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Perché i chatbot falliscono - World AI Show Singapore 2018

Iaroslav Kudritskiy
24 agosto 2018

Rocketbots CEO e presidente della AI Society di Hong Kong, Gerardo Salandra, ha parlato a una folla entusiasta al World AI Show di Singapore sul tema "Perché i chatbot falliscono". 

Rocketbots, fondata da Salandra, ha iniziato come un'agenzia di chatbot a Hong Kong che ora si è trasformata in una piattaforma di help desk alimentata dall'AI. È stato l'inizio di Rocketbot come agenzia che ha dato un sacco di intuizioni nel settore dei chatbot, soprattutto i difetti dei chatbot, e da dove vengono i difetti tecnologicamente, e l'impatto sulla percezione dell'AI da parte del business. Il primo dei punti di Gerardo viene dai dolori dei chatbot, i loro continui fallimenti. È quasi certo che ogni interazione bot-umano ha un inevitabile fallimento ad un certo punto, e questo è ancora normale per lo sviluppo dell'IA su base Retrieval AI. L'IA basata sul recupero non è affatto IA, dice Salandra, poiché utilizza semplici alberi decisionali per creare conversazioni e usa la velocità di un computer per farlo sembrare intelligente. L'apprendimento nell'IA basata sul recupero viene dall'input di dati e dall'apprendimento automatico per perfezionare un albero decisionale imperfetto. Scarso addestramento, dati scadenti, ceppi di conversazione non pianificati e linguaggio umano coloquiale sono le ragioni principali del fallimento di un chatbot. 

Le aziende di livello enterprise hanno investito ingenti fondi per sfruttare i chatbot a loro vantaggio, soprattutto quando si tratta di interazioni con i clienti per ridurre i costi del personale di assistenza. Tuttavia, i fallimenti dei chatbot hanno lasciato un cattivo sapore nella bocca dei clienti e, di conseguenza, in quella delle aziende che hanno investito tempo e denaro in una soluzione poco efficace. Questo tipo di intuizione ha portato Rocketbots a passare a un modello di piattaforma di comunicazione con i clienti SaaS e a un nuovo metodo di IA, l'IA a reti neurali. Le reti neurali apprendono come gli esseri umani, gli input positivi rafforzano le decisioni e quelli negativi impediscono l'apprendimento di scelte sbagliate. Un modello come questo risolve effettivamente la maggior parte dei problemi che causano il fallimento dei chatbot basati su Retrieval, ma ha anche i suoi difetti. 

Un esempio che Salandra porta è il fallimento dell'IA Tay di Microsoft, che ha imparato dalle interazioni dei social media in una dimostrazione pubblica. Tay ha imparato da tutti i dati che gli sono stati forniti, il che sfortunatamente si è concluso con un'IA che aveva opinioni e dichiarazioni offensive, razziste e piene di bestemmie. Quindi, anche se questo metodo di apprendimento si è rivelato efficace, dimostra che le reti neurali devono essere adeguatamente nutrite come un bambino piccolo, in modo da imparare ciò che è meglio. Sarà una questione di tempo prima che l'IA possa essere completamente automatizzata per le interazioni uomo-robot, ma con un nutrimento efficace e la definizione degli obiettivi, c'è ragione di credere che le conversazioni possano essere automatizzate fino a un certo punto. 

Iaroslav Kudritskiy
Direttore operativo
Iaroslav Kudritskiy è il direttore operativo e cofondatore di respond.io. Si è laureato presso il programma MBA dell'Università cinese di Hong Kong e tra i suoi ruoli precedenti figurano posizioni presso Kodak Alaris, Xaxis e Light Reaction.
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