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So verhindern Sie eine Plage dummer Chatbots
In den letzten paar Minuten habe ich mich mit George Washington unterhalten, und ehrlich gesagt scheint er ziemlich betrunken zu sein. Er scheint auch mit 20-Jährigen rumgehangen zu haben, weil er immer wieder Dinge sagt wie cool, haha, und du willst meiner Armee beitreten oder was?
Dies ist natürlich nicht wirklich Amerikas erster Präsident. Es handelt sich um eine automatisierte, dialogorientierte künstliche Intelligenz, die als Chatbot bekannt ist und von erstellt wurde Betrunkene Geschichte , eine Comedy-TV-Show, und über das Messaging-Programm Kik verfügbar gemacht. Es ist überraschend unterhaltsam, wenn auch nicht sehr stimmig.
Sie können jetzt mit allen Arten von Bots über eine Reihe von Messaging-Diensten chatten, darunter WHO ,WeChat, Telegramm , und nun, Facebook Messenger . Einige sollen einfach nur unterhalten, aber eine wachsende Zahl soll etwas Nützliches tun. Sie können jetzt einen Flug buchen, die neuesten technischen Schlagzeilen lesen und sogar einen Hamburger von Burger King kaufen, indem Sie Nachrichten an einen virtuellen Helfer eingeben. Startups rennen darum, Tools anzubieten, um die Entwicklung, Verwaltung und Monetarisierung dieser virtuellen Butler zu beschleunigen.
Das Problem ist, dass es Computern immer noch schwer fällt, die menschliche Sprache in all ihrer Komplexität und Subtilität zu verstehen. Es werden einige beeindruckende Fortschritte erzielt, aber Chatbots sind immer noch anfällig für Verwirrung und Missverständnisse. Und während der betrunkene George Washington daraus eine Tugend machen kann, ist es weniger charmant, wenn Sie versuchen, einen Flug zu buchen.
Die besten kommerziellen Chatbots werden höchstwahrscheinlich diejenigen sein, die ihre eigenen Grenzen erkennen. Ein Fallstrick ist der Versuch, zu viele Dinge gleichzeitig zu tun, sagt Paul Gray, Director of Platform Services bei Kik, das seit 2014 die Integration für Bots anbietet. Man sollte klein und einfach anfangen.
30 Sekunden zum Fliegen , mit Sitz in New York und Bangkok, baut einen Chatbot für die Reisebuchung, der über SMS oder die Messaging-Plattform Slack funktioniert. Das Unternehmen verwendet Tools von API.ai , ein kalifornisches Unternehmen, das eine leistungsstarke Suite von Tools zur Bearbeitung von Abfragen in natürlicher Sprache aufgebaut hat, aber Menschen immer noch missversteht.
Wir haben eine sehr schwierige Umgangssprache; dann haben wir konkrete Anfragen, die nicht in unseren Anwendungsszenarien liegen, sagt Mitgründerin Felicia Schneiderhan. Dies veranlasste das Unternehmen, ein eigenes Tool zur Umleitung von Nachrichten an menschliche Helfer zu entwickeln.
Dieser Ansturm auf Chatbots ist teilweise auf die Popularität mehrerer neuer Messaging-Dienste zurückzuführen. Aber die Bemühungen, Bots nutzbar zu machen, wurden zweifellos auch von unglaublichen Fortschritten in anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren inspiriert, wie etwa der Verarbeitung von Bildern und Audio.
Aber die Verarbeitung von Sprache ist eine ganz andere Herausforderung, die KI-Forscher seit Jahrzehnten beschäftigt. Chatbots stammen aus den Anfängen der KI. Einer der allerersten, genannt Elisa , wurde 1964 am MIT entwickelt. In der Rolle einer Psychotherapeutin bediente sich Eliza eines einfachen Tricks, um die Leute an der Reihe zu halten: Sie stellte Standardfragen und formulierte oft die eigenen Aussagen einer Person in Form einer Frage um. Aber wenn Sie sehr weit von der Formel abweichen, verliert Eliza schnell die Handlung.
Die heutigen Chatbots sind besser, aber nicht viel, und es ist kaum überraschend. In den letzten Jahren gab es keine grundlegenden Durchbrüche beim Training von Computern, Sprache zu verarbeiten und darauf zu reagieren (ein Bereich, der als Verarbeitung natürlicher Sprache bekannt ist).
Microsoft ist ein typisches Beispiel: Es hat erklärt, dass sich die Zukunft des Personal Computing ganz auf Bots konzentrieren wird, obwohl seine eigenen Experimente mit selbstlernenden Chatbots einige der verbleibenden Herausforderungen aufgezeigt haben (siehe Microsoft sagt Maverick Chatbot Foreshadows the Future of Computing und Warum Microsoft versehentlich einen Nazi-Sexbot entfesselt hat).
Allerdings sind die Techniken, die zu Fortschritten in anderen Bereichen geführt haben, vor allem Deep Learning, vielversprechend für das Parsen von Sprache, sagt er Chris Färber , Assistenzprofessorin an der Carnegie Mellon University. Neuronale Netze sind hier vielversprechend, sagt Dyer. Alle paar Monate kommt eine Menge spannender Arbeiten zum Thema Frage-Antworten heraus.
Ein Teil dieser Arbeit fließt jetzt in die Chatbots ein, die auftauchen. Derrick Connell, Corporate Vice President bei Microsoft, der die Entwicklung für die Suchmaschine des Unternehmens, Bing, und ihre persönliche Assistentin, Cortana, überwacht, sagt, dass in Bing eingegebene Abfragen verwendet werden, um die Chatbot-Algorithmen zu trainieren, die Microsoft den Entwicklern zur Verfügung stellt. Er sagt auch, dass die meisten Chatbots regelmäßig umgeschult werden müssen, um neue Sätze und Konzepte zu verstehen, aber dass sie sich dadurch stetig verbessern sollten. Es wird Grenzfälle geben, aber im Laufe der Zeit wird das System dazulernen und immer besser werden, sagt Connell.
Es muss noch viel getan werden. Tatsächlich ist Facebooks eigener virtueller Helfer namens M immer noch von Menschen besetzt. Die Antworten, die diese Leute geben, werden verwendet, um Deep-Learning-Algorithmen zu trainieren, die eventuell selbst Fragen beantworten.
Das Abrufen und Präsentieren von Informationen aus einer Datenbank auf eine Weise, die sich für eine Person natürlich anfühlt, ist besonders schwierig zu erreichen, sagt Dyer. und die Absicht einer Person zu verstehen, ist immer noch eine ungelöste Herausforderung.
Angesichts der Wahrscheinlichkeit von Verwirrung und Missverständnissen macht es kaum Sinn, Chatbots zu allgemein zu gestalten oder sie etwas besonders Wichtiges tun zu lassen. Rechtsberatung, medizinische Beratung und psychiatrische Beratung wären wahrscheinlich alle sehr riskant, sagt Dyer.