Chatboții AI sunt programe software care imită conversația umană. Ei preiau inputurile utilizatorilor în limbaj natural (text sau vorbire) și încearcă să răspundă într-un mod util. Conform Microsoft, chatboții AI sunt aplicații care „emulează și înțeleg conversațiile umane”.
De exemplu, chatboții pot răspunde la întrebări, oferi recomandări sau automatiza sarcini precum programarea întâlnirilor. IBM explică similar că un chatbot „simulează conversația umană” și menționează că chatboții moderni folosesc adesea procesarea limbajului natural pentru a interpreta întrebările și a formula răspunsuri. Pe scurt, chatboții AI permit oamenilor să interacționeze cu calculatoarele folosind limbaj obișnuit, reducând distanța dintre vorbirea umană și logica mașinii.
Tehnologii cheie AI
Chatboții AI combină mai multe tehnici avansate de inteligență artificială:
- Procesarea limbajului natural (NLP): Permite chatbotului să analizeze și să interpreteze inputurile de text sau vorbire. De exemplu, algoritmii NLP descompun o propoziție în tokeni (cuvinte sau expresii) și ajută botul să înțeleagă gramatica și contextul.
- Învățare automată și învățare profundă: Chatbotul învață din exemple de limbaj și conversație pentru a-și îmbunătăți răspunsurile în timp. Prin antrenarea pe dialoguri reale și texte scrise, sistemul învață tipare (de exemplu, întrebări frecvente și cum să răspundă la ele).
- Modele mari de limbaj (LLM): Rețele neuronale foarte mari (adesea bazate pe arhitecturi transformer) antrenate pe seturi masive de date textuale. LLM-urile au miliarde de parametri și pot înțelege și genera text asemănător celui uman. Ele surprind eficient tiparele lingvistice din diverse limbi și domenii.
Împreună, aceste tehnologii permit chatbotilor să gestioneze întrebări libere și să genereze răspunsuri naturale.
Cum înțeleg chatboții utilizatorii
Când trimiteți un mesaj, chatbotul aplică înțelegerea limbajului natural (NLU). Împarte inputul în părți (tokeni) și identifică intenția utilizatorului (ce dorește acesta) și orice entități relevante (detalii importante precum nume, date sau locuri).
De exemplu, dacă întrebați „Cum va fi vremea la Paris mâine?”, chatbotul recunoaște intenția (cerere de prognoză meteo) și extrage entitățile („Paris” și „mâine”). Chatboții AI moderni folosesc învățarea profundă pentru a interpreta sensul chiar dacă exprimarea este informală, ambiguă sau conține greșeli de tastare.
Antrenarea chatboților AI
Chatboții AI sunt alimentați de modele de limbaj antrenate pe cantități uriașe de date textuale. În timpul antrenamentului, modelul procesează miliarde de cuvinte și își ajustează parametrii interni pentru a prezice următorul cuvânt dintr-o propoziție pe baza contextului.
În practică, modelul primește corpuri enorme de text (de exemplu, toată Wikipedia sau internetul) și învață gramatica, faptele și expresiile uzuale din aceste date.
După antrenament, chatbotul poate genera răspunsuri noi prezicând câte un cuvânt pe rând, bazându-se pe tiparele învățate. Este important de menționat că modelul nu memorează textul literal; el codifică cunoștințele implicit în parametrii săi.
Astfel, un chatbot bine antrenat poate răspunde la o întrebare sintetizând un răspuns din tiparele învățate, chiar dacă nu a văzut exact acea întrebare în timpul antrenamentului.
Transformere și modele mari de limbaj
Figură: Arhitectura unei rețele transformer (encoder în stânga, decoder în dreapta). Encoderul procesează inputul, iar decoderul generează outputul. Chatboții moderni folosesc transformere ca bază.
O rețea transformer convertește cuvintele în vectori numerici și utilizează atenție multi-head pentru a relaționa fiecare cuvânt dintr-o propoziție cu toate celelalte simultan. Aceasta permite modelului să surprindă contextul pe întreaga intrare.
Spre deosebire de modelele secvențiale mai vechi (precum RNN-urile), transformerele procesează toate cuvintele în paralel și se antrenează mult mai rapid. Prin suprapunerea mai multor straturi transformer, obținem un model mare de limbaj (LLM) precum GPT-4 sau PaLM de la Google. Aceste LLM-uri sunt antrenate să înțeleagă și să genereze limbaj la scară largă și pot chiar traduce, rezuma sau răspunde la întrebări datorită numărului imens de parametri.
Generarea răspunsurilor
La răspuns, un chatbot AI poate folosi una dintre cele două metode:
- Pe bază de recuperare: Chatbotul selectează un răspuns dintr-un set fix de răspunsuri posibile (precum o bază de date cu întrebări frecvente). Chatboții timpurii funcționau astfel. Pentru o întrebare recunoscută, botul returnează pur și simplu răspunsul stocat. Această abordare este rapidă și fiabilă pentru întrebările anticipate, dar nu poate gestiona întrebări în afara bazei sale de date.
- Modele generative (AI): Chatbotul generează un răspuns nou cuvânt cu cuvânt folosind modelul său de limbaj. La fiecare pas, prezice următorul cuvânt cel mai probabil, ținând cont de conversația de până atunci. Aceasta permite botului să creeze răspunsuri unice și să răspundă la întrebări noi pe care nu le-a mai întâlnit. Totuși, deoarece se bazează pe probabilități învățate, uneori poate produce răspunsuri incorecte sau lipsite de sens.
Feedback uman și contextul conversației
După antrenamentul inițial, chatboții sunt adesea perfecționați cu feedback uman. Antrenorii revizuiesc răspunsurile chatbotului și îl ghidează să se îmbunătățească – întăresc răspunsurile bune și corectează pe cele greșite. Acest proces, cunoscut sub numele de învățare prin întărire cu feedback uman (RLHF), ajută sistemul să evite conținutul inadecvat sau părtinitor. De exemplu, oamenii pot marca un răspuns ca „tox” sau „off-topic” pentru ca modelul să învețe să evite astfel de răspunsuri.
Chatboții AI urmăresc și contextul conversației. Ei pot reține părți anterioare ale dialogului și folosesc aceste informații pentru a face răspunsurile coerente. De exemplu, dacă puneți întrebări suplimentare, chatbotul știe că vă referiți la subiectul anterior și poate răspunde în consecință. Acest context persistent permite conversații cu mai multe schimburi și interacțiuni mai naturale.
Exemple de chatboți AI
Mulți asistenți virtuali cunoscuți sunt chatboți AI. Siri de la Apple și Alexa de la Amazon răspund la comenzi vocale, în timp ce Gemini de la Google și ChatGPT de la OpenAI conversează prin text. Companiile folosesc, de asemenea, chatboți pe site-uri web și aplicații pentru a gestiona întrebările clienților, a programa întâlniri sau a ghida cumpărăturile. Toate aceste sisteme se bazează pe aceleași tehnologii AI de bază pentru a procesa limbajul și a genera răspunsuri.
Provocări și limitări
Chatboții AI sunt puternici, dar nu perfecți. Deoarece încearcă întotdeauna să răspundă, uneori pot hallucina – oferind cu încredere informații false sau înșelătoare. După cum observă un expert, un chatbot este în esență „o mașină care efectuează calcule matematice” pentru a produce cuvinte. Nu înțelege cu adevărat sensul sau intenția ca un om.
Prin urmare, chatboții pot oferi răspunsuri diferite la aceeași întrebare în momente diferite și pot interpreta greșit întrebările vagi sau complicate. Utilizatorii ar trebui să verifice cu atenție rezultatele importante oferite de chatboți, mai ales în situații critice.
>>> Faceți clic pentru a afla mai multe:
Ce este un Model de Limbaj Mare?
Chatboții AI funcționează prin combinarea procesării limbajului natural cu învățarea automată și modelele mari de limbaj. Ei analizează inputurile utilizatorilor pentru a detecta intenția și apoi fie recuperează un răspuns prestabilit, fie generează unul nou folosind un model antrenat.
Chatboții moderni folosesc LLM-uri bazate pe transformere, antrenate pe seturi uriașe de date textuale, ceea ce le permite să converseze pe o gamă largă de subiecte cu o fluență asemănătoare celei umane. Rezultatul este un instrument capabil să susțină dialoguri surprinzător de naturale. Pe măsură ce aceste modele se îmbunătățesc cu mai multe date și antrenamente mai bune, chatboții AI vor deveni și mai performanți – însă rămân în esență unelte statistice, astfel că supravegherea umană rămâne esențială.
