Чат-боты с искусственным интеллектом — это программные приложения, которые имитируют человеческое общение. Они принимают ввод пользователя на естественном языке (текст или речь) и пытаются дать полезный ответ. По данным Microsoft, чат-боты с ИИ — это приложения, которые «эмулируют и понимают человеческие разговоры».
Например, чат-боты могут отвечать на вопросы, давать рекомендации или автоматизировать задачи, такие как запись на приём. Аналогично IBM объясняет, что чат-бот «симулирует человеческий разговор» и отмечает, что современные чат-боты часто используют обработку естественного языка для интерпретации вопросов и составления ответов. Проще говоря, чат-боты с ИИ позволяют людям взаимодействовать с компьютерами на обычном языке, преодолевая разрыв между человеческой речью и машинной логикой.
Ключевые технологии ИИ
Чат-боты с ИИ объединяют несколько передовых технологий искусственного интеллекта:
- Обработка естественного языка (NLP): Позволяет чат-боту анализировать и интерпретировать текстовые или голосовые данные. Например, алгоритмы NLP разбивают предложение на токены (слова или фразы) и помогают боту понять грамматику и контекст.
- Машинное обучение и глубокое обучение: Чат-бот учится на примерах языка и диалогов, чтобы со временем улучшать свои ответы. Обучаясь на реальных диалогах и текстах, система выявляет закономерности (например, типичные вопросы и способы на них отвечать).
- Большие языковые модели (LLM): Очень крупные нейронные сети (часто построенные на архитектуре трансформеров), обученные на огромных текстовых массивах. LLM содержат миллиарды параметров и способны понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Они эффективно улавливают лингвистические закономерности в разных языках и областях.
Вместе эти технологии позволяют чат-ботам обрабатывать свободные вопросы и создавать естественные ответы.
Как чат-боты понимают пользователей
Когда Вы отправляете сообщение, чат-бот применяет понимание естественного языка (NLU). Он разбивает ввод на части (токены) и определяет намерение пользователя (что он хочет) и любые важные сущности (например, имена, даты или места).
Например, если Вы спросите «Какая погода в Париже завтра?», чат-бот распознает намерение (запрос прогноза погоды) и выделит сущности («Париж» и «завтра»). Современные чат-боты с ИИ используют глубокое обучение, чтобы понимать смысл даже при неформулированных, неоднозначных или с опечатками вопросах.
Обучение чат-ботов с ИИ
Чат-боты с ИИ работают на языковых моделях, обученных на огромных объемах текстовых данных. Во время обучения модель обрабатывает миллиарды слов и настраивает внутренние параметры, чтобы предсказывать следующее слово в предложении с учётом контекста.
На практике модель обучается на больших текстовых корпусах (например, всей Википедии или Интернете) и усваивает грамматику, факты и распространённые выражения.
После обучения чат-бот может генерировать новые ответы, предсказывая слова по одному, опираясь на изученные закономерности. Важно, что модель не запоминает текст дословно, а кодирует знания в параметрах.
Таким образом, хорошо обученный чат-бот может ответить на вопрос, синтезируя ответ из изученных паттернов, даже если он никогда не видел этот конкретный вопрос во время обучения.
Трансформеры и большие языковые модели
Рисунок: Архитектура сети трансформера (кодировщик слева, декодировщик справа). Кодировщик обрабатывает ввод, а декодировщик генерирует вывод. Современные чат-боты используют трансформеры в качестве основы.
Сеть трансформера преобразует слова в числовые векторы и применяет многоголовое внимание, связывая каждое слово предложения со всеми остальными одновременно. Это позволяет модели учитывать контекст всего ввода.
В отличие от старых последовательных моделей (например, RNN), трансформеры обрабатывают все слова параллельно и обучаются гораздо быстрее. Накладывая множество слоев трансформеров, получают большую языковую модель (LLM), такую как GPT-4 или PaLM от Google. Эти LLM обучены понимать и генерировать язык в огромных масштабах, а также могут переводить, резюмировать или отвечать на вопросы благодаря своему огромному количеству параметров.
Генерация ответов
При ответе чат-бот с ИИ может использовать один из двух методов:
- На основе поиска: Чат-бот выбирает ответ из фиксированного набора возможных вариантов (например, базы часто задаваемых вопросов). Ранние чат-боты работали именно так. Для распознанного вопроса бот просто возвращает сохранённый ответ. Этот подход быстрый и надёжный для ожидаемых запросов, но не справляется с вопросами вне базы данных.
- Генеративные (ИИ) модели: Чат-бот генерирует новый ответ слово за словом, используя свою языковую модель. На каждом шаге он предсказывает следующее наиболее вероятное слово с учётом текущего диалога. Это позволяет создавать уникальные ответы и отвечать на новые вопросы, которых бот раньше не видел. Однако, поскольку модель опирается на вероятности, иногда она может выдавать неверные или бессмысленные ответы.
Обратная связь от человека и контекст диалога
После первоначального обучения чат-боты часто дообучаются с помощью обратной связи от людей. Тренеры проверяют ответы чат-бота и помогают ему улучшаться — они усиливают правильные ответы и исправляют ошибки. Этот процесс, известный как обучение с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF), помогает системе избегать неподходящего или предвзятого контента. Например, люди могут помечать ответ как «токсичный» или «не по теме», чтобы модель училась избегать таких реакций.
Чат-боты с ИИ также учитывают контекст диалога. Они могут запоминать предыдущие части разговора и использовать эту информацию для логичных ответов. Например, если Вы задаёте уточняющие вопросы, бот понимает, что речь идёт о предыдущей теме, и отвечает соответственно. Такой контекст позволяет вести многоступенчатые диалоги и делает общение более естественным.
Примеры чат-ботов с ИИ
Многие известные виртуальные ассистенты — это чат-боты с ИИ. Apple Siri и Amazon Alexa реагируют на голосовые команды, а Google Gemini и OpenAI ChatGPT ведут диалог в текстовом формате. Компании также внедряют чат-ботов на сайтах и в приложениях для обработки запросов клиентов, записи на приём или помощи в покупках. Все эти системы используют одни и те же ключевые технологии ИИ для обработки языка и генерации ответов.
Проблемы и ограничения
Чат-боты с ИИ мощные, но неидеальные. Поскольку они всегда пытаются ответить, иногда они могут галлюцинировать — уверенно выдавать ложную или вводящую в заблуждение информацию. Как отмечает один эксперт, чат-бот — это по сути «машина, выполняющая математические вычисления», чтобы создавать слова. Он не понимает смысл или намерение так, как человек.
В результате чат-боты могут давать разные ответы на один и тот же вопрос в разное время и неправильно интерпретировать расплывчатые или сложные запросы. Пользователям рекомендуется перепроверять важные ответы, особенно в критических ситуациях.
>>> Нажмите, чтобы узнать больше:
Что такое большая языковая модель?
Чат-боты с ИИ работают, сочетая обработку естественного языка с машинным обучением и крупномасштабными языковыми моделями. Они анализируют ввод пользователя для определения намерения, а затем либо выбирают готовый ответ, либо генерируют новый с помощью обученной модели.
Современные чат-боты используют трансформерные LLM, обученные на огромных текстовых данных, что позволяет им вести диалог на самые разные темы с человеческой естественностью. По мере улучшения моделей с помощью новых данных и более качественного обучения чат-боты станут ещё более эффективными — однако они остаются статистическими инструментами, поэтому контроль человека остаётся важным.
