Πώς λειτουργούν τα AI Chatbots: Εξερευνώντας τα βασικά

Τα AI chatbots είναι το καυτό θέμα στα χείλη όλων αυτή τη στιγμή, αλλά έχετε αναρωτηθεί ποτέ πώς λειτουργούν αυτά τα chatbots; Θα εξερευνήσουμε την τεχνολογία πίσω από τα AI bots και θα συζητήσουμε τις μεγάλες δυνατότητες αλλά και τους περιορισμούς τους και θα σας δώσουμε μια βαθύτερη κατανόηση αυτών των ισχυρών ψηφιακών εργαλείων.

Τα chatbots έχουν διανύσει πολύ δρόμο από τα πρώτα πειράματα της δεκαετίας του 1960 και μέσα από πολλές δοκιμές, όπως ο βοηθός Clippy της Microsoft, ο οποίος μπήκε με το Office 97 και βγήκε με το Office XP το 2001. Με τις εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), τα chatbots γίνονται όλο και πιο εξελιγμένα σε σημείο που μπορούν πλέον να κατανοούν και να ανταποκρίνονται αυθεντικά στην ανθρώπινη γλώσσα. Αλλά πρώτα, τι είναι ένα AI chatbot;

Ορισμός ενός AI chatbot

Με απλά λόγια, ένα chatbot είναι ένα πρόγραμμα που συμμετέχει σε συνομιλίες με ανθρώπους χρησιμοποιώντας τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ), όπως η Κατανόηση Φυσικής Γλώσσας (NLU) και η Μηχανική Μάθηση (Machine Learning). Σκεφτείτε ένα AI chatbot ως έναν εικονικό βοηθό με τον οποίο μπορείτε να συνομιλήσετε σε έναν αμφίδρομο διάλογο. Μπορεί να κατανοήσει την ανθρώπινη γλώσσα, να ερμηνεύσει τις ερωτήσεις σας και να απαντήσει σε αυτές με ουσιαστικό τρόπο. Τώρα ας εμβαθύνουμε ώστε να δούμε πώς λειτουργούν.

Πώς λειτουργούν τα AI Chatbots

Τα AI chatbots λειτουργούν με έναν συνδυασμό τεχνολογιών που συνεργάζονται για να δημιουργήσουν ένα πολυεπίπεδο σύστημα.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Σε βασικό επίπεδο, η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι μια τεχνολογία που βοηθά τους υπολογιστές να κατανοούν και να επεξεργάζονται την ανθρώπινη γλώσσα. Χρησιμοποιείται από τα chatbots και τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης για την κατανόηση των λέξεων και των φράσεων που χρησιμοποιούν οι άνθρωποι σε μια συζήτηση.

Το NLP μπορεί να αναλυθεί σε μερικές διαφορετικές εργασίες:

  • Tokenisation: Η διαδικασία διάσπασης μιας πρότασης σε μεμονωμένες λέξεις ή φράσεις.
  • Ανάλυση και επισήμανση μέρους του λόγου: Κατανόηση της δομής μιας πρότασης και του ρόλου κάθε λέξης. Για παράδειγμα, η εύρεση ποιες λέξεις είναι το υποκείμενο και ποιες το ρήμα κ.λπ.
  • Αναγνώριση προθέσεων: Ανακαλύπτει την πρόθεση πίσω από αυτό που λέει ένα άτομο.
  • Συλλογή οντοτήτων: Εντοπισμός και ταξινόμηση οντοτήτων όπως ημερομηνίες, ταχυδρομικοί κώδικες, ποσά κ.λπ. από ένα μεγαλύτερο κείμενο.
  • Ανάλυση συναισθήματος: Καθορισμός του συναισθήματος που εκφράζεται από ένα άτομο κατά τη διάρκεια της συνομιλίας.


Μαζί αυτά τα βήματα επιτρέπουν στην τεχνητή νοημοσύνη να κατανοήσει το νόημα πίσω από τις προτάσεις και της επιτρέπουν να ανταποκριθεί σωστά. Όσο περισσότερα δεδομένα διαθέτει και όσο πιο προηγμένη είναι η τεχνολογία, τόσο καλύτερα μπορεί να κατανοήσει και να παράγει την ανθρώπινη γλώσσα. Και ένας ακόμη πιο συναρπαστικός τομέας είναι η μηχανική μάθηση.

