Rocketbots CEO и председатель Общества искусственного интеллекта Гонконга, Gerardo Salandra, выступил перед собравшимися на Всемирной выставке искусственного интеллекта в Сингапуре на тему "Почему чат-боты терпят неудачу".
Компания Rocketbots, основанная Саландрой, начинала как агентство чатботов в Гонконге, которое теперь превратилось в платформу справочной службы на основе искусственного интеллекта. Именно первоначальный старт Rocketbot в качестве агентства дал много глубоких знаний об индустрии чатботов, в основном о недостатках чатботов, о том, откуда берутся технологические недостатки, а также о влиянии на восприятие ИИ бизнесом. Первое, о чем говорит Херардо, - это боль чат-ботов, их постоянные неудачи. Почти наверняка каждое взаимодействие между ботом и человеком в какой-то момент неизбежно заканчивается неудачей, и это все еще является нормой для разработки ИИ на основе поискового ИИ. По словам Саландры, ИИ, основанный на извлечении информации, вряд ли можно назвать ИИ, поскольку он использует простые деревья решений для создания бесед и использует скорость компьютера, чтобы создать впечатление, что он умный. Обучение в ИИ на основе извлечения происходит за счет ввода данных и машинного обучения для совершенствования несовершенного дерева решений. Плохое обучение, некачественные данные, незапланированные натяжки в разговоре и колоквиальный человеческий язык - основные причины неудач чатбота.
Компании корпоративного уровня вложили значительные средства в использование чат-ботов в своих интересах, особенно когда речь идет о взаимодействии с клиентами, чтобы сократить расходы на персонал службы поддержки. Однако неудачи чат-ботов оставили неприятный привкус во рту у клиентов, а значит, и у компаний, которые вложили время и деньги в едва ли эффективное решение. Подобное понимание заставило Rocketbots перейти к модели платформы для общения с клиентами SaaS и новому методу ИИ - нейросетевому ИИ. Нейронные сети учатся так же, как и люди, положительный вклад подкрепляет решения, а отрицательный не дает им научиться плохому выбору. Подобная модель действительно решает большинство проблем, которые приводят к неудачам чат-ботов на базе Retrieval, но у нее есть и свои недостатки.
В качестве примера Саландра приводит неудачу ИИ Tay компании Microsoft, который обучался на основе взаимодействия в социальных сетях в ходе публичной демонстрации. Tay обучался на основе всех предоставленных ему данных, что, к сожалению, привело к тому, что ИИ имел мнения и высказывания, которые были оскорбительными, расистскими и содержали ненормативную лексику. И хотя этот метод обучения оказался эффективным, он показывает, что нейронные сети нужно правильно воспитывать, как маленького ребенка, чтобы он научился тому, что лучше. Пройдет время, прежде чем ИИ сможет полностью автоматизировать взаимодействие человека и бота, но при эффективном воспитании и постановке целей есть основания полагать, что разговоры могут быть автоматизированы до определенной степени.
