Chat bot

Bot de chat, chatbot sau chatterbot, este software - ul proiectat pentru a simula o conversație cu un om. Scopul principal al acestor programe este de a simula comportamentul uman și uneori sunt denumiți și agenți inteligenți și sunt folosiți în diverse scopuri, cum ar fi ajutorul online, pentru a răspunde la întrebările frecvente ale utilizatorilor care accesează un site; unii folosesc sisteme sofisticate de procesare a limbajului natural , dar mulți doar scanează cuvintele cheie din fereastra de introducere și oferă un răspuns cu cele mai potrivite cuvinte cheie.

Termenul „chatterbot” a fost inventat de Michael Mauldin (Creatorul ChatBot Verbot ) în 1994 pentru a descrie aceste programe de chat. ^[1]

Asistentul virtual este un exemplu de chatterbot

Istorie

În 1950, Alan Turing a publicat un articol intitulat Computing Machines and Intelligence , în care propunea un criteriu - numit acum Testul Turing - capabil să determine dacă o mașină este capabilă să gândească sau nu. Pentru a îndeplini acest criteriu, un software trebuie să se prefacă uman într-o conversație în timp real, astfel încât interlocutorul să nu poată distinge, pe baza conținutului conversației, dacă are o conversație cu un program sau cu o ființă umană .

Joseph Weizenbaum în 1966 a proiectat ELIZA , un software care a putut înșela utilizatorii să creadă că au o conversație cu o ființă umană. Cu toate acestea, Weizenbaum însuși a susținut că ELIZA nu era inteligent și, într-un articol, l-a prezentat ca un exercițiu de depanare :

Algoritmul ELIZA (utilizat de mulți designeri de chatbot) a implicat recunoașterea cuvintelor sau a frazelor primite și transmiterea corespunzătoare a răspunsurilor programate construite în scopul avansării unei conversații într-un mod aparent semnificativ prin crearea iluziei pe care programul a inclus-o. A arătat că o astfel de iluzie este surprinzător de ușor de realizat, deoarece ființele umane sunt întotdeauna gata să ofere beneficiul îndoielii atunci când răspunsurile la o conversație par „inteligente”. Prin urmare, ceea ce distinge un chatbot de un program capabil să proceseze limbajul natural este producerea de răspunsuri care sunt destul de vagi și niciodată specifice și care pot fi înțelese ca „inteligente” pentru o gamă largă de contexte de conversație.

ELIZA (1966) și Parry (1972) ^{[2] [3] [4] [5]} sunt primii chatbots din istorie, în timp ce programele mai recente sunt ALICE , Jabberwacky și DUDE . În timp ce Eliza și Parry au fost utilizate doar pentru a simula o conversație text, altele includ caracteristici funcționale, cum ar fi jocurile și capacitatea de a căuta pe web.

În 2000, Robert Hoffer și Timothy Kay au fondat compania ActiveBuddy, cu scopul de a crea agenți inteligenți, bazați pe conversație, capabili să comunice prin intermediul platformelor de mesagerie instantanee . Hoffer a avut ideea de a crea agenți interactive pentru a adăuga funcționalitate serviciilor de mesagerie din ce în ce mai populare, iar implementarea inițială a fost într-un joc de aventură, dar în curând au fost adăugate o gamă largă de aplicații bazate pe baze de date, inclusiv acces la știri., Vreme, informații despre stoc, timp de filmare, directoare telefonice și o mare varietate de alte instrumente (calculatoare, traducători etc.). Aceste diverse aplicații au fost incluse într-un singur pachet și au fost lansate, în 2001, sub numele de SmarterChild, care a fost o vitrină pentru accesul rapid la informații și a oferit posibilitatea de a se distra chiar și prin conversație. Succesul proiectului - peste 13 milioane de utilizatori - a condus la crearea de produse promoționale în domeniul muzicii, filmului și televiziunii (Radiohead, Austin Powers, The Sporting News și altele). ActiveBuddy a căutat să-și consolideze piața de agenți inteligenți cu SDK BuddyScript, un kit de dezvoltare gratuit care permite programatorilor să proiecteze și să lanseze proprii agenți interactivi folosind limbajul de scriptare patentat al ActiveBuddy în 2002. Compania și-a schimbat numele în Conversagent în 2003, și apoi în Colloquis în 2006, care a fost achiziționat ulterior de Microsoft în 2006.

