Эта статья - первая часть из серии о чат-ботах и машинном обучении. Другие статьи, опубликованные в этой серии, можно найти здесь:
№2: Обработка естественного языка и машинное обучение: ядро современного умного чат-бота
# 3: Машинное обучение, нейронные сети и алгоритмы
К 2020 году, по оценкам, в среде Интернета вещей будет найдено около 20 миллиардов подключенных вещей. Создание интерфейсов, способных обрабатывать огромное количество вещей и данных, поступающих с этой разработкой, будет сложной задачей. В этой статье я подробно остановлюсь на возможной роли чат-ботов в этой среде.
Что такое чат-бот?
Уже есть известные примеры AI и чат-ботов, например Cleverbot, Cortana или Tay. Tay, первый публичный эксперимент Microsoft с ботом Twitter, оказался настолько успешным, что он начал имитировать своих последователей. Однако после 16 часов жизни Microsoft пришлось отключить Тэя, потому что она превратилась в феминистку, выступающую против расистского ксенофоба. Несмотря на то, что это считалось провалом, оно показало, насколько сильно эволюционировали технологии, связанные с умными чат-ботами. Тай мог дать последовательные и содержательные ответы на вопросы и даже присоединиться к целой беседе.
Чат-боты используют диалоговую систему для разговора с человеком. Чат-бот выполняет несколько шагов для обработки человеческой информации.
Первый шаг - преобразование человеческого ввода в понятный для чат-бота контекст. Это делается с помощью распознавателей ввода и декодеров, которые могут анализировать речь, текст и даже жесты. Следующим шагом является применение обработки естественного языка для анализа простого текста и поиска семантики. Все это время вводом управляет и обрабатывает диспетчер диалогов, чтобы гарантировать правильный поток информации от участника и к участнику.
Диспетчер диалогов также следит за тем, чтобы вопросы или проблемы были назначены правильному диспетчеру задач и решены. После того, как задачи решены, менеджер вывода переводит решение в «человеческий результат». Это делается с помощью генератора естественного языка для имитации человеческой речи. Отрендеренный вывод будет регулировать способ передачи вывода, например через аудио, голос, а также в визуальном формате.
Таким образом, в зависимости от уровня развития обработки естественного языка и его механизмов обработки информации, чат-бот может имитировать человеческий язык, а также эффективно интерпретировать и общаться. Итак, как чат-бот может быть полезен в среде Интернета вещей?
Интерфейс для среды Интернета вещей?
В среде IoT чат-боты могут функционировать как интерфейс, чтобы анализировать все данные, а также делать их более доступными.
SDK чат-бота Facebook Messenger предоставляет компаниям платформу, на которой они могут интегрировать свои собственные услуги в рамках специальных возможностей приложения Messenger. Ниже я использую примеры Uber и обувного продавца, чтобы проиллюстрировать, как можно использовать мессенджер:
Объединение Facebook Messenger и Uber, чтобы упростить заказ такси через Facebook.
Адрес в разговоре распознается Messenger и автоматически выделяется. На примере Uber пользователи могут добраться до определенного адреса за считанные минуты, щелкнув адрес. С другой стороны, выставочный магазин является отличным примером для иллюстрации того, как можно использовать технологию чат-бота при подключении его к решению для электронной коммерции. Пользователи могут начать разговор со своим чат-ботом, который затем определит, задавая вопросы, какую обувь они хотели бы.
Объединение весенних покупок обуви с мессенджером Facebook от Facebook
Еще один интересный пример - Amazon Echo - это пример интеграции речи в ваш чат-бот, он позволит вам заказать что угодно в интернет-магазине Amazon. В новом отчете говорится, что Amazon продала около 3 миллионов умных динамиков Amazon Echo, что подтверждает уверенность в том, что чат-боты - это будущее Интернета вещей и розничной торговли, и будет интересно посмотреть, что еще ритейлеры придумают в ближайшие годы.
Amazon Echo от Харшит Шах
Первоначально опубликовано на www.linkit.nl.
