Разговорный ИИ против Шабо и их эволюция за десятилетие

Разговорный ИИ против Шабо и их эволюция за десятилетие



Разговорный ИИ

Считается, что чат-боты находятся на ранней стадии разработки диалогового ИИ.

Хотя некоторые могут спутать чат-ботов с разговорным ИИ, нужно понимать, что оба обладают небольшой разницей в своих способностях. В то время как последний основан на когнитивной архитектуре, ориентации на ОИИ и является общим, первый основан на методах машинного обучения и глубокого обучения. Срини Пагидьяла, соучредитель Aigo.ai, в одном из своих блогов на LinkedIn определяет чат-бота как узкую или слабую технологию, ориентированную на ИИ, ориентированную на достижение цели. Срини считает, что разговорный ИИ может служить универсальным пользовательским интерфейсом, очеловечивая взаимодействие с машинами и системами, используя возможности естественного языка, в то время как «узкий или слабый ИИ» предоставляет входные данные для разговорного ИИ. Эти две технологии дополняют друг друга, и при их эффективном сочетании они могут повысить качество обслуживания клиентов и повысить ценность как для клиента, так и для компании.

Считается, что чат-боты находятся на ранней стадии разработки диалогового ИИ. Как? Давайте углубимся в это.

Хронология эволюции

В стремлении принять более гуманные функции не только простые задачи, но и современные чат-боты имеют тенденцию быть узкоспециализированными. Чат-боты значительно эволюционировали, став более разнообразными и креативными благодаря сочетанию искусственного интеллекта. Но как возможности ИИ, такие как НЛП, помогли эволюции?

Согласно отчету Medium, на ранних этапах разработки чат-ботов для их проектирования использовались основные методы НЛП, поскольку машинное обучение тогда было не совсем жизнеспособным. Постепенно стали применяться методы машинного обучения, позволяющие направлять больше данных и кода. Затем появилась новаторская статья Google BERT 2018 года, которая помогла исследователям превзойти все исследования. Следует понимать тот факт, что, если бы не использовались первоначальные методы грубой силы и основные методы, никогда не было бы достаточно данных для лучших алгоритмов ML сегодня.

В течение десятилетия чат-боты развивались с большими возможностями.

ЭЛИЗА

Eliza — одна из первых компьютерных программ для обработки естественного языка, созданная в 1964 году Джозефом Вейценбаумом. Он был разработан в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Его основной целью было продемонстрировать поверхностность общения между людьми и машинами. Он прославился, когда психиатрические пациенты воспринимали его как человека. Элиза смоделировала работу чат-бота, используя методологию «совпадения с образцом» и подстановки. Это давало пользователям иллюзию понимания части программы, но не имело встроенной структуры для контекстуализации событий. Элиза взаимодействовала, предоставляя «сценарии». Первоначально они были написаны на MAD-Slip (язык программирования). Это позволило ELIZA обрабатывать вводимые пользователем данные и участвовать в дискурсе, следуя правилам и указаниям сценария. Это была одна из первых программ, способных выполнить тест Тьюринга.

READ  7 основных проблем, стоящих перед Южной Африкой, и пути их решения

Клевербот

Cleverbot был создан британским ученым Ролло Карпентером. Это веб-приложение для болтающих ботов, которое использует искусственный интеллект (ИИ) для общения с людьми. Он приближается к технике с основной обработкой естественного языка и нечеткой логикой. Нечеткая логика используется для обработки миллионов сохраненных записей и их использования в эвристическом подходе. С более чем 279 миллионами взаимодействий, около 3–4% данных, которые он уже накопил, Cleverbot делает следующий большой шаг и стремится повысить свою эффективность за счет внедрения методов машинного обучения. Он прославился после того, как был показан в популярном веб-сериале ARG «Бен утопленник» Александра Д. Холла.

Мицуку

Mitsuku — это веб-чат-бот, разработанный Pandorabots, который дважды — в 2013 и 2016 годах — был награжден ежегодной премией Лёбнера как самый человекоподобный чат-бот. Мицуку с клеймом «виртуальный друг» может отвечать на вопросы, играть в игры и делать трюки по запросу пользователя, а также способен рассуждать элементарно. Он также доступен в Kik Messenger. Базовая разработка выполнялась Стивом Уорсвиком в течение добрых 13 лет, так как он был разочарован своей работой по поддержке ИТ. Кодовая база составляет около 350 000. Он основан на технологии AI/ML, которая состоит из шаблонов и элементов шаблона.

Роза

Роуз — отмеченный наградами чат-бот, созданный компанией Brillig Understanding, Inc. Бриллиг создал Роуз на основе обычной девочки-подростка. У них есть претензия на то, чтобы дать болтливому боту его собственную индивидуальность, но при использовании становится понятно, что он просто установлен на основе кода. Основная цель здесь — начальная база для развития чат-ботов таким образом, чтобы чат-бот отображал свои собственные эмоции и мыслительный процесс. Программа основана в основном на мощном сопоставлении с образцом, направленном на определение смысла, и простой схеме правил в сочетании с общим сценарием в стиле C.