Chatbot în Italia

În 1992, jurnalistul și cercetătorul Francesco Lentini, a publicat un articol în presă în care descrie posibilitatea de a comunica cu o mașină și, inspirându-se din prima ediție a Premiului Loebner , desfășurat la Computer Museum din Boston, creează ELOISA și invită experți în informatică, cercetători de toate disciplinele și doar curioși să vorbească cu noi. ^[6]

În 2002, Jargon, agenția web milaneză, a obținut exclusiv pentru Italia tehnologia Lingobot de la Kiwilogic german, o platformă care vă permite să creați chatbots. Jargon creează, de asemenea, versiunea italiană a LingoBot, iar din aceasta se dezvoltă „Alfa, Il Robot” cu aplicații personalizate, cum ar fi trimiterea de cărți poștale virtuale. ^[7] În 2005, Dreams and Co au creat Giorgia și, mai târziu, AvClick, o platformă pentru a crea asistenți virtuali ^[8] . Din 2006, companii precum INPS, BPM Group, IKEA și Bettini folosesc asistenți virtuali, iar Microsoft a lansat și Doretta în 2007, un asistent virtual capabil să caute pe internet prin MSN. În 2015, Telegram ^[9] lansează posibilitatea de a insera agenți virtuali capabili să răspundă la comenzi, programabile atât vizual, cât și folosind biblioteci proprietare. În 2016, Facebook a decis să deschidă accesul la roboți pe platforma sa de mesagerie instant Messenger . ^[10] În noiembrie 2016 a fost prezentat GETrid, unul dintre primii Chatterbots cu implicații practice în viața de zi cu zi: un asistent virtual capabil să consilieze cu privire la modul de operare corect în faza de reciclare a unui obiect.

Operațiune

Această intrare sau secțiune despre aplicațiile de calculator nu menționează sursele necesare sau cei prezenți sunt insuficienți . Putețiîmbunătăți această intrare adăugând citate din surse de încredere în conformitate cu liniile directoare privind utilizarea surselor .

Dezvoltarea chatbotului se află într-un stadiu foarte scăzut. Abilitatea lor de a comunica într-un mod liniar și congruent este limitată, totuși utilizarea lor este deja mai mult decât utilă. De la primele dezvoltări ale informaticii , în colaborare cu alte discipline, savanții au încercat să reproducă, prin ajutorul mașinilor, procese cognitive tipice umane. Cea mai răspândită opinie în domeniul științific este că procesul de învățare, înțelegere și formulare a limbajului are loc într-un mod care ne este în mare parte necunoscut, mai presus de toate înnăscut. Dacă da, reproducerea limbajului printr-un robot ar fi un pas prea mare pentru cunoștințele actuale. Studiile asupra copilăriei, educației, contextului cultural și memoriei au produs numeroase date importante, cum ar fi cantitatea de cuvinte care pot fi memorate într-o anumită perioadă de timp (capacitatea mnemonică și învățarea copilăriei), predispoziția de a utiliza termeni de bază la nivel social și geografic. context, studii privind atenția (al căror prag de activare ar interveni într-un mod imprevizibil și mai presus de toate subiectiv).

Procesul lingvistic are loc prin diferite scheme coexistente și de cooperare, în mare parte pentru a fi descoperite. Deci, este evident că nu este posibil să vorbim satisfăcător cu un chatbot, deoarece nu este capabil să reproducă tot ceea ce deținem, probabil ca un bagaj înnăscut. Odată ce o schemă a fost dezvoltată, un robot o poate rula și ne poate arăta cum funcționează. De fapt, ele exprimă maximul reproductibilității limbajului. Practic, acestea vin cu o varietate de containere etichetate (etichetabile) în care să stocheze date. Mai mulți stimuli produc mai multe răspunsuri. Care este limita? Nu pot urmări o dezvoltare semantică complexă. De exemplu, nu se pot aventura în dialoguri metaforice.

Iată un exemplu de conversație cu un chatbot. Premisa era simplă: având în vedere cunoașterea unei limbi, el trebuia să poată crea cel puțin o legătură literală cu noii termeni indicați. Rezultat:

1. Om: salut
2. ALICE: Bună ziua!
3. Om: vorbești italiană?
4. ALICE: Nu, vorbesc italiană.
5. Om: vrei să înveți limba italiană?
6. ALICE: Da, încerc să învăț cât mai mult posibil.
7. Om: „salut” înseamnă salut
8. ALICE: Voi spune BUNA atunci.
9. Omul: da
10. ALICE: Uau!
11. Omul: salut!
12. ALICE: CIAO înseamnă salut sau la revedere?

cazul 1

• Om: Înseamnă salut
• ALICE: Bună ziua!

cazul 2

• Om: salut înseamnă salut
• ALICE: Voi spune BUNA atunci.

Ce s-a întâmplat? Evident, nimic. În primul caz, ALICE se încurcă și crede că conversația începe din nou și salută din nou. În al doilea caz, acesta intră în buclă și revine pentru a propune a opta linie. Deci, Alice nu este capabilă să se auto-modifice. Pentru ca acesta să învețe cu adevărat ceva, ar trebui să intervină pe a șasea linie și să creeze autonom o categorie care să conțină informațiile dorite. Chatboturile pot fi, de asemenea, de mare folos. Actul de a cere și a obține informații poate deveni o problemă pe care un robot o poate realiza. Poate fi o modalitate bună de eficientizare a unor aspecte birocratice . Dacă nu putem recunoaște o formă de inteligență artificială în chatbot-ul descris mai sus, există chatbots cu performanțe foarte diferite. Începând cu ELIZA de la Weizenbaum în 1966, s-au făcut progrese mari în ramura Inteligenței Artificiale care se ocupă cu analiza limbajului natural: chiar dacă nu poate trece încă un test Turing, cu siguranță un chatbot bun poate simula comportamentul uman. Mult mai bine decât ALICE .

Utilizări

Chatterbots-urile sunt adesea integrate în sistemele de dialog, cum ar fi software-ul de asistență online , adăugând acestora capacitatea de a purta conversații scurte sau de a participa la diverse conversații care nu sunt neapărat legate de scopul lor principal. Companii precum Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland , Renault și Citroën folosesc din ce în ce mai mult acești asistenți online prin înlocuirea centrelor de apel cu ființe umane pentru a oferi asistență inițială; În Italia, Arma dei Carabinieri a pus la dispoziție pe site-ul său web, de exemplu, un agent virtual capabil să efectueze operațiuni elementare; Potrivit cercetărilor efectuate de Grand View Research, se așteaptă ca piața globală de chatbot să ajungă la 1,23 miliarde de dolari până în 2025, cu o creștere anuală a sectorului de 24,3% ^[11] . Prin urmare, sunt din ce în ce mai multe companii care folosesc această tehnologie pentru a intercepta o clientelă în special tânără.

Recent, răspândirea Chatbotters a permis companiilor mijlocii / mici să realizeze propriile soluții în semi-autonomie, folosind personalul de dezvoltare și API - urile puse la dispoziție de rețelele sociale . ^[12] În 2017, compania israeliană SnatchBot a lansat un site web pentru crearea de chatbots, care pretindea capacitatea de a construi roboți capabili să efectueze analize sentimentale. ^[13]

Aplicații în diferite funcții de afaceri

Companiile folosesc Chatbots atât în ​​procesele lor interne, cât și în sistemele lor de relații cu clientul final. În special, acestea sunt utilizate în principal în funcțiile Servicii, vânzări și marketing, produse, resurse umane și cercetare și dezvoltare.

Servicii

În cadrul acestei funcții, chat-urile sunt utilizate în următoarele scopuri:

• Asistență post-vânzare clienți : acest tip de aplicație este cea mai răspândită. În acest caz, Chatbots asistă clientul în gestionarea produsului sau serviciului achiziționat. Această soluție este utilizată în principal în sectoarele bancar, asigurări, financiar și telecomunicații.
• Cunoștințe corporative : Acești asistenți sunt capabili să răspundă la întrebări (adresate de personal sau de personalități din afara companiei) despre companie, de exemplu „Unde se află sediul companiei?”.
• Alte servicii : în acest caz chatbot-ul ar putea oferi servicii care nu sunt strict legate de zona de operare a companiei.