Μηχανική μάθηση (ML)

Η μηχανική μάθηση είναι σαν ένα σύνολο αλγορίθμων, κανόνων ή οδηγιών που ακολουθεί το chatbot, για να μαθαίνει από τα δεδομένα, ώστε να μπορεί να λαμβάνει αποφάσεις χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένο να το κάνει. Αυτοί οι κανόνες βοηθούν το chatbot να κατανοήσει τις λέξεις μιας συνομιλίας. Έχει επίσης έναν τρόπο να θυμάται πράγματα, και κάθε φορά που το bot έχει μια συνομιλία με κάποιον, αποθηκεύει τις πληροφορίες στη μνήμη του για να χτίσει και να αναπτυχθεί στη χρήση της γλώσσας του. Καθώς το chatbot συνομιλεί με όλο και περισσότερους ανθρώπους, αρχίζει να καταλαβαίνει περισσότερες λέξεις και φράσεις και μπορεί να απαντά με μεγαλύτερη ακρίβεια. Είναι το ίδιο όπως όταν μαθαίνουμε να μιλάμε μια νέα γλώσσα – όσο πιο πολύ εξασκείστε στο να μιλάτε με ανθρώπους, τόσο καλύτεροι γίνεστε. Επίσης, όταν το AI chatbot κάνει λάθη ή αποτυγχάνει να καταλάβει κάτι, χρησιμοποιεί τη μάθηση και προσαρμόζεται για την επόμενη φορά. Ως αποτέλεσμα, το chatbot βελτιώνει συνεχώς την κατανόηση της ανθρώπινης γλώσσας. Είναι όπως κάθε μάθηση, όσο πιο πολύ μαθαίνεις, τόσο πιο πολλά γνωρίζεις και τόσο καλύτερος γίνεσαι.

Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τύποι αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, αλλά γενικά χωρίζονται σε δύο κατηγορίες: μάθηση με επίβλεψη και μάθηση χωρίς επίβλεψη.

Μάθηση με επίβλεψη: Στην επιβλεπόμενη μάθηση, ο αλγόριθμος λαμβάνει ένα σύνολο δεδομένων με ζεύγη εισόδου-εξόδου και μαθαίνει από αυτά. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος μάθησης με επίβλεψη μπορεί να εκπαιδευτεί σε ένα σύνολο δεδομένων με εικόνες που έχουν επισημανθεί με τα αντικείμενα που εμφανίζονται σε αυτές, με στόχο να μάθει να αναγνωρίζει αυτά τα αντικείμενα σε νέες εικόνες.

Μάθηση χωρίς επίβλεψη: Στη μάθηση χωρίς επίβλεψη, δίνεται στον αλγόριθμο ένα σύνολο δεδομένων χωρίς ετικέτες ή μεταβλητές εξόδου. Ο στόχος είναι να βρεθούν μοτίβα ή δομές στα δεδομένα, όπως η ομαδοποίηση παρόμοιων παραδειγμάτων. Για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος μάθησης χωρίς επίβλεψη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ομαδοποίηση πελατών σε διαφορετικά τμήματα με βάση το ιστορικό αγορών τους.

Παρόλο που η τεχνολογία μηχανικής μάθησης βρίσκεται σε εξελιγμένο επίπεδο, οι αλγόριθμοι ML έχουν περιορισμούς και δεν είναι πάντα 100% ακριβείς.

Νευρογλωσσολογία στην ΤΝ

Η νευρωνική γλωσσολογία είναι ένας τομέας μελέτης που συνδυάζει την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τα νευρωνικά δίκτυα για να μπορέσουν οι υπολογιστές να κατανοήσουν και στη συνέχεια να παράγουν την ανθρώπινη γλώσσα. Παίζει βασικό ρόλο στα AI chatbots, καθώς τους επιτρέπει να συνομιλούν με τους ανθρώπους με τρόπο παρόμοιο με τον τρόπο που θα το έκαναν οι άνθρωποι. Παρέχει στην ΤΝ τα εργαλεία για την κατανόηση του πλαισίου, της πρόθεσης και του συναισθήματος πίσω από αυτά που λέει ένας άνθρωπος, κάτι που είναι σημαντικό για την παραγωγή απαντήσεων με φυσικό ήχο.

Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM)

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι ένας τύπος ΤΝ που εκπαιδεύονται για να κατανοούν και να παράγουν κείμενο φυσικής γλώσσας. Βασίζονται σε τεχνικές βαθιάς μάθησης, η οποία είναι μια μέθοδος εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου με τη χρήση ενός μεγάλου συνόλου δεδομένων. Η βασική ιδέα πίσω από ένα LLM είναι να δοθεί στην ΤΝ πρόσβαση σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου, για παράδειγμα, σε βιβλία και ιστότοπους. Στη συνέχεια, η ΤΝ χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να μάθει τα μοτίβα και τις σχέσεις μεταξύ των λέξεων και των φράσεων. Η διαδικασία αυτή ονομάζεται “εκπαίδευση του μοντέλου”. Όσο περισσότερα δεδομένα χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου, τόσο πιο ακριβές και εξελιγμένο μπορεί να γίνει. Επίσης, μπορείτε να συνεχίσετε να το τελειοποιείτε με νέα δεδομένα για να συνεχίσετε να βελτιώνετε το μοντέλο.

Προσαρμοσμένα γλωσσικά μοντέλα (CLM)

Τα γενικευμένα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα όπως το ChatGPT είναι απολύτως κατάλληλα για συνομιλίες ευρείας βάσης, ωστόσο, έχουν ένα επικίνδυνο ελάττωμα – έχουν παραισθήσεις περίπου στο 15%-20% του χρόνου. Δηλαδή, απλά κατασκευάζουν γεγονότα εάν δεν γνωρίζουν την απάντηση. Όπως μπορείτε να φανταστείτε, αυτό δεν είναι αποδεκτό σε περιπτώσεις βιομηχανικής χρήσης όπου η ακρίβεια είναι σημαντική. Σε αυτό το σημείο αναλαμβάνουν δράση τα προσαρμοσμένα γλωσσικά μοντέλα. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας δεδομένα ειδικά για τη βιομηχανία και είναι ιδιαίτερα εξειδικευμένα και ακριβή. Για παράδειγμα, ένα CLM που χρησιμοποιείται για AI chatbots για τον κλάδο των πιστώσεων και των εισπράξεων θα πρέπει να εκπαιδευτεί σε εκατομμύρια πραγματικές συνομιλίες πελατών για να “μιλήσει τη γλώσσα” των πιστώσεων και των εισπράξεων.

Τύποι AI chatbots

Πρώτα απ’ όλα, έχουμε τα βασικά chatbots που βασίζονται σε κανόνες. Αυτά τα bots είναι σαν τους επιμελείς μαθητές του κόσμου των chatbot. Δουλεύουν με βάση ένα σύνολο αυστηρών κανόνων για να καταλάβουν τι πρέπει να πουν και τους τηρούν αταλάντευτα. Αυτού του είδους τα chatbots λειτουργούν καλά για απλές εργασίες και μπορούν να χειριστούν συγκεκριμένες ερωτήσεις, αλλά είναι περιορισμένα στον τρόπο με τον οποίο απαντούν.

Από την άλλη πλευρά, έχουμε τα αυτοεκπαιδευόμενα chatbots τεχνητής νοημοσύνης, τα οποία είναι σαν τα έξυπνα παιδιά στο σχολείο που είναι πάντα ένα βήμα μπροστά. Χρησιμοποιούν AI για να βελτιώνουν τις απαντήσεις τους με την πάροδο του χρόνου και μπορούν να μαθαίνουν από προηγούμενες συνομιλίες και να προσαρμόζονται σε νέες καταστάσεις, γεγονός που τα τοποθετεί σε μια κατηγορία πάνω από τα chatbots που βασίζονται σε κανόνες. Μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο, την πρόθεση και επίσης να απαντήσουν σε γενικές ερωτήσεις που δεν εντάσσονται καθαρά στις διαδρομές του δέντρου αποφάσεων των απλούστερων ρομπότ.

Η αρχιτεκτονική του chatbot είναι η υποκείμενη δομή και ο σχεδιασμός ενός chatbot, ο οποίος καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο το chatbot επεξεργάζεται το κείμενο. Υπάρχουν διάφοροι τύποι, αλλά μερικοί από τους πιο συνηθισμένους περιλαμβάνουν:

Τα chatbots που βασίζονται σε κανόνες και τηρούν τα όρια των στενά καθορισμένων λογικών μονοπατιών.

