Q:
كيف يتم تدريب chatbots؟
أ:تفاعل الجميع تقريبًا مع chatbot ، إما من خلال مساعدين شخصيين مثل Apple's Siri أو من خلال أقسام خدمة العملاء ، ولكن كيف تبدو ذكية جدًا؟ هناك عدة طرق يستطيع بها مطورو الذكاء الاصطناعي تدريب هذه الروبوتات لإعطاء ردود واقعية.
إن أبسط طريقة لتصميم الروبوت هي جعله يستجيب لمجموعة من الاستجابات المبرمجة مسبقًا. كان هذا هو النهج الذي اتبعه برنامج ELIZA لجوزيف ويزنباوم (1923-2008) الذي تم تطويره في الستينيات.
تم تصميم ELIZA لمحاكاة طبيب نفساني روجرياني. لا يمكن أن يستجيب البرنامج إلا وفقًا "للبرامج النصية" المبرمجة مسبقًا ، ولكن وجد الكثير من المستخدمين أن التأثير واقعي لدرجة أنهم أصروا على أن ELIZA كان ذكيًا حقًا.
وقد أطلق عليها اسم "تأثير إليزا".
أتاحت الأبحاث في الذكاء الاصطناعى اتباع أساليب أكثر تطوراً لتطوير chatbots ، والتي تسمح لهم "بالتعلم" من كل من بيانات التدريب المقدمة من قبل المطورين ومن مدخلات المستخدم.
لنأخذ مثالاً على chatbot المستخدم في قسم خدمة العملاء في شركة برمجيات. سيتم أولاً تغذية معلومات الروبوت من موارد الشركة الخاصة: الوثائق والأسئلة الشائعة ورسائل البريد الإلكتروني ونصوص الدردشة ، لتبدأ بها.
لن يقتصر الروبوت فقط على ما يعطيه المطورون ، كما كانت طريقة ELIZA. سيكون قادرًا على التعلم من التفاعلات الحقيقية مع العملاء باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
حتى مع التعلم الآلي ، ستظل هناك مناطق تصادف فيها برامج الروبوت. سيتعين على البشر تدريب الروبوت أحيانًا باستخدام التعلم الخاضع للإشراف. نظرًا للغموض في اللغات البشرية ، سيكون من الصعب بناء chatbot يمكن تشغيله بدون إشراف تام.
سيضطر المستخدم البشري أيضًا إلى التحقق من نتائج chatbot للتأكد من دقته ، لا سيما في سياق العمل. ومع ذلك ، ستكون هذه الدردشة أكثر مرونة من برنامج قائم على قواعد بحتة مثل ELIZA.
يمكن للتطورات في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية أن تجعل هذه الدردشة تبدو أكثر ذكاءً في المستقبل.
