Chatbot

Un chatterbot , chatbot sau bot scurt este un sistem de dialog bazat pe text , care permite chat cu un sistem tehnic. Are o zonă pentru introducerea și ieșirea textului, care poate fi utilizată pentru a comunica cu sistemul în limbaj natural. Chatboturile pot, dar nu trebuie, să fie utilizate împreună cu un avatar . Din punct de vedere tehnic, chat-urile sunt mai strâns legate de un motor de căutare full-text decât de inteligența artificială sau chiar naturală. Cu performanța crescândă a computerului, totuși, sistemele de chatbot pot accesa din ce în ce mai repede baze de date mai extinse și, prin urmare, oferă și dialoguri inteligente pentru utilizator. Astfel de sisteme sunt cunoscute și ca asistenți personali virtuali .

Există, de asemenea, chatbots care nici măcar nu încearcă să acționeze ca o conversație umană (prin urmare, nu există bot-uri de chat ter ), ci mai degrabă reacționează doar la comenzi speciale, similare cu serviciile IRC . Ele pot servi ca o interfață pentru servicii în afara chat-ului sau pot oferi funcții numai în camera dvs. de chat, de ex. B. Salutați noi conversații cu gluma zilei.

Astăzi, chatboturile sunt accesate în mare parte de asistenți digitali precum Google Assistant și Amazon Alexa , prin aplicații de mesagerie precum Facebook Messenger sau WhatsApp sau prin instrumente organizaționale și site-uri web.

istorie

Istoria chatboturilor datează din anii 1960. Primul chatbot este Eliza , o primă demonstrație a unui psihoterapeut virtual pe care Joseph Weizenbaum a programat-o între 1964 și 1966.

În deceniile care au urmat, numeroși dezvoltatori au folosit modelul Weizenbaum pentru a dezvolta în continuare interacțiuni de tip uman cu chatbots.

Un obiectiv comun al multora care lucrează pe chatbots este să treacă testul Turing .

Din 2001 până în 2015 a avut loc Chatterbox Challenge , o competiție internațională care a ales chatbot-ul anului .

funcționalitate

Majoritatea chatboturilor folosesc o bază de date gata făcută, așa-numita bază de date de cunoștințe cu răspunsuri și modele de recunoaștere. În primul program de pauze în jos întrebarea a intrat în părți componente și procese individuale le în conformitate cu regulile date. Ortografiile pot fi armonizate (litere mari și mici, umlauturi etc.), semnele de punctuație interpretate și greșelile de tipar pot fi compensate (preprocesare). În al doilea pas, întrebarea este de fapt identificată. Acest lucru este de obicei rezolvat folosind modele de recunoaștere, unele chatbots permit, de asemenea, cuibărirea diferitelor recunoașteri de modele folosind așa-numitele macrocomenzi. Dacă este recunoscut un răspuns care se potrivește cu întrebarea, acesta poate fi totuși ajustat (de exemplu, pot fi inserate date calculate controlate de script - „În Ulm astăzi este 37 ° C”). Acest proces se numește post procesare. Răspunsul rezultat este apoi afișat. Programele comerciale moderne de chatbot permit, de asemenea, accesul direct la toate procesările prin limbaje de script încorporate și interfețe de programare .

Stabilirea unui chatbot

Provocarea în programarea unui chatbot constă în combinația sensibilă a detecțiilor. Detecțiile precise pentru întrebări speciale sunt completate de detecții globale care se referă doar la un singur cuvânt și pot servi ca o rezervă (robotul recunoaște aproximativ subiectul, dar nu întrebarea exactă). Unele programe de chatbot susțin dezvoltarea cu ranguri de prioritizare care pot fi atribuite răspunsurilor individuale. Mediile de dezvoltare sunt de obicei utilizate pentru a programa un chatbot, care permite clasificarea întrebărilor, prioritizarea răspunsurilor și gestionarea recunoașterilor. Unele permit, de asemenea, crearea unui context de conversație care se bazează pe recunoașteri și posibile recunoașteri ulterioare („Ați dori să aflați mai multe despre acest lucru?”). Odată ce baza de cunoștințe a fost stabilită, robotul este optimizat în cât mai multe sesiuni de antrenament cu utilizatorii din grupul țintă. Recunoașterile incorecte, lacunele de recunoaștere și răspunsurile lipsă pot fi identificate în acest fel. De cele mai multe ori, mediul de dezvoltare oferă instrumente de analiză pentru a evalua eficient protocoalele de conversație. În acest fel, un chatbot bun atinge o rată medie de recunoaștere de peste 70% din întrebări. Este acceptat de majoritatea utilizatorilor ca un omolog distractiv.

Chatbots multimedia

Inițial pur bazate pe text, chatbot-urile au evoluat prin recunoaștere vocală și sinteză de vorbire din ce în ce mai mare și, pe lângă dialogurile cu text pur, oferă și dialoguri complet vorbite sau o combinație a ambelor. În plus, pot fi utilizate și alte medii, de exemplu imagini și videoclipuri. Odată cu utilizarea intensă a dispozitivelor mobile ( smartphone-uri , dispozitive portabile ), această posibilitate de utilizare a chatbot-urilor va continua să crească (începând cu noiembrie 2016). Pe măsură ce îmbunătățirile continuă, chatboturile nu se limitează la câteva domenii restricționate (prognoza meteo, știri etc.), ci permit, de asemenea, dialoguri și servicii extinse pentru utilizator. Acestea se transformă în asistenți personali inteligenți .

Link-uri web

• Joseph Weizenbaum: Un program de calculator pentru studiul comunicării limbajului natural între om și mașină (1966) în arhiva ACM
• Director de chatbot cuprinzător, știri și discuții despre chatbots
• Pagina chatbot-ului Mitsuku care arată o parte din baza de cunoștințe a robotului.

literatură

• Alexander Braun: Chatbots in Customer Communication, SpringerVS, Wiesbaden 2013, ISBN 978-3-642-62411-7 .
• Markus Kaiser , Aline-Florence Buttkereit, Johanna Hagenauer: Chatbots. Comunicare automată în jurnalism și relații publice, SpringerVS, Wiesbaden 2019, ISBN 978-3-658-25493-3

Dovezi individuale

1. ↑ Darren Orf: Asistentul Google este un robot Mega AI care vrea să fie absolut peste tot . În: Gizmodo . ( gizmodo.com [accesat pe 19 iunie 2018]). 
2. ↑ Cele mai bune 8 chatbots din 2016 . În: VentureBeat . 21 decembrie 2016 ( venturebeat.com [accesat pe 19 iunie 2018]). 
3. ↑ ^{a b} Stephanie: Istoria și dezvoltarea chatboturilor. În: Onlim.de. 11 iunie 2020, accesat pe 11 iunie 2020 . 
4. ^ Arhivați accesul câștigătorilor premiului Chatterbox Challenge. Domeniul a fost abandonat în 2016. Arhivat din original la 3 august 2015 ; accesat pe 16 noiembrie 2016 . 
5. ↑ Botsociety: proiectați, previzualizați și prototipați următorul chatbot sau asistent vocal. Adus pe 19 iunie 2018 . 
6. ↑ Botmock - Prototipare gratuită a conversației chatbot. Adus 19 iunie 2018 (engleză americană). 
7. ^ Înțelegerea limbajului natural Watson. 28 noiembrie 2016, accesat la 19 iunie 2018 . 
8. ↑ Care sunt cele mai frecvente cuvinte pe care botul dvs. le primește sau le trimite? În: Dashbot . 31 octombrie 2017 ( dashbot.com [accesat la 19 iunie 2018]).  ( Pagina nu mai este disponibilă , căutați în arhivele web )  Informații: linkul a fost marcat automat ca defect. Vă rugăm să verificați linkul conform instrucțiunilor și apoi să eliminați această notificare. @ 1@ 2Șablon: Dead Link / blog.dashbot.com  
9. ↑ Michael Yuan: Construirea inteligent, cross-platform, mesaje Bots . Addison-Wesley, 2015, ISBN 978-0-13-465061-6 ( google.co.in [accesat la 19 iunie 2018]). 
10. ↑ Thomas Kuhn: Asistenții vocali ne schimbă viața. WirtschaftsWoche, 28 iulie 2015, accesat la 16 noiembrie 2016 .