Представьте, что вместо того, чтобы ждать звонка в течение 10 минут, чтобы связаться с агентом службы поддержки, вы можете напрямую озвучить свой запрос и связаться с нужным человеком. Представьте, что вместо того, чтобы изучать весь сайт покупок в поисках идеальных белых кроссовок, вы можете просто указать, что вы хотите.

Я уверен, что вы знакомы с концепцией ботов и даже поговорили бы с одним из них, возможно, забронировать билеты или получить дополнительную информацию о продукте. Что ж, я создал своего собственного чат-бота, который сокращает разрыв между тем, что на самом деле могут делать чат-боты, и тем, что мы от них ожидаем. Я назвал этого гуманоидного бота Баббл, и вот история его создания.

Создание болтовни

Одним из самых больших преимуществ чат-ботов является простота использования и удобство - его можно развернуть с любой платформы. Это означает, что они могут оказывать помощь покупателям в реальном времени, как продавцы, в реальном магазине. Сегодня все говорят о чат-ботах, более 67% потребителей во всем мире использовали чат-ботов для поддержки клиентов.

Но эта концепция не нова. Чат-боты существуют с 1960-х годов. За прошедшие годы были достигнуты огромные успехи в моделях машинного обучения, и искусственный интеллект влияет на нашу повседневную жизнь. Сегодня ваши приложения предлагают новые музыкальные предложения или показывают старые избранные, в зависимости от ваших привычек прослушивания, карты могут рассчитывать трафик и показывать вам самый быстрый маршрут к месту назначения, а автопилот может сделать полет более удобным для пилотов. ИИ делает нашу жизнь более эффективной.

Но некоторые проблемы с ИИ все еще остаются. Команды if / then, запускающие чат-ботов, могут ограничить его возможности общения. Например, чат-боты имитируют человеческие разговоры, но не могут уловить основную сущность человеческого взаимодействия. Машина, которая думает более или менее как мы, все еще кажется концепцией из сюжета научно-фантастического фильма или донкихотской идеей из будущего.

Это было моим стимулом к ​​созданию чего-то, что сделало бы жизнь каждого человека более легкой и легкой. Что-то, что могло бы уменьшить избыточность, повысить эффективность и увести нас от монотонной жизни. Представьте себе использование ИИ для выполнения тривиальных задач, таких как запись на прием к врачу или резервирование столика на ужин. Чтобы приблизиться к этой цели, я решил сосредоточиться на мелочах повседневной жизни. Идея создания алгоритма, который мог бы не только разговаривать с людьми, но и действовать от нашего имени, казалась мне довольно воодушевляющей.

Я назвал эту идею Баббл. Babble был больше, чем просто обычным ботом, маскирующимся под человека. Это был робот-гуманоид. Все кардинальные детали построения такого бота можно разбить на три уровня. Первый, базовый уровень, позволяет боту понимать каждый сценарий и действовать в соответствии с контекстом. Два других слоя - это слои преобразование текста в речь и преобразование текста в речь. Последний уровень может позволить боту овладеть всеми аспектами языка и придать ему человеческий оттенок. В этой области проводятся многообещающие исследования. Самая последняя из них - ИИ, который может клонировать ваш голос, просто слушая вас в течение пяти секунд. В этой статье я сосредоточусь на основном слое.

Люди каждый день предаются различным разговорам. Мы слушаем, что говорит другой человек, понимаем это и отвечаем соответствующим образом. В большинстве случаев нам даже не нужно сознательно думать о том, как ответить, это приходит от природы. Но придать машине эту врожденную характеристику - серьезная фундаментальная проблема. Люди инстинктивно учатся логически организовать новый язык, а компьютерные программы учат, какие слова сочетаются друг с другом. Это огромная разница.

Точное понимание цели предложения сделало бы Babble колоссальным успехом, который однажды смог бы пройти тест Тьюринга. Термины чат-бот, виртуальный помощник и разговорный агент иногда используются как синонимы, но чат-боты, как правило, поддерживают более простые разговоры и берут на себя отдельные задачи. Чтобы выразить это в контексте, чат-бот может поделиться с вами прогнозом погоды и сказать, будет ли завтра дождь, но разговорный агент или человекоподобный бот может определить, будет ли безопасно путешествовать в погодных условиях, или предложить подходящую одежду, в зависимости от по прогнозу.

