Как работают чат-боты с искусственным интеллектом?
Узнайте, как чат-боты используют обработку естественного языка (NLP), машинное обучение и большие языковые модели (LLM) для понимания вопросов, анализа намерений и генерации естественных, похожих на человеческие ответов.
Чат-боты с искусственным интеллектом — это программные приложения, которые имитируют человеческий разговор. Они принимают ввод пользователя на естественном языке (текст или речь) и пытаются ответить полезно. 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. IBM аналогично объясняет, что чат-бот «симулирует человеческий разговор» и отмечает, что современные чат-боты часто используют обработку естественного языка для интерпретации вопросов и составления ответов. Короче говоря, чат-боты с ИИ позволяют людям взаимодействовать с компьютерами, используя обычный язык, 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)
Машинное обучение и глубокое обучение
Большие языковые модели (LLM)
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 пользователь хочет) и любые важные сущности (важные детали, такие как имена, даты или места).
Распознавание намерений
Определяет, чего хочет достичь пользователь
- Запрос прогноза погоды
- Запрос на бронирование
- Поиск информации
Извлечение сущностей
Выделяет важные детали из сообщения
- Имена и местоположения
- Даты и время
- Числа и количества
Например, если вы спросите «Какая погода в Париже завтра?», чат-бот распознает намерение (запрос прогноза погоды) и извлекает сущности («Париж» и «завтра»).
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 на основе контекста.
Сбор данных
Модель получает огромные текстовые корпуса (например, всю Википедию или интернет) и учится грамматике, фактам и распространённым фразам из этих данных.
Изучение шаблонов
Модель кодирует знания не запоминая текст дословно, а изучая лингвистические шаблоны и взаимосвязи.
Генерация ответов
После обучения чат-бот может создавать новые ответы, предсказывая слова по одному, опираясь на изученные шаблоны.
Трансформеры и большие языковые модели
Современные чат-боты используют трансформеры в качестве основы. Сеть трансформера преобразует слова в числовые векторы и применяет мультиголовное внимание, чтобы связать каждое слово в предложении со всеми остальными одновременно. Это позволяет модели учитывать контекст всего ввода.
Последовательная обработка (RNN)
- Обрабатывают слова по одному
- Медленное обучение
- Ограниченное понимание контекста
Архитектура трансформера
- Обрабатывают все слова параллельно
- Гораздо быстрее обучение
- Полное понимание контекста
Накладывая множество слоев трансформера, 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, суммировать или отвечать на вопросы благодаря огромному количеству параметров.
Перевод
Точный перевод текста между языками
Суммирование
Выделение ключевой информации из длинных документов
Системы вопросов и ответов
Ответы на сложные вопросы из разных областей
Генерация ответов
При ответе чат-бот с ИИ может использовать один из двух методов:
Подход на основе поиска
Чат-бот выбирает ответ из фиксированного набора возможных ответов (например, база часто задаваемых вопросов). Ранние чат-боты работали именно так. Для распознанного вопроса бот просто возвращает сохранённый ответ.
Преимущества
- Быстрое время ответа
- Надежность для ожидаемых запросов
- Последовательные ответы
Ограничения
- Не справляется с новыми вопросами
- Ограничен содержимым базы данных
- Менее гибкие ответы
Генеративные модели ИИ
Чат-бот генерирует новый ответ слово за словом, используя свою языковую модель. На каждом шаге он предсказывает следующее наиболее вероятное слово, учитывая ход беседы.
Преимущества
- Создаёт уникальные ответы
- Обрабатывает новые вопросы
- Более естественные разговоры
Проблемы
- Может выдавать неверные ответы
- Иногда генерирует бессмысленные ответы
- Опирается на вероятностные модели
Обратная связь от человека и контекст разговора
Обучение с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF)
После начального обучения чат-боты часто дообучаются с помощью обратной связи от людей. Тренеры оценивают ответы чат-бота и помогают ему улучшаться — они усиливают хорошие ответы и исправляют плохие. Этот процесс, известный как обучение с подкреплением на основе обратной связи человека (RLHF), помогает системе избегать неподходящего или предвзятого контента.
Оценка
Люди оценивают ответы чат-бота
Отметка проблем
Помечают токсичный или не по теме контент
Улучшение
Модель учится избегать помеченных ответов
Управление контекстом разговора
Чат-боты с ИИ также отслеживают контекст разговора. Они могут помнить предыдущие части диалога и использовать эту информацию для создания связных ответов. Например, если вы задаёте уточняющие вопросы, чат-бот понимает, что вы ссылаетесь на предыдущую тему, и отвечает соответственно.
Примеры чат-ботов с ИИ
Многие известные виртуальные ассистенты — это чат-боты с ИИ. Все эти системы используют одни и те же ключевые технологии ИИ для обработки языка и генерации ответов.
Голосовые ассистенты
- Siri от Apple — голосовые команды и запросы
- Alexa от Amazon — управление умным домом и информация
Текстовые чат-боты
- Gemini от Google — продвинутый разговорный ИИ
- ChatGPT от OpenAI — универсальные текстовые беседы
Бизнес-приложения
- Обслуживание клиентов
- Запись на приём
- Помощь и сопровождение при покупках
Веб-интеграция
- Поддержка клиентов на сайте
- Ассистенты в мобильных приложениях
- Рекомендации в электронной коммерции
Проблемы и ограничения
Чат-боты с ИИ мощные, но несовершенные. Поскольку они всегда пытаются ответить, иногда они могут галлюцинировать — уверенно выдавать ложную или вводящую в заблуждение информацию.
Чат-бот — это по сути «машина, выполняющая математические вычисления» для генерации слов. Он не понимает смысл или намерение так, как человек.
— Эксперт по исследованиям ИИ
Проблемы с галлюцинациями
Чат-боты могут уверенно предоставлять ложную или вводящую в заблуждение информацию, особенно при работе с темами вне их обучающих данных или при попытке заполнить пробелы в знаниях.
Несогласованные ответы
Чат-боты могут давать разные ответы на один и тот же вопрос в разное время из-за вероятностной природы и случайности генерации текста.
Неправильная интерпретация запросов
Они могут неправильно понять расплывчатые или сложные запросы, что приводит к ответам, не соответствующим реальному намерению или потребностям пользователя.
Основные выводы
Чат-боты с ИИ работают, сочетая обработку естественного языка с машинным обучением и большими языковыми моделями. Они анализируют ввод пользователя для определения намерения, а затем либо выбирают готовый ответ, либо генерируют новый с помощью обученной модели.
Текущие возможности
Современные чат-боты используют трансформерные LLM, обученные на огромных текстовых данных
- Плавность, похожая на человеческую речь
- Обширное покрытие тем
- Естественное ведение диалогов
Перспективы
Постоянное улучшение с помощью большего объёма данных и лучших методов обучения
- Повышенная точность
- Лучшее понимание контекста
- Снижение количества галлюцинаций
