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Come prevenire una piaga di chatbot stupidi
Negli ultimi minuti ho chiacchierato con George Washington e onestamente sembra piuttosto ubriaco. Sembra anche essere stato in giro con ventenni, perché continua a dire cose come cool, haha, e vuoi unirti al mio esercito o cosa?
Questo, ovviamente, non è in realtà il primo presidente americano. È un'intelligenza artificiale automatizzata e conversazionale, nota come chatbot, creata da Storia dell'ubriacatura , un programma televisivo comico e reso disponibile tramite il programma di messaggistica Kik. È sorprendentemente divertente, se non molto coerente.
Ora puoi chattare con tutti i tipi di bot attraverso una serie di servizi di messaggistica tra cui Chi ,WeChat, Telegramma , e adesso, Messaggero di Facebook . Alcuni hanno semplicemente lo scopo di intrattenere, ma un numero crescente è progettato per fare qualcosa di utile. Ora puoi prenotare un volo, leggere gli ultimi titoli tecnologici e persino acquistare un hamburger da Burger King digitando messaggi a un aiutante virtuale. Le startup stanno gareggiando per offrire strumenti per accelerare lo sviluppo, la gestione e la monetizzazione di questi maggiordomi virtuali.
Il problema è che i computer hanno ancora difficoltà a comprendere il linguaggio umano in tutta la sua complessità e sottigliezza. Sono stati compiuti progressi impressionanti, ma i chatbot sono ancora soggetti a confusione e incomprensioni. E mentre l'ubriaco George Washington può farne una virtù, è meno affascinante quando stai cercando di prenotare un volo.
I migliori chatbot commerciali saranno molto probabilmente quelli che riconoscono i propri limiti. Una trappola è cercare di fare troppe cose contemporaneamente, afferma Paul Gray, direttore dei servizi di piattaforma presso Kik, che offre integrazione per i bot dal 2014. Dovresti iniziare in piccolo e semplice.
30Secondo per volare , con sede a New York e Bangkok, sta costruendo un chatbot per la prenotazione di viaggi che funziona tramite SMS o la piattaforma di messaggistica Slack. L'azienda utilizza gli strumenti forniti da API.ai , un'azienda californiana che ha creato una potente suite di strumenti per la gestione delle query scritte in linguaggio naturale, ma continua a fraintendere le persone.
Abbiamo un linguaggio colloquiale che è molto difficile; quindi abbiamo richieste specifiche che non sono nei nostri scenari utente, afferma la cofondatrice Felicia Schneiderhan. Ciò ha portato l'azienda a sviluppare il proprio strumento per reindirizzare i messaggi agli assistenti umani.
Questa corsa verso i chatbot è in parte dovuta alla popolarità di numerosi nuovi servizi di messaggistica. Ma gli sforzi per sfruttare i bot sono stati senza dubbio anche ispirati da incredibili progressi in altre aree dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni, come l'elaborazione di immagini e audio.
Ma il linguaggio di elaborazione è una sfida completamente diversa, che ha tormentato i ricercatori di IA per decenni. I chatbot risalgono ai primi giorni dell'IA. Uno dei primissimi, chiamato Elisa , è stato sviluppato al MIT nel 1964. Interpretando il ruolo di psicoterapeuta, Eliza ha usato un semplice trucco per legare le persone: fare domande standard e spesso riformulare le affermazioni di una persona sotto forma di domanda. Ma se ti allontani molto dalla formula, Eliza perde rapidamente la trama.
I chatbot di oggi sono migliori, ma non di molto, e non sorprende. Negli ultimi anni non ci sono state innovazioni fondamentali nella formazione dei computer per elaborare e rispondere al linguaggio (un campo noto come elaborazione del linguaggio naturale).
Microsoft è un esempio calzante: ha dichiarato che il futuro del personal computing sarà tutto incentrato sui bot, anche se i suoi stessi esperimenti con i chatbot ad autoapprendimento hanno evidenziato alcune delle sfide rimanenti (vedi Microsoft dice che Maverick Chatbot prefigura il futuro dell'informatica e perché Microsoft ha accidentalmente scatenato un Sexbot nazista).
Detto questo, le tecniche che hanno portato a progressi in altre aree, principalmente il deep learning, stanno mostrando risultati promettenti per l'analisi del linguaggio, afferma Chris Dyer , assistente professore alla Carnegie Mellon University. Le reti neurali hanno molte promesse qui, dice Dyer. C'è un sacco di lavoro entusiasmante che esce ogni pochi mesi sulla risposta alle domande.
Parte di quel lavoro ora sta alimentando i chatbot che stanno spuntando. Derrick Connell, vicepresidente aziendale di Microsoft che supervisiona l'ingegneria per il motore di ricerca dell'azienda, Bing, e il suo assistente personale, Cortana, affermano che le query immesse in Bing vengono utilizzate per addestrare gli algoritmi di chatbot che Microsoft sta mettendo a disposizione degli sviluppatori. Dice anche che la maggior parte dei chatbot avrà bisogno di una riqualificazione periodica per comprendere nuove frasi e concetti, ma che dovrebbero migliorare costantemente con quello. Ci saranno casi limite, ma nel tempo il sistema imparerà e continuerà a migliorare, afferma Connell.
C'è ancora molto lavoro da fare. In effetti, l'assistente virtuale di Facebook, chiamato M, è ancora gestito da esseri umani. Le risposte fornite da queste persone vengono utilizzate per addestrare algoritmi di apprendimento profondo che potrebbero eventualmente rispondere alle domande stesse.
Recuperare e presentare informazioni da un database in un modo che sembri naturale per una persona è particolarmente difficile da ottenere, dice Dyer; e capire l'intenzione di una persona è ancora una sfida irrisolta.
Data la probabilità di confusione e incomprensione, non ha senso progettare chatbot in modo che siano troppo generici o che facciano qualcosa di particolarmente importante. Consulenza legale, consulenza medica e consulenza psichiatrica sarebbero probabilmente tutti molto rischiosi, afferma Dyer.