Hogyan szimulálják a chatbotok az emberekkel folytatott beszélgetéseket?

Kulcs elvitelek

• A szabályalapú chatbotok előre meghatározott feltételekre és kulcsszavakra támaszkodnak a válaszadáshoz, nem képesek alkalmazkodni a kontextushoz vagy tanulni a korábbi interakciókból.
• Az AI chatbotok, mint például a ChatGPT, hatalmas adathalmazokra kiképzett nagy nyelvi modelleket használnak az emberszerű beszélgetések szimulálására és a társalgási kontextus megértésére.
• A mesterséges intelligencia chatbotjaiban elért előrelépések közé tartozik a mesterséges általános intelligencia (AGI) és a fizikai olyan kiviteli alakok, mint például a humanoid robotok, amelyek bemutatják az interaktívabb és társalgási interakciók lehetőségét emberek.

A chatbotok egy ideje mókás, mégis hasznos online eszköznek számítanak. Az AI-alapú nyelvi modellek, például a GPT-4 és az általa működtetett ChatGPT chatbot térnyerése új felvillanást adott az ember-bot-ember interfésznek. De hogyan szimulálják az AI chatbotok az emberszerű beszélgetéseket? Hogyan szimulálhat egy számítógép az emberekkel folytatott beszélgetéseket?

Mik azok a chatbotok? Hogyan működnek a chatbotok?

A ChatGPT, Claude és Google Bard előtt voltak kezdetlegesebb chatbotok. Ezeket szabályalapú chatbotoknak vagy döntési fa chatbotoknak nevezzük.

A szabályalapú chatbot nem alkalmazkodik a helyzetekhez, nem érti a kontextust, és nem képes szimulálni az emberi logikát. Ehelyett a fejlesztő által meghatározott szabályok, minták és párbeszédfák sorozata van, amelyeket be kell tartaniuk.

A szabályalapú chatbotok előre meghatározott feltételeket követnek, amikor felszólítást kapnak. A kulcsszavak itt fontosak. A felhasználói beviteleket a chatbot keresi bizonyos szavak után, hogy segítsen megérteni, mit kérdeznek. A kontextus megértésének képessége nélkül egy szabályalapú chatbotnak az ehhez hasonló nyomokra kell támaszkodnia, hogy hasznos választ adjon.

Sok vállalkozás szabályalapú chatbotokat használ pufferként az ügyfél és az emberi képviselő között. Ha valaha is megpróbált kapcsolatba lépni energia- vagy mobilszolgáltatójával, előfordulhat, hogy először meg kell magyaráznia kérdését egy chatbotnak. Alternatív megoldásként egy chatbot is felbukkanhat, amikor felkeres egy webhelyet kérdésekkel kapcsolatban.

A szabályalapú chatbotok nem tudnak válaszolni nagyon bonyolult, réteges kérdésekre. Úgy tervezték, hogy válaszoljanak a rövid és egyszerű lekérdezésekre, mint például a „Fiók adatainak módosítása”. Egy sok változót tartalmazó kérdés valószínűleg az lesz túlmutat egy szabályalapú chatbot hatókörén, vagy azért, mert nincs képzett a természetes nyelv értelmezésére, vagy azért, mert tudásbázisa korlátozott.

A szabályalapú chatbotok nem fejlődhetnek manuális beavatkozás nélkül a fejlesztési oldalon. Ez azért van, mert nem tudnak tanulni a korábbi interakciókból.

Az AI chatbotoknak is vannak szabályok. A ChatGPT például nem tud káromkodni és nem nyújthat bűnügyi tanácsot. Az AI chatbotok működése és interakciója azonban messze túlmutat azon, amit bármely szabályalapú chatbot képes kezelni.

Hogyan működnek az AI Chatbotok

Az AI chatbotok nem a ChatGPT-vel indultak. Mielőtt a ChatGPT elterjedt volna, néhány kevésbé fejlett chatbot még mesterséges intelligencia segítségével kommunikált emberi felhasználóikkal.