READ  Diablo Immortal на iPhone SE сдерживает одна вещь • Interpult Studio

Сяойс

Xiaoice — это система искусственного интеллекта, разработанная Microsoft STCA в 2014 году на основе платформы эмоциональных вычислений. XiaoIce уникально разработан как компаньон ИИ, формируя эмоциональную связь, чтобы удовлетворить потребность человека в общении, привязанности и социальной принадлежности. Интеллектуальный коэффициент (IQ) и эмоциональный коэффициент (EQ) учитываются при проектировании системы. Взаимодействие с чатом основано на марковских процессах принятия решений (MDP), которые оптимизируют XiaoIce для долгосрочного взаимодействия с пользователем. Установленная метрика — количество оборотов разговора за сеанс (CPS). Имея огромную пользовательскую базу, его не поддерживает ни один другой Билл Гейтс. Он зашел так далеко, заявив, что «она стала достаточно хорошо чувствовать эмоциональное состояние пользователя, что может даже помочь при разрыве отношений». Xiaoice — это «намного больше», чем просто чат-бот, как его описывает Microsoft.

Мелодия

Цель «Мелодии» — помочь как врачам, так и пациентам. Сосредоточившись на пространстве медицинского помощника, они создали диалогового бота, который может давать индивидуальные и соответствующие ситуации ответы на запрос пациента. Мелодия предназначена для экономии времени, но также служит своего рода временным решением всемирной проблемы нехватки врачей. Проект возглавляет не кто иной, как пионер глубокого обучения Эндрю Нг. Материнская компания Baidu. Мелодия основана на передовых технологиях глубокого обучения и НЛП. Говорят, что он продолжает учиться благодаря большему использованию, что означает, что это система онлайн-обучения, в которой веса постоянно меняются при использовании. Sensely, HealthTap и Koko — примеры других чат-ботов, преследующих ту же цель. В настоящее время Melody доступна в приложении Baidu Doctor App, доступном только в Китае.

DialoGPT:

На пути к генерации диалоговых ответов человеческого качества с помощью крупномасштабного предварительного обучения

DialoGPT — это совместный проект MSR AI и исследовательской группы Microsoft Dynamics 365 AI по разработке современных систем чат-ботов. Проект обеспечивает основу для создания универсальных чат-ботов с открытым доменом, которые могут обеспечивать привлекательные и естественные диалоговые ответы на различные темы разговора, задачи и информационные запросы, не прибегая к тяжелой ручной обработке. Он обучен на данных, собранных из 147 миллионов цепочек комментариев Reddit. Основной код используется на основе трансформеров PyTorch.

READ  Веб-семинар: Увеличьте потоки доходов за счет веб-доступности и соответствия требованиям

Мина

Мина — это чат-бот, который учится разумно реагировать на заданный контекст разговора. У Google есть причудливый термин для этого — «нейронная диалоговая модель». Цель обучения — свести к минимуму недоумение и неопределенность предсказания следующего токена (в данном случае — следующего слова в разговоре). В основе лежит архитектура Evolved Transformer seq2seq, архитектура Transformer, обнаруженная в ходе поиска эволюционной нейронной архитектуры для улучшения своей основной цели — недоумения. Он имеет около 2,6 миллиарда параметров, которые были обучены на 2,5 ТБ информации. До недавнего анонса Blender от Facebook это была самая современная система, которая опережала всю гонку благодаря высоким показателям SSA. Основная цель Meena — устранить критический недостаток чат-ботов, из-за которого они не имеют смысла. Google планирует улучшить модель, уменьшив ее ненужные предубеждения, которые являются целью сделать модель объяснимой. По вышеуказанной причине нет текущей модели, которую можно было бы протестировать, но документ можно найти здесь.

Блендер

Blender, последний чат-бот Facebook в сотрудничестве с ParlAI, назван в честь его способности одновременно объединять несколько разговорных навыков. Чат-бот построен на основе 9,4 миллиарда параметров и обучен с использованием 1,5 миллиарда примеров разговора, что делает его настолько большим, что его приходится разбивать на части, чтобы обрабатывать большие наборы данных. ИИ использует то, что Facebook называет Blended Skill Talk (BST), чтобы объединить различные способности чат-бота. Хотя есть много возможностей для улучшения, около 49% судей предпочли блендер людям, а 3 четверти жюри предпочли его Мине! Основная цель этого чат-бота заключалась в том, чтобы нацеливаться на открытые разговоры, сохраняя при этом эмпатию, знания и индивидуальность. Документ и код можно найти по ссылке ниже. Facebook сохранил все данные в открытом доступе в надежде, что кто-то повысит эффективность модели.

Сообщение «Разговорный ИИ против Шабо и их эволюция за десятилетие» впервые появилось на .



Source link