Некоторые люди сравнивают революцию ботов с революцией в графическом интерфейсе пользователя или смартфонах. Основные игроки вкладывают средства в новые революционные способы автоматизации и переопределения взаимодействия. Но что такое чат-боты и как они уже меняют мир, в котором мы живем?

Искусственный интеллект: старые игроки, новые правила

Искусственный интеллект - по крайней мере, как красивая и устрашающая концепция, обитающая в голове какого-нибудь первопроходца, - это давняя новость.

Ада Лавлейс, графиня, математик и писательница (если вы спросите меня, это трио) создала первый в истории алгоритм для своей Аналитической машины в 1842 году. Это почти за сто лет до того, как Алан Тьюринг придумал тест, чтобы определить, разговариваете ли вы с машиной или человеком, и за 150 лет до того, как нейронные сети наконец стали реальностью.

Хотя боты и диалоговые интерфейсы были в центре внимания общественности в течение некоторого времени, их экспоненциальный рост превратился в неудержимую тенденцию только благодаря огромным объемам данных и доступному в настоящее время оборудованию. В результате боты рассматриваются не обязательно как ответ на конкретные запросы пользователей, а как движущиеся своего рода технологическим видением. Это видение поддерживается как обычными гигантами, так и маленькими игроками, потому что программировать чат-бота (не обязательно хорошего) на самом деле относительно легко.

В августе 2015 года Facebook запустил своего виртуального помощника M - технологию, сочетающую в себе искусственный интеллект и человеческих помощников. Amazon тоже вскружила голову своим новейшим детищем Echo. Но это еще не все. Благодаря Windows сюда приходит гигантский рой ботов Azure, и 30% обычных поисковых запросов в Google уже обрабатываются с помощью искусственного интеллекта.

По мере того как платформы обмена сообщениями превращаются в операционные системы, приложения становятся избыточными, и их устанавливает все меньше людей. Похоже, что новейший интерфейс - это диалоговый интерфейс, совершенно новая модель взаимодействия с онлайн-сервисами. Как мы сюда попали, что именно означает здесь и куда мы идем дальше?

Забавно, но просто: бот без сохранения состояния

Есть несколько способов классификации ботов, мне лично нравится Метод Алекса Бунарджи, о котором я читал здесь, на Medium.

Бот без отслеживания состояния - это бот, у которого нет памяти, нет хранилища. Что-то вроде сервера, где каждый запрос, сделанный к нему, исчезает после обработки (если бы сервер отслеживал каждый запрос, он вскоре рухнул бы. Как и бот!). Следовательно, каждое сообщение, которым обмениваются с ботом без сохранения состояния, можно считать новым взаимодействием.

Если вы ищете полезных ботов без сохранения состояния, просто загляните в Twitter. Основные моменты включают системы оповещения о землетрясениях, музейные сети, которые публикуют случайные произведения искусства, и миллиард ботов, созданных для шуток (а именно, тот, который меняет слово «мальчик» на «бот», и тот, который шутит, используя функцию автозаполнения Google. среди моих любимых.)

Но не все боты без гражданства созданы для нас. ELIZA, созданный в 1966, является прекрасным примером бота без гражданства, который неожиданно служил определенной социальной цели. Можно утверждать, что именно то, что сделало ELIZA настолько успешным, было то, что она / она действовала как ненаправленный психотерапевт на начальных психиатрических собеседованиях, задавая открытые, интроспективные вопросы.

Хотя ELIZA использует простые методы сопоставления с образцом, такие как синтаксический анализ и замена слов, она была настолько правдоподобной , что секретарь Вейценбаума попросила остаться с ней наедине, чтобы она могла свободно задавать вопросы. ELIZA даже считали полезным для лечения легких психологических симптомов.

Видите ли, не все, что не имеет хранилища, не золото.

Полезно, когда ограничено: бот с полу-отслеживанием состояния

Второй тип ботов - это с полу-сохранением состояния. Представьте ботов Slack, этих замечательных маленьких сотрудников, которые могут автоматизировать асинхронное общение, планировать встречи или собирать заказы на обед (если вы не знаете, что такое Slack или как боты превратились в нового крутого парня, вы можете проверить Один из наиболее часто используемых для этого ботов.)

Что характерно для этих ботов, так это то, что они ужасно эффективны для ограниченного круга задач. Мы можем с уверенностью предположить, что в ближайшие несколько лет полусостояния будут процветать, они настолько просты в настройке (обычно работают из коробки) и быстро меняют правила игры на рабочем месте, когда дело доходит до более эффективного общения. Например, при использовании для адаптации они могут упростить гигантскую задачу перехода в проект и необходимости просматривать бесконечную скучную документацию.

Полусостояния, конечно, не ограничиваются офисом. Еще одна область, которая может получить от них большую пользу, - это здравоохранение. Их эффективность доказана: бот может отправлять напоминания, отслеживать прием лекарств или пищи, отвечать на медицинские вопросы и выступать в качестве общего тренера по здоровью, а также добиваться этого. Но, конечно, ботов можно использовать и во зло. Спам в социальных сетях и клонирование профилей - неизбежные опасности, поскольку технологии не имеют собственной морали.

Бьюсь об заклад, вы не думаете о нем как о боте. Но он точно один:

Когда боты ошибаются

Вы можете возразить, что Clippy из Microsoft Office с самого начала был плохой идеей для UX: включенный по умолчанию, он запускался вместе с программой каждый раз. Одинокий. Время. А затем вас спросят, нужна ли вам помощь в написании письма, когда вы пишете слово Уважаемый. Однако одной из главных причин неудач Clippy было то, что заинтересованные стороны мало обращали внимания на то, что говорили исследователи относительно того, как должен выглядеть такой помощник. Если бы он был более человечным и юмористическим, история могла бы быть другой.

Это привлекает внимание к очень важному факту: Нам нравится относиться к компьютерам как к людям. Мы используем те же стандарты вежливости, гендерных стереотипов, командной работы и взаимности с ними, что и с нашими биологическими коллегами. Итак, насколько человечными мы должны делать наших ботов? Что ж, даже если бы мы могли, есть предел, о котором мы должны знать. Этот предел (или, скорее, диапазон) называется Страшной долиной, и он определяет момент, в котором человеческое сходство с машинами превращается в жуткость:

Что это значит для UX

Из нескольких исследований (и множества забавных личных анекдотов) мы знаем, что большинство пользователей строят отношения со своими ботами. Мы также знаем, что интерфейсы становятся все более интерактивными.

В диалоговом интерфейсе личность - это новый пользовательский интерфейс. Весь опыт работы с приложением потенциально сводится к нескольким строкам текста с интересными последствиями: с одной стороны, микрокопия становится королем. С другой стороны, этот король создает серьезные проблемы. Все больше и больше компаний нанимают сценаристов и комиков, чтобы они создавали сценарии для ботов - дело не только в том, что вы говорите, но и в том, как вы это говорите. И что на самом деле чувствует человек на другом конце провода.

Это приводит нас к контролируемому ИИ, что на данный момент и полезно, и удобно. Мы все еще далеки от подлинно разговорного обмена мнениями (мы увидим почему), но мы по-прежнему хотим честно представлять наш бренд. На таких предприятиях, как Facebook M, мы видим команду людей и ботов, работающих вместе, чтобы создать прочную систему. Бот собирает информацию для возможного контакта с человеческим представителем. Когда человек отвечает, машина учится.

Боты с отслеживанием состояния: машинное обучение и почему язык так сложно взломать

Я буду краток, потому что на самом деле я мог бы годами писать о машинном обучении и нейронных сетях (так что давайте не будем начинать).

Что такое машинное обучение? По сути, если вы хотите научить машину (программу) распознавать кошек на картинках, вам нужно накормить ее тонной фотографий кошек и не кошек. Через некоторое время, если вы дадите той же машине изображение, любое изображение, оно должно сказать вам, есть ли на нем кошка или нет.

Звучит немного не гламурно, но на самом деле увлекательно. Машины могут узнавать вещи, распознавать закономерности и принимать решения по-человечески. Они прекрасно справляются с объектами и лицами, но есть одна вещь, на которую машина пока не может: Converse