Vesz Eviebot, például. A 2008-ban elindított Evie mesterséges intelligencia segítségével lép kapcsolatba a felhasználókkal. Tanuló mesterséges intelligencia chatbotként Evie úgy fejlesztheti társalgási készségeit, hogy megjegyzi, mit gépeltek be más felhasználók a múltban. Valójában Evie ugyanazt az AI-rendszert használja, mint a Cleverbot, egy másik chatbot, amely a 2000-es évek végén és a 2010-es évek elején vált népszerűvé.

De ez a chatbot nagyon távol áll a ma használt modern verzióktól.

Amint a fenti képernyőképen látható, Evie nem tud pontosan válaszolni a kérdésekre, vagy szem előtt tartani a beszélgetési előzményeket. Néhány másodperc múlva a chatbot közölte, hogy Eliza a neve, de a következő válaszban Ádámra változtatta.

Ráadásul Evie nem egy nagy információforrás. Amikor megkérdeztük Evie-t, hogy mekkora a nap, azt válaszolta: "Nagyobb, mint a jövőm." Noha komikus, Evie nem ügyes abban, hogy tényeket közöljön a felhasználókkal, függetlenül attól, hogy mennyire gyakoriak. Ha szórakoztatóbb vagy bizarrabb chatbot-élményt keres, Evie lehet a megfelelő választás az Ön számára.

Az olyan webhelyek, mint a Cleverbot és az Evie, minden bizonnyal szórakoztatóak, de gyakorlati használatra nem alkalmasak. 2022 végén a világ kezdte látni, milyen hihetetlenül hasznosak lehetnek az AI chatbotok.

Hogyan szimulálják a chatbotok a beszélgetéseket?

A kérdés továbbra is fennáll: hogyan szimulálják az olyan AI chatbotok, mint a ChatGPT, pontos beszélgetéseket emberekkel? Hogyan tűnhetnek szinte megkülönböztethetetlennek a billentyűzet mellett ülő rendes embertől?

2022 novemberében az OpenAI kiadta a GPT-3.5 nagy nyelvi modelljének nyilvánosan elérhető verzióját, a ChatGPT-t. Ez volt az első mesterséges intelligencia chatbot, amely bemutatta a nagyon emberszerű beszélgetések szimulálásának képességét. Van egy külön cikkünk részletesen elmagyarázza a ChatGPT-t, de itt van néhány fontos támpont.

Először is, az eszköz nevének „GPT” eleme a „Generative Pre-train Transformer” rövidítése, amely egyfajta nagy nyelvi modell (LLM). Lehet, hogy 2023-ban mindkét kifejezést gyakran elterjedték, de mit is jelentenek valójában?

Az LLM egy mesterséges intelligencia tanulási modell, amelyet a ma látható összes fő AI chatbot használ. Egy mesterséges intelligencia algoritmus hajtja, amely mély tanulást használ, hogy hihetetlenül összetett szinten működjön. Minden LLM-et nagyon nagy adatkészletekkel képeznek ki, amelyek hatalmas tudástárat biztosítanak számukra a problémák megoldásához és a kérdések megválaszolásához. A ChatGPT-4 például 1 billió és 1,7 billió közötti paraméterrel és terabájtnyi adattal lett betanítva (bár az OpenAI nem árulta el, hogy pontosan mennyi).

A GPT az LLM egy speciális típusa, amely mély tanulásra képes neurális hálózatot tartalmaz. A GPT-k azok előképzett modellek hatalmas információs adatbázisokat kapott, amelyekből tanulni lehetett. A ChatGPT esetében ez magában foglalja a könyvekből, folyóiratokból, cikkekből és egyebekből származó szövegeket. De még mindezen adatok mellett is, hogyan beszél a ChatGPT emberszerű módon az emberekkel?

A ChatGPT fejlesztése során az emberi visszacsatolásból való megerősítéses tanulás (RLHF) módszerrel képezték ki. Ez a képzési forma megerősítést használ, hogy a ChatGPT-t a kívánt chatbottá formálja. A jutalmazási és visszajelzési modell segítségével a ChatGPT képes megérteni, hogy mely válaszok hasznosak vagy „jók”, és melyek nem. Ez a módszer azt is lehetővé teszi, hogy a ChatGPT jobban megragadja a beszélgetési kontextust, ami azt jelenti, hogy hatékonyabban tud válaszolni a felszólításokra.

A ChatGPT természetes nyelvi feldolgozása szintén nagy szerepet játszik abban, hogy hogyan reagál a felhasználókra, beleértve a konkrét nyelvi minták és érzelmek felismerését. A képzés során az algoritmust példákkal látták el emberi beszélgetésekre, hogy jobban megértsék, hogyan kommunikálnak az emberek. Az algoritmus még a jelzéseket, például az üdvözléseket és a búcsúkat is meg tudja figyelni, hogy figyelemmel kísérje a beszélgetés szakaszát.

Hogyan fejlődnek az AI Chatbotok?

Az OpenAI korlátozott információt adott ki a GPT-5-ről, az LLM következő iterációjáról. Ami különösen izgalmas a GPT-5-ben (a naprakészebb tudásbázison felül), az az, hogy a pletykák szerint beépítik általános mesterséges intelligencia (AGI) az algoritmusába. Tekintettel arra, hogy az AGI-nek elméletileg képesnek kell lennie az emberi megismerés szimulálására, ez megváltoztathatja a játékot.

A ChatGPT viharba vette a világot, és továbbra is ezt teszi, de az AI chatbotok nem érnek véget az OpenAI-val. A vállalatok világszerte dolgoznak AI chatbotjaik fejlesztésén, hogy szimulálják az emberekkel folytatott beszélgetéseket, és egyes AI chatbotok fizikai szintre emelik a dolgokat.

Vegyük például Desdemonát, egy humanoid robotmodellt, amely mesterséges intelligenciát használ a kommunikációhoz.

A Hanson Robotics és a SingularityNET által létrehozott Desdemona a jól ismert robot "testvére" Sophia, aki számos jelentős hírcímet kapott lenyűgöző, de hátborzongató emberszerű vonásaiért és vérmérséklet.

Sophiával ellentétben Desdemona a zenére összpontosít, és még egy bandának is tagja más emberi zenészekkel. A mesterséges intelligencia algoritmus a már meglévő zenék könyvtárából merít, lehetővé téve Desdemona számára, hogy népszerű dalokat énekeljen. A robot még élőben is fellépett a bandatársaival.

De Desdemona is tud beszélni és beszélgetni az emberekkel. 2022-ben Desdemonával interjút készített a YouTube-alkotó, a Discover Crypto, ahol az AI-algoritmusának megalkotója, Ben Goertzel is válaszolt néhány, a mesterséges intelligenciával és annak jövőjével kapcsolatos kérdésre.

Desdemona régóta tartó tréfája az emberek akváriumban tartásával kapcsolatban egyesek számára nyugtalanító lehet, de az a képessége, hogy a nem begyakorolt ​​felszólításokra való reagálás azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia lehetséges, hogy barátságos és beszélgetős kölcsönhatásba lépjen az emberekkel módon.

Az AI csak egyre okosabb lesz

Az elmúlt évtizedben hatalmas lépések történtek a mesterséges intelligencia területén, a chatbotok ma már képesek vicceket mondani, esszéket írni, nyelveket fordítani és hatalmas mennyiségű információt szolgáltatni. Mindenekelőtt megvan az a hihetetlen képességük, hogy szimulálják az emberi beszélgetéseket. Egy napon azt láthatjuk majd, hogy a chatbotok felülmúlják az emberi képességeket, de egyelőre még bőven van mit javítani.