Vanzari & Marketing

În cadrul acestei funcții, chat-urile sunt utilizate în următoarele scopuri:

• Asistent magazin - Aceste chatbots oferă clienților informații despre produsele sau serviciile companiei. De exemplu, aceștia pot oferi detalii despre caracteristicile lor, disponibilitatea stocului sau timpii de livrare.
• Ghid de cumpărare : aceste chatbots identifică tipul de achiziție pe care intenționează să îl facă utilizatorul (pe baza, de exemplu, a achizițiilor sale anterioare sau a produselor sale pe care le-a consultat deja) și îi oferă produsul sau serviciul care se potrivește cel mai bine intereselor sale.
• Reputația mărcii : acești chatbots interacționează cu utilizatorii pentru a oferi o imagine de marcă pozitivă, de exemplu, oferind informații referitoare la companie sau servicii care pot distra clienții.
• Suport pentru vânzări : acești chatbots susțin agenții de vânzări în gestionarea afacerilor lor, de exemplu, oferind detalii despre produse sau servicii.
• profilarea utilizatorilor și personalizarea conținutului : prin intermediul Chat Bot-urilor, este posibil să profilați utilizatorii și să personalizați conținutul pe baza răspunsurilor lor: ca într-o diagramă de arbore, fiecare interacțiune a utilizatorului este înregistrată, analizată și tradusă în informații utile pentru interacțiunile ulterioare. ^[14]

Produs, resurse umane și cercetare și dezvoltare

În aceste zone, chat-urile sunt utilizate în următoarele scopuri:

• Categoriile de produse chatbots sunt situate într-un produs, astfel încât acesta să poată interacționa cu utilizatorul. Un exemplu al acestei aplicații sunt dispozitivele inteligente de automatizare a locuinței care vă permit să vă gestionați casa chiar și de la distanță, de exemplu pentru a regla temperatura sau iluminatul din camere.
• În funcția Resurse Umane , chat-urile sunt utilizate ca instrument de recrutare (pentru a răspunde candidaților cu privire la funcțiile deschise sau pentru a deschide viitoare selecții) și pentru managementul personalului (de exemplu, pentru a oferi angajaților informații despre contractul sau vacanța acumulată).
• În domeniul cercetării și dezvoltării , chatbot-urile sprijină lucrătorii IT în activități precum gestionarea centrului de date sau identificarea sursei de date. ^[15]

Dispute

Chatbot-urile rău intenționate sunt adesea folosite pentru a umple chat-urile cu spam și reclame sau pentru a atrage utilizatorii să dezvăluie informații personale, cum ar fi numerele de cont bancar. ^{[ fără sursă ]}

Notă

Bibliografie

• Computer History Museum, Internet History - 1970's , în Expoziții , Computer History Museum , 2006. urlarchivio pe 5 martie 2008 (arhivat din originalul 21 februarie 2008) urlarchivio necesită url ( ajutor ) .
• Güven Güzeldere și Stefano Franchi, dialoguri cu personalități colorate ale ai timpurii , în Construcții ale minții , Stanford Humanities Review , SEHR, vol. 4, nr. 2, Universitatea Stanford , 24 iulie 1995. Adus pe 5 martie 2008 .
• Michael Mauldin,ChatterBots, TinyMuds și testul Turing: participarea la concursul Loebner Prize , în lucrările celei de-a unsprezecea conferințe naționale de inteligență artificială , AAAI Press , 1994. Accesat pe 5 martie 2008 . ( abstract )
• Network Working Group, RFC 439, PARRY Encounters the DOCTOR , Internet Engineering Task Force , Internet Society , 1973. Accesat pe 5 martie 2008 .
• Alan J Sondheim, <nettime> Important Documents from the Early Internet (1972) , nettime.org, 1997. Accesat la 5 martie 2008 (arhivat din original la 13 iunie 2008) .
• John Searle , Minds, Brains and Programs , în Științe comportamentale și cerebrale , vol. 3, nr. 3, 1980, pp. 417–457, DOI : 10.1017 / S0140525X00005756 .
• Alan Turing , Computing Machinery and Intelligence , in Mind , vol. 59, 1950, pp. 433-60.
• Joseph Weizenbaum , ELIZA - Un program de calculator pentru studiul comunicării limbajului natural între om și mașină , în Comunicările ACM , vol. 9, nr. 1, ianuarie 1966, pp. 36–45, DOI : 10.1145 / 365153.365168 .

Elemente conexe

• FreeHAL , FLOSS chatterbot

Alte proiecte

• Wikimedia Commons conține imagini sau alte fișiere pe Chatterbot

linkuri externe

• Director ChatterBot , la chatbots.org .

Portal IT : accesați intrările Wikipedia care se ocupă cu IT