Wyjaśnienie: jakie techniki AI są używane w chatbotach?

Chatboty to programy komputerowe naśladujące rozmowę z ludźmi za pośrednictwem dźwięku lub tekstu, wykorzystywane do przekazywania informacji użytkownikom.

Jest wiele sposobów, aby chatbot działał, ale teraz trzy typowe metody to logika oparta na zasadach, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) lub rozumienie języka naturalnego (NLU) jest często pierwszym krokiem w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w chatbotach – zasadniczo pozwala komputerowi mówić i rozumieć ludzi podczas rozmowy, jako wybór języka.

Większość chatbotów korzysta z NLP w postaci systemów „opartych na intencjach”, co pozwala tylko chatbotowi zrozumieć intencje użytkownika.

Chatboty to kolejna wielka rzecz

Chatboty wykraczają poza funkcjonalność interaktywnych systemów odpowiedzi głosowych, które jedynie pomagają użytkownikom przejść przez potencjalne drzewo opcji.

„W marketingu przekonanie, że Sztuczna inteligencja i chatboty to kolejna wielka rzecz, która jest szeroko rozpowszechniona.’

Wielu marketerów uważa, że ​​chatboty rewolucjonizują biznes, oferując lepszą obsługę klienta, utrzymując zaangażowanie klientów po sprzedaży i dodając „osobowości” do marki firmy.

Chatboty AI mogą również pomóc firmom w tworzeniu bardziej spersonalizowanych doświadczeń klientów, dostosowując odpowiedzi i treści na podstawie pytań i zainteresowań użytkowników.

Większość sceptyków również w to wierzy Chatboty AI nigdy nie będą miały prawdziwie ludzkiego charakteru, a ich entuzjastyczne wykorzystanie może obrócić się przeciwko klientom.

Chatboty występują w dwóch głównych typach: jeden oparty na regułach, drugi oparty na uczeniu maszynowym.

Asystent Google, Siri i Amazon Alexa

Sztuczna inteligencja zwiększa zaangażowanie klientów w chatboty, doświadczenia głosowe i asystentów cyfrowych, takich jak Google Assistant, Siri i Amazon Alexa.

Wybór dialogu jest problemem przewidywania, a użycie heurystyki do identyfikacji najbardziej odpowiedniego szablonu odpowiedzi może obejmować proste algorytmy, takie jak dopasowywanie słów kluczowych lub bardziej złożone przetwarzanie z automatycznym uczeniem lub uczeniem głębokim.

Zamiast używać predefiniowanych odpowiedzi, konwersacyjna sztuczna inteligencja, która wykorzystuje metody generatywne, otrzymuje dużo danych z treningu konwersacyjnego, aby nauczyć się generować nowy dialog, który wygląda tak.

Innymi słowy, programiści powinni być w stanie zbudować taką konwersacyjną sztuczną inteligencję, korzystając wyłącznie z uczenia maszynowego i danych szkoleniowych, a to nie wymagałoby żadnej wiedzy technicznej ani wiedzy technicznej.

W przypadku treningu kontradyktoryjnego pośrednicy uczą się poprzez miniaturowy test Turinga, w którym sieć generatorów tworzy prawdopodobne reakcje, a system sędziów, czy są prawdziwe ludzkie rozmowy lub generowane przez komputery.

Chatboty i sztuczna inteligencja

Wiele branż na całym świecie, takich jak opieka zdrowotna, CPG, bankowość, finanse, finanse, IT, obsługa klienta, handel detaliczny itp., wykorzystuje chatboty wyposażone w sztuczną inteligencję (AI) do automatyzacji niektórych zadań i uproszczenia procesów biznesowych.

Szyfrowanie danych, uwierzytelnianie wieloskładnikowe, analiza zachowań, sztuczna inteligencja to niektóre z potężnych technik stosowanych do ochrony korzystania z chatbota.

Jeśli firmy będą w stanie zintegrować tę wspaniałą praktykę bezpieczeństwa z platformą chatbota, będzie to jedna z najsolidniejszych metod zapewnienia bezpieczeństwa chatbota.

Chociaż istnieje kilka zalet, które organizacje mogą czerpać z korzystania z chatbotów i całego ich ogromnego potencjału, konieczne jest najpierw zbadanie chatbota i jego możliwości bezpieczeństwa.

Chatboty są używane przez duże firmy programistyczne

Przesyłanie wiadomości stało się podstawowym sposobem interakcji ze smartfonami, więc firmy chcą, aby chatboty były częścią konserwacji.

Tam, gdzie Microsoft uważa, że ​​ma przewagę, to w technologii AI i tworzeniu chatbotów z funkcjami ochrony.

Oprócz uruchomienia swoich chatbotów i integracji Cortany, ich asystenta AI, w większości swoich produktów, Microsoft uruchomił na początku 2016 roku ramkę Bot – zestaw narzędzi, który pomoże programistom w tworzeniu ich chatbotów.

Chatboty, przynajmniej wszystkie użyteczne wersje, używają tego, co społeczność nazywa NLP, co jest skrótem od Przetwarzanie języka naturalnego.

Chatboty mogą pomóc zespołom wewnętrznym w znalezieniu właściwego rozwiązania w oparciu o intencję pytania.

Chatboty to kolejny krok w ewolucji komunikacji z klientami, a większość z nas dopiero zaczyna rozumieć ich znaczenie lub z nich korzystać.

Zaawansowane Chatboty

Chociaż podstawowe chatboty mogą być odpowiednie w większości scenariuszy, niektóre scenariusze wymagają więcej zaawansowane chatboty.

W przeciwieństwie do chatbotów opartych na menu, opartych na rozpoznawaniu słów kluczowych, chatboty oparte na rozpoznawaniu słów kluczowych mogą słuchać, co użytkownicy piszą i odpowiednio reagować, lub przynajmniej próbować zrobić.

Chatboty kontekstowe są zdecydowanie najbardziej zaawansowanymi z trzech omawianych tutaj robotów.

W przeciwieństwie do chatbotów rozpoznających słowa kluczowe, chatboty kontekstowe są wystarczająco inteligentne, aby ulepszać się w oparciu o to, o co pytają użytkownicy i jak o to proszą.

Inteligentne chatboty potrzebują zrozumienia uczenia maszynowego, Technologie AI i NLP, a także zaawansowane umiejętności programistyczne i dogłębną znajomość różnych języków i technologii.

Dzięki zintegrowanym usługom NLP programiści mogą budować swoje narzędzia i platformy, aby uczynić aplikację chatbot bardziej inteligentną.

Główna zaleta Aleksa jest jego integracja z innymi usługami Amazon Web Services, które obejmują narzędzia do uczenia maszynowego oparte na API dla wizji komputerowej, mowy i chatbota.