Святой Грааль ИИ

По данным Forrester, 63% всех клиентов покинут компанию после всего лишь одного неудачного опыта, а две трети не будут ждать дольше 2 минут. Как компания, одержимая клиентами, наша цель — сделать это намного лучше, чем за 2 минуты. Поскольку практически невозможно обеспечить экономичное, быстрое, персонализированное взаимодействие с клиентами и обслуживание, привлекая больше людей, чат-боты помогают нам инвертировать воронку «человек-машина», обрабатывая 80% всех запросов и отправляя только 20% людям.

Flipkart инвестирует в ботов, чтобы обслуживать своих клиентов быстрее, лучше и стабильнее. Это особенно актуально для Индии, где большое количество клиентов осуществляют транзакции через Whatsapp. Хотя мы все знакомы с Alexa, Siri и Google Assistant, идея о том, что искусственный интеллект может заменить человека, существует уже довольно давно. Одним из направлений компьютерных наук является разработка системы искусственного интеллекта, которая пройдет тест Тьюринга.Тест Тьюринга был разработан одним из самых известных ученых-компьютерщиков Аланом Тьюрингом, который взломал коды немецких вооруженных сил во время Второй мировой войны. Его жизнь прекрасно (хотя и печально) изображена в «Игре в имитацию». В тесте Тьюринга следователь сидит в комнате и разговаривает с компьютером, а также с человеком в другой комнате с помощью электронных средств. Если следователь не может отличить компьютер от человека, говорят, что компьютер прошел тест Тьюринга. Первая из этих систем называлась Eliza и была разработана в Массачусетском технологическом институте Джозефом Вейценбаумом. Элиза была базовой системой сопоставления с образцом, которая моделировала ответы терапевта. Например, если вы сказали: «У меня проблема с моей девушкой», Элиза ответила: «Расскажи мне о своей девушке или Почему у тебя проблемы с твоей девушкой». Совсем недавно Microsoft разработала чат-бота под названием Tay, который начал публиковать подстрекательские сообщения в Twitter и был закрыт через 16 часов после запуска. Китайское подразделение Microsoft также выпустило чат-бота под названием Xiaoice, который провел 40 миллионов разговоров, не ставя в неловкое положение ни себя, ни своих основателей. Facebook недавно выпустил современного чат-бота под названием BlenderBot. Чат-боты действительно сложны, но они являются святым Граалем искусственного интеллекта.

Исследователи в прошлом разрабатывали системы ИИ, которые имели символические представления. Например, LISP был очень популярным языком в 80-х годах, и исследователи считали, что, поскольку люди общаются с помощью символов, лежащие в их основе представления также должны быть символическими. Таких символических систем много, включая СНЭПС. Также было много попыток использовать синтаксис для понимания естественного языка. Эти системы имели ограниченное применение и были очень хрупкими, совсем не похожими на то, как ведут себя люди.Совсем недавно такие исследователи, как Джеффри Хинтон, поддержали мнение, что просто потому, что мы общаемся с помощью символов, это не означает, что наше представление знаний должно быть символическим. Наши знания о мире крайне неструктурированы и не помещаются в аккуратные рамки. Например, я легко могу вести беседу, лишь поверхностно зная малаялам (индийский язык), с таксистом в Керале, и мы можем общаться, хотя я уверен, что звучу как полный неграмотный. Также важно отметить, что человеческий мозг способен обрабатывать разнообразную информацию, такую ​​как символы, изображения, звуки, вкусы, прикосновения и многое другое. Он также способен переназначать важные части мозга слепых людей, чтобы они могли ориентироваться, используя ощущения, передаваемые их языку с выхода камеры. Человеческий мозг отлично разбирается в похожих словах и понимает их из контекста.

Возрождение искусственных нейронных сетей (особенно глубоких нейронных сетей) оказало огромное влияние на то, как мы думаем о понимании естественного языка. Одним из прорывов в понимании естественного языка является встраивание слов. Вложения слов позволяют нам представлять слова и предложения с помощью плотных векторов, а также позволяют нам легко находить сходства. Например, встраивание слов позволяет нам сделать вывод, что «стиральные машины семантически похожи на стиральные машины. С математической точки зрения векторы стирки и стирки близки в многомерном пространстве. Тем не менее, хотя вложения были большим прорывом в понимании отношений между словами, они были ограничены в понимании семантической ценности предложений, поскольку значение слова для человека меняется в зависимости от контекста предложения или разговора. С появлением мощных графических процессоров такими компаниями, как NVidia, были пересмотрены такие алгоритмы, как RNN и LSTM, и было показано, что они обеспечивают большую ценность в языковом моделировании, то есть в предсказании следующего слова (слов) по заданному набору входных слов.В 2018 году с изобретением гораздо более сложных алгоритмов, таких как BERT, стало возможным контекстное встраивание, и все изменилось. Еще одно широко обсуждаемое преимущество этих моделей, подобных BERT, заключается в том, что они позволяют передавать обучение, что часто рекламируется как момент ImageNet в НЛП. Мы живем в захватывающее время, и я думаю, что в течение следующего десятилетия нас ждут новаторские открытия, которые приблизят нас к прохождению «теста Тьюринга».

Как вы можете себе представить, разработка чат-бота общего назначения, который может общаться как человек, — сложная и сложная задача. Одним из первых проектов научно-исследовательского центра Flipkart в США является разработка «Decision Bot», который помогает клиентам с их транзакциями в электронной коммерции. Очень часто покупателю неприятно оказаться на странице товара и понять, что у него много вопросов без ответов. Это особенно верно для нетоварных товаров, которые имеют чрезвычайно тяжелые спецификации. Некоторыми примерами являются камеры, крупная бытовая техника, мобильные телефоны и телевизоры. Откуда вы знаете, почему один 75-дюймовый телевизор стоит на 400 долларов больше, чем другой 75-дюймовый телевизор. Если вы похожи на меня, то вы, вероятно, пойдете в магазин и спросите кого-нибудь, кто разбирается в телевизорах. Это большие деньги, и вы должны быть осторожны, чтобы не переплачивать. Хотя мы не утверждаем, что пройдем тест Тьюринга, мы значительно приблизимся к тому, чтобы покупателям было проще принимать решения. Имейте в виду, мы не просто работаем над пониманием естественного языка на одном языке! Наши клиенты говорят на смеси английского, хинди, тамильского и множества индийских языков и ожидают, что мы их поймем.

Разработка отличных ботов — сложная проблема, потому что люди непредсказуемы, как они отреагируют. Например, во время моей работы в Microsoft мы разработали бота, отвечающего на вопросы, который мы развернули в более чем 3000 ресторанов.В наших первых испытаниях наш бот не очень хорошо воспринимал комплименты вроде «Спасибо» или ругательства, когда что-то шло не так. У нас также был человек, который заботился о нашем клиенте, когда мы не могли найти хороший ответ. Мы активно разрабатываем чат-боты и базовую структуру с использованием новейших технологий, чтобы удовлетворить наших клиентов. Это путешествие бота на Flipkart только начинается, и я призываю вас связаться со мной, если вы хотите стать частью этого захватывающего путешествия.

Криш, вы смотрели на такие системы, как Aixi или OpenCog? Они сочетают символический и коннекционистский подход.