AI chatboti jsou softwarové programy, které napodobují lidskou konverzaci. Přijímají vstupy uživatelů v přirozeném jazyce (textem nebo řečí) a snaží se odpovědět užitečně. Podle Microsoftu jsou AI chatboti aplikace, které „napodobují a rozumí lidským rozhovorům“.
Například chatboti mohou odpovídat na otázky, poskytovat doporučení nebo automatizovat úkoly, jako je rezervace schůzek. IBM podobně vysvětluje, že chatbot „simuluje lidskou konverzaci“ a uvádí, že moderní chatboti často využívají zpracování přirozeného jazyka k interpretaci otázek a tvorbě odpovědí. Stručně řečeno, AI chatboti umožňují lidem komunikovat s počítači běžným jazykem a překlenout tak propast mezi lidskou řečí a strojovou logikou.
Klíčové technologie AI
AI chatboti kombinují několik pokročilých AI technik:
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Umožňuje chatbotovi rozebrat a interpretovat textové nebo hlasové vstupy. Například NLP algoritmy rozkládají větu na tokeny (slova nebo fráze) a pomáhají botovi porozumět gramatice a kontextu.
- Strojové učení a hluboké učení: Chatbot se učí z příkladů jazyka a konverzací, aby postupně zlepšoval své odpovědi. Tréninkem na reálných dialozích a psaném textu systém poznává vzory (např. běžné otázky a způsoby odpovědí).
- Velké jazykové modely (LLM): Velmi rozsáhlé neuronové sítě (často založené na architektuře transformerů) trénované na obrovských textových datech. LLM mají miliardy parametrů a dokážou rozumět a generovat text podobný lidskému. Efektivně zachycují jazykové vzory napříč jazyky a oblastmi použití.
Tyto technologie společně umožňují chatbotům zpracovávat volné otázky a vytvářet přirozeně znějící odpovědi.
Jak chatboti rozumí uživatelům
Když pošlete zprávu, chatbot na ni aplikuje porozumění přirozenému jazyku (NLU). Rozloží vstup na části (tokeny) a identifikuje uživatelův záměr (co uživatel chce) a případné relevantní entity (důležité detaily jako jména, data nebo místa).
Například pokud se zeptáte „Jaké bude zítra počasí v Paříži?“, chatbot rozpozná záměr (dotaz na předpověď počasí) a vyextrahuje entity („Paříž“ a „zítra“). Moderní AI chatboti využívají hluboké učení, takže dokážou interpretovat význam i při neformálním, nejednoznačném nebo chybně napsaném textu.
Trénink AI chatbotů
AI chatboti jsou poháněni jazykovými modely trénovanými na obrovském množství textových dat. Během tréninku model zpracovává miliardy slov a upravuje své vnitřní parametry, aby předpověděl další slovo ve větě na základě kontextu.
V praxi model dostává obrovské textové korpusy (například celou Wikipedii nebo internet) a učí se z nich gramatiku, fakta a běžné fráze.
Po tréninku může chatbot generovat nové odpovědi tím, že předpovídá slovo po slovu, čerpajíc ze vzorů, které se naučil. Důležité je, že model si text nepamatuje doslovně; znalosti jsou zakódovány implicitně v jeho parametrech.
Díky tomu může dobře natrénovaný chatbot odpovědět na otázku syntetizováním odpovědi z naučených vzorů, i když tu konkrétní otázku během tréninku nikdy neviděl.
Transformery a velké jazykové modely
Obrázek: Architektura sítě transformer (encoder vlevo, decoder vpravo). Encoder zpracovává vstup a decoder generuje výstup. Moderní chatboti používají jako základ transformery.
Transformerová síť převádí slova na číselné vektory a využívá multi-head attention, aby současně vztahovala každé slovo ve větě ke všem ostatním slovům. To umožňuje modelu zachytit kontext v celém vstupu.
Na rozdíl od starších sekvenčních modelů (jako RNN) transformery zpracovávají všechna slova paralelně a trénují mnohem rychleji. Naskládáním mnoha vrstev transformerů vzniká velký jazykový model (LLM) jako GPT-4 nebo Google PaLM. Tyto LLM jsou trénovány na porozumění a generování jazyka v obrovském rozsahu a dokážou i překládat, shrnovat nebo odpovídat na otázky díky svému obrovskému počtu parametrů.
Generování odpovědí
Při odpovídání může AI chatbot použít jednu ze dvou metod:
- Založené na vyhledávání: Chatbot vybírá odpověď z pevné sady možných odpovědí (například databáze často kladených otázek). První chatboti fungovali tímto způsobem. Pro rozpoznanou otázku bot jednoduše vrátí uloženou odpověď. Tento přístup je rychlý a spolehlivý pro očekávané dotazy, ale nezvládne otázky mimo databázi.
- Generativní (AI) modely: Chatbot generuje novou odpověď slovo po slovu pomocí svého jazykového modelu. V každém kroku předpovídá další nejpravděpodobnější slovo na základě dosavadní konverzace. To umožňuje botovi vytvářet jedinečné odpovědi a reagovat na nové otázky, které nikdy předtím neviděl. Nicméně protože spoléhá na naučené pravděpodobnosti, může někdy vytvořit nesprávné nebo nesmyslné odpovědi.
Lidská zpětná vazba a kontext konverzace
Po počátečním tréninku jsou chatboti často doladěni pomocí lidské zpětné vazby. Trenéři kontrolují výstupy chatbota a pomáhají mu se zlepšovat – posilují správné odpovědi a opravují ty špatné. Tento proces, známý jako posilované učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF), pomáhá systému vyhýbat se nevhodnému nebo zaujatému obsahu. Například lidé mohou označit odpověď jako „toxickou“ nebo „mimo téma“, aby se model naučil takové reakce vynechávat.
AI chatboti také sledují kontext konverzace. Pamatují si předchozí části dialogu a využívají tyto informace k tomu, aby odpovědi dávaly smysl. Například pokud položíte doplňující otázky, chatbot ví, že se odkazujete na předchozí téma, a může odpovědět odpovídajícím způsobem. Tento stavový kontext umožňuje vícekrokové konverzace a přirozenější interakce.
Příklady AI chatbotů
Mnoho známých virtuálních asistentů jsou AI chatboti. Apple Siri a Amazon Alexa reagují na hlasové příkazy, zatímco Google Gemini a OpenAI ChatGPT komunikují textem. Firmy také nasazují chatboty na weby a do aplikací, aby řešily dotazy zákazníků, plánovaly schůzky nebo pomáhaly s nákupy. Všechny tyto systémy spoléhají na stejné základní AI technologie pro zpracování jazyka a generování odpovědí.
Výzvy a omezení
AI chatboti jsou výkonnými, ale nedokonalými nástroji. Protože se vždy snaží odpovědět, mohou někdy halucinovat – tedy s jistotou poskytovat nepravdivé nebo zavádějící informace. Jak jeden odborník poznamenává, chatbot je v podstatě „stroj provádějící matematické výpočty“, aby vytvořil slova. Skutečný význam nebo záměr však nechápe jako člověk.
V důsledku toho mohou chatboti na stejnou otázku odpovědět různě v různých časech a mohou nesprávně interpretovat nejasné nebo složité dotazy. Uživatelé by měli důležité výstupy od chatbotů vždy ověřovat, zejména v kritických situacích.
>>> Klikněte pro více informací:
Co je to velký jazykový model?
AI chatboti fungují kombinací zpracování přirozeného jazyka, strojového učení a rozsáhlých jazykových modelů. Analyzují vstupy uživatelů, aby zjistili záměr, a poté buď vyhledají předem připravenou odpověď, nebo vytvoří novou pomocí natrénovaného modelu.
Moderní chatboti využívají transformerové LLM trénované na obrovských textových datech, což jim umožňuje vést rozhovory na široké škále témat s lidskou plynulostí. Výsledkem je nástroj, který dokáže vést překvapivě přirozený dialog. Jak se tyto modely zlepšují s více daty a lepším tréninkem, AI chatboti budou stále schopnější – přesto však zůstávají statistickými nástroji, a proto je lidský dohled stále nezbytný.