Τα chatbots που βασίζονται στην ανάκτηση είναι σαν τις εγκυκλοπαίδειες του κόσμου των chatbot. Έχουν μια βάση δεδομένων με προ-γραμμένες απαντήσεις που περιμένουν να χρησιμοποιηθούν. Όταν κάποιος τους μιλάει, αναζητούν την πιο κοντινή αντίστοιχη απάντηση για να απαντήσουν, αλλά αν προκύψει κάτι εντελώς καινούργιο, μπορεί να μην ξέρουν τι να πουν.
Τα generative chatbots, είναι σαν δημιουργικοί συγγραφείς. Χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα για να βρουν τις δικές τους απαντήσεις εν κινήσει. Εκπαιδεύονται σε εξαιρετικά μεγάλα σύνολα δεδομένων, γεγονός που τα καθιστά ικανά να βρίσκουν νέες απαντήσεις, αλλά μερικές φορές η απάντηση μπορεί να είναι λίγο παράλογη, αν δεν έχουν εκπαιδευτεί σωστά.

Τα υβριδικά chatbots, είναι κάτι σαν το “jack-of-all-trades” του κόσμου των chatbot. Χρησιμοποιούν έναν συνδυασμό προκαθορισμένων κανόνων, προκαθορισμένων απαντήσεων και ενός νευρωνικού δικτύου για να βρουν την καλύτερη απάντηση. Είναι ένα μείγμα και των δύο κόσμων: η δομή των βασισμένων σε κανόνες και η δημιουργικότητα των γεννητικών.

Ενσωμάτωση με κανάλια μηνυμάτων

Τα AI chatbots μπορούν να ενσωματωθούν με διάφορα κανάλια μηνυμάτων, ώστε να μπορούν να αλληλεπιδρούν ψηφιακά με τους πελάτες στα κανάλια που χρησιμοποιούν καθημερινά, π.χ. WhatsApp, SMS και Messenger. Η ενσωμάτωση περιλαμβάνει συνήθως τη σύνδεση του chatbot με το API της πλατφόρμας ανταλλαγής μηνυμάτων, το οποίο του επιτρέπει να λαμβάνει και να στέλνει μηνύματα μέσω αυτών των καναλιών. Αυτή η χρήση των AI chatbots κατακτά την εξυπηρέτηση πελατών με καταιγιστικό ρυθμό, ιδίως στα κέντρα επαφής.

Πλεονεκτήματα και περιορισμοί των AI chatbots

Πλεονεκτήματα:

  • Διαθεσιμότητα 24/7
  • Οικονομικά αποδοτικό
  • Εξατομίκευση
  • Μπορεί να χειριστεί πολλαπλά ερωτήματα ταυτόχρονα
  • Μπορεί να χειριστεί ευρύ φάσμα ερωτήσεων
  • Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών
  • Συνομιλίες με φυσικό ήχο

Περιορισμοί:

  • Περιορισμένη ικανότητα κατανόησης των συναισθημάτων
  • Δυσκολία στο χειρισμό σύνθετων αιτημάτων
  • Εξάρτηση από ακριβή δεδομένα

Από την άλλη πλευρά, τα AI chatbots μπορεί μερικές φορές να κάνουν λάθη. Είναι τόσο καλά όσο τα δεδομένα και οι αλγόριθμοι με τους οποίους εκπαιδεύονται, οπότε αν τα δεδομένα είναι ελαττωματικά, θα είναι και οι απαντήσεις του chatbot. Επίσης, δεν μπορούν να απαντήσουν σε κάθε ερώτηση ή να χειριστούν κάθε κατάσταση, οπότε εξακολουθούν να υπάρχουν όρια στο τι μπορούν να κάνουν.

Συμπέρασμα

Τα AI chatbots γίνονται όλο και πιο έξυπνα και πιο χρήσιμα. Καθώς η τεχνολογία βελτιώνεται, αυτά τα chatbots είναι σε θέση να κατανοούν καλύτερα την ανθρώπινη γλώσσα και να ανταποκρίνονται με τρόπους που είναι πραγματικά χρήσιμοι. Προς το παρόν, χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά στην εξυπηρέτηση πελατών, ως προσωπικοί ψηφιακοί βοηθοί και στο ηλεκτρονικό εμπόριο. Αλλά στο μέλλον, θα είναι πιο ισχυρά και θα διαδραματίσουν μεγαλύτερο ρόλο στην αυτοματοποίηση, ώστε οι άνθρωποι να μπορούν να επικεντρωθούν στις πιο σημαντικές δραστηριότητες. Εν κατακλείδι, το μέλλον των chatbots φαίνεται λαμπρό.

Comments are closed.