Chatbot AI là các chương trình phần mềm bắt chước cuộc trò chuyện của con người. Chúng nhận dữ liệu đầu vào từ người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên (văn bản hoặc giọng nói) và cố gắng phản hồi một cách hữu ích. Theo Microsoft, chatbot AI là các ứng dụng “mô phỏng và hiểu các cuộc trò chuyện của con người”.
Ví dụ, chatbot có thể trả lời câu hỏi, đưa ra đề xuất hoặc tự động hóa các tác vụ như đặt lịch hẹn. IBM cũng giải thích rằng chatbot “mô phỏng cuộc trò chuyện của con người” và lưu ý rằng các chatbot hiện đại thường sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để diễn giải câu hỏi và tạo câu trả lời. Tóm lại, chatbot AI cho phép con người tương tác với máy tính bằng ngôn ngữ thông thường, thu hẹp khoảng cách giữa lời nói của con người và logic máy móc.
Các Công Nghệ AI Chính
Chatbot AI kết hợp nhiều kỹ thuật AI tiên tiến:
- Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Giúp chatbot phân tích và hiểu các đầu vào bằng văn bản hoặc giọng nói. Ví dụ, các thuật toán NLP phân tách câu thành các phần tử (từ hoặc cụm từ) và giúp bot hiểu ngữ pháp cũng như ngữ cảnh.
- Học Máy & Học Sâu: Chatbot học từ các ví dụ về ngôn ngữ và cuộc trò chuyện để cải thiện phản hồi theo thời gian. Qua việc huấn luyện trên các đoạn hội thoại thực và văn bản, hệ thống học được các mẫu (ví dụ: các câu hỏi phổ biến và cách trả lời chúng).
- Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs): Các mạng nơ-ron rất lớn (thường dựa trên kiến trúc transformer) được huấn luyện trên bộ dữ liệu văn bản khổng lồ. LLM có hàng tỷ tham số và có thể hiểu cũng như tạo ra văn bản giống con người. Chúng nắm bắt hiệu quả các mẫu ngôn ngữ trên nhiều ngôn ngữ và lĩnh vực.
Kết hợp lại, những công nghệ này cho phép chatbot xử lý các câu hỏi tự do và tạo ra câu trả lời tự nhiên.
Cách Chatbot Hiểu Người Dùng
Khi bạn gửi tin nhắn, chatbot áp dụng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) cho nó. Nó phân tách đầu vào thành các phần (token) và xác định ý định của người dùng (điều người dùng muốn) cùng các thực thể liên quan (những chi tiết quan trọng như tên, ngày tháng hoặc địa điểm).
Ví dụ, nếu bạn hỏi “Thời tiết ở Paris ngày mai thế nào?”, chatbot sẽ nhận diện ý định (truy vấn dự báo thời tiết) và trích xuất các thực thể (“Paris” và “ngày mai”). Các chatbot AI hiện đại sử dụng học sâu để có thể hiểu ý nghĩa ngay cả khi cách diễn đạt không chính thức, mơ hồ hoặc có lỗi chính tả.
Huấn luyện Chatbot AI
Chatbot AI được vận hành bởi các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản. Trong quá trình huấn luyện, mô hình xử lý hàng tỷ từ và điều chỉnh các tham số bên trong để dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên ngữ cảnh.
Thực tế, mô hình được cung cấp các tập văn bản khổng lồ (ví dụ như toàn bộ Wikipedia hoặc internet) và học ngữ pháp, kiến thức và các cụm từ phổ biến từ dữ liệu đó.
Sau khi huấn luyện, chatbot có thể tạo ra các câu trả lời mới bằng cách dự đoán từng từ một, dựa trên các mẫu đã học. Quan trọng là, mô hình không ghi nhớ nguyên văn văn bản; nó mã hóa kiến thức một cách ngầm định trong các tham số.
Do đó, một chatbot được huấn luyện tốt có thể trả lời câu hỏi bằng cách tổng hợp câu trả lời từ các mẫu đã học, ngay cả khi nó chưa từng gặp câu hỏi đó trong quá trình huấn luyện.
Transformers và Mô hình Ngôn ngữ Lớn
Hình minh họa: Kiến trúc mạng transformer (bộ mã hóa bên trái, bộ giải mã bên phải). Bộ mã hóa xử lý đầu vào và bộ giải mã tạo ra đầu ra. Các chatbot hiện đại sử dụng transformers làm nền tảng.
Mạng transformer chuyển đổi từ ngữ thành các vectơ số và sử dụng chú ý đa đầu để liên kết mọi từ trong câu với tất cả các từ khác cùng lúc. Điều này giúp mô hình nắm bắt ngữ cảnh toàn bộ đầu vào.
Khác với các mô hình tuần tự cũ hơn (như RNN), transformers xử lý tất cả các từ song song và huấn luyện nhanh hơn nhiều. Bằng cách xếp chồng nhiều lớp transformer, ta có được mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 hoặc PaLM của Google. Những LLM này được huấn luyện để hiểu và tạo ngôn ngữ ở quy mô lớn, thậm chí có thể dịch, tóm tắt hoặc trả lời câu hỏi nhờ số lượng tham số khổng lồ.
Tạo Phản Hồi
Khi phản hồi, chatbot AI có thể sử dụng một trong hai phương pháp:
- Dựa trên truy xuất: Chatbot chọn câu trả lời từ một tập hợp cố định các phản hồi có sẵn (như cơ sở dữ liệu câu hỏi thường gặp). Các chatbot đầu tiên hoạt động theo cách này. Với câu hỏi được nhận diện, bot chỉ trả về câu trả lời đã lưu. Cách này nhanh và đáng tin cậy với các câu hỏi dự đoán được nhưng không xử lý được các câu hỏi ngoài cơ sở dữ liệu.
- Mô hình tạo sinh (AI): Chatbot tạo ra câu trả lời mới từng từ một dựa trên mô hình ngôn ngữ của nó. Ở mỗi bước, nó dự đoán từ tiếp theo có khả năng cao nhất dựa trên cuộc hội thoại đến thời điểm đó. Điều này cho phép bot tạo ra các câu trả lời độc đáo và trả lời các câu hỏi mới chưa từng gặp. Tuy nhiên, do dựa trên xác suất học được, đôi khi nó có thể tạo ra câu trả lời sai hoặc vô nghĩa.
Phản hồi từ Con Người và Ngữ cảnh Hội thoại
Sau khi huấn luyện ban đầu, chatbot thường được tinh chỉnh thêm dựa trên phản hồi của con người. Người huấn luyện xem xét các phản hồi của chatbot và hướng dẫn cải thiện – họ củng cố các câu trả lời tốt và chỉnh sửa những câu chưa phù hợp. Quá trình này, gọi là học tăng cường từ phản hồi con người (RLHF), giúp hệ thống tránh nội dung không phù hợp hoặc thiên vị. Ví dụ, con người có thể đánh dấu một câu trả lời là “độc hại” hoặc “lạc đề” để mô hình học cách tránh các phản hồi như vậy.
Chatbot AI cũng theo dõi ngữ cảnh hội thoại. Chúng có thể nhớ các phần trước của cuộc trò chuyện và sử dụng thông tin đó để tạo câu trả lời mạch lạc. Ví dụ, nếu bạn hỏi các câu hỏi tiếp theo, chatbot biết bạn đang nói về chủ đề trước đó và có thể trả lời phù hợp. Ngữ cảnh trạng thái này cho phép các cuộc trò chuyện nhiều lượt và tương tác tự nhiên hơn.
Ví dụ về Chatbot AI
Nhiều trợ lý ảo quen thuộc là chatbot AI. Siri của Apple và Alexa của Amazon phản hồi bằng giọng nói, trong khi Gemini của Google và ChatGPT của OpenAI trò chuyện qua văn bản. Các doanh nghiệp cũng triển khai chatbot trên website và ứng dụng để xử lý yêu cầu khách hàng, đặt lịch hẹn hoặc hướng dẫn mua sắm. Tất cả các hệ thống này đều dựa trên các công nghệ AI cốt lõi giống nhau để xử lý ngôn ngữ và tạo phản hồi.
Thách thức và Hạn chế
Chatbot AI rất mạnh mẽ nhưng không hoàn hảo. Vì luôn cố gắng trả lời, đôi khi chúng tạo ra thông tin sai lệch – tự tin cung cấp dữ liệu không chính xác hoặc gây hiểu nhầm. Như một chuyên gia nhận xét, chatbot thực chất là “một cỗ máy thực hiện các phép tính toán học” để tạo ra từ ngữ. Nó không thực sự hiểu ý nghĩa hay ý định như con người.
Do đó, chatbot có thể đưa ra các câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi vào những thời điểm khác nhau, và có thể hiểu sai các câu hỏi mơ hồ hoặc khó. Người dùng nên kiểm tra kỹ các kết quả quan trọng từ chatbot, đặc biệt trong những tình huống nhạy cảm.
>>> Nhấn để tìm hiểu thêm:
Chatbot AI hoạt động bằng cách kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên với học máy và các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn. Chúng phân tích đầu vào của người dùng để phát hiện ý định, sau đó hoặc truy xuất câu trả lời có sẵn hoặc tạo ra câu trả lời mới dựa trên mô hình đã được huấn luyện.
Các chatbot hiện đại sử dụng LLM dựa trên transformer được huấn luyện trên bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép chúng trò chuyện về nhiều chủ đề với độ trôi chảy giống con người. Kết quả là một công cụ có thể tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên đáng ngạc nhiên. Khi các mô hình này được cải thiện với nhiều dữ liệu và huấn luyện tốt hơn, chatbot AI sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn – nhưng về bản chất chúng vẫn là công cụ thống kê, nên sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng.
