چت‌بات‌های هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟

چت‌بات‌های هوش مصنوعی برنامه‌های نرم‌افزاری هستند که گفتگوی انسانی را تقلید می‌کنند. آن‌ها ورودی‌های کاربر 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، توصیه‌هایی ارائه کنند یا کارهایی 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 ماشین را پر کنند.

فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی

چت‌بات‌های هوش مصنوعی ترکیبی از چندین تکنیک پیشرفته هوش مصنوعی هستند:

فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی که چت‌بات‌های مدرن را قدرت می‌بخشند

چت‌بات‌ها چگونه 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 «هوای پاریس فردا چگونه است؟»، چت‌بات نیت (درخواست پیش‌بینی آب و هوا) را تشخیص داده و موجودیت‌ها («پاریس» و «فردا») را استخراج می‌کند.

نحوه پردازش و درک ورودی‌های کاربران توسط چت‌بات‌ها

آموزش چت‌بات‌های هوش مصنوعی

چت‌بات‌های هوش مصنوعی توسط مدل‌های زبانی آموزش دیده روی حجم عظیمی از داده‌های متنی تغذیه 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.

فرآیند و روش‌شناسی آموزش چت‌بات هوش مصنوعی

ترنسفورمرها و مدل‌های بزرگ زبان

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 هر کلمه با تمام کلمات دیگر در جمله به طور همزمان بهره می‌برد. این امکان را به مدل می‌دهد تا زمینه را در کل ورودی درک کند.

با انباشتن لایه‌های ترنسفورمر متعدد، مدل بزرگ زبان (LLM) مانند GPT-4 یا PaLM گوگل ساخته می‌شود. این LLMها برای درک و تولید زبان در مقیاس وسیع آموزش دیده‌اند و حتی می‌توانند ترجمه، خلاصه‌سازی یا پاسخ به سوالات را به لطف تعداد بسیار زیاد پارامترهای خود انجام دهند.

معماری شبکه ترنسفورمر که مدل‌های بزرگ زبان را قدرت می‌بخشد

تولید پاسخ‌ها

در هنگام پاسخ‌دهی، یک چت‌بات هوش مصنوعی ممکن است از یکی از دو روش استفاده کند:

رویکردهای مختلف برای تولید پاسخ‌های چت‌بات

بازخورد انسانی و زمینه گفتگو

یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)

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 بد را اصلاح می‌کنند. این فرآیند که یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی نامیده می‌شود، به سیستم کمک می‌کند از محتوای نامناسب یا جانبدارانه اجتناب کند.

مدیریت زمینه گفتگو

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 پی‌درپی بپرسید، چت‌بات می‌داند که به موضوع قبلی اشاره دارید و می‌تواند متناسب پاسخ دهد.

ادغام بازخورد انسانی و مدیریت زمینه گفتگو

نمونه‌هایی از چت‌بات‌های هوش مصنوعی

بسیاری از دستیارهای مجازی شناخته شده، چت‌بات‌های هوش مصنوعی هستند. همه این سیستم‌ها بر اساس همان فناوری‌های اصلی هوش مصنوعی برای پردازش زبان و تولید پاسخ‌ها عمل می‌کنند.

نمونه‌های محبوب چت‌بات‌های هوش مصنوعی در استفاده روزمره

چالش‌ها و محدودیت‌ها

چت‌بات‌های هوش مصنوعی قدرتمند اما کامل نیستند. چون همیشه تلاش می‌کنند پاسخ دهند، گاهی ممکن است توهم بزنند – یعنی با اطمینان اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده ارائه دهند.

چت‌بات اساساً «ماشینی است که محاسبات ریاضی انجام می‌دهد» تا کلمات تولید کند. این ماشین واقعاً معنی یا نیت را مانند انسان درک نمی‌کند.

— کارشناس تحقیق هوش مصنوعی

چالش‌ها و محدودیت‌های کلیدی فناوری چت‌بات‌های هوش مصنوعی کنونی

نکات کلیدی

چت‌بات‌های هوش مصنوعی با ترکیب پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین و مدل‌های بزرگ زبان کار می‌کنند. آن‌ها ورودی‌های کاربر را تجزیه می‌کنند تا نیت را تشخیص دهند و سپس یا پاسخ‌های آماده را بازیابی کرده یا پاسخ جدیدی با استفاده از مدل آموزش‌دیده تولید می‌کنند.