Chatbots. Guide pour débutants

Chatbots. Guide pour débutants
Ceci est le premier d'une série sur les chatbots. Dans ce premier épisode, nous couvrons les notions de base qui incluent leur brève histoire technologique, leurs utilisations, les options de conception de base et où l'apprentissage profond entre en jeu. Dans des articles ultérieurs, nous décrirons plus en détail comment ils sont réellement programmés et ce qu'il faut faire et ne pas faire.
Selon , il y a actuellement 1,331 chatbots actifs dans le monde. C'est beaucoup pour une technologie qui n'existait pas il y a deux ou trois ans.
20 % se trouvent aux États. -Unis., 45 % sont en Europe occidentale et au Royaume-Uni, et environ 1 % sont en Chine.
Ils prennent en charge l'entrée en 31 langues. (Veuillez noter que certaines plateformes de développement de chatbot prennent en charge jusqu'à 50 langues).
Les sujets de consommation les plus populaires sont: finance et juridique, 10%, et éducation, apprentissage et recherche, 6%, parmi 27 catégories distinctes, y compris le domaine érotique 1%.
quatre-vingt-seize pour cent de reconnaissance de texte de soutien, trois pour cent de reconnaissance vocale, 1% de reconnaissance des gestes.
Nous ne savons pas combien de temps il sera possible de continuer à indexer tous les chatbots, mais probablement pas longtemps compte tenu de leur croissance explosive. Les chatbots deviennent rapidement l'interface utilisateur de choix, et seront la forme dominante de communication de notre besoin d'informations et de services avec toutes sortes d'applications.
Qu'est-ce exactement qu'un Chatbot?
Para ser claros al nivel más easy, un chatbot es un servicio de software que permite a los usuarios tener una conversación en lenguaje natural en texto voz, para devolver información una acción.
Incluso los chatbots más simples son capaces de múltiples pasos de conversación, aunque algunas consultas pueden responderse con una sola respuesta (¿lloverá en Boston mañana?). Muchos están diseñados para tener una “conversación” estructurada incluso no estructurada con el usuario, que busca aclaraciones adicionales y profundización para proporcionar más información acción, sobre la información el servicio solicitado (¿Se ha enviado mi paquete? ¿Cuándo llegará? Por favor envíeme un mensaje cuando ha sido entregado?).
En résumé, el chatbot debe proporcionar información es solo parte de su capacidad. Acciones como programar una cita reservar un vuelo también son comunes para la categoría generalmente llamada asistentes personales.
Viendo hacia adelante
En diseño, la gran mayoría de los chatbots de hoy están impulsados por reglas y estructuras integradas por el programador. Cependant, la dirección del desarrollo es tener respuestas creadas a través de Inteligencia Artificial. Esto hace que los chatbots avanzados sean semi-autónomos y capaces de conversaciones largas, incluidas algunas áreas muy subjetivas como el asesoramiento psicológico (Andrew Ng anunció recientemente el lanzamiento de Woebot de Fb, un chatbot que brinda asesoramiento psicológico particular person para la depresión) recommande comment mieux gérer votre argent.
Un peu d'histoire d'une courte histoire
Alors que certaines personnes souligneront, du chatbot Eliza au milieu des années 60, à Clippy de MS Office97 de Microsoft, le fait est que notre capacité à traiter le langage pur avec une précision commercialement acceptable est restée en deçà de la barre des 90 % jusqu'en 2015.
C'est cette année-là que notre matériel et notre développement de réseaux neuronaux récurrents avec de grandes mémoires à court terme (Longue mémoire à court terme (LSTM)) ont finalement atteint une précision de 95 % à 99 %. Il n'est pas surprenant que cela coïncide avec le lancement d'Alexa, Cortana, Siri et l'Assistant Google pour ne nommer que les plus connus.
De acuerdo con una encuesta de más de 300 compañías que abarca desde pequeñas hasta grandes, realizadas a principios de 2017 por Mindbowser y Chatbots Journal:
El 25% de las empresas se enteró por primera vez de los chatbots en 2015.
El 60% de las empresas se enteró por primera vez de los chatbots en 2016.
El fifty four% de los desarrolladores trabajó por primera vez en chatbots en 2016.
75% destinado a construir un chatbot en 2017.
