Lucrăm destul de des în ultima perioadă cu chatbots, atât atunci când vine vorba de crearea lor, cât și de folosirea lor în viața de zi cu zi. Înlocuiesc multe acțiuni repetitive și eficientizează workflow-ul. Îi întâlnim cel mai frecvent pe Facebook. Nimic nou aici. Ne-au plăcut și ne-au dat de gândit trei exemple pe care le-am discutat cu întreaga echipă. Am decis să vă împărtășim și vouă concluziile noastre.
1. TravelBot sau visul călătorului de RATB.
Într-o lume ideală, pe facebook-ul RATB-ului am putea pune întrebări despre datele exacte de sosire ale troleelor spre Drumul Taberei. În aceeași lumea ideală sau poate doar londoneză, am fi și salutați prietenește de chatbot-ul de Facebook Messenger și am și primi răspunsul cu acuratețe sporită. Să ne revenim. Pe pagina RATB nu există nici măcar opțiune de Send a message. Ca de obicei, cei care au stricat comunicarea sunt controlorii. De frica mesajelor de duh pe care amendații le-ar putea lăsa, presupunem cu inocență că s-a scos butonul. Până la vremuri mai bune și mai împăciuitoare, să ne uităm la alții și să ne ...validăm cardul, normal.
Recomandare mecanism
La Londra, încă de anul trecut, Serviciul de Transport Public a implementat TravelBot. Nu este doar o mesagerie bazată de alegerea unor opțiuni deja prestabilite - path-urile despre care începem să aflăm în mare parte. Acolo se folosește API-ul de Facebook pentru a prezenta butoane sau hărți. Selecția se poate face prin scriere manuală sau alegere din input-urile oferite de chat.
În cazul chatbots folosiți de pagina transportatorului public londonez vedem că nivelul este deja de machine learning și Artificial Intelligence. Și asta pentru că bot-ul construiește pe baza feedback-ului și analizei unor răspunsuri potențial “eronate” de la useri, propriile răspunsuri.
“De aceea userii sunt chiar încurajați să pună întrebări care poate uneori nu au legătură directă cu subiectul. Tocmai pentru ca bot-ul să își exerseze răspunsurile noi. Cu riscul de a fi repetitivi, pentru procesul de <învățare> este absolut necesar feedback-ul. Și asta pentru că pe baza predicției făcute, poate genera un input similar data viitoare când primește o interogare de la user. Pentru machine learning nu este neapărată nevoie de AI, ci poate fi vorba doar de un text recognition.” George Ariton, Full-Stack Developer Land of Web.
V-ați întrebat totuși cum “antrenează bot-ul”? Totul este un schimb de input și feedback. În procesul de supervise training, în acest exemplu punctual de TravelBot, primește input cu data de sosire a trenului. Dacă nu este recunoscută întrebarea, atunci prezintă o serie de alegeri predictive. Dacă userul alege unul dintre aceste răspunsuri, atunci neural network se rescrie, adică face backwards propagation.
2. Allie - bot-ul facut de Allianz pentru a-i ajuta pe cei care vor sa isi gaseasca job in cadrul companiei să filtreze mai repede ceea ce li se potrivește dintre ce e pus la dispoziție.
Recomandare mecanism
De la cererea în căsătorie cu care se mândresc cei de la Allianz, ai putea crede că bot-ul Allie face sentiment analysis. Legându-ne de exemplificarea de mai sus și necesitatea feedback-ului, în același mod analizarea sentimentului exprimat într-o conversație necesită o reacție pe care robotul să o recunoască. Se poate detecta, astfel, starea de spirit într-o conversație, pe baza unor expresii înscrise predefinite care să încadreze sentimentul de fericire sau tristețe. La fel se poate proceda și cu identificarea greșelii făcute de user în tastarea întrebării.
“Un exemplu de antrenament greșit este cel al Microsoft cu bot-ul Tay din Twitter. În doar 24 de ore, chatbot-ul a trecut de la <iubesc oamenii>, la îndemnuri naziste. Astfel că a fost redus la tăcere într-un timp record de la lansare. Greșeala? Nu a avut program de feedback și a rămas deschisă opțiunea de sentiment analysis. Astfel că botul a agregat analizele textuale de Twitter ale userilor și a ajuns … nazist.”, Teodor Loghin, CTO Land of Web.
3. Ne-a luat ceva timp până să decidem dacă intrăm și în subiectul următor. Este vorba despre folosirea Replika AI app în povestea sumbră a unei femei care și-a dorit un bot pentru a comunica dincolo de moarte cu prietenul său.
Recomandare mecanism
Cum a procedat? A încărcat în aplicație toate mesajele pe care și le trimiseseră în timpul vieții, în aplicație. Inclusiv fotografii și filmulețe. Folosind inteligența artificială, cu cât comunicarea este mai intensă, cu atât dialogul va deveni și mai personalizat. Gradul de personalizare este și mai accentuat în cazul în care conversațiile anterioare au fost mai profunde și detaliate. Învățarea în cazul AI este constantă. Ar putea deveni o problemă majoră de etică, în cazul în care toate conversațiile defunctului sunt inserate în aplicație și este necesar acordul rudelor pentru a le folosi. Utilizarea tuturor mesajelor din chat ar spori simțitor gradul de personalizare al conversațiilor. Tot o problemă de etică este stocarea datelor exclusiv în AI. Și asta pentru că odată stocate, nu mai pot fi decriptate de un instrument extern. rămân, astfel, în posesia inteligenței artificiale.
