T:
Paano sanay ang mga chatbots?
A:Halos lahat ay nakipag-ugnay sa isang chatbot, alinman sa pamamagitan ng mga personal na katulong tulad ng Apple's Siri o sa pamamagitan ng mga departamento ng serbisyo sa customer, ngunit paano sila mukhang matalino? Mayroong maraming mga paraan na maaaring masanay ng mga developer ng AI ang mga bot na ito upang magbigay ng makatotohanang mga sagot.
Ang pinakasimpleng paraan upang magdisenyo ng bot ay ang pagtugon nito sa isang preprogrammed na hanay ng mga tugon. Ito ang pamamaraang ginamit ng Joseph Weizenbaum's (1923-2008) ELIZA program na binuo noong 1960s.
Inilaan ng ELIZA na gayahin ang isang psychotherapist ng Rogerian. Ang programa ay maaari lamang tumugon ayon sa preprogrammed na "script, " ngunit maraming mga gumagamit ang natagpuan ang epekto na makatotohanang na iginiit nila na ang ELIZA talaga ay matalino.
Ito ay tinawag na "ELIZA Epekto."
Pinapayagan ng pananaliksik sa AI para sa higit na mas sopistikadong mga diskarte sa pagbuo ng mga chatbots, na nagpapahintulot sa kanila na "matuto" mula sa parehong data ng pagsasanay na ibinigay ng mga developer at mula sa input ng gumagamit.
Alamin natin ang halimbawa ng isang chatbot na ginamit para sa departamento ng serbisyo ng customer ng isang kumpanya ng software. Ang bot ay unang pakainin ang impormasyon mula sa sariling mga mapagkukunan ng kumpanya: dokumentasyon, FAQ, email, chat transkrip, upang masimulan.
Ang bot ay hindi lamang limitado sa kung ano ang ibigay nito sa mga developer, tulad ng naging paraan ng ELIZA. Magagawa mong malaman mula sa totoong pakikipag-ugnayan sa mga customer gamit ang natural na pagproseso ng wika (NLP).
Kahit na sa awtomatikong pag-aaral, magkakaroon pa rin ng mga lugar kung saan tumatakbo ang mga bot. Kailangang sanayin ng mga tao ang bot na paminsan-minsan gamit ang pinangangasiwaang pagkatuto. Ibinigay ang kalabuan sa mga wika ng tao, mahirap magtayo ng isang chatbot na maaaring tumakbo nang lubusang hindi nasusuportahan.
Ang isang gumagamit ng tao ay malamang na kailangang suriin ang resulta ng isang chatbot para sa katumpakan, lalo na sa isang konteksto ng negosyo. Gayunpaman, ang mga chatbots na ito ay magiging mas nababaluktot kaysa sa isang panimulang programa na batay sa panuntunan tulad ng ELIZA.
Ang mga pagsulong sa pag-aaral ng makina at natural na pagproseso ng wika ay maaaring gawing mas matalino ang mga chatbots na ito sa hinaharap.
