I chatbot AI sono programmi software che imitano la conversazione umana. Ricevono input dagli utenti in linguaggio naturale (testo o voce) e cercano di rispondere in modo utile. Secondo Microsoft, i chatbot AI sono applicazioni che “emulano e comprendono le conversazioni umane”.

Ad esempio, i chatbot possono rispondere a domande, fornire raccomandazioni o automatizzare attività come la prenotazione di appuntamenti. IBM spiega similmente che un chatbot “simula la conversazione umana” e sottolinea che i chatbot moderni spesso utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale per interpretare le domande e formulare risposte. In sintesi, i chatbot AI permettono alle persone di interagire con i computer usando un linguaggio comune, colmando il divario tra il linguaggio umano e la logica delle macchine.

Tecnologie chiave dell’AI

I chatbot AI combinano diverse tecniche avanzate di intelligenza artificiale:

• Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Consente al chatbot di analizzare e interpretare input testuali o vocali. Ad esempio, gli algoritmi NLP scompongono una frase in token (parole o frasi) e aiutano il bot a comprendere grammatica e contesto.
• Machine Learning e Deep Learning: Il chatbot apprende da esempi di linguaggio e conversazioni per migliorare le risposte nel tempo. Attraverso l’addestramento su dialoghi reali e testi scritti, il sistema impara schemi (ad esempio domande comuni e come rispondere).
• Grandi Modelli Linguistici (LLM): Reti neurali molto grandi (spesso basate su architetture transformer) addestrate su enormi dataset testuali. Gli LLM hanno miliardi di parametri e possono comprendere e generare testi simili a quelli umani. Catturano efficacemente schemi linguistici in diverse lingue e domini.

Insieme, queste tecnologie permettono ai chatbot di gestire domande libere e generare risposte naturali.

Come i chatbot comprendono gli utenti

Quando invia un messaggio, il chatbot applica la comprensione del linguaggio naturale (NLU). Scompone l’input in parti (token) e identifica l’ intento dell’utente (ciò che l’utente desidera) e le eventuali entità rilevanti (dettagli importanti come nomi, date o luoghi).

Ad esempio, se chiede “Che tempo farà a Parigi domani?”, il chatbot riconosce l’intento (richiesta di previsione meteo) ed estrae le entità (“Parigi” e “domani”). I chatbot AI moderni utilizzano il deep learning per interpretare il significato anche se la formulazione è informale, ambigua o contiene errori di battitura.

Addestramento dei chatbot AI

I chatbot AI sono alimentati da modelli linguistici addestrati su enormi quantità di dati testuali. Durante l’addestramento, il modello elabora miliardi di parole e regola i propri parametri interni per prevedere la parola successiva in una frase basandosi sul contesto.

In pratica, il modello viene alimentato con grandi corpora testuali (ad esempio tutta Wikipedia o internet) e apprende grammatica, fatti ed espressioni comuni da quei dati.

Dopo l’addestramento, il chatbot può generare nuove risposte prevedendo una parola alla volta, attingendo agli schemi appresi. È importante sottolineare che il modello non memorizza il testo parola per parola; codifica implicitamente la conoscenza nei suoi parametri.

Così, un chatbot ben addestrato può rispondere a una domanda sintetizzando una risposta dagli schemi appresi, anche se non ha mai visto quella domanda esatta durante l’addestramento.

Transformers e grandi modelli linguistici

Figura: architettura di una rete transformer (encoder a sinistra, decoder a destra). L’encoder elabora l’input e il decoder genera l’output. I chatbot moderni utilizzano transformer come struttura portante.

Una rete transformer converte le parole in vettori numerici e utilizza multi-head attention per mettere in relazione ogni parola di una frase con tutte le altre simultaneamente. Questo permette al modello di catturare il contesto sull’intero input.