Некоторые из наиболее очевидных проблем, которые возникли при создании такого гуманоидного бота, включали обучение его группированию похожих слов. Для человека «ДА» и «ДА» будут означать одно и то же. Но для машин слово «ДА» - это просто комбинация единиц и нулей, а слово «ДА» - это другая комбинация единиц и нулей. ИИ играет важную роль в обучении машины группированию похожих слов. После сбора и анализа данных из различных источников, таких как Википедия и новостные статьи, обучение модели искусственного интеллекта для работы с болтовней на более чем 1,2 миллиарда слов становится самостоятельной задачей. Но это подтолкнуло Баббла к изучению лингвистики и пониманию основы разговора.

Но зависимость исключительно от ИИ может принести столько же вреда, сколько и пользы. Возьмем, к примеру, модель искусственного интеллекта, разрабатываемую университетом для автоматизации процесса приема / отклонения студентов. В такой ситуации ИИ сможет определить, будет ли студент с большей вероятностью сдать или провалить вступительный экзамен, просто используя прошлые данные. Теперь некоторые из этих точек данных очевидны, например, средний балл, баллы SAT и другие, но если ИИ видит закономерность, согласно которой студенты с определенным почтовым индексом терпели неудачу в прошлом, то с большей вероятностью можно предсказать, что студент, который вошел в тот же почтовый индекс также не будет работать. Он определит это правило и отвергнет всех, кто попадает в одно и то же. Более того, никто не сможет проверить эти правила, потому что ИИ постоянно учится. Итак, если человек не вмешивается в цикл, вы можете понять кошмар. А вот и концепция «Человек плюс ИИ».

Vector Surf

Эта концепция - «Человек плюс ИИ» составляет основу Babble. Это уникальный и гениальный алгоритм, разработанный для точного определения намерений пользователя. Методология и алгоритм будут запатентованы, поэтому я не буду здесь обсуждать детали реализации, но вот краткий обзор того, что может сделать Babble.

Жетоны (слова) для двух вопросов - «Можете ли вы заказать такси?» И «Можете ли вы забронировать рейс?» - одинаковы, Vector Surf оценит их как несовместимые или противоречащие друг другу.

С другой стороны, жетоны «Можете ли вы заказать такси?» И «Пожалуйста, закажите мне такси» - разные, но Vector Surf оценил бы их как неотличимые.

Вот еще один пример:

Короче говоря, Vector Surf действует как поисковый робот, который помогает определить точное намерение ввода. Хотя он был разработан как классификатор намерений ИИ, он распространяется на другой базовый алгоритм Babble, который автоматически извлекает такие сущности, как имя, время и т. Д.

Гуманоидный бот также должен определять сущности. Сущность - это тип объекта или данных, который имеет отношение к намерениям пользователя. Например, если ваш чат-бот помогает сотруднику находить корпоративные события, тогда сущности могут включать название события, дату, место и т. Д. Тот же алгоритм, который используется для определения намерений пользователя, также используется для извлечения этих сущностей.

Чем Babble отличается от других чат-ботов?

Сегодня все основные конкуренты работают над сложной нейронной архитектурой, где данные передаются в алгоритм, и алгоритм извлекает необходимые функции в зависимости от цели. Нейронная сеть похожа на черный ящик. Вы вводите данные в черный ящик, и он решает, что важно, дает удивительно точный результат. Более точная нейронная сеть означала бы черный ящик большего размера. Как объясняется в примере с университетским заявлением, иногда это может быть катастрофой. Я хотел, чтобы Баббл был так же близок к людям, как люди.

Многие люди создали систему, основанную на эстетическом потоке, которая отлично работает, пока человек вводит что-то четко определенное. Если введенное значение не соответствует определенному значению, система не сможет выдержать. Такие чат-боты представляют собой системы условий, которые зависят от заранее определенных входных данных. Babble - это чат-бот без искусственного интеллекта.

Vector Surf умеет извлекать цель из контента, введенного пользователем. Итак, когда пользователь вводит предложение, алгоритм может определить его цель. Это может показаться небольшим скачком, когда дело доходит до улучшения пользовательского опыта, но тот факт, что алгоритм не требует обучения, - это большой скачок. Это преимущество Vector Surf - это интеллектуальная группа похожих слов. Он будет знать, что пользователь может иметь в виду «да», и использовать разные слова, чтобы передать это значение.

У Babble есть несколько дополнительных функций, которые делают его более похожим на человека. Он состоит из настраиваемого детектора сленга, который позволяет ему распознавать часто используемые сленговые слова и короткие формы - u, ur, gr8 и т. Д. Также есть детектор настроений. Если во время разговора с ботом ответы пользователя вызывают раздражение, то реальный человек возьмет на себя беседу, чтобы обеспечить лучший опыт и лучшее понимание того, чего хочет пользователь, - привнесите концепцию человека плюс ИИ.

«Хороший чат-бот может облегчить вашу жизнь, предлагая решения в реальном времени. Но отличный чат-бот может это сделать, а также передать эстафету людям, когда того потребует ситуация ».

Будущее коммуникации

Babble можно использовать в разных отраслях для решения огромного количества сложных проблем. Предприятия могут использовать свои невероятные возможности для выполнения множества задач и упрощения повседневной жизни своих клиентов. Он может представиться, перечислить задачи, в основном все, от демонстрации того, как использовать продукт, до бронирования авиабилета. Он также может служить руководством для вопросов в режиме реального времени. Помимо этих обычных задач, его также можно использовать для увеличения стоимости существующих услуг, которые есть у предприятий:

  • Устранение IVR. Никто не любит стоять в очереди в течение 10–15 минут только для того, чтобы связаться с агентом службы поддержки, который может решить вашу проблему за 2 минуты. Поскольку Vector Surf надежен и достаточно динамичен, чтобы понимать намерения только на основе контекста, он может напрямую направлять клиента к нужному человеку, экономя время и усилия как клиента, так и бизнеса. Клиент может прямо указать цель своего звонка, например: «Я Врадж Шах и хочу вернуть свой последний заказ». Затем они будут направлены к соответствующему агенту, который сможет помочь им с их требованиями.
  • Электронные боты: вручную просматривать многочисленные электронные письма, которые вы получаете, - утомительная задача. По электронной почте ботам можно автоматизировать этот процесс. Он проверит все ответы за вас. Таким образом вы сможете лучше распределить свои ресурсы и стратегически тратить больше времени на действительно важных потенциальных клиентов.
  • Разговорный маркетинг: компании тратят миллионы на традиционные способы маркетинга, которые часто обеспечивают минимальную рентабельность инвестиций, поскольку они не персонализированы для удовлетворения конкретных требований каждого клиента. С помощью диалогового маркетинга компании могут персонализировать свой подход и увеличить конверсию потенциальных клиентов. Этот тип маркетинга позволяет посетителям веб-сайта общаться с ботами в режиме реального времени. С помощью этого метода бот может задавать вопросы и подробно разбираться в том, чего хочет клиент. Таким образом, предприятия не только привлекают своих клиентов, но и строят с ними отношения. С точки зрения клиентов, это улучшает их пользовательский опыт, позволяя им отслеживать разговоры с бизнесом в одном чате. Кроме того, в ситуации, когда клиенту нужно больше времени, чтобы подумать, прежде чем принять окончательное решение о покупке, он может просто вернуться позже, открыть чат и щелкнуть конкретную ссылку. Это избавляет их от необходимости вспоминать продукт или возвращаться на веб-сайт компании и искать снова и снова.
  • Разговорная коммерция: боты могут объединить приложения для обмена сообщениями и покупки, чтобы создать опыт в магазине. Это означает, что покупатели могут общаться с организациями посредством обмена сообщениями с помощью таких приложений, как Facebook Messenger, WhatsApp, Talk и WeChat. Другой вариант, который есть у пользователей, - это использование голосовых инноваций, подобных Amazon Echo, которые взаимодействуют с организациями посредством голосовых команд. Покупатели также смотрят отзывы, чтобы оценить, подойдет ли им товар. Но каждый пользователь индивидуален, как и их потребности, симпатии и антипатии. Итак, что, если бы вы могли оказывать своим онлайн-покупателям такую ​​же помощь, как если бы они были в магазине. Это также позволит вашим пользователям сразу же сравнивать продукты, позволяя им приблизиться к своему решению о покупке. Таким образом, компании могут создать уникальный опыт для каждого клиента.

Я потратил много времени и усилий на создание гуманоидного агента, который может помочь закрыть существующий пробел и облегчить нашу жизнь. Еще многое предстоит изучить, но мой следующий шаг - запатентовать это.

С точки зрения клиентского опыта я нахожу этот канал очень интересным, потому что он имеет большой потенциал и, безусловно, изменит то, как люди покупают продукты, находят информацию или делают что-то еще в Интернете.
Мне пришло в голову еще несколько идей, например, замена традиционных одноразовых паролей голосовой аутентификацией для повышения безопасности, и в настоящее время я работаю над своим следующим изобретением. Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше.