Chatbot vs IA conversazionale

Nel mondo odierno del servizio clienti, l'intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale. Di conseguenza, emergono continuamente nuove tecnologie come chatbot, IA conversazionale e apprendimento automatico. Tuttavia, solo una piccola percentuale della popolazione comprende cosa significano tutti questi termini.

In particolare con frasi come chatbot e IA conversazionale, che vengono sempre più utilizzate in modo intercambiabile nel contesto dell'intelligenza artificiale e del servizio clienti. I due nomi, tuttavia, hanno distinzioni significative. In questo post imparerai di più su di loro.

La nascita di un chatbot

Nel 1966, l'informatico del MIT Joseph Weizenbaum ha presentato al mondo i chatbot sotto forma di Eliza, un chatbot basato su un flusso limitato e predeterminato che potrebbe replicare il dialogo di uno psicoterapeuta utilizzando un copione. Eliza ha condotto "conversazioni" utilizzando tecniche di pattern matching e sostituzione, che hanno dato agli utenti l'impressione che il software le capisse ma non avesse una struttura integrata per contestualizzare gli eventi.

Tuttavia, l'ironia di questa storia di Natale è che Weizenbaum ha progettato Eliza per evidenziare la superficialità della comunicazione uomo-macchina e, nel processo, ha prodotto un chatbot in grado di ingannare Sapiens facendogli credere che fosse umano. Eliza alla fine confermerà i suoi risultati superando un test di Turing limitato per l'intelligenza artificiale.

Otto anni dopo, presso lo Stanford Artificial Intelligence Laboratory, sarebbe stata raggiunta la successiva significativa pietra miliare nell'ingegneria conversazionale. Pertanto, lo sviluppatore Kenneth Mark Colby ha utilizzato la sua precedente formazione come psicoterapeuta per creare "PARRY", un software di linguaggio naturale che imitava il ragionamento di una persona paranoica. PARRY ha superato le aspettative superando il test di Turing nella sua interezza. ‍

Colby ha ideato un complicato sistema di ipotesi, attribuzioni e "reazioni emotive" innescate da pesi variabili assegnati agli input vocali per ottenere risultati così sorprendenti meno di un decennio dopo Eliza di Joseph Weizenbaum. Questa intelligenza artificiale è in grado di dialogare?

No. Sebbene PARRY avesse una struttura più controllabile e un modello mentale che emulava le "emozioni" del bot, era ancora basato su regole, il che significava che seguiva una formula rigorosa (sebbene complicata) se X (condizione) quindi Y (attività).

Al nostro elenco, aggiungeremo basato su regole. Ti abbiamo ricordato di ricordare i seguenti concetti: flusso di conversazione predeterminato limitato E basato su regole. Procediamo ora.

ALICE è stato il prossimo grande nome del settore (Artificial Linguistic Internet Computer Entity). In altre parole ALICE è stata creata nel 1995 da Richard Wallace e ha impiegato un Artificial Intelligence Markup Language (AIML), una versione di XML, inclusi tag che consentono ai bot di invocare ricorsivamente un pattern matcher per semplificare il linguaggio. Tuttavia, nel 2000, 2001 e 2004, ALICE ha ricevuto tre volte il Premio Loebner, un onore assegnato ai sistemi più simili a quelli umani.

ALICE è stata straordinaria in tutti i sensi, ma può qualificarsi come chatbot con intelligenza artificiale conversazionale? In questo caso, la risposta è ancora una volta no. Pertanto, ALICE ha utilizzato un gran numero di "categorie" o regole per abbinare i modelli di input ai modelli di output. Tuttavia, ALICE compensa la sua mancanza di moduli NLP morfologici, sintattici e semantici con una profusione di regole di base; Wallace ha scelto la dimensione al di sopra della complessità.

ALICE aveva tutte le trappole dell'IA conversazionale in parole povere, ma essenzialmente era semplicemente un chatbot piuttosto grande.

Che cos'è esattamente un bot?

Un bot è definito come "un programma per computer o un personaggio (come in un gioco) inteso a replicare le attività di una persona" dal dizionario Merriam-Webster. Abbot, che deriva il suo nome dalla parola "robot", è una macchina non umana che può imitare alcune caratteristiche umane.

Che cos'è un Chatbot, esattamente?

Un chatbot, spesso noto come assistente virtuale, è un tipo di robot in grado di interpretare e rispondere al linguaggio umano tramite voce o testo. Di conseguenza, "chat" viene prima di "bot". Questa è una differenza cruciale da fare poiché non tutti i bot sono chatbot (ad es. bot RPA, bot malware, ecc.). I chatbot possono essere molto semplici robot di domande e risposte progettati per rispondere a domande predefinite. Il cuore di un chatbot è la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che gli consente di comprendere le richieste degli utenti e rispondere in modo appropriato (a condizione che sia addestrato a farlo).

Che cos'è l'intelligenza artificiale conversazionale (AI)?

Per iniziare, definiamo cosa non è l'IA conversazionale. A differenza dei chatbot che seguono un flusso di conversazione predeterminato, l'IA conversazionale si basa sul dialogo. L'IA conversazionale, a differenza dei chatbot, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale, la comprensione del linguaggio naturale, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e l'analisi predittiva per fornire un'esperienza utente più dinamica e meno limitata.

Pertanto, un riconoscitore vocale automatico (ASR), un modulo di comprensione del linguaggio parlato (SLU), un gestore di dialoghi (DM), un generatore di linguaggio naturale (NLG) e un sintetizzatore di sintesi vocale (TTS) fanno tutti parte del tipica architettura di IA conversazionale. Tuttavia, ASR riceve dati audio e di testo grezzi, li converte in ipotesi di parole e li invia alla SLU. Lo scopo della SLU è catturare la semantica di base di una particolare sequenza di parole (l'enunciato). Analizza gli slot semantici nell'enunciato dell'utente e determina il dominio e lo scopo della conversazione.

Lo scopo del DM è quello di comunicare con le persone e aiutarle a raggiungere i propri obiettivi. Inoltre, determina il comportamento del sistema dopo aver determinato se la rappresentazione semantica è completa. Utilizza il database della conoscenza per trovare le informazioni che l'utente sta cercando. Tuttavia, l'agente del dialogo può formulare giudizi più solidi con l'aiuto del DM, che include il monitoraggio dello stato del dialogo e la scelta delle politiche.

Differenza tra chatbot e IA conversazionale

Intelligenza artificiale conversazionale e chatbot: quali sono le prospettive?

Le prime implementazioni di chatbot si concentravano principalmente su semplici scenari di domande e risposte che i motori NLP potevano gestire. Inoltre, molti clienti li hanno visti come un modo conveniente per ottenere risposte alle domande più frequenti attraverso un canale digitale.

Questi chatbot rudimentali, d'altra parte, hanno smesso di svolgere compiti più sofisticati, passando spesso ad agenti umani per continuare a elaborare la richiesta, in particolare quando la richiesta del cliente non ha seguito il percorso previsto. I chatbot hanno sviluppato un'immagine scadente a causa dei loro fallimenti, che è rimasta durante le prime fasi dell'ondata di adozione della tecnologia.

Qual è l'opzione superiore?

Il problema tra chatbot e IA conversazionale è riemerso negli ultimi anni. I bot e l'IA conversazionale hanno entrambi vantaggi e svantaggi, ma qual è l'opzione migliore?

L'intelligenza artificiale conversazionale è cresciuta in popolarità negli ultimi anni poiché le aziende cercano di migliorare il servizio clienti. A differenza di un chatbot, che è più funzionale, un'IA conversazionale può rispondere a una domanda in un modo che sembra più naturale per una persona.

Sebbene l'IA conversazionale sia la più intelligente delle due, i chatbot offrono i propri vantaggi. Ad esempio, se un consumatore desidera acquistare qualcosa, l'IA conversazionale potrebbe indirizzarlo alla pagina di pagamento e fargli terminare la transazione lì. Questo vantaggio è ciò che ha acceso l'attuale dibattito tra chatbot e IA conversazionale.

L'IA conversazionale, d'altra parte, è più efficace nell'anticipare le richieste di un cliente, mentre i chatbot sono più bravi nell'offrire soluzioni più funzionali.

Quali problemi deve affrontare l'IA conversazionale?

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale offrono una serie di vantaggi, tra cui una migliore esperienza utente, una maggiore fedeltà al marchio e maggiori entrate. Tuttavia, l'implementazione di AI Chatbot Services con lo stesso grado di esperienza di una persona umana è una sfida difficile. Per raggiungere questo obiettivo, sarà necessaria una formazione e un aggiornamento regolari.

Pertanto, l'aspetto più difficile dello sviluppo e dell'implementazione di sistemi di IA conversazionale è convincere le persone a utilizzarli. Gli individui che sono capaci e disposti a usare questi servizi dovrebbero usarli. Anche se lo desiderano, le persone non sono sempre pronte ad adottare la nuova tecnologia.

Questo è il motivo per cui è fondamentale mantenere l'enfasi sui consumatori piuttosto che sulla tecnologia. Ricorda sempre che le persone usano questi servizi per risolvere i problemi e potrebbero non essere ancora pronti per un'esperienza di intelligenza artificiale conversazionale.

Uno dei problemi più significativi è che i chatbot sono efficaci solo in una cosa: conversare.

1. Non sono intellettuali e non hanno sentimenti.
2. Sono stati preprogrammati per rispondere a termini specifici. Un chatbot viene spesso utilizzato per porre domande semplici e ricevere risposte semplici. Tuttavia, ci sono situazioni in cui i consumatori desiderano più informazioni oltre alla semplice risposta alla loro domanda.
3. Vogliono sapere come si sente qualcuno riguardo a un argomento o quali sono i suoi pensieri al riguardo.
4. Vogliono sapere se il bot può tenere una conversazione con loro.
5. È concepibile costruire un bot conversazionale, ma richiederà molto tempo e fatica. Ci sono bot conversazionali sul mercato, ma la maggior parte di essi non è particolarmente buona. Non riconoscono alcune indicazioni o non colgono il significato di certi termini.

Acquisire empatia per gli utenti finali, conoscere i limiti della tecnologia esistente e utilizzare una struttura pulita e diretta fanno tutti parte del superamento di questi ostacoli. Comprendere gli utenti target e il loro comportamento è fondamentale quando si costruisce l'IA conversazionale.

Per saperne di più: 5 modi in cui i chatbot trasformeranno il settore dei servizi

Inoltre, il primo passo è determinare chi sono gli utenti finali e quali sono le loro esigenze. Puoi farlo creando una persona. Tuttavia, una persona è una descrizione completa di un tipico utente finale. Spiega gli obiettivi, le azioni e le motivazioni di ciascun utente. In conclusione, i membri del team possono utilizzare i personaggi per costruire personaggi simili a quelli umani da utilizzare nella progettazione, nello sviluppo e nei test.