A differenza dei modelli sequenziali più vecchi (come gli RNN), i transformer elaborano tutte le parole in parallelo e si addestrano molto più velocemente. Sovrapponendo molti strati transformer, si ottiene un grande modello linguistico (LLM) come GPT-4 o PaLM di Google. Questi LLM sono addestrati per comprendere e generare linguaggio su larga scala e possono persino tradurre, riassumere o rispondere a domande grazie al loro enorme numero di parametri.

Generazione delle risposte

Quando risponde, un chatbot AI può utilizzare uno di due metodi:

• Basato su recupero: Il chatbot seleziona una risposta da un insieme fisso di risposte possibili (come un database di FAQ). I primi chatbot funzionavano così. Per una domanda riconosciuta, il bot restituisce semplicemente la risposta memorizzata. Questo approccio è veloce e affidabile per domande previste, ma non può gestire quesiti al di fuori del database.
• Modelli generativi (AI): Il chatbot genera una nuova risposta parola per parola usando il suo modello linguistico. Ad ogni passo prevede la parola più probabile successiva data la conversazione finora. Questo permette al bot di creare risposte uniche e rispondere a domande nuove mai viste prima. Tuttavia, poiché si basa su probabilità apprese, può talvolta produrre risposte errate o senza senso.

Feedback umano e contesto della conversazione

Dopo l’addestramento iniziale, i chatbot vengono spesso perfezionati con feedback umano. I formatori revisionano le risposte del chatbot e lo guidano a migliorare – rinforzano le risposte corrette e correggono quelle errate. Questo processo, noto come apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF), aiuta il sistema a evitare contenuti inappropriati o di parte. Ad esempio, gli operatori possono segnalare una risposta come “tossica” o “fuori tema” affinché il modello impari a evitarla.

I chatbot AI tengono anche traccia del contesto della conversazione. Possono ricordare le parti precedenti di un dialogo e usare queste informazioni per rendere le risposte coerenti. Per esempio, se fa domande di approfondimento, il chatbot sa che si riferisce all’argomento precedente e può rispondere di conseguenza. Questo contesto persistente consente conversazioni multi-turno e interazioni più naturali.

Esempi di chatbot AI

Molti assistenti virtuali noti sono chatbot AI. Siri di Apple e Alexa di Amazon rispondono a comandi vocali, mentre Gemini di Google e ChatGPT di OpenAI conversano tramite testo. Le aziende utilizzano anche chatbot su siti web e app per gestire richieste clienti, fissare appuntamenti o guidare gli acquisti. Tutti questi sistemi si basano sulle stesse tecnologie AI fondamentali per elaborare il linguaggio e generare risposte.

Problemi e limiti

I chatbot AI sono potenti ma imperfetti. Poiché cercano sempre di rispondere, possono talvolta allucinare – fornendo con sicurezza informazioni false o fuorvianti. Come osserva un esperto, un chatbot è essenzialmente “una macchina che esegue calcoli matematici” per produrre parole. Non comprende veramente il significato o l’intento come un essere umano.

Di conseguenza, i chatbot possono dare risposte diverse alla stessa domanda in momenti diversi e possono fraintendere domande vaghe o complesse. Gli utenti dovrebbero verificare attentamente le risposte importanti, soprattutto in situazioni critiche.

>>> Clicchi per saperne di più:

Cos'è il Machine Learning?

Cos’è un Modello di Linguaggio di Grandi Dimensioni?

I chatbot AI funzionano combinando l’elaborazione del linguaggio naturale con il machine learning e i grandi modelli linguistici. Analizzano gli input degli utenti per rilevare l’intento e poi recuperano una risposta predefinita o ne generano una nuova usando un modello addestrato.

I chatbot moderni utilizzano LLM basati su transformer addestrati su enormi dataset testuali, che permettono loro di conversare su un’ampia gamma di argomenti con una fluidità simile a quella umana. Il risultato è uno strumento capace di dialogare in modo sorprendentemente naturale. Man mano che questi modelli migliorano con più dati e addestramento, i chatbot AI diventeranno ancora più efficaci – ma restano strumenti statistici alla base, quindi la supervisione umana rimane fondamentale.