ChatBot: Comment créer un chatbot intelligent ou un chatbot AI?

ChatBot: Comment créer un chatbot intelligent ou un chatbot AI?

Le pouvoir des s n’est pas perdu dans le monde des affaires. Alors que les marques se concentrent sur la promotion d’expériences personnalisées, de plus en plus de s intelligents sont créés pour engager les utilisateurs et améliorer l’image de marque. Cela dit, il est rare de trouver un intelligent en direct, également appelé AI. Alors que la pensée d’un surgit, nous savons que ce n’est pas une vraie personne à coup sûr. Ce que nous savons, c’est que le apporte une touche humaine. Pour que cela devienne une réalité, les s doivent être vraiment intelligents. Le nœud n’est pas le mais plutôt le quotient intellectuel du qui peut apporter la touche humaine.

C’est l’intelligence qui donne au IA le pouvoir d’apprendre des conversations et de gérer toutes les situations qui se présentent. Alors que les s se déplacent dans des territoires complexes, l’augmentation du quotient intellectuel devient de plus en plus difficile. Comment créer des s intelligents et qu’est-ce qui mérite notre attention?

Le sait-il ce que veut l’utilisateur?

Un est intelligent lorsqu’il prend conscience des besoins des utilisateurs. Par exemple, considérons le cas d’un en direct aidant un utilisateur à réserver une chambre dans un hôtel. L’utilisateur est invité à indiquer la date à laquelle il envisage de réserver la chambre. Jusqu’ici tout va bien jusqu’à ce que la requête « Des chambres premium soient-elles disponibles » émane de l’utilisateur. Maintenant, le AI doit comprendre ce besoin spécifique de l’utilisateur pour fournir une réponse pertinente. Un intelligent comprendra et apprendra les nuances linguistiques pour donner une réponse convaincante. À l’avenir, il viendra un moment où les robots auront l’intelligence artificielle qui saura ce que nous voulons avant même de le demander.

Pour réduire la complexité de la conception, il est important d’ignorer les requêtes proactives des utilisateurs en la gardant locale. Mais un bot de chat IA est basé sur la capacité humaine d’auto-apprentissage et d’obtenir efficacement des informations. Il est donc impératif de faire en sorte que le comprenne les énoncés en langage naturel. Il existe des outils comme IBM Watson, Api.ai et Wit.ai pour incorporer la capacité de langage naturel dans un bot de chat.

Le est-il un champion de l’apprentissage?

Si un est intelligent, l’apprentissage devient alors un trait distinctif du . Un intelligent est celui qui apprend les conversations tout le temps pour améliorer ses performances. Les modules d’un , y compris les modules de modélisation utilisateur et le module de compréhension du langage naturel, qui peuvent mieux fonctionner en apprenant en continu. Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) et les superviseurs humains permettent l’apprentissage du . Les techniques de ML comme l’apprentissage par renforcement supervisé et les techniques non supervisées peuvent être exploitées pour s’assurer que le AI devient un bon apprenant.

La capacité d’apprendre est un facteur clé dans la création d’un intelligent. Avec les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur, les s peuvent devenir de bons apprenants. L’apprentissage est primordial pour s’assurer que le reconnaît les modèles dans les données qu’il reçoit et répond aux demandes des utilisateurs de la manière la plus appropriée.

Le sait-il comment répondre aux demandes des utilisateurs?

Un est principalement conçu pour répondre à la demande de l’utilisateur. Il est crucial pour le de planifier la façon d’effectuer la tâche demandée par un utilisateur. répond à chaque demande de l’utilisateur en apprenant de la conversation afin de savoir quelle est la demande. La progression d’une demande utilisateur à une autre nécessite également une planification jusqu’à la fin de la tâche. Lorsqu’il s’agit de tâches complexes, les s doivent identifier la séquence d’actions pour atteindre l’objectif principal de l’utilisateur. La planification est une séquence d’actions qui forment des conversations et incluent l’accusé de réception, des questions et des informations. Au fur et à mesure qu’il apprend des conversations avec les utilisateurs, il continuera de se développer de plus en plus intelligemment à chaque conversation.

Comment déterminer si un est intelligent?

Le AI a la possibilité de fixer un objectif et de travailler de manière autonome pour atteindre cet objectif. C’est plus facile à dire qu’à faire lorsque l’identification de l’objectif pour une situation spécifique est un obstacle en soi à franchir. Le adhère à un processus en trois étapes pour atteindre l’objectif. C’est le cycle sens-penser-agir qui peut définir l’intelligence d’un . Un IA parcourt ce cycle pour progresser de manière autonome vers des objectifs prédéfinis.

Chatbot intelligent Sense-think-act

Réf: http://makezine.com/2017/01/06/choose-use-sensors-robot/

Capacité à ressentir

Pour un AI, la détection de l’environnement dans lequel il réside devient une condition préalable pour obtenir les informations nécessaires à l’exécution d’une tâche. Le trouve qu’il est facile d’écouter ce que dit l’utilisateur que de comprendre ce qui est véhiculé par l’utilisateur. Prenons le cas d’un robot que vous souhaitez construire. Il devient difficile d’intégrer la puissance de détection dans le robot car il y a un besoin urgent d’intégrer le robot avec la plupart des capteurs modernes.

Fort de penser

En termes simples, le doit penser à ce qu’il faut faire lorsqu’un utilisateur place sa demande. Le doit convertir les informations reçues d’un utilisateur dans un format compréhensible et les stocker dans une base de connaissances. Un IA prend une décision en exploitant les connaissances préexistantes et celles qu’il acquiert en continu. Sur la base de cette décision, le prend des mesures pour atteindre des objectifs prédéfinis. Utilisez les réseaux de neurones dans l’apprentissage automatique pour faire réfléchir et agir le en fonction de la demande de l’utilisateur.

La base de connaissances influence la capacité d’apprentissage du à partir de ses conversations passées avec les utilisateurs. Prenons le cas de Siri et de Google Now. Leur intelligence est due aux connaissances stockées en interne. Cette base de connaissances permet d’apprendre plus rapidement, d’identifier les informations pertinentes et de fournir une réponse pertinente.

Les informations recueillies et apprises guident le pour décider de l’action appropriée. La prise de décision concerne davantage ce que le doit répondre à la demande d’un utilisateur. Analyse prédictive utilisant l’apprentissage automatique peut faire en sorte que le AI planifie à l’avance les requêtes qui proviendraient de l’utilisateur. Cela peut rendre le plus intelligent.

Rapide à agir

Au fur et à mesure que le cycle de réflexion se termine, le connaît l’action qu’il doit prendre pour répondre à un utilisateur. Maintenant, le doit agir. Le doit maintenant taper la réponse à une requête spécifique soulevée par l’utilisateur. Taper une phrase est relativement facile pour un par rapport à répondre via ses capacités audio ou vidéo. Pour un audio ou vidéo, répondre à l’utilisateur par une action appropriée devient difficile dans la façon dont il doit ressembler à un humain.

Que voulez-vous que le fasse?

L’infusion du quotient intelligent dans votre dépend également de ce que vous voulez que votre fasse. Vous pouvez soit faire en sorte que le aide l’utilisateur ou collecter des informations auprès de l’utilisateur. Un agissant comme un assistant est considéré comme plus intelligent que le qui sert de collecteur. Le assistant interprète ce que dit l’utilisateur et exécute la tâche pour l’utilisateur. Le intelligent pourrait aider l’utilisateur à acheter des produits, à rechercher des informations sur les voitures ou même à réserver une chambre d’hôtel. Quelles sont les caractéristiques qui définissent le assistant?

Le assistant est reconnu par son traitement du langage naturel (NLP) et sa puissance de compréhension. Les s collecteurs, à leur tour, mène la conversation avec l’utilisateur. Ils adhèrent à des modèles de questions prédéfinis et ne sont pas assez intelligents pour répondre lorsqu’un utilisateur pose une requête. La volonté d’augmenter le quotient intelligent des s collecteurs dépend de la plateforme intelligente sur laquelle ils sont conçus pour résider. Comment pouvons-nous intégrer l’intelligence dans un collector?

Un collecteur devient intelligent lorsqu’il répond en collectant des informations auprès de l’utilisateur et en les présentant de la manière la plus appropriée pour répondre à l’objectif de l’utilisateur.

Quel est le modèle du intelligent?

Un basé sur le modèle basé sur la récupération fonctionne sur le concept de réponses prédéfinies. Le sélectionne les réponses appropriées dans le référentiel empilé qui est basé sur le contexte et la requête soulevée par l’utilisateur. Les modèles génératifs construits à l’aide de techniques de traduction automatique offrent la possibilité de générer de nouvelles réponses dès le départ. Les modèles génératifs permettent des conversations plus longues où le traite plusieurs requêtes des utilisateurs. Bien que les techniques d’apprentissage en profondeur soient utilisées pour construire ces deux modèles, les modèles génératifs semblent tirer plus de pouvoir que son homologue.

Cadre de conversation Chatbot

Comment voudriez-vous que la conversation progresse?

Si vous ne voulez pas limiter la conversation à un seul objectif ou à une seule intention, alors le domaine ouvert s’avère être la bonne solution. Dans ce cas, la conversation peut décoller dans des directions et des sujets différents. À son tour, le AI doit avoir les connaissances nécessaires pour créer des réponses aux requêtes impliquant divers sujets. Les conversations qui se déroulent sur les réseaux sociaux se rapprochent de la catégorie des domaines ouverts. Sur les réseaux sociaux, la conversation n’est pas limitée à un seul sujet car la conversation va dans des directions différentes.

