Эволюция чат-ботов началась в 1950 году, когда Алан Тьюринг опубликовал статью под названием "Вычислительные машины и разум". В этой статье он представил концепцию теста Тьюринга для уровня интеллекта у компьютера. В тесте участвует компьютерная программа, ведущая письменный разговор в реальном времени с судьей-человеком и стремящаяся настолько убедительно имитировать человека, чтобы судья не смог достоверно отличить программу от реального человека, основываясь только на разговоре.

Идея Тьюринга вызвала значительный интерес к разработке чат-ботов, что привело к созданию программы ELIZA Джозефом Вейценбаумом в 1966 году. ELIZA обладала удивительной способностью обманывать пользователей, заставляя их поверить, что они общаются с реальным человеком. Для этого она использовала подход, благодаря которому создавалось впечатление, что она понимает вводимые пользователем данные и может генерировать осмысленные ответы.

Это достигается за счет определения подсказок в вводимых пользователем словах или фразах и предоставлении заранее подготовленных ответов, тем самым создавая иллюзию понимания и развивая диалог, который кажется осмысленным. Например, если в вводимых данных обнаружено слово "МАТЬ", ELIZA может ответить: "РАССКАЖИ МНЕ БОЛЬШЕ О СВОЕЙ СЕМЬЕ".

На протяжении 70-х годов были созданы различные версии чат-ботов. Наиболее заметным из них стал PARRY, разработанный в 1972 году Кеннетом Колби, профессором психиатрии в Стэнфордском университете. PARRY, как и ELIZA, представлял собой чат-бот типа стимул-реакция, однако он был направлен на имитацию человека с шизофренией и имел дополнительную встроенную разговорную стратегию, которая расширяла его функциональность.

PARRY и ELIZA вели многочисленные беседы, наиболее известный из которых состоялся 18 сентября 1972 года, и это были ранние попытки внедрить обработку естественного языка в чат-боты. Оба чат-бота прошли ограниченную форму теста Тьюринга для искусственного интеллекта, причем PARRY смог обмануть около 52% психиатров, которые анализировали его ответы.

В 1995 году Ричард Уоллес создал программу под названием ALICE, которая сыграла важную роль в дальнейшем развитии отрасли. ALICE использовала язык разметки AIML, который помогал определить правила диалога. Но настоящий прорыв произошел, когда исходный код ALICE стал открытым.

Интеграция искусственного интеллекта и разработка чат-ботов с открытым исходным кодом привели к быстрому прогрессу и широкому распространению этой технологии. Сегодня чат-боты активно используются в компаниях по всему миру в качестве служб поддержки клиентов. Siri от Apple, Bixby от Samsung, Cortana от Microsoft, Google Assistant от Google и Alexa от Amazon - все они являются примерами чат-ботов, которые воплощают идею персональных помощников.

В 2022 году появился новый чат-бот с искусственным интеллектом под названием ChatGPT, разработанный DALL-E и GPT-3. OpenAI предоставил общественности бесплатный доступ к ChatGPT во время проведения исследовательской работы. ChatGPT позволяет пользователю создавать письма своему начальнику, объяснять сложные темы или получать идеи подарков, просто задавая вопросы.

Следует отметить, что доступ к ChatGPT ограничен в ряде стран. Если вы хотите использовать ChatGPT и получить доступ ко всем его преимуществам, вы можете воспользоваться VPN от is*hosting, который также обеспечит конфиденциальность ваших данных в сети.

Область применения и преимущества использования чат-ботов

Чат-боты стали ценным активом для компаний различных отраслей благодаря ряду преимуществ и многообразию использования. В электронной коммерции и розничной торговле чат-боты используются в качестве агентов по обслуживанию клиентов, предоставляя подробную информацию о товарах, персонализированные рекомендации, а также помогая в обработке заказов и возврате товаров.

Финансовые учреждения, такие как банки, используют чатботов в качестве агентов для обработки запросов клиентов, предоставления баланса счетов и выписок, а также помощи при проведении транзакций.

В сфере здравоохранения чат-боты используются для решения таких задач, как составление расписания приема, предоставление информации о лекарствах и помощь пациентам в поиске ближайших клиник.

В сфере образования чат-боты помогают в сборе отзывов учащихся, оценке преподавателей и оказании административной помощи.

В туристической и гостиничной индустрии чат-боты выступают в роли интерактивных агентов, помогая клиентам при покупке билетов, онлайн-регистрации и других организационных моментах.

Чат-боты также играют важную роль в персонализации игрового процесса. Они могут анализировать стиль игры каждого игрока и предлагать новые уровни и задачи, основываясь на предыдущей игровой истории.

