Нам, людям, нужно узнавать что-то новое, чтобы повышать свой уровень интеллекта. То же самое происходит с чат-ботами с искусственным интеллектом посредством машинного обучения (ML).
Приходите и узнайте, что такое машинное обучение, его различные алгоритмы и как оно позволяет машине, такой как чат-бот, обучаться.
Чат-боты с искусственным интеллектом: что это такое и для чего они нужны?
Термин «чатбот происходит от слова чаттербот (болтовня + робот), созданного в 1990-х годах Майклом Молдином.
Как следует из названия, это разговорный робот.
Сегодня эти системы могут общаться посредством письменных или голосовых сообщений.
Однако говорящих роботов часто называют голосовыми ботами, поскольку их основной ввод — это голосовые команды.
Эти коммуникационные системы широко используются для помощи людям или компаниям, которые получают большие объемы контактов и нуждаются в автоматизации этих взаимодействий.
Имея возможность автоматизировать определенные процессы, они уменьшают приток контактов. Таким образом, они могут оптимизировать свою работу.
Типы чат-ботов
Чат-боты часто ассоциируются с искусственным интеллектом (ИИ). Это происходит потому, что ИИ дает им возможность обрабатывать запросы без необходимости вмешательства человека.
Однако некоторые чат-боты не имеют ИИ и поэтому являются более простыми.
Можно сказать, что это чат-боты, основанные на таких правилах, как «если x, то y».
Чат-боты без искусственного интеллекта не могут понимать спонтанные вопросы и работают только на основе ключевых слов и деревьев решений (кнопок).
Как чат-боты с искусственным интеллектом нас понимают?
Чат-боты и ИИ — это разные элементы, хотя они и связаны.
Как мы уже упоминали, чат-ботам нужен искусственный интеллект, чтобы иметь возможность свободно общаться. Но ИИ действует не только на чат-ботов.
В случае с чат-ботами используются технологии, связанные с общением.
Точно так же, как нам нужно научиться читать и писать и интуитивно научиться говорить, благодаря информации, которую мы получаем от окружающих нас людей, так и чат-боты должны учиться, хотя и немного иначе, чем мы.
Однако для полноценной работы чат-ботам нужно нечто большее. Крайне важно, чтобы машина могла автоматически учиться на этих данных. Вот тут-то и появляется ML.
Что такое машинное обучение (ML)?
ML — еще одна важная технология для хорошо функционирующего чат-бота.
Термин машинное обучение был придуман в 1959 году Сэмюэлем Артуром, американским ученым-компьютерщиком, который был пионером искусственного интеллекта и компьютерных игр.
Другими словами, посредством взаимодействия ботов с пользователями они могут извлекать информацию и прогнозировать приемлемые результаты (ответы). Таким образом, они повышают свою эффективность.
Как на самом деле работает машинное обучение в чат-ботах с искусственным интеллектом?
Как и обработка естественного языка, машинное обучение основано на алгоритмах.
Именно эти алгоритмы введены в систему, которая получает и анализирует данные и выдает прогнозы.
Чем больше данных они получают, тем более оптимизирована их производительность. Так что со временем «интеллект» бота увеличивается.
Различные типы алгоритмов машинного обучения
1. Контролируемое обучение
При контролируемом обучении машина учится на примерах.
Алгоритм состоит из серии примеров входных и выходных данных, и на их основе система должна найти метод для получения тех же входных и выходных данных при столкновении с новыми данными.
Машина идентифицирует закономерности в данных, учится и делает прогнозы. Оператор корректирует эти прогнозы, и процесс продолжается до тех пор, пока система не достигнет высокого уровня производительности.
2. Полуконтролируемое обучение
Этот второй тип алгоритма подобен предыдущему. Однако он использует как размеченные, так и неразмеченные данные.
В этом типе обучения алгоритм получает пары размеченных данных и, используя полученную от них информацию, учится размечать неразмеченные данные.
3. Неконтролируемое обучение
В отличие от предыдущих типов, в неконтролируемом обучении нет оператора.
Алгоритм учится выявлять закономерности и связывать информацию, изучая данные.
В этом типе обучения алгоритму приходится работать с большими объемами данных и разрабатывать для них структуру.
Это структурирование может быть выполнено путем организации групп с аналогичной информацией (кластеризация) или уменьшения размера, т. Е. Наименьшего количества переменных, рассматриваемых для поиска точной информации.
Как и в предыдущих типах алгоритмов, чем больше объем обрабатываемых данных, тем выше надежность и эффективность системы.
4. Обучение с подкреплением
Наконец, обучение с подкреплением фокусируется на регулируемых процессах. Эти процессы обеспечивают наборы действий, критериев и конечных значений.
С определенными правилами машина пытается найти наилучший результат, исследуя и отслеживая различные возможности.
Алгоритм машинного обучения чат-бота Visor.ai
Все чат-боты Visor.ai управляются типом алгоритма контролируемого обучения.
Это означает, что на основе входных и выходных примеров, предоставленных алгоритму, машина анализирует, идентифицирует закономерности и прогнозирует результаты.
Тем не менее, эти же результаты должны быть подтверждены.
Это подтверждение и исправление (при необходимости) можно сделать через AI Trainer на платформе Visor.ai.
AI Trainer – это инструмент, который позволяет вам подтверждать и исправлять взаимодействие бота с пользователями.
Другими словами, можно проанализировать, дает ли чат-бот правильные ответы своим клиентам и каков был его уровень уверенности.
В случаях, когда чат-бот не знал, как отвечать или давал неверный ответ, вы можете научить его. Для этого вам не нужны какие-либо технические знания, так как платформа Visor.ai является low-code.
После внесения этих поправок система обучается на новом наборе данных и получает лучшую производительность.
Узнайте больше в Инструкторе по искусственному интеллекту: как обучить успешного чат-бота
Каковы преимущества использования чат-бота с машинным обучением?
Как мы видели ранее, мы считаем, что у чат-бота есть ИИ, когда у него есть технологии, которые позволяют ему эффективно общаться с человеком.
Компании видят много преимуществ во внедрении решений для автоматизации взаимодействия, таких как чат-боты или почтовые боты, потому что:
- Обслуживаем 24/7
- Уменьшить время отклика
- Позвольте клиенту позаботиться о себе
- Повысьте продуктивность вашей команды
- Повысить уровень удовлетворенности пользователей
- Предоставление индивидуального обслуживания
- Расширьте свою клиентскую базу
- Увеличить лидогенерацию
- Снижает стоимость
Так что не теряйте больше времени. Инвестируйте в интеллектуальные решения!
Первоначально опубликовано на https://www.visor.ai 3 марта 2021 г.
