Come funzionano i chatbot AI?

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 breve, i chatbot AI permettono alle persone di interagire con i computer usando un linguaggio comune, colmando il divario tra il parlato umano e la logica della macchina.

Tecnologie chiave dell'AI

I chatbot AI combinano diverse tecniche avanzate di intelligenza artificiale:

Tecnologie chiave dell'AI che alimentano i chatbot moderni

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 (cosa vuole) 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").

Come i chatbot elaborano e comprendono gli input degli utenti

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 predire la parola successiva in una frase basandosi sul contesto.

Processo e metodologia di addestramento dei chatbot AI

Transformer e grandi modelli linguistici

I chatbot moderni utilizzano i transformer come struttura portante. Una rete transformer converte le parole in vettori numerici e usa 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.

Impilando 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 scala enorme e possono anche tradurre, riassumere o rispondere a domande grazie al loro enorme numero di parametri.

Architettura di rete transformer che alimenta i grandi modelli linguistici

Generazione delle risposte

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

Diversi approcci per generare risposte dei chatbot

Feedback umano e contesto della conversazione

Apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF)

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 dal feedback umano (RLHF), aiuta il sistema a evitare contenuti inappropriati o di parte.

Gestione del contesto della conversazione

I chatbot AI tengono anche traccia del contesto della conversazione. Possono ricordare 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.

Integrazione del feedback umano e gestione del contesto della conversazione

Esempi di chatbot AI

Molti assistenti virtuali noti sono chatbot AI. Tutti questi sistemi si basano sulle stesse tecnologie AI fondamentali per elaborare il linguaggio e generare risposte.

Esempi popolari di chatbot AI nell'uso quotidiano

Sfide e limitazioni

I chatbot AI sono potenti ma imperfetti. Poiché cercano sempre di rispondere, a volte possono allucinare – fornendo con sicurezza informazioni false o fuorvianti.

Un chatbot è essenzialmente "una macchina che esegue calcoli matematici" per produrre parole. Non comprende veramente il significato o l'intento come un umano.

— Esperto di ricerca AI

Principali sfide e limitazioni della tecnologia attuale dei chatbot AI

Punti chiave

I chatbot AI funzionano combinando l'elaborazione del linguaggio naturale con l'apprendimento automatico e 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.