В целом, чат-боты способствуют повышению операционной эффективности и снижают затраты компаний, обеспечивая при этом удобство как внутренним сотрудникам, так и внешним клиентам. Они оптимизируют процесс обработки разнообразных запросов и обращений клиентов, снижая необходимость в человеческом вмешательстве. Давайте более детально рассмотрим преимущества чат-ботов для бизнеса и клиентов:

Многозадачность и экономия времени: чат-боты способны вести несколько бесед одновременно, обслуживая тысячи клиентов. Такая исключительная многозадачность существенно повышает эффективность бизнеса и сокращает время ожидания для клиентов, обеспечивая быстрое и эффективное обслуживание.

Проактивное взаимодействие с клиентами: в прошлом организации в основном полагались на пассивное взаимодействие с клиентами, ожидая, пока они сами инициируют контакт. Однако с появлением чат-ботов организации могут применять проактивный подход, инициируя разговоры и отслеживая поведение покупателей на веб-сайтах и целевых страницах.

Мониторинг и анализ данных о клиентах: чат-боты играют важную роль в сборе обратной связи при каждом взаимодействии с клиентом, позволяя бизнесам повышать качество своих услуг, продуктов и оптимизировать свои веб-сайты.

Повышение качества взаимодействия с клиентами: большинство компаний уже взаимодействуют со своими клиентами через социальные сети. Однако чат-боты могут сделать это взаимодействие более интерактивным, предоставляя канал связи, через который клиенты могут взаимодействовать без стресса, связанного с общением с другим человеком.

Доступ к глобальным рынкам: чат-боты могут отвечать на запросы клиентов на разных языках, а круглосуточный доступ позволяет клиентам пользоваться чат - ботами вне зависимости от времени суток и часового пояса.

Расширение клиентской базы: задавая направляющие вопросы и предоставляя соответствующую информацию клиентам, чат-боты могут передавать полученные данные отделу продаж, тем самым улучшая конверсионные показатели и обеспечивая плавное продвижение к покупке.

Оценка качества потенциальных клиентов: чат-боты могут помочь отделам продаж определить качество потенциальных клиентов, используя ключевые показатели эффективности, такие как бюджет, сроки и ресурсы. Это позволяет компаниям не тратить время на клиентов, затраты по привлечению которых могут превысить потенциальную выгоду.

Как устроены чат боты

В прошлом чат-боты функционировали как интерактивные FAQ и были эффективны в решении конкретных вопросов, которым они были обучены, однако более сложные или непредвиденные запросы они обрабатывать не могли. Современные чат-боты используют естественное понимание языка (NLU) для определения потребностей пользователя и передовые инструменты ИИ, основанные на машинном и глубоком обучении.

Например, если пользователь спрашивает о погоде на завтра, традиционный чат-бот может просто ответить, будет ли дождь. Однако чат-бот, основанный на ИИ, может также спросить, хочет ли пользователь установить будильник с учетом увеличенного времени в пути из-за дождя.

Давайте разберемся, как устроены современные чат-боты и что делает их незаменимыми помощниками в современном мире.

Виды чат ботов

Чат-боты можно разделить на два основных вида: чат-боты на основе правил и чат-боты на основе ИИ.

Чат-боты на основе правил

Чат-боты на основе правил, также известные как сценарные чат-боты, работают на основе заранее определенного набора правил. Такие чат-боты действуют по определенному сценарию. То есть такой бот, отвечающий на вопросы, использует ответы, которые заранее определены. Существует два основных типа чат-ботов на основе правил: кнопочные чат-боты и чат-боты на основе ключевых слов.

Кнопочные чат-боты: Это самый распространенный тип чат-ботов на основе правил. Они ведут беседу с пользователями, предлагая им заранее определенные варианты ответов и отвечая заранее написанными сообщениями. Эти варианты ответов обычно представлены в виде кнопок.

Структуру кнопочного чат-бота можно представить в виде дерева решений. Начальной точкой дерева решений является начальное сообщение чат-бота, обычно это приветственное сообщение с предложением помощи. Например, чат-бот может сказать: "Привет, я чат-бот. Чем я могу вам помочь?".

Вместе с начальным сообщением пользователю предлагаются варианты ответа, которые являются ветвями дерева решений, определяющими дальнейшие действия. Чтобы продолжить, пользователь выбирает один из предложенных вариантов.

Хотя кнопочные чат-боты относительно просты, они могут выполнять целый ряд задач, включая ответы на часто задаваемые вопросы, сбор и передачу пользовательской информации, а также соединение пользователей с операторами чата.

Преимущества

• Стабильные и предсказуемые ответы
• Быстрая и простая разработка
• Универсальность

Недостатки

• Отсутствие гибкости
• Ограниченное взаимодействие с пользователем
• Высока вероятность слишком затянутого сценария для пользователя

Чат-боты на основе ключевых слов: Такие чат-боты похожи на кнопочные чат-боты тем, что их ответы заранее определены, но они также способны понимать пользовательский ввод. В отличие от кнопочных чат-ботов они не полагаются на уточняющие вопросы или деревья решений, чтобы дать правильный ответ. Вместо этого, когда пользователь задает вопрос, чат-бот немедленно пытается предложить решение на основе распознанных ключевых слов. Если боту не удается найти подходящий ответ, он отвечает что-то вроде "Извините, я не понял. Пожалуйста, перефразируйте свой вопрос".

Распознавание ключевых слов часто используется для автоматизации базы данных. Компании часто используют чат-боты, которые предлагают пользователям статьи из базы данных на основе ключевых слов, извлеченных из их вопросов. Этот инструмент значительно улучшает самообслуживание клиентов и снижает нагрузку на справочные службы. Как эффективно хранить большие объемы данных?

Преимущества

• Имитация более естественного разговора
• Возможность интеграции с базами данных, что позволяет извлекать информацию в режиме реального времени
• Более высокий уровень обслуживания клиентов

Недостатки

• Ключевые слова могут быть распознаны неверно
• Предоставленная информация может не всегда соответствовать запросу в результате вариативности пользовательского ввода

Чат-боты на основе ИИ

Чат-боты на основе ИИ используют машинное обучение и искусственный интеллект для генерирования собственных ответов, а не полагаются на заранее определенные сценарии. Такие чат-боты используют прошлые взаимодействия с клиентами и результаты предыдущего обучения, чтобы понять контекст и определить соответствующие действия или ответы. Процесс обучения продолжается даже после развертывания чат-бота, поскольку он может постоянно самообучаться на основе новых данных, полученных в ходе взаимодействия с пользователями.

Способность чат-ботов с искусственным интеллектом генерировать собственные ответы позволяет персонализировать общение и делает взаимодействие более естественным. Однако такая автономность также означает, что контролировать ответы бота и добиваться желаемого результата разговора может быть сложнее. Угрожает ли нам ИИ?

Некоторые чат-боты с искусственным интеллектом настолько совершенны, что беседа с ними очень похожа на беседу с реальными людьми. Примером может служить Kuki (ранее известный как Mitsuku), чат-бот, который четыре раза выигрывал престижную премию Loebner Prize - ежегодный конкурс на прохождение теста Тьюринга.

Преимущества

• Больше возможностей для персонализации.
• Беседа максимально приближена к общению между реальными людьми
• Возможность автономного обучения и совершенствования на основе получаемой информации

Недостатки

• Более сложная и дорогая технология по сравнению с другими типами чатботов
• Сложнее предсказать точный результат разговора

Гибридные чат-боты

В гибридном чат-боте для обработки конкретных сценариев или часто задаваемых вопросов используются компоненты, основанные на правилах. Когда запрос пользователя соответствует известному шаблону или попадает в сферу действия предопределенных правил, чат-бот может предоставить быстрый и релевантный ответ.

С другой стороны, компоненты ИИ в гибридных чат-ботах используют методы обработки естественного языка (NLP) и алгоритмы машинного обучения для понимания и генерирования ответов на более сложные и непредсказуемые запросы пользователей. Эти компоненты ИИ могут анализировать контекст, настроение и намерения, стоящие за запросами пользователей, что позволяет осуществлять более динамичное и персонализированное взаимодействие.

Преимущества

• Использование предопределенных правил для конкретных сценариев или часто задаваемых вопросов
• Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки сложных и непредсказуемых пользовательских данных
• Баланс между контролем и гибкостью при генерировании ответов
• Универсальный и надежный разговорный опыт

Недостатки

• Сложность и высокая стоимость разработки
• Проблемы интеграции
• Необходимость в постоянном обучении и доработке
• Ограниченное понимание контекста

Компоненты чат-ботов

В основе современных чат-ботов лежат сложные алгоритмы, которые позволяют обрабатывать информацию таким образом, чтобы взаимодействие с пользователем максимально имитировало общение между людьми и полученный ответ соответствовал введенному пользователем запросу.

• Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) это область искусственного интеллекта, которая позволяет чат-ботам понимать и интерпретировать человеческий язык. NLP позволяет чат-ботам расшифровывать пользовательский ввод, будь то письменный или устный, и извлекать из него значимую информацию. Этот процесс включает несколько этапов, в том числе токенизацию (разбиение предложений на слова или фразы), синтаксический анализ (разбор грамматической структуры) и семантический анализ (понимание значения слов и их связей). Алгоритмы NLP также решают такие задачи, как распознавание именованных сущностей, анализ настроений и перевод языка, что еще больше расширяет разговорные возможности чат-бота.

• Машинное обучение (ML)

Машинное обучение играет решающую роль в повышении интеллектуальности и адаптивности чат-ботов. Используя алгоритмы машинного обучения, чат-боты могут учиться на основе прошлых взаимодействий, распознавать закономерности и постоянно улучшать свои ответы. Существует два основных типа методов машинного обучения, используемых в чат-ботах:

Контролируемое обучение: При таком подходе чат-боты обучаются на маркированных наборах данных, где представлены правильные реакции на различные действия пользователя. Модель учится обобщать эти примеры, что позволяет ей генерировать соответствующие ответы.

Обучение с подкреплением: При обучении с подкреплением чат-боты взаимодействуют с пользователями или моделируемой средой и получают обратную связь в виде вознаграждений за правильные ответы или штрафов за неправильные. Со временем чат-бот оптимизирует свои действия, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение.

• Управление диалогом

Управление диалогом - это компонент, отвечающий за обработку потока разговоров между чат-ботом и пользователями. Он обеспечивает согласованность, контекстную уместность и удобство взаимодействия. Чат-боты используют механизмы отслеживания состояния для поддержания контекста на протяжении всего разговора, запоминая прошлые взаимодействия для предоставления более персонализированных ответов. Кроме того, управление диалогом включает в себя такие методы, как распознавание намерений, когда чат-бот определяет цель или запрос пользователя, чтобы точно адаптировать свои ответы.

• Интеграция с API и другими платформами

Чтобы расширить свои возможности и предоставить пользователям соответствующую информацию, чат-боты часто интегрируются с внешними API (интерфейсами прикладного программирования) и другими платформами. API позволяют чат-ботам получать доступ к широкому спектру источников данных и сервисов, таких как информация о погоде, детали рейсов, каталоги продукции или приложения сторонних производителей. Благодаря такой интеграции чат-боты могут получать данные в режиме реального времени и предлагать более полные ответы, что повышает их полезность и актуальность в различных сценариях.

Как создать собственного чат-бота?

На сегодняшний день доступно множество инструментов, позволяющих создать собственного чат-бота. Некоторые из этих инструментов предназначены для использования в бизнесе, например, для оптимизации внутренних операций, в то время как другие ориентированы на потребителей.

Процесс создания чат-бота аналогичен разработке мобильного приложения и требует наличия платформы или сервиса для обмена сообщениями. Кроме того, вам может понадобиться собственный сервер. is*hosting предлагает предлагает множество решений по аренде выделенных или виртуальных серверов, которые помогут обеспечить бесперебойную работу вашего веб-приложения, онлайн-сервиса или любого другого онлайн-ресурса. Благодаря доступным инструментам для создания чат-ботов, вам не обязательно быть экспертом или разработчиком, чтобы успешно реализовать эту задачу. Менеджер продукта или представитель бизнеса может использовать такие инструменты для создания собственного чат-бота всего за несколько часов. Итак, давайте рассмотрим основные этапы создания чат-бота:

• Планирование и проектирование чат-бота

1. Определите цель: четко сформулируйте основную задачу чат-бота и определите целевую аудиторию. Определите, какие проблемы будет решать чатбот или какие услуги он будет предлагать.
2. Выберите платформу: определите, каким будет ваш чат-бот - основанным на правилах или управляемый ИИ.
3. Выберите каналы: определите платформы, на которых будет доступен чат-бот (например, веб-сайт, мессенджеры, социальные сети), и адаптируйте дизайн соответствующим образом.
4. Создайте поток разговора: составьте схему потока разговора с учетом вводимых пользователем данных и возможных ответов. Смоделируйте различные сценарии и создайте пути обработки ошибок.
5. Разработайте пользовательский интерфейс: убедитесь, что интерфейс чат-бота интуитивно понятен, удобен и визуально привлекателен.

• Выбор платформы для разработки чат-бота

1. Сторонние платформы для разработки чатботов: рассмотрите возможность использования таких популярных платформ, как Dialogflow, Microsoft Bot Framework или IBM Watson, которые предлагают готовые инструменты и интеграции.
2. Индивидуальная разработка: если вам необходим полный контроль над функциональностью чат-бота и вы обладаете соответствующим опытом, то это может быть более подходящим вариантом.
3. Обработка естественного языка (NLP): Убедитесь, что выбранная платформа поддерживает возможности NLP для понимания и точной обработки пользовательского ввода.

