P:
Com s’entrenen els xats de xat?
R:Gairebé tothom ha interactuat amb un xat de xat, ja sigui mitjançant assistents personals com Siri d’Apple o a través dels departaments d’atenció al client, però, com semblen tan intel·ligents? Hi ha diverses maneres en què els desenvolupadors de l'AI poden entrenar aquests robots per donar respostes realistes.
La manera més senzilla de dissenyar un bot és fer-lo respondre a un rang de respostes preprogramat. Aquest va ser l'enfocament que va utilitzar el programa ELIZA de Joseph Weizenbaum (1923-2008) desenvolupat als anys seixanta.
ELIZA volia simular un psicoterapeuta Rogerista. El programa només podia respondre segons “scripts” preprogramats, però molts usuaris van trobar l’efecte tan realista que van insistir que ELIZA realment era intel·ligent.
S'ha anomenat "Efecte ELIZA".
La investigació en IA ha permès enfocaments molt més sofisticats en el desenvolupament de chatbots, que els permeten “aprendre” tant des de les dades de formació que proporcionen els desenvolupadors com des de l’entrada dels usuaris.
Prenem l’exemple d’un chatbot utilitzat per al departament d’atenció al client d’una empresa de programari. En primer lloc, es proporcionarà informació sobre els recursos propis de la companyia: documentació, preguntes freqüents, correus electrònics, transcripcions de xat.
El bot no només es limitarà a qualsevol cosa que desenvolupin els desenvolupadors, com va ser ELIZA. Podrà aprendre de les interaccions reals amb els clients mitjançant el processament del llenguatge natural (NLP).
Fins i tot amb l'aprenentatge automatitzat, encara hi haurà zones en què els robots es posen en problemes. Els humans hauran d’entrenar el bot ocasionalment utilitzant aprenentatges supervisats. Tenint en compte l’ambigüitat dels idiomes humans, serà difícil crear un chatbot que pugui funcionar completament sense supervisar.
També és probable que un usuari humà hagi de comprovar la precisió del resultat d’un xat, especialment en un context empresarial. Tot i així, aquests chatbots seran més flexibles que un programa basat en regles, com ELIZA.
Els avenços en l'aprenentatge automàtic i en el processament de llenguatges naturals podrien fer que aquests chatbots apareguin encara més intel·ligents en el futur.
