چت‌بات‌های هوش مصنوعی نرم‌افزارهایی هستند که گفتگوی انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند. آن‌ها ورودی‌های کاربران را به زبان طبیعی (متن یا گفتار) دریافت کرده و تلاش می‌کنند پاسخ‌های مفید ارائه دهند. به گفته مایکروسافت، چت‌بات‌های هوش مصنوعی برنامه‌هایی هستند که «گفتگوهای انسانی را شبیه‌سازی و درک می‌کنند».
برای مثال، چت‌بات‌ها می‌توانند به سوالات پاسخ دهند، پیشنهاداتی ارائه کنند یا وظایفی مانند رزرو وقت ملاقات را خودکار کنند. شرکت IBM نیز توضیح می‌دهد که چت‌بات «گفتگوی انسانی را شبیه‌سازی می‌کند» و اشاره می‌کند که چت‌بات‌های مدرن اغلب از پردازش زبان طبیعی برای تفسیر سوالات و ساخت پاسخ‌ها استفاده می‌کنند. به طور خلاصه، چت‌بات‌های هوش مصنوعی به افراد اجازه می‌دهند با استفاده از زبان معمولی با کامپیوترها تعامل داشته باشند و فاصله بین گفتار انسانی و منطق ماشینی را پر کنند.
فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی
چت‌بات‌های هوش مصنوعی ترکیبی از چندین تکنیک پیشرفته هوش مصنوعی هستند:
- پردازش زبان طبیعی (NLP): امکان تجزیه و تفسیر ورودی‌های متنی یا گفتاری را برای چت‌بات فراهم می‌کند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های NLP جمله را به توکن‌ها (کلمات یا عبارات) تقسیم کرده و به ربات کمک می‌کنند دستور زبان و زمینه را درک کند.
- یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: چت‌بات از نمونه‌های زبان و گفتگو یاد می‌گیرد تا پاسخ‌های خود را به مرور بهبود بخشد. با آموزش روی دیالوگ‌های واقعی و متن‌های نوشته شده، سیستم الگوها را می‌آموزد (مثلاً سوالات رایج و نحوه پاسخ به آن‌ها).
- مدل‌های بزرگ زبان (LLMs): شبکه‌های عصبی بسیار بزرگ (معمولاً بر پایه معماری ترنسفورمر) که روی مجموعه داده‌های عظیم متنی آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها میلیاردها پارامتر دارند و می‌توانند متن‌های انسانی‌مانند را درک و تولید کنند. آن‌ها الگوهای زبانی را در زبان‌ها و حوزه‌های مختلف به خوبی ثبت می‌کنند.
این فناوری‌ها به چت‌بات‌ها امکان می‌دهند سوالات آزاد را پردازش کرده و پاسخ‌هایی طبیعی و روان ارائه دهند.
چگونه چت‌بات‌ها کاربران را درک می‌کنند
وقتی پیامی ارسال می‌کنید، چت‌بات از درک زبان طبیعی (NLU) استفاده می‌کند. ورودی را به بخش‌هایی (توکن‌ها) تقسیم کرده و نیت کاربر (آنچه کاربر می‌خواهد) و هر موجودیت مرتبط (جزئیات مهم مانند نام‌ها، تاریخ‌ها یا مکان‌ها) را شناسایی می‌کند.
برای مثال، اگر بپرسید «هوا فردا در پاریس چگونه است؟»، چت‌بات نیت (درخواست پیش‌بینی هوا) را تشخیص داده و موجودیت‌ها («پاریس» و «فردا») را استخراج می‌کند. چت‌بات‌های مدرن هوش مصنوعی از یادگیری عمیق استفاده می‌کنند تا حتی اگر عبارت غیررسمی، مبهم یا دارای اشتباه تایپی باشد، معنی را تفسیر کنند.
آموزش چت‌بات‌های هوش مصنوعی
چت‌بات‌های هوش مصنوعی توسط مدل‌های زبانی آموزش‌دیده روی حجم عظیمی از داده‌های متنی پشتیبانی می‌شوند. در طول آموزش، مدل میلیاردها کلمه را پردازش کرده و پارامترهای داخلی خود را برای پیش‌بینی کلمه بعدی در جمله بر اساس زمینه تنظیم می‌کند.