Gartner cree que todavía estamos en una curva ascendente para los chatbots. Cependant, todos los principales proveedores de redes redes sociales, incluidos Amazon, Google, IBM, Facebook, Microsoft, Slack, Twitter, Whatsapp, WeChat y una gran cantidad de independientes, ofrecen Kits de Desarrollo de Software (SDKs por sus siglas en inglés) fáciles de usar para desarrollar chatbots. Le domaine évolue rapidement tant en termes de technologie que d'adoption. Le service client, les ventes, le marketing, le traitement des commandes, les réseaux sociaux, les paiements et le recrutement sont les principaux objectifs avec beaucoup d'autres à venir.
Deux architectures distinctes pour les Chatbots
Il existe actuellement deux architectures distinctes de chatbots.
Chatbots basés sur des règles: plus de 90 % des chatbots existants et la plupart de ceux qui seront créés dans les prochaines années, appartiennent à cette catégorie de chatbots basés sur des règles programmées. Ils sont relativement simples et rapides à construire, avec des structures logiques en arbre de décision, en cascade de questions et réponses prédéfinies. S'ils sont bien conçus, peuvent gérer plus de 95 % des demandes et doivent avoir une échappatoire vers un représentant humain en cas d'échec. La plupart sont des messages texte entrants et sortants.
Chatbots d'Intelligence Artificielle: ces chatbots utilisent des moteurs d'Apprentissage Profond pour formuler des réponses. Ils n'ont pas de structures strictement définies et peuvent apprendre de leur expérience après un entraînement initial. Seuls les chatbots dans cette catégorie sont capables de gérer des entrées de conversation complexes et de fournir des sorties conversationnelles de longue durée.
Il est un peu trompeur de dire que seul le deuxième type dépend de l'Intelligence Artificielle (IA), puisque tous les chatbots s'appuient sur les moteurs de Compréhension du Langage Naturel (NLU) à leur avant, que se han desarrollado utilizando modelos de aprendizaje profundo Redes Neuronales Recurrentes (RNN)/Grandes Memorias a Corto Plazo (LSTM).
Para completar, si desea que su chatbot reciba entregue respuestas habladas, necesitamos agregar algunos componentes. También mostraremos de dónde provienen los datos.
Si desea que su chatbot responda a la voz, deberá darle un comando de “despertar”. Si solo es texto, entonces enviar el texto que se requiera para “despertar”.
En los sistemas de voz, hay un componente adicional para el motor para Reconocimiento del Lenguaje Pure (Natural Language Understanding NLU) que convierte la voz en texto y viceversa.
En los sistemas basados ​​en reglas basados ​​en Inteligencia Artificial, deberá proporcionar los datos de respuesta de los sistemas internos fuentes de datos externos, como estaciones meteorológicas.
También puede usar análisis predictivos precompilados, de la misma manera que en los sistemas de transmisión para hacer predicciones. Par exemple: ‘¿Cuántos días hay disponible el suministro de la parte X?’, por ejemplo ‘¿Cuándo llegará mi paquete?’, también ‘No es possible que los envíos de pedidos lleguen a la fecha límite’. Bien sûr, si las respuestas son demasiado largas detalladas como en la tercera pregunta de muestra, es mejor que construyas una página internet un tablero. Los chatbots están destinados a crear comodidad y acelerar las cosas, no a tomar el lugar de las páginas net.
En décidant quel design utiliser, essayez cette simple matrice 2 X 2:
Conversations longues courtes: si vous souhaitez que votre chatbot puisse gérer une conversation prolongée avec de nombreuses variables, alors le modèle génératif avec intelligence artificielle doit être utilisé. Un exemple pourrait être: “Quelles sont toutes mes options de vol (au cours des deux ou trois prochains jours) entre (Ville A et Ville B) où je pourrais obtenir une classe affaires? Et quelle offre le tarif en classe affaires le moins cher?”
Les conversations courtes peuvent être des commandes telles que “planifier une réunion pour xx “, ” je veux retourner cet achat”, ce qui peut nécessiter plusieurs étapes, mais chacune nécessite probablement seulement une brève recherche et référence à des règles préétablies.
Domaine ouvert fermé: plus vous pouvez restreindre strictement la base de connaissances que le robot de chat doit avoir, plus il est possible d'utiliser l'architecture basée sur des règles simples. Si le domaine est extrêmement vaste, il vous faudra probablement le modèle génératif d'intelligence artificielle.
Dans le prochain article de cette série, nous analyserons plus en détail le rôle de la compréhension du langage naturel (NLU) et les composants de base programmatiques utilisés à la fois dans les chatbots basés sur des règles et ceux basés sur l'intelligence artificielle.
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