แชทบอท AI ทำงานอย่างไร?
เรียนรู้ว่าแชทบอทใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), การเรียนรู้ของเครื่อง และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่างไรเพื่อเข้าใจคำถาม วิเคราะห์เจตนา และสร้างคำตอบที่เป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์
แชทบอท AI คือโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่ เลียนแบบการสนทนาของมนุษย์ พวกเขารับข้อมูลจากผู้ใช้ในภาษาธรรมชาติ (ข้อความหรือเสียง) และพยายามตอบกลับอย่างเป็นประโยชน์ ตามที่ไมโครซอฟท์กล่าว แชทบอท AI คือแอปพลิเคชันที่ "เลียนแบบและเข้าใจการสนทนาของมนุษย์"
ตัวอย่างเช่น แชทบอทสามารถตอบคำถาม ให้คำแนะนำ หรือทำงานอัตโนมัติเช่นการจองนัดหมาย IBM อธิบายว่าแชทบอท "จำลองการสนทนาของมนุษย์" และชี้ให้เห็นว่าแชทบอทสมัยใหม่มักใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแปลความหมายคำถามและสร้างคำตอบ กล่าวโดยสรุป แชทบอท AI ช่วยให้ผู้คนโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาธรรมดา เชื่อมช่องว่างระหว่างคำพูดของมนุษย์กับตรรกะของเครื่องจักร
เทคโนโลยี AI สำคัญ
แชทบอท AI ผสมผสานเทคนิค AI ขั้นสูงหลายอย่าง:
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
แชทบอทเข้าใจผู้ใช้ได้อย่างไร
เมื่อคุณส่งข้อความ แชทบอทจะใช้การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) เพื่อวิเคราะห์ ข้อความจะถูกแยกเป็นส่วนย่อย (โทเค็น) และระบุ เจตนา ของผู้ใช้ (สิ่งที่ผู้ใช้ต้องการ) และ เอนทิตี ที่เกี่ยวข้อง (รายละเอียดสำคัญ เช่น ชื่อ วันที่ หรือสถานที่)
การรู้จำเจตนา
ระบุสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการทำให้สำเร็จ
- การสอบถามพยากรณ์อากาศ
- คำขอจอง
- การค้นหาข้อมูล
การสกัดเอนทิตี
จับรายละเอียดสำคัญจากข้อความ
- ชื่อและสถานที่
- วันที่และเวลา
- ตัวเลขและปริมาณ
ตัวอย่างเช่น หากคุณถามว่า "พยากรณ์อากาศที่ปารีสวันพรุ่งนี้เป็นอย่างไร?" แชทบอทจะรู้เจตนา (การสอบถามพยากรณ์อากาศ) และสกัดเอนทิตี ("ปารีส" และ "วันพรุ่งนี้") ออกมาได้
การฝึกแชทบอท AI
แชทบอท AI ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษา ที่ฝึกด้วยข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ในระหว่างการฝึก โมเดลจะประมวลผลคำหลายพันล้านคำและปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อ ทำนายคำถัดไป ในประโยคตามบริบท
การเก็บรวบรวมข้อมูล
โมเดลได้รับข้อมูลข้อความจำนวนมาก (เช่น วิกิพีเดียทั้งหมดหรืออินเทอร์เน็ต) และเรียนรู้ไวยากรณ์ ข้อเท็จจริง และวลีทั่วไปจากข้อมูลนั้น
การเรียนรู้รูปแบบ
โมเดลเข้ารหัสความรู้โดยนัยในพารามิเตอร์โดยไม่จดจำข้อความแบบคำต่อคำ เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ทางภาษา