در عمل، مدل با مجموعه‌های بزرگی از متن (مثلاً کل ویکی‌پدیا یا اینترنت) تغذیه می‌شود و دستور زبان، حقایق و عبارات رایج را از آن داده‌ها می‌آموزد.
پس از آموزش، چت‌بات می‌تواند پاسخ‌های جدیدی تولید کند که کلمه به کلمه پیش‌بینی می‌شوند و بر اساس الگوهای آموخته شده ساخته می‌شوند. مهم است بدانید که مدل متن را به صورت دقیق حفظ نمی‌کند؛ بلکه دانش را به طور ضمنی در پارامترهای خود رمزگذاری می‌کند.
بنابراین، یک چت‌بات آموزش‌دیده می‌تواند با ترکیب الگوهای یادگرفته شده، به سوالی پاسخ دهد حتی اگر آن سوال دقیقاً در طول آموزش دیده نشده باشد.
ترنسفورمرها و مدل‌های بزرگ زبان
شکل: معماری شبکه ترنسفورمر (رمزگذار در سمت چپ، رمزگشا در سمت راست). رمزگذار ورودی را پردازش می‌کند و رمزگشا خروجی را تولید می‌کند. چت‌بات‌های مدرن از ترنسفورمرها به عنوان ساختار اصلی خود استفاده می‌کنند.
شبکه ترنسفورمر کلمات را به بردارهای عددی تبدیل کرده و از توجه چندسر برای ارتباط همزمان هر کلمه با همه کلمات دیگر در جمله بهره می‌برد. این امکان را می‌دهد که مدل زمینه کل ورودی را درک کند.
برخلاف مدل‌های ترتیبی قدیمی‌تر (مانند RNNها)، ترنسفورمرها همه کلمات را به صورت موازی پردازش کرده و بسیار سریع‌تر آموزش می‌بینند. با انباشتن لایه‌های متعدد ترنسفورمر، مدل بزرگ زبانی (LLM) مانند GPT-4 یا PaLM گوگل ساخته می‌شود. این مدل‌ها برای درک و تولید زبان در مقیاس وسیع آموزش دیده‌اند و حتی می‌توانند ترجمه، خلاصه‌سازی یا پاسخ به سوالات را به دلیل تعداد بسیار زیاد پارامترهایشان انجام دهند.
تولید پاسخ‌ها
در هنگام پاسخ‌دهی، یک چت‌بات هوش مصنوعی ممکن است از یکی از دو روش زیر استفاده کند:
- مبتنی بر بازیابی: چت‌بات پاسخی را از مجموعه‌ای ثابت از پاسخ‌های ممکن انتخاب می‌کند (مانند پایگاه داده سوالات متداول). چت‌بات‌های اولیه به این شکل کار می‌کردند. برای سوالات شناخته شده، ربات پاسخ ذخیره شده را بازمی‌گرداند. این روش سریع و قابل اعتماد برای سوالات پیش‌بینی شده است اما نمی‌تواند به سوالات خارج از پایگاه داده پاسخ دهد.
- مدل‌های مولد (هوش مصنوعی): چت‌بات پاسخ جدیدی را کلمه به کلمه با استفاده از مدل زبانی خود تولید می‌کند. در هر مرحله، کلمه بعدی محتمل‌ترین کلمه را بر اساس گفتگو تا آن لحظه پیش‌بینی می‌کند. این امکان را می‌دهد که ربات پاسخ‌های منحصر به فرد بسازد و به سوالات جدیدی که قبلاً ندیده است پاسخ دهد. با این حال، چون بر اساس احتمالات یادگرفته شده عمل می‌کند، گاهی ممکن است پاسخ‌های نادرست یا بی‌معنی تولید کند.
