Tên lửa CEO và Chủ tịch Hiệp hội AI Hồng Kông, Gerardo Salandra, đã nói chuyện với một đám đông háo hức tại Triển lãm AI Thế giới ở Singapore về chủ đề Tại sao Chatbots thất bại. 

Rocketbots, được thành lập bởi Salandra, bắt đầu như một cơ quan chatbot ở Hồng Kông, hiện đã trở thành một nền tảng bàn trợ giúp được hỗ trợ bởi AI. Đó là khởi đầu ban đầu của Rocketbot với tư cách là một cơ quan cung cấp nhiều thông tin chi tiết về ngành công nghiệp chatbot, chủ yếu là lỗi của chatbot và lỗi đến từ đâu về mặt công nghệ và nó ảnh hưởng đến nhận thức của doanh nghiệp về AI. Điểm đầu tiên của Gerardo đến từ nỗi đau của Chatbot, những thất bại liên tục của chúng. Gần như chắc chắn rằng mọi tương tác giữa bot và con người đều có một thất bại không thể tránh khỏi tại một số điểm và điều này vẫn ngang bằng với khóa học phát triển AI trên AI dựa trên Retrieval. AI dựa trên truy xuất hầu như không phải là AI, Salandra nói, vì nó sử dụng cây quyết định đơn giản để tạo ra các cuộc hội thoại và sử dụng tốc độ của máy tính để làm cho nó có vẻ thông minh. Học trong AI dựa trên Retrieval đến từ đầu vào dữ liệu và học máy để hoàn thiện một cây quyết định không hoàn hảo. Đào tạo kém, dữ liệu kém, căng thẳng trò chuyện không có kế hoạch và ngôn ngữ của con người là những lý do chính đằng sau sự thất bại của chatbot. 

Các doanh nghiệp cấp doanh nghiệp đã đầu tư các khoản tiền lớn vào việc tận dụng chatbot vì lợi ích của họ, đặc biệt là khi nói đến tương tác với khách hàng để cắt giảm chi phí nhân viên hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, những thất bại của chatbot đã để lại một hương vị xấu là miệng của khách hàng, và do đó miệng của các công ty đã đầu tư thời gian và tiền bạc vào một giải pháp khó hiệu quả. Loại hiểu biết sâu sắc này đã khiến Rocketbots chuyển sang nền tảng giao tiếp với khách hàng SaaS mô hình và một phương pháp mới của AI, Neural Networked AI. Mạng lưới thần kinh học như con người, đầu vào tích cực củng cố các quyết định và đầu vào tiêu cực giúp nó không học được những lựa chọn tồi. Một mô hình như thế này thực sự giải quyết được phần lớn các vấn đề gây ra lỗi chatbot cho các chatbot dựa trên Truy xuất, nhưng nó cũng đi kèm với lỗi của chính nó. 

Một ví dụ mà Salandra đưa ra là sự thất bại của AI Tay của Microsoft, người đã học được từ các tương tác truyền thông xã hội trong một cuộc biểu tình công khai. Tay đã học được từ tất cả các dữ liệu được cung cấp cho nó, điều không may là kết thúc bằng một AI có ý kiến và tuyên bố xúc phạm, phân biệt chủng tộc và thô tục. Vì vậy, trong khi phương pháp học tập này được chứng minh là có hiệu quả, nó cho thấy Mạng lưới thần kinh cần được nuôi dưỡng đúng cách như một đứa trẻ nhỏ, vì vậy nó học được những gì tốt nhất. Sẽ là vấn đề thời gian trước khi AI có thể được tự động hóa hoàn toàn cho các tương tác giữa người với bot, nhưng với việc nuôi dưỡng và thiết lập mục tiêu hiệu quả, có lý do để tin rằng các cuộc trò chuyện có thể được tự động hóa ở một mức độ nhất định.