• Программирование чат-бота

1. Настройка среды: установите необходимые инструменты разработки и библиотеки для выбранной платформы.
2. Определите ответы: реализуйте поток беседы и интегрируйте ответы на основе пользовательского ввода, учитывая как текстовые, так и мультимедийные элементы.
3. Внедрение NLP: интегрируйте возможности NLP для эффективного анализа и интерпретации сообщений пользователя.
4. Тестирование взаимодействия: регулярно тестируйте чат-бота по мере написания кода, чтобы выявить и устранить любые проблемы на ранних этапах разработки.

• Тестирование и развертывание

1. Функциональное тестирование: выполните комплексное тестирование, чтобы убедиться, что ответы чат-бота точны, релевантны и не содержат ошибок.
2. Пользовательское тестирование: соберите отзывы реальных пользователей, чтобы выявить любые проблемы, связанные с удобством использования, и внести необходимые улучшения.
3. Развертывание: разверните чат-бот на выбранных платформах и убедитесь, что он интегрирован без проблем.
4. Мониторинг и обновление: постоянно отслеживайте работу чат-бота и взаимодействие с пользователями. Анализируйте отзывы пользователей для внесения итеративных улучшений.

Будущее и возможности чат ботов

Несмотря на то, что чат-боты приносят многочисленные преимущества различным отраслям и приложениям, они не лишены своих ограничений и проблем. Важно признать эти факторы и работать над их преодолением, чтобы раскрыть весь потенциал технологии чат-ботов.

Одним из существенных ограничений являются языковые барьеры и культурные различия, которые возникают при использовании чат-ботов. Им может быть трудно точно понимать и реагировать на региональные диалекты и культурные нюансы. Сленг, идиомы и сложные структуры предложений создают трудности в предоставлении контекстуально подходящих и точных ответов.

Еще одним ограничением является отсутствие эмоционального интеллекта у чат-ботов. Чат-боты могут эффективно выполнять рутинные задачи и предоставлять информацию, но они вряд ли помогут в ситуациях, требующих сочувствия и эмоциональности. Человеческие связи и способность интерпретировать сложные эмоции - это аспекты, которые все еще сложно воспроизвести в автоматизированных системах.

Вопросы конфиденциальности и безопасности также создают проблемы для внедрения чат-ботов. Поскольку чат-боты работают с конфиденциальными данными пользователей, обеспечение безопасного хранения данных, внедрение надежных протоколов аутентификации и соблюдение правил защиты данных становятся важнейшими аспектами. Укрепление доверия и сохранение конфиденциальности пользователей имеют первостепенное значение для успешного внедрения чат-ботов.

Обслуживание и обновление - это постоянные требования к разработке чат-ботов. Разговорный поток, ответы и базовые технологии требуют постоянного совершенствования, чтобы соответствовать меняющимся потребностям пользователей и технологическому прогрессу. Регулярные обновления и мониторинг необходимы для обеспечения оптимальной производительности и актуальности.

Заглядывая в будущее, можно сказать, что чат-боты имеют большие перспективы по мере дальнейшего развития ИИ и NLP. Технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка быстро развиваются, повышая способность чат-ботов понимать и отвечать на запросы пользователей более точно и естественно. Алгоритмы машинного обучения позволяют чат-ботам учиться и адаптироваться на основе взаимодействия с пользователем, повышая их эффективность с течением времени.

Кроме того, ожидается, что чат-боты будут легко интегрироваться с голосовыми помощниками, такими как Amazon Alexa, Google Assistant или Apple Siri. Такая интеграция расширит их доступность, позволяя пользователям взаимодействовать с помощью голосовых команд и обеспечивая более естественное и удобное взаимодействие.

Помимо голосовых помощников, чат-боты, вероятно, также расширят свои возможности за счет интеграции с устройствами IoT. Такая интеграция позволит чат-ботам оказывать помощь и управлять в различных контекстах - от "умных домов" до промышленной автоматизации.

Несмотря на имеющиеся ограничения, чат-боты плотно вошли в нашу жизнь, а стремительное развитие технологий ИИ и NLP указывает на то, что будущее чат-ботов будет еще более обнадеживающим. Если несколько лет назад боты могли отвечать лишь на ограниченное количество вопросов и редко могли заменить живого консультанта, то сейчас 67% людей предпочитают взаимодействовать именно с чат-ботами.