Lorsque vous souhaitez limiter les entrées ainsi que les sorties, le domaine fermé apparaît comme le meilleur choix. La catégorie de domaine fermé fonctionne bien pour le conçu pour atteindre des objectifs spécifiques. Le système d’aide à la vente tombe dans cette catégorie où le sujet ne se déplace pas dans d’autres directions.

Prévoit-on des défis dans la construction d’un intelligent?

Construire un intelligent n’est pas exempt de défis. De la prise en compte du contexte du à la construction de la personnalité du , il est difficile de rendre le intelligent.

Intégration du contexte

Les réponses sensibles sont le Saint Graal des s. L’intégration du contexte dans le est le premier défi à relever. Dans l’intégration des réponses sensibles, le contexte physique ainsi que le contexte linguistique doivent être intégrés. Pour intégrer le contexte linguistique, les conversations sont intégrées dans un vecteur, qui devient un objectif difficile à atteindre. Lors de l’intégration des données contextuelles, l’emplacement, l’heure, la date ou les détails sur les utilisateurs et d’autres données de ce type doivent être intégrés au .

Chatbot AI Mitsuku

Réponses cohérentes

La cohérence est un autre obstacle à franchir. Le doit être alimenté pour répondre de manière cohérente aux entrées sémantiquement similaires. Par exemple, un intelligent doit fournir la même réponse à des requêtes telles que «D’où venez-vous» et «Où résidez-vous». Bien que cela semble simple, l’intégration de la cohérence dans le modèle est plus difficile. Le secret est de former le à produire des réponses sémantiquement cohérentes.

Évaluation du modèle

Comment fonctionne le ?
La réponse à cette requête consiste à mesurer si le exécute la tâche pour laquelle il a été conçu. Mais mesurer cela devient un défi car il faut compter sur le jugement humain. Lorsque le est construit sur un modèle de domaine ouvert, il devient de plus en plus difficile de juger si le accomplit sa tâche. Il n’y a aucun objectif spécifique attaché au pour ce faire. De plus, les chercheurs ont découvert que certaines des mesures utilisées dans ce cas ne peuvent être comparées au jugement humain.

Lire l’intention

Dans certains cas, l’intention de lire devient un défi. Prenons l’exemple des systèmes génératifs. Ils fournissent des réponses génériques pour plusieurs entrées utilisateur. La capacité à produire des réponses pertinentes dépend de la formation du . Sans être formés pour répondre à des intentions spécifiques, les systèmes génératifs ne parviennent pas à fournir la diversité requise pour gérer des intrants spécifiques.

Vous prévoyez d’utiliser la PNL et l’apprentissage automatique?

Un autre facteur qui mérite notre attention est le plan visant à tirer parti de la PNL ou de l’apprentissage automatique pour créer le intelligent. Dans le cas du traitement du langage naturel, il s’agit de trouver des réponses en analysant le langage en intention, entités, agents, actions et contextes. Avec la PNL considérée comme la force motrice, les plates-formes PNL comme WIT, API et LUIS peuvent être utilisées pour créer un intelligent.

Pendant que vous envisagez de tirer parti de l’apprentissage automatique pour créer votre propre PNL, vous devez décider du modèle avant de créer le intelligent. Il est important de peser le modèle génératif et basé sur la récupération, les domaines ouverts et fermés pour créer le intelligent que vous avez en tête.

Une plate-forme intelligente est-elle «l’alternative»?

Construire un intelligent est une école de pensée. Construire un sur une plate-forme intelligente est tout à fait différent. Aujourd’hui, plusieurs des s à succès, y compris x.ai et l’assistant Google, ont été construits sur des plateformes intelligentes. Dans ce scénario, la plateforme devient l’agent intelligent et le devient un capteur pour cet agent intelligent.

La plate-forme intelligente fonctionne pour découvrir l’objectif, collecter des informations sur les utilisateurs, traiter, stocker et convertir des informations pour atteindre l’objectif. Ensuite, le défi ne consiste pas à infuser de l’intelligence dans un mais à créer une plateforme intelligente. L’accent doit être mis sur les moyens de définir l’objectif et de factoriser la capacité sens-penser-agir dans la plateforme.

Pour l’instant, l’impératif de est de répondre à des tâches centrées sur l’utilisateur. Pour que cela se produise, le doit être intelligent et compétent. Le chat pour construire un intelligent devient plus bavard lorsque des éléments importants entourant le processus de construction font une entrée. Alors que nous regardons vers l’avenir, des s intelligents seront construits pour gouverner le monde des connexions.

ChatBot: Comment créer un chatbot intelligent ou un chatbot AI?

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