Чатботи на основі штучного інтелекту — це програмні продукти, які імітують людську розмову. Вони приймають введення користувача природною мовою (текстом або мовленням) і намагаються надати корисну відповідь. За визначенням Microsoft, чатботи ШІ — це застосунки, які «імітують і розуміють людські розмови».

Наприклад, чатботи можуть відповідати на запитання, давати рекомендації або автоматизувати завдання, як-от запис на прийом. IBM також пояснює, що чатбот «імітує людську розмову» і зазначає, що сучасні чатботи часто використовують обробку природної мови для інтерпретації запитань і формування відповідей. Коротко кажучи, чатботи ШІ дозволяють людям взаємодіяти з комп’ютерами звичайною мовою, долаючи розрив між людською мовою та логікою машини.

Ключові технології ШІ

Чатботи ШІ поєднують кілька передових технологій штучного інтелекту:

• Обробка природної мови (NLP): Дозволяє чатботу розбирати та інтерпретувати текстові або голосові введення. Наприклад, алгоритми NLP розбивають речення на токени (слова або фрази) і допомагають боту розуміти граматику та контекст.
• Машинне навчання та глибинне навчання: Чатбот навчається на прикладах мови та розмов, щоб з часом покращувати свої відповіді. Завдяки тренуванню на реальних діалогах і текстах система вивчає закономірності (наприклад, типові запитання та способи на них відповідати).
• Великі мовні моделі (LLM): Дуже великі нейронні мережі (часто побудовані на архітектурі трансформерів), навчені на величезних текстових масивах. LLM мають мільярди параметрів і можуть розуміти та генерувати текст, схожий на людський. Вони ефективно захоплюють лінгвістичні закономірності в різних мовах і сферах.

Разом ці технології дозволяють чатботам обробляти вільні запитання та формувати природні відповіді.

Як чатботи розуміють користувачів

Коли ви надсилаєте повідомлення, чатбот застосовує розуміння природної мови (NLU). Він розбиває введення на частини (токени) і визначає намір користувача (що саме він хоче) та відповідні сутності (важливі деталі, як-от імена, дати чи місця).

Наприклад, якщо ви запитаєте «Яка погода в Парижі завтра?», чатбот розпізнає намір (запит прогнозу погоди) і виділяє сутності («Париж» і «завтра»). Сучасні чатботи ШІ використовують глибинне навчання, тому можуть інтерпретувати значення навіть якщо формулювання неформальне, неоднозначне або містить помилки.

Навчання чатботів ШІ

Чатботи ШІ працюють на основі мовних моделей, навчених на величезних обсягах текстових даних. Під час навчання модель обробляє мільярди слів і налаштовує внутрішні параметри, щоб передбачати наступне слово в реченні на основі контексту.

Практично модель отримує величезні текстові корпуси (наприклад, всю Вікіпедію або інтернет) і вивчає граматику, факти та поширені фрази з цих даних.

Після навчання чатбот може генерувати нові відповіді, передбачаючи по одному слову, спираючись на вивчені закономірності. Важливо, що модель не запам’ятовує текст дослівно; вона кодує знання імпліцитно у своїх параметрах.

Отже, добре навчений чатбот може відповісти на запитання, синтезуючи відповідь із вивчених шаблонів, навіть якщо він ніколи раніше не бачив цього конкретного запитання.

Трансформери та великі мовні моделі

Ілюстрація: архітектура мережі трансформера (енкодер зліва, декодер справа). Енкодер обробляє вхідні дані, а декодер генерує вихід. Сучасні чатботи базуються на трансформерах.

Мережа трансформера перетворює слова у числові вектори та використовує мультиголовну увагу, щоб одночасно пов’язати кожне слово речення з усіма іншими словами. Це дозволяє моделі враховувати контекст усього введення.