بازخورد انسانی و زمینه گفتگو
پس از آموزش اولیه، چت‌بات‌ها اغلب با بازخورد انسانی بهینه‌سازی می‌شوند. مربیان خروجی‌های چت‌بات را بررسی کرده و آن را برای بهبود راهنمایی می‌کنند – پاسخ‌های خوب را تقویت و پاسخ‌های نامناسب را اصلاح می‌کنند. این فرایند که به عنوان یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) شناخته می‌شود، به سیستم کمک می‌کند تا از تولید محتوای نامناسب یا جانبدارانه اجتناب کند. برای مثال، انسان‌ها ممکن است پاسخی را به عنوان «مضر» یا «نامرتبط» علامت‌گذاری کنند تا مدل یاد بگیرد از چنین پاسخ‌هایی دوری کند.
چت‌بات‌های هوش مصنوعی همچنین زمینه گفتگو را دنبال می‌کنند. آن‌ها می‌توانند بخش‌های قبلی یک دیالوگ را به خاطر بسپارند و از آن اطلاعات برای پاسخ‌های منسجم استفاده کنند. برای مثال، اگر سوالات پیگیری بپرسید، چت‌بات می‌داند که به موضوع قبلی اشاره می‌کنید و می‌تواند متناسب پاسخ دهد. این زمینه حالت‌دار امکان گفتگوهای چند مرحله‌ای و تعاملات طبیعی‌تر را فراهم می‌کند.
نمونه‌هایی از چت‌بات‌های هوش مصنوعی
بسیاری از دستیاران مجازی شناخته شده، چت‌بات‌های هوش مصنوعی هستند. Siri اپل و Alexa آمازون به فرمان‌های صوتی پاسخ می‌دهند، در حالی که Gemini گوگل و ChatGPT اوپن‌ای‌آی به صورت متنی گفتگو می‌کنند. کسب‌وکارها نیز چت‌بات‌ها را در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها برای پاسخ به سوالات مشتریان، برنامه‌ریزی ملاقات‌ها یا راهنمایی خرید به کار می‌گیرند. همه این سیستم‌ها بر پایه همان فناوری‌های اصلی هوش مصنوعی برای پردازش زبان و تولید پاسخ‌ها عمل می‌کنند.
چالش‌ها و محدودیت‌ها
چت‌بات‌های هوش مصنوعی قدرتمند اما کامل نیستند. چون همیشه تلاش می‌کنند پاسخ دهند، گاهی ممکن است توهم‌سازی کنند – یعنی با اطمینان اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده ارائه دهند. همان‌طور که یک کارشناس اشاره می‌کند، چت‌بات اساساً «ماشینی است که محاسبات ریاضی انجام می‌دهد» تا کلمات تولید کند. این ماشین واقعاً معنی یا نیت را مانند انسان درک نمی‌کند.
در نتیجه، چت‌بات‌ها ممکن است به یک سوال در زمان‌های مختلف پاسخ‌های متفاوتی بدهند و سوالات مبهم یا پیچیده را اشتباه تفسیر کنند. کاربران باید خروجی‌های مهم چت‌بات‌ها را به ویژه در موقعیت‌های حساس دوباره بررسی کنند.
>>> برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید:
چت‌بات‌های هوش مصنوعی با ترکیب پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ کار می‌کنند. آن‌ها ورودی‌های کاربران را تجزیه می‌کنند تا نیت را تشخیص دهند و سپس یا پاسخ‌های از پیش تعیین شده را بازیابی می‌کنند یا پاسخ جدیدی با استفاده از مدل آموزش‌دیده تولید می‌کنند.
چت‌بات‌های مدرن از مدل‌های بزرگ زبانی مبتنی بر ترنسفورمر استفاده می‌کنند که روی مجموعه داده‌های عظیم متنی آموزش دیده‌اند و به آن‌ها امکان می‌دهد در موضوعات گسترده‌ای با روانی انسانی گفتگو کنند. نتیجه ابزاری است که می‌تواند در دیالوگ‌هایی به طرز شگفت‌آوری طبیعی شرکت کند. با بهبود این مدل‌ها با داده‌های بیشتر و آموزش بهتر، چت‌بات‌های هوش مصنوعی توانمندتر خواهند شد – اما آن‌ها در اصل ابزارهای آماری هستند و نظارت انسانی همچنان اهمیت دارد.