การสร้างคำตอบ
หลังการฝึก แชทบอทสามารถสร้างคำตอบใหม่โดยทำนายคำถัดไปทีละคำ โดยอิงจากรูปแบบที่เรียนรู้
ทรานส์ฟอร์เมอร์และโมเดลภาษาขนาดใหญ่
แชทบอทสมัยใหม่ใช้ ทรานส์ฟอร์เมอร์ เป็นโครงสร้างหลัก เครือข่ายทรานส์ฟอร์เมอร์แปลงคำเป็นเวกเตอร์ตัวเลขและใช้ ความสนใจหลายหัว เพื่อเชื่อมโยงคำทุกคำในประโยคกับคำอื่น ๆ พร้อมกัน ทำให้โมเดลจับบริบทได้ทั่วทั้งข้อความ
การประมวลผลตามลำดับ (RNNs)
- ประมวลผลคำทีละคำ
- การฝึกช้ากว่า
- ความเข้าใจบริบทจำกัด
สถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์
- ประมวลผลคำทั้งหมดพร้อมกัน
- การฝึกเร็วขึ้นมาก
- รับรู้บริบทครบถ้วน
โดยการซ้อนชั้นทรานส์ฟอร์เมอร์หลายชั้น เราจะได้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 หรือ PaLM ของกูเกิล LLM เหล่านี้ถูกฝึกให้เข้าใจและสร้างภาษาในระดับมหาศาล และยังสามารถแปล สรุป หรือ ตอบคำถามได้ด้วยจำนวนพารามิเตอร์ที่มากมาย
การแปลภาษา
แปลงข้อความระหว่างภาษาได้อย่างแม่นยำสูง
การสรุปความ
สกัดข้อมูลสำคัญจากเอกสารยาว
ระบบถามตอบ
ตอบคำถามซับซ้อนในหลายสาขา
การสร้างคำตอบ
เมื่อแชทบอทตอบกลับ อาจใช้วิธีใดวิธีหนึ่งจากสองวิธีนี้:
วิธีแบบดึงข้อมูล
แชทบอทเลือกคำตอบจากชุดคำตอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น ฐานข้อมูลคำถามที่พบบ่อย) แชทบอทยุคแรกทำงานแบบนี้ เมื่อเจอคำถามที่รู้จัก บอทจะส่งคืนคำตอบที่เก็บไว้
ข้อดี
- ตอบกลับรวดเร็ว
- เชื่อถือได้สำหรับคำถามที่คาดการณ์ได้
- คำตอบสม่ำเสมอ
ข้อจำกัด
- ไม่สามารถตอบคำถามใหม่ ๆ ได้
- จำกัดเฉพาะเนื้อหาในฐานข้อมูล
- คำตอบมีความยืดหยุ่นน้อย
โมเดล AI สร้างคำตอบ
แชทบอทสร้างคำตอบใหม่ทีละคำโดยใช้โมเดลภาษา ในแต่ละขั้นตอนจะทำนายคำถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดตามบทสนทนาที่ผ่านมา
ข้อดี
- สร้างคำตอบที่ไม่ซ้ำใคร
- ตอบคำถามใหม่ ๆ ได้
- สนทนาได้อย่างเป็นธรรมชาติ
ความท้าทาย
- อาจให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง
- อาจสร้างคำตอบที่ไม่มีความหมาย
- พึ่งพาความน่าจะเป็นที่เรียนรู้มา
ข้อเสนอแนะจากมนุษย์และบริบทการสนทนา
การเรียนรู้เสริมจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)
หลังการฝึกเบื้องต้น แชทบอทมักได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยข้อเสนอแนะจากมนุษย์ ผู้ฝึกสอนจะตรวจสอบผลลัพธ์ของแชทบอทและแนะนำให้ปรับปรุง – เสริมคำตอบที่ดีและแก้ไขคำตอบที่ไม่เหมาะสม กระบวนการนี้เรียกว่าการเรียนรู้เสริมจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF) ช่วยให้ระบบเรียนรู้หลีกเลี่ยงเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือมีอคติ
ตรวจสอบ
มนุษย์ประเมินคำตอบของแชทบอท
ทำเครื่องหมายปัญหา
ระบุเนื้อหาที่เป็นพิษหรือไม่เกี่ยวข้อง
ปรับปรุง
โมเดลเรียนรู้หลีกเลี่ยงคำตอบที่ถูกทำเครื่องหมาย
การจัดการบริบทการสนทนา
แชทบอท AI ยังติดตามบริบทของการสนทนาได้ พวกเขาสามารถจำส่วนก่อนหน้าของบทสนทนาและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทำให้คำตอบสอดคล้องกัน เช่น หากคุณถามคำถามต่อเนื่อง แชทบอทจะรู้ว่าคุณกำลังอ้างถึงหัวข้อก่อนหน้าและตอบได้อย่างเหมาะสม
ตัวอย่างแชทบอท AI
ผู้ช่วยเสมือนที่คุ้นเคยหลายรายคือแชทบอท AI ระบบเหล่านี้ทั้งหมดใช้เทคโนโลยี AI หลักเดียวกันในการประมวลผลภาษาและสร้างคำตอบ
ผู้ช่วยเสียง
- Siri ของ Apple - คำสั่งเสียงและการสอบถาม
- Alexa ของ Amazon - ควบคุมบ้านอัจฉริยะและข้อมูล
แชทบอทข้อความ
- Gemini ของ Google - AI สนทนาขั้นสูง
- ChatGPT ของ OpenAI - สนทนาข้อความทั่วไป
แอปพลิเคชันธุรกิจ
- สอบถามบริการลูกค้า
- การนัดหมาย
- ช่วยเหลือและแนะนำการช็อปปิ้ง
การผสานเว็บ
- สนับสนุนลูกค้าบนเว็บไซต์
- ผู้ช่วยแอปมือถือ
- คำแนะนำอีคอมเมิร์ซ
ความท้าทายและข้อจำกัด
แชทบอท AI มีพลังแต่ไม่สมบูรณ์แบบ เพราะพวกเขาพยายามตอบเสมอ จึงอาจ สร้างข้อมูลเท็จ ได้ — ให้ข้อมูลผิดหรือทำให้เข้าใจผิดอย่างมั่นใจ
แชทบอทคือ "เครื่องจักรที่คำนวณทางคณิตศาสตร์" เพื่อสร้างคำพูด ไม่ได้เข้าใจความหมายหรือเจตนาเหมือนมนุษย์จริง ๆ
— ผู้เชี่ยวชาญด้านวิจัย AI
ปัญหาการสร้างข้อมูลเท็จ
แชทบอทอาจให้ข้อมูลผิดหรือทำให้เข้าใจผิดอย่างมั่นใจ โดยเฉพาะเมื่อเจอหัวข้อที่อยู่นอกข้อมูลฝึกหรือพยายามเติมเต็มช่องว่างความรู้
คำตอบไม่สอดคล้องกัน
แชทบอทอาจให้คำตอบต่างกันสำหรับคำถามเดียวกันในเวลาต่างกัน เนื่องจากธรรมชาติของความน่าจะเป็นและความสุ่มในการสร้างข้อความ
การตีความคำถามผิด
พวกเขาอาจตีความคำถามที่คลุมเครือหรือซับซ้อนได้ผิด ทำให้คำตอบไม่ตรงกับเจตนาหรือความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้
สรุปใจความสำคัญ
แชทบอท AI ทำงานโดยผสมผสานการประมวลผลภาษาธรรมชาติกับการเรียนรู้ของเครื่องและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ พวกเขาแยกวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้เพื่อระบุเจตนา แล้วเลือกตอบคำตอบที่มีอยู่หรือสร้างคำตอบใหม่โดยใช้โมเดลที่ฝึกมา
ความสามารถปัจจุบัน
แชทบอทสมัยใหม่ใช้ LLM ที่สร้างบนทรานส์ฟอร์เมอร์และฝึกด้วยชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่
- ความคล่องแคล่วเหมือนมนุษย์
- ครอบคลุมหัวข้อหลากหลาย
- การสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติ
แนวโน้มในอนาคต
พัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลและวิธีฝึกที่ดีขึ้น
- ความแม่นยำที่สูงขึ้น
- ความเข้าใจบริบทที่ดีขึ้น
- ลดการสร้างข้อมูลเท็จ