На відміну від старіших послідовних моделей (як-от RNN), трансформери обробляють усі слова паралельно і навчаються значно швидше. Шаруючи багато трансформерних шарів, отримуємо велику мовну модель (LLM), як-от GPT-4 або PaLM від Google. Ці LLM навчені розуміти та генерувати мову у величезних масштабах, а також можуть перекладати, узагальнювати чи відповідати на запитання завдяки своїй величезній кількості параметрів.

Генерація відповідей

Під час відповіді чатбот ШІ може використовувати один із двох методів:

• На основі пошуку: Чатбот обирає відповідь із фіксованого набору можливих варіантів (наприклад, бази поширених запитань). Ранні чатботи працювали саме так. Для розпізнаного запитання бот просто повертає збережену відповідь. Цей підхід швидкий і надійний для очікуваних запитів, але не справляється з питаннями поза базою.
• Генеративні (ШІ) моделі: Чатбот генерує нову відповідь слово за словом, використовуючи свою мовну модель. На кожному кроці він передбачає найбільш ймовірне наступне слово, враховуючи хід розмови. Це дозволяє боту створювати унікальні відповіді і відповідати на нові запитання, яких він раніше не бачив. Однак через залежність від ймовірностей модель іноді може давати неправильні або безглузді відповіді.

Зворотний зв’язок від людей і контекст розмови

Після початкового навчання чатботи часто донавчають за допомогою зворотного зв’язку від людей. Тренери переглядають відповіді чатбота і допомагають йому покращуватися — вони підсилюють правильні відповіді і виправляють помилки. Цей процес, відомий як навчання з підкріпленням на основі людського зворотного зв’язку (RLHF), допомагає системі уникати недоречного або упередженого контенту. Наприклад, люди можуть позначати відповідь як «токсичну» або «поза темою», щоб модель навчилася уникати таких реакцій.

Чатботи ШІ також відстежують контекст розмови. Вони можуть пам’ятати попередні частини діалогу і використовувати цю інформацію для послідовних відповідей. Наприклад, якщо ви ставите уточнюючі запитання, чатбот розуміє, що ви маєте на увазі попередню тему, і відповідає відповідно. Такий контекст дозволяє вести багатокрокові діалоги і робить взаємодію природнішою.

Приклади чатботів ШІ

Багато відомих віртуальних помічників є чатботами на основі ШІ. Apple Siri та Amazon Alexa реагують на голосові команди, тоді як Google Gemini та OpenAI ChatGPT спілкуються текстом. Бізнеси також використовують чатботів на сайтах і в додатках для обробки запитів клієнтів, запису на прийом або допомоги з покупками. Усі ці системи базуються на тих самих ключових технологіях ШІ для обробки мови та генерації відповідей.

Виклики та обмеження

Чатботи ШІ потужні, але неідеальні. Оскільки вони завжди намагаються відповісти, іноді вони можуть галюцинувати — впевнено надавати хибну або оманливу інформацію. Як зазначає один експерт, чатбот — це по суті «машина, що виконує математичні обчислення», щоб створити слова. Він не розуміє значення чи наміру так, як людина.

Відповідно, чатботи можуть давати різні відповіді на одне й те саме запитання в різний час і можуть неправильно інтерпретувати нечіткі або складні запити. Користувачам слід перевіряти важливу інформацію, отриману від чатботів, особливо у критичних ситуаціях.

>>> Натисніть, щоб дізнатися більше:

Що таке машинне навчання?

Що таке Велика Мовна Модель?

Чатботи ШІ працюють, поєднуючи обробку природної мови з машинним навчанням і великими мовними моделями. Вони аналізують введення користувача, щоб визначити намір, а потім або вибирають готову відповідь, або генерують нову за допомогою навченої моделі.

Сучасні чатботи використовують трансформерні LLM, навчені на величезних текстових масивах, що дозволяє їм вести розмови на широкий спектр тем із людською природністю. У міру покращення моделей завдяки більшій кількості даних і кращому навчанню чатботи ШІ стануть ще ефективнішими — але вони залишаються статистичними інструментами, тому людський контроль залишається важливим.