צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם תוכנות שמדמות שיחה אנושית. הם מקבלים קלט מהמשתמש בשפה טבעית (טקסט או דיבור) ומנסים להגיב בצורה מועילה. לפי מיקרוסופט, צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם יישומים ש"מחקים ומבינים שיחות אנושיות".

לדוגמה, צ׳אטבוטים יכולים לענות על שאלות, לתת המלצות או לאוטומט משימות כמו קביעת פגישות. חברת IBM מסבירה בדומה כי צ׳אטבוט "מדמה שיחה אנושית", ומציינת כי צ׳אטבוטים מודרניים משתמשים לעיתים קרובות בעיבוד שפה טבעית כדי לפרש שאלות ולנסח תשובות. בקיצור, צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים לאנשים לתקשר עם מחשבים בשפה פשוטה, ומגשרים על הפער בין דיבור אנושי ללוגיקה של מכונה.

טכנולוגיות מפתח בבינה מלאכותית

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית משלבים מספר טכניקות מתקדמות:

• עיבוד שפה טבעית (NLP): מאפשר לצ׳אטבוט לפרק ולפרש קלט טקסטואלי או דיבורי. לדוגמה, אלגוריתמים של NLP מפרקים משפט למרכיבים (מילים או ביטויים) ועוזרים לבוט להבין דקדוק והקשר.
• למידת מכונה ולמידה עמוקה: הצ׳אטבוט לומד מדוגמאות של שפה ושיחה כדי לשפר את תגובותיו עם הזמן. באמצעות אימון על דיאלוגים אמיתיים וטקסטים כתובים, המערכת לומדת דפוסים (כגון שאלות נפוצות ואופן התשובה עליהן).
• מודלים גדולים של שפה (LLMs): רשתות עצביות גדולות מאוד (לעיתים מבוססות ארכיטקטורת טרנספורמר) המאומנות על מאגרי טקסט עצומים. ל-LLMs יש מיליארדי פרמטרים והן מסוגלות להבין וליצור טקסט דמוי אדם. הן לוכדות דפוסי שפה ברחבי שפות ותחומים.

ביחד, טכנולוגיות אלו מאפשרות לצ׳אטבוטים להתמודד עם שאלות חופשיות וליצור תשובות טבעיות.

כיצד צ׳אטבוטים מבינים את המשתמשים

כאשר אתה שולח הודעה, הצ׳אטבוט מפעיל הבנת שפה טבעית (NLU) עליה. הוא מפרק את הקלט לחלקים (טוקנים) ומזהה את הכוונה של המשתמש (מה המשתמש רוצה) ואת הישויות הרלוונטיות (פרטים חשובים כמו שמות, תאריכים או מקומות).

לדוגמה, אם תשאל "מה מזג האוויר בפריז מחר?", הצ׳אטבוט מזהה את הכוונה (שאילתת תחזית מזג אוויר) ומחלץ את הישויות ("פריז" ו"מחר"). צ׳אטבוטים מודרניים משתמשים בלמידה עמוקה כדי לפרש משמעות גם אם הניסוח לא פורמלי, עמום או מכיל שגיאות הקלדה.

אימון צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית מופעלים על ידי מודלי שפה המאומנים על כמויות עצומות של טקסט. במהלך האימון, המודל מעבד מיליארדי מילים ומכוון את הפרמטרים הפנימיים שלו כדי לחזות את המילה הבאה במשפט בהתבסס על ההקשר.

בפועל, המודל מוזן בקורפוסים עצומים של טקסט (למשל כל ויקיפדיה או האינטרנט) ולומד דקדוק, עובדות וביטויים נפוצים מהנתונים האלה.

לאחר האימון, הצ׳אטבוט יכול ליצור תגובות חדשות על ידי חיזוי מילה אחר מילה, בהתבסס על הדפוסים שלמד. חשוב לציין שהמודל אינו שומר את הטקסט במדויק; הוא מקודד ידע באופן סמוי בפרמטרים שלו.

כך, צ׳אטבוט מאומן היטב יכול לענות על שאלה על ידי סינתזה של תשובה מתוך הדפוסים שלמד, גם אם מעולם לא ראה את השאלה המדויקת במהלך האימון.

טרנספורמרים ומודלים גדולים של שפה

איור: ארכיטקטורת רשת טרנספורמר (מקודד משמאל, מפענח מימין). המקודד מעבד את הקלט והמפענח מייצר את הפלט. צ׳אטבוטים מודרניים משתמשים בטרנספורמרים כבסיס שלהם.

רשת טרנספורמר ממירה מילים לווקטורים מספריים ומשתמשת בmulti-head attention כדי לקשר כל מילה במשפט לכל מילה אחרת בו זמנית. זה מאפשר למודל לתפוס הקשר לאורך כל הקלט.

בניגוד למודלים סדרתיים ישנים (כמו RNN), טרנספורמרים מעבדים את כל המילים במקביל ומתאמנים הרבה יותר מהר. על ידי ערימת שכבות טרנספורמר רבות, מתקבל מודל שפה גדול (LLM) כמו GPT-4 או PaLM של גוגל. מודלים אלו מאומנים להבין וליצור שפה בקנה מידה עצום, ויכולים אפילו לתרגם, לסכם או לענות על שאלות בזכות מספר הפרמטרים העצום שלהם.

יצירת תגובות

בעת מתן תגובה, צ׳אטבוט מבוסס בינה מלאכותית עשוי להשתמש באחת משתי שיטות:

• מבוסס אחזור: הצ׳אטבוט בוחר תשובה מתוך מערך קבוע של תגובות אפשריות (כמו מאגר שאלות נפוצות). צ׳אטבוטים מוקדמים פעלו כך. לשאלה מוכרת, הבוט פשוט מחזיר את התשובה השמורה. גישה זו מהירה ואמינה לשאלות צפויות אך אינה מתמודדת עם שאלות מחוץ למאגר.
• מודלים גנרטיביים (AI): הצ׳אטבוט מייצר תשובה חדשה מילה אחר מילה באמצעות מודל השפה שלו. בכל שלב הוא חוזה את המילה הבאה הסבירה ביותר בהתחשב בשיחה עד כה. זה מאפשר לבוט ליצור תגובות ייחודיות ולענות על שאלות חדשות שמעולם לא ראה קודם. עם זאת, מאחר שהוא מבוסס על הסתברויות שנלמדו, לפעמים הוא עלול לייצר תשובות שגויות או לא הגיוניות.

משוב אנושי והקשר שיחה

לאחר האימון הראשוני, צ׳אטבוטים לעיתים מכוונים מחדש באמצעות משוב אנושי. מאמנים בוחנים את התגובות של הצ׳אטבוט ומכוונים אותו להשתפר – הם מחזקים תשובות טובות ומתקנים תשובות שגויות. תהליך זה, הידוע כלמידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF), מסייע למערכת להימנע מתוכן לא הולם או מוטה. לדוגמה, בני אדם עשויים לסמן תשובה כ"טוקסית" או "לא רלוונטית" כדי שהמודל ילמד להימנע מתגובות כאלה.

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית גם עוקבים אחרי הקשר השיחה. הם יכולים לזכור חלקים קודמים בדיאלוג ולהשתמש במידע זה כדי להפוך את התגובות לקוהרנטיות. לדוגמה, אם תשאל שאלות המשך, הצ׳אטבוט יודע שאתה מתייחס לנושא הקודם ויכול לענות בהתאם. הקשר זה מאפשר שיחות מרובות סבבים ואינטראקציות טבעיות יותר.

דוגמאות לצ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית

רבים מהעוזרים הווירטואליים המוכרים הם צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית. Siri של אפל ו-Alexa של אמזון מגיבים לפקודות קוליות, בעוד Gemini של גוגל ו-ChatGPT של OpenAI משוחחים בטקסט. עסקים גם מפעילים צ׳אטבוטים באתרי אינטרנט ואפליקציות כדי לטפל בפניות לקוחות, לקבוע פגישות או להנחות בקניות. כל המערכות הללו מסתמכות על אותן טכנולוגיות בינה מלאכותית עיקריות לעיבוד שפה וליצירת תגובות.

אתגרים ומגבלות

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית הם עוצמתיים אך לא מושלמים. מכיוון שהם תמיד מנסים לענות, הם עלולים לפעמים להמציא – לספק מידע שגוי או מטעה בביטחון. כפי שאחד המומחים מציין, צ׳אטבוט הוא בעצם "מכונה שמבצעת חישובים מתמטיים" כדי לייצר מילים. הוא אינו מבין באמת משמעות או כוונה כמו בן אדם.

כתוצאה מכך, צ׳אטבוטים עשויים לתת תשובות שונות לאותה שאלה בזמנים שונים, והם עלולים לפרש לא נכון שאילתות עמומות או מורכבות. מומלץ למשתמשים לבדוק פעמיים תוצאות חשובות שמתקבלות מצ׳אטבוטים, במיוחד במצבים קריטיים.

>>> לחץ כאן ללמוד עוד:

מהו למידת מכונה?

מהו מודל שפה גדול?

צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית פועלים על ידי שילוב עיבוד שפה טבעית עם למידת מכונה ומודלי שפה בקנה מידה גדול. הם מפרשים את קלט המשתמש כדי לזהות כוונה, ואז או מחזירים תשובה מוכנה או מייצרים תשובה חדשה באמצעות מודל מאומן.

צ׳אטבוטים מודרניים משתמשים ב-LLMs מבוססי טרנספורמרים המאומנים על מאגרי טקסט עצומים, מה שמאפשר להם לנהל שיחה על מגוון רחב של נושאים בשטף דמוי אדם. התוצאה היא כלי שיכול לנהל דיאלוג טבעי להפליא. ככל שהמודלים משתפרים עם יותר נתונים ואימון טוב יותר, צ׳אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יהפכו ליעילים אף יותר – אך הם נשארים כלים סטטיסטיים בלבם, ולכן פיקוח אנושי עדיין חשוב.