Chatbot مقابل AI للمحادثة

في عالم خدمة العملاء اليوم ، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا. نتيجة لذلك ، تظهر باستمرار تقنيات جديدة مثل روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي التحاوري والتعلم الآلي. ومع ذلك ، فإن نسبة صغيرة فقط من السكان يفهمون ما تعنيه كل هذه المصطلحات.

لا سيما مع عبارات مثل روبوتات المحادثة و AI للمحادثة ، والتي يتم استخدامها بشكل متبادل في سياق الذكاء الاصطناعي وخدمة العملاء. ومع ذلك ، فإن الاسمين لهما فروق كبيرة. في هذا المنشور ، ستتعرف على المزيد عنها.

ولادة Chatbot

في عام 1966 ، قدم عالم الكمبيوتر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا جوزيف وايزنباوم العالم إلى روبوتات المحادثة على شكل إليزا ، روبوت محادثة يعتمد على تدفق مقيد ومحدد مسبقًا يمكنه تكرار حوار معالج نفسي باستخدام نص. أجرت إليزا "محادثات" باستخدام أساليب مطابقة الأنماط والاستبدال ، مما أعطى المستخدمين انطباعًا بأن البرنامج يفهمهم ولكن ليس لديه إطار عمل مضمّن لوضع الأحداث في سياقها.

ومع ذلك ، فإن المفارقة في قصة عيد الميلاد هذه هي أن Weizenbaum صمم Eliza لتسليط الضوء على سطحية التواصل بين الإنسان والآلة ، وفي هذه العملية ، أنتج chatbot قادرًا على خداع Sapiens ليعتقد أنه إنسان. أكدت إليزا في النهاية إنجازها من خلال اجتياز اختبار تورينج المحدود لذكاء الآلة.

بعد ثماني سنوات ، في مختبر ستانفورد للذكاء الاصطناعي ، سيتم تحقيق المعلم الهام التالي في هندسة المحادثة. لذلك ، استخدم المطور كينيث مارك كولبي تدريبه السابق كطبيب نفساني لإنشاء "باري" ، وهو برنامج لغة طبيعية يحاكي منطق الشخص المصاب بجنون العظمة. تفوق باري على التوقعات من خلال اجتياز اختبار تورينج بالكامل. ‍

ابتكر كولبي نظامًا معقدًا من الافتراضات ، والسمات ، و "ردود الفعل العاطفية" الناتجة عن الأوزان المتفاوتة المخصصة لمدخلات الكلام لتحقيق هذه النتائج المذهلة بعد أقل من عقد من الزمان بعد إليزا لجوزيف وايزنباوم. هل هذا الذكاء الاصطناعي قادر على التحدث؟

لا ، على الرغم من أن باري كان يتمتع ببنية أكثر قابلية للتحكم ونموذجًا عقليًا يحاكي "عواطف" الروبوت ، إلا أنه كان لا يزال قائمًا على القواعد ، مما يعني أنه يتبع صيغة صارمة (على الرغم من تعقيدها) إذا كانت X (حالة) ثم صيغة Y (نشاط).

إلى قائمتنا ، سنضيف مستندًا إلى قواعد. لقد ذكّركنا بتذكر المفاهيم التالية: تدفق محادثة مقيد محدد مسبقًا وقواعد. فلنبدأ الآن.

كان ALICE هو الاسم الكبير التالي في القطاع (كيان كمبيوتر الإنترنت اللغوي الاصطناعي). بعبارة أخرى ، تم إنشاء ALICE في عام 1995 من قبل ريتشارد والاس واستخدمت لغة ترميز الذكاء الاصطناعي (AIML) ، وهي نسخة من XML ، بما في ذلك العلامات التي تسمح للروبوتات باستدعاء مطابقة الأنماط بشكل متكرر لتبسيط اللغة. ومع ذلك ، في أعوام 2000 و 2001 و 2004 ، حصلت ALICE على جائزة Loebner ثلاث مرات ، وهو تكريم مُنح لأكثر الأنظمة شبيهة بالبشر.

كانت ALICE رائعة بكل معنى الكلمة ، ولكن هل يمكن اعتبارها روبوتات محادثة AI للمحادثة؟ في هذه الحالة ، الجواب مرة أخرى لا. لذلك ، استخدمت ALICE عددًا كبيرًا من "الفئات" أو القواعد لمطابقة أنماط الإدخال مع قوالب الإخراج. ومع ذلك ، تعوض ALICE عن افتقارها إلى وحدات البرمجة اللغوية العصبية الصرفية والنحوية والدلالية مع وفرة من القواعد الأساسية ؛ اختار والاس الحجم فوق التعقيد.

كان لدى ALICE كل مظاهر الذكاء الاصطناعي للمحادثة بمصطلحات الشخص العادي ، لكنها كانت في الأساس مجرد روبوت محادثة ضخم جدًا.

ما هو الروبوت بالضبط؟

يُعرَّف الروبوت بأنه "برنامج كمبيوتر أو شخصية (كما هو الحال في لعبة) تهدف إلى تكرار أنشطة شخص ما" بواسطة قاموس Merriam-Webster. إن Abbot ، التي اشتق اسمها من كلمة "robot" ، هي آلة غير بشرية يمكنها محاكاة بعض الخصائص البشرية.

ما هو Chatbot بالضبط؟

روبوت المحادثة ، المعروف غالبًا باسم المساعد الافتراضي ، هو نوع من الروبوتات يمكنه تفسير لغة الإنسان والرد عليها عبر الكلام أو النص. نتيجة لذلك ، تأتي كلمة "chat" قبل "bot". يُعد هذا فرقًا مهمًا يجب إحداثه نظرًا لأن ليس كل روبوت عبارة عن روبوت محادثة (مثل روبوتات RPA ، وروبوتات البرامج الضارة ، وما إلى ذلك). يمكن أن تكون روبوتات الدردشة عبارة عن روبوتات أسئلة وأجوبة بسيطة جدًا مصممة للرد على الأسئلة المحددة مسبقًا. قلب روبوت المحادثة هو تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتي تسمح له بفهم طلبات المستخدم والاستجابة بشكل مناسب (بشرط أن يكون مدربًا على القيام بذلك).

ما هو الذكاء الاصطناعي للمحادثة (AI)؟

للبدء ، دعنا نحدد ما لا يمثل الذكاء الاصطناعي للمحادثة. على عكس روبوتات الدردشة التي تتبع تدفق محادثة محدد مسبقًا ، يعتمد الذكاء الاصطناعي للمحادثة على الحوار. يستخدم الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، على عكس روبوتات المحادثة ، معالجة اللغة الطبيعية ، وفهم اللغة الطبيعية ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، والتحليلات التنبؤية لتوفير تجربة مستخدم أكثر ديناميكية وأقل محدودية.

لذلك ، فإن أداة التعرف الآلي على الكلام (ASR) ، ووحدة فهم اللغة المنطوقة (SLU) ، ومدير الحوار (DM) ، ومولد اللغة الطبيعية (NLG) ، ومركب تحويل النص إلى كلام (TTS) كلها جزء من هندسة الذكاء الاصطناعي للمحادثة النموذجية. ومع ذلك ، يتلقى ASR بيانات صوتية ونصية أولية ، ويحولها إلى فرضيات كلمات ، ويرسلها إلى SLU. الغرض من SLU هو التقاط الدلالات الأساسية لتسلسل كلمات معين (الكلام). يحلل الفتحات الدلالية في كلام المستخدم ويحدد مجال المحادثة والغرض منها.

الغرض من DM هو التواصل مع الناس ومساعدتهم على تحقيق أهدافهم. علاوة على ذلك ، فهو يحدد سلوك النظام بعد تحديد ما إذا كان التمثيل الدلالي كاملاً. يستخدم قاعدة بيانات المعرفة للعثور على المعلومات التي يبحث عنها المستخدم. ومع ذلك ، يمكن لوكيل الحوار إصدار أحكام أكثر صرامة بمساعدة DM ، والتي تتضمن تتبع حالة الحوار واختيار السياسة.

الفرق بين Chatbots و AI للمحادثة

الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة: ماذا بعد؟

ركزت تطبيقات chatbot المبكرة في الغالب على سيناريوهات الأسئلة والأجوبة البسيطة التي يمكن لمحركات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التعامل معها. بالإضافة إلى ذلك ، اعتبر العديد من العملاء هذه طريقة ملائمة للحصول على إجابات للأسئلة المتداولة من خلال قناة رقمية.

من ناحية أخرى ، توقفت روبوتات المحادثة البدائية هذه عن القيام بمهام أكثر تعقيدًا ، وكثيراً ما تمرر إلى الوكلاء البشريين لمواصلة معالجة الطلب ، لا سيما عندما لا يتبع استفسار العميل المسار المتوقع. طورت روبوتات الدردشة صورة رديئة نتيجة لإخفاقاتها ، والتي بقيت خلال المراحل الأولى من موجة تبني التكنولوجيا.

ما هو الخيار الأفضل؟

عادت المشكلة بين روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى الظهور في السنوات الأخيرة. تتمتع كل من الروبوتات والذكاء الاصطناعي للمحادثة بمزايا وعيوب ، ولكن ما هو الخيار الأفضل؟

نمت شعبية الذكاء الاصطناعي للمحادثات في السنوات الأخيرة حيث تسعى الشركات إلى تحسين خدمة العملاء. على عكس روبوت المحادثة ، وهو أكثر فاعلية ، قد يستجيب الذكاء الاصطناعي للمحادثة لسؤال بطريقة تبدو أكثر طبيعية بالنسبة للشخص.

في حين أن الذكاء الاصطناعي للمحادثة هو الأكثر ذكاءً من الاثنين ، فإن روبوتات المحادثة تقدم مزاياها الخاصة. على سبيل المثال ، إذا رغب المستهلك في شراء أي شيء ، فقد يوجهه الذكاء الاصطناعي للمحادثة إلى صفحة الخروج ويطلب منهم إنهاء المعاملة هناك. هذه الميزة هي التي أشعلت الجدل الحالي بين روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي للمحادثة.

من ناحية أخرى ، يعد الذكاء الاصطناعي التحادثي أفضل في توقع طلبات العميل ، بينما تعد روبوتات المحادثة أفضل في تقديم المزيد من الحلول الوظيفية.

ما هي المشاكل التي يواجهها الذكاء الاصطناعي في المحادثة؟

توفر روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عددًا من المزايا ، بما في ذلك تحسين تجربة المستخدم وزيادة الولاء للعلامة التجارية وزيادة الإيرادات. ومع ذلك ، فإن نشر خدمات Chatbot ذات الذكاء الاصطناعي بنفس الدرجة من الخبرة التي يتمتع بها الإنسان يمثل تحديًا صعبًا. لتحقيق ذلك ، سيتطلب الأمر تدريبًا وتحديثًا منتظمين.

لذلك ، فإن أصعب جانب في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة وتنفيذها هو إقناع الناس بالاستفادة منها. يجب على الأفراد القادرين والراغبين في استخدام هذه الخدمات استخدامها. حتى لو أرادوا ذلك ، فإن الأفراد ليسوا دائمًا مستعدين لتبني التكنولوجيا الجديدة.

هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان الحفاظ على تركيزك على المستهلكين بدلاً من التكنولوجيا. تذكر دائمًا أن الأشخاص يستخدمون هذه الخدمات لحل المشكلات ، وقد لا يكونوا مستعدين لتجربة الذكاء الاصطناعي للمحادثة حتى الآن.

تتمثل إحدى أهم المشكلات في أن روبوتات المحادثة فعالة في شيء واحد فقط: المحادثة.

1. إنهم ليسوا فكريين وليس لديهم مشاعر.
2. لقد تمت برمجتها مسبقًا للاستجابة لشروط محددة. غالبًا ما يستخدم chatbot لطرح استفسارات بسيطة وتلقي ردود بسيطة. ومع ذلك ، هناك حالات يرغب فيها المستهلكون في الحصول على معلومات أكثر من مجرد الرد على استعلامهم.
3. يريدون أن يعرفوا كيف يشعر شخص ما تجاه موضوع ما أو ما هي أفكارهم حوله.
4. يريدون معرفة ما إذا كان الروبوت يمكنه إجراء محادثة معهم.
5. من الممكن بناء روبوت للمحادثة ، لكنه يتطلب الكثير من الوقت والجهد. هناك روبوتات للمحادثة في السوق ، لكن معظمها ليس جيدًا بشكل خاص. لا يتعرفون على بعض المؤشرات أو لا يفهمون معنى مصطلحات معينة.

إن اكتساب التعاطف مع المستخدمين النهائيين ، ومعرفة حدود التكنولوجيا الحالية ، واستخدام بنية نظيفة ومباشرة ، كلها جزء من التغلب على هذه العقبات. يعد فهم المستخدمين المستهدفين وسلوكهم أمرًا بالغ الأهمية عند بناء الذكاء الاصطناعي للمحادثة.

قراءة المزيد: 5 طرق ستحول روبوتات المحادثة قطاع الخدمات

بالإضافة إلى ذلك ، فإن الخطوة الأولى هي تحديد المستخدمين النهائيين وما هي احتياجاتهم. يمكنك تحقيق ذلك من خلال إنشاء شخصية. ومع ذلك ، فإن الشخصية هي وصف كامل للمستخدم النهائي النموذجي. يشرح أهداف وأعمال ودوافع كل مستخدم. في الختام ، يمكن لأعضاء الفريق استخدام الشخصيات لبناء شخصيات شبيهة بالبشر لاستخدامها في التصميم والتطوير والاختبار.