Эта статья была изначально создана "AI Frontline", оригинальная ссылка:Почему чат-боты неэффективны
Редактор планирования｜Винсент
Подборка | Сунь Хао
Редактор | Эмили
Руководство по передовой ИИ:”Бизнес-боты Facebook Messenger и Google Assistant становятся все более мощными, почти каждая компания запустила своих собственных ботов, а Amazon Echo Dot и Google Home Mini — лучшие подарки к праздникам — чат-боты и помощники наконец-то стали массовыми в 2017 году. Возможно, вы использовали один из этих продуктов, чтобы посетить интернет-магазин, проверить подключение к Интернету или даже купить с его помощью индейку. "
Хотя чат-боты добились больших успехов в НЛП, их самым большим недостатком является то, что им по-прежнему необходимо добавлять сценарии корпуса и помощь человека; мы можем думать об этом как о прославленном IVR или, что более экстремально, как о простом запросе на основе поиска. Если ваш вопрос слишком далек от сценария корпуса, вы получите ответ «Я не понимаю вопрос».
Несколько дней назад мы сообщили, что виртуальный помощник, разработанный Facebook, был закрыт.Заинтересованные читатели могут щелкнуть ссылку ниже, чтобы прочитать:
Виртуальный помощник Facebook M мертв, это состояние чат-ботов
Ссылка на сайт:Tickets.WeChat.QQ.com/Yes?__Author=mz U…
Чтобы понять, почему чат-боты так плохи, нужно понять, как они устроены.
Компонент чат-бота
Шаг 1: Определите сценарий, который вы хотите, чтобы чат-бот обслуживал, и соберите все соответствующие вопросы. Каждый вопрос определяет намерение. Все эти намерения встроены в древовидную структуру механизма НЛП.
Шаг 2: Каждый вопрос и намерение будут выражены различными способами в зависимости от вероятных экспрессивных привычек пользователя. Например: проверьте погоду с помощью «Погода в Маунтин-Вью» и «Насколько холодно сегодня». Это называется двусмысленностью. Все неоднозначности чат-бота преобразуются в соответствующие намерения механизмом НЛП.
Шаг 3: Наконец, свяжите вместе сценарий корпуса чат-бота или сцену диалога. Например: если вы купили рубашку, введите пол, размер, цвет. Если вы отклонитесь от темы и спросите: «Эта рубашка сделана из хлопка?», вам не обязательно повезет получить правильный ответ.
Чат-боты терпят неудачу, потому что все эти шаги имеют огромные недостатки.
Проблемы с чат-ботами
Чтобы добиться успеха с охватом функций, необходимо знать все вопросы, которые может задать пользователь. Без пользовательских данных вы столкнетесь с проблемами холодного запуска — используйте бета-чат-бот с ограниченным функционалом. Он будет собирать данные и учиться, но это разочарует пользователей. Но немногие компании имеют массу данных для начала. В результате подавляющее большинство чат-ботов на рынке являются посредственными, цель которых — улучшать свои способности с течением времени.
Чтобы хорошо классифицировать проблемы, вам нужно большое количество проблем, включая обширные знания в отраслевой области. Например: «Нет доступа в Интернет» — это то же самое, что «Мой браузер не загружен». Теперь эти неоднозначности в основном искусственные — помимо уменьшения охвата вопросов пользователей, работа по устранению неоднозначности может быть дорогостоящей. Новые способы автоматического создания этих неоднозначностей в масштабе вступают в игру, хотя для такого рода интеллекта потребуется некоторое время, чтобы получить базовые знания в предметной области.
Наконец, чтобы преуспеть в богатом диалоговом сценарии, чат-бот должен зафиксировать все способы, которыми пользователь хочет перейти к сценарию намерения, а также вернуться к предыдущим вариантам, перейти к другим вариантам и получить правильный ответ. Написание такого сценария сложно без знания того, как пользователь будет его использовать, и этой проблемы пользователь не может избежать.
Самообучающиеся и настраиваемые деревья обещают решить эти проблемы, значительно улучшив взаимодействие с пользователем.
Будущее чат-ботов
- Самообучение: чат-бот будет улучшаться по мере сбора и изучения данных об использовании, а его отзывы будут использоваться для ручного масштабирования поддержки службы, двусмысленности и параметров сценариев — медленный и утомительный процесс, но масштабирование невозможно. Таким образом, интеллект чат-бота должен способствовать самообучению, чтобы он мог выявлять новые функции, проблемы, неясности или изменения сценария, которые нужны пользователям, и соответствующим образом корректировать работу. Таким образом, он может автоматически добавлять вопросы (и ответы) для вариантов № 1, № 2 и изменять сценарий для № 3, чтобы быстро создать надежный сервис.
- Персонализация: чат-боты до сих пор не давали более личного опыта, чем предполагалось. Персонализация связана с самообучением, когда каждый пользователь получает свой сценарий, основанный на обучающем поведении робота. Этот бот представляет собой настраиваемый экземпляр, который автоматически настраивается с использованием ваших данных для динамического обновления отображаемого сценария корпуса. В идеальном мире у каждого была бы своя версия личного робота, похожая на Саманту из фильма «Она». По мере ускорения темпов инноваций в области искусственного интеллекта в 2018 году появится более широкий спектр интеллектуальных возможностей, позволяющих вести более глубокие и персонализированные разговоры в чат-ботах.
Для большего содержания сухих товаров вы можете обратить внимание на AI Frontline, ID:ai-front, фоновый ответ "AI", "TF", "Большие данные«Вы можете получить серию мини-книг и карт навыков в формате PDF «AI Frontline».