Uitgelegd: welke AI-technieken worden gebruikt in chatbots?
Chatbots zijn computerprogramma’s die gesprekken nabootsen met mensen via audio of tekst, gebruikt om informatie aan gebruikers te communiceren.
Er zijn veel manieren om een chatbot te laten werken, maar nu zijn drie typische methoden logica gebaseerd op principes, machine learning en kunstmatige intelligentie.
Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Natuurlijke taalverwerking ( NLP ) of natuurlijke taalbegrip ( NLU ) is vaak de eerste stap in het gebruik van kunstmatige intelligentie in chatbots – het stelt de computer in wezen in staat om te spreken en mensen te begrijpen terwijl ze praten, als een taalkeuze.
De meeste chatbots gebruiken NLP in de vorm van “op intentie gebaseerde” systemen, waardoor een chatbot alleen de bedoelingen van de gebruiker kan begrijpen.
Chatbots zijn het volgende grote ding
Chatbots gaan verder dan de functionaliteit van interactieve stemresponssystemen, die gebruikers alleen maar helpen om door een mogelijke optieboom te gaan.
‘In marketing, de overtuiging dat AI en chatbots zijn het volgende grote ding dat wijdverbreid is.’
Veel marketeers zijn van mening dat chatbots een revolutie teweegbrengen in het bedrijf door een betere klantenservice te bieden, klanten betrokken te houden na de verkoop en ‘persoonlijkheid’ toe te voegen aan het merk van een bedrijf.
AI-chatbots kunnen bedrijven ook helpen meer gepersonaliseerde klantervaringen te creëren door reacties en inhoud aan te passen op basis van vragen en interesses van gebruikers.
De meeste sceptici geloven ook dat AI-chatbots zal nooit een echt menselijk tintje hebben, en hun enthousiaste gebruik kan zich tegen klanten keren.
Chatbots zijn beschikbaar in twee hoofdtypen: een op basis van regels en een op basis van machine learning.
Google Assistent, Siri en Amazon Alexa
De AI verhoogt de klantbetrokkenheid in chatbots, spraakervaringen en digitale assistenten zoals Google Assistant, Siri en Amazon Alexa.
Dialoogselectie is een voorspellingsprobleem, en het gebruik van heuristieken om de meest geschikte antwoordsjabloon te identificeren, kan eenvoudige algoritmen omvatten, zoals het matchen van trefwoorden of complexere verwerking met automatisch leren of diep leren.
In plaats van vooraf gedefinieerde antwoorden te gebruiken, conversatie AI, die generatieve methoden gebruikt, ontvangt veel gegevens van gesprekstraining om te leren hoe een nieuwe dialoog kan worden gegenereerd die erop lijkt.
Met andere woorden, ontwikkelaars zouden dergelijke conversatie-AI moeten kunnen bouwen met alleen machine learning en trainingsgegevens, en dit zou geen technische kennis of technische expertise vereisen.
Met een contradictoire training leren intermediairs door middel van een miniatuur Turing Test, waarin een generatornetwerk plausibele reacties creëert, terwijl een systeem van beoordeelt of ze echte menselijke gesprekken of gegenereerd door computers.
Chatbots en kunstmatige intelligentie
Veel industrieën over de hele wereld, zoals gezondheidszorg, CPG, bankwezen, financiën, financiën, IT, klantenservice, detailhandel, enz., Gebruiken chatbots die zijn uitgerust met kunstmatige intelligentie (AI) om sommige taken te automatiseren en bedrijfsprocessen te vereenvoudigen.
Gegevenscodering, multifactorauthenticatie, gedragsanalyse, kunstmatige intelligentie zijn enkele krachtige technieken die worden gebruikt om het gebruik van chatbots te beschermen.
Als bedrijven deze geweldige beveiligingspraktijk in het chatbotplatform kunnen integreren, zal dit een van de meest robuuste methoden zijn om de beveiliging van chatbots te waarborgen.
Hoewel er verschillende voordelen zijn waar organisaties van kunnen genieten door chatbots en al hun enorme potentieel te omarmen, is het essentieel om eerst de chatbot en zijn beveiligingsmogelijkheden te verkennen.
Chatbots worden gebruikt door grote softwarebedrijven
Messaging is een essentiële manier van interactie met smartphones geworden, dus bedrijven willen dat chatbots deel uitmaken van het onderhoud.
Waar Microsoft denkt dat het een voordeel heeft, zit het in AI-technologie en het maken van chatbots met conserveringsfuncties.
Naast de lancering van hun chatbots en de integratie van Cortana, hun AI-assistent, in de meeste van hun producten, lanceerde Microsoft begin 2016 het Bot-frame – een toolkit waarmee ontwikkelaars hun chatbots kunnen maken.
Chatbots, in ieder geval alle nuttige versies, gebruiken wat de gemeenschap NLP noemt, wat een afkorting is voor Natuurlijke taalverwerking.
Chatbots kunnen interne teams helpen de juiste oplossing te vinden op basis van de intentie van de vraag.
Chatbots zijn de volgende stap in de evolutie van klantcommunicatie en de meesten van ons zijn net begonnen hun betekenis te begrijpen of ze te gebruiken.
Geavanceerde chatbots
Hoewel basischatbots geschikt kunnen zijn voor de meeste scenario’s, vereisen sommige scenario’s meer geavanceerde chatbots.
In tegenstelling tot het menu – gebaseerde chatbots, trefwoordherkenning – gebaseerde chatbots kunnen luisteren naar wat gebruikers typen en gepast reageren, of in ieder geval proberen te doen.
Contextuele chatbots zijn verreweg de meest geavanceerde van de drie robots die hier worden besproken.
In tegenstelling tot chatbots voor trefwoordherkenning, zijn contextuele chatbots slim genoeg om zichzelf te verbeteren op basis van wat gebruikers vragen en hoe ze erom vragen.
Slimme chatbots hebben kennis van machine learning nodig, AI- en NLP-technologieën, evenals geavanceerde ontwikkelingsvaardigheden en diepgaande kennis van verschillende talen en technologieën.
Met de geïntegreerde NLP-services kunnen ontwikkelaars hun tools en platforms bouwen om de chatbot-applicatie slimmer te maken.
Het belangrijkste voordeel van Alexa is de integratie met andere Amazon Web Services, waaronder API-gebaseerde machine learning-tools voor computervisie, spraak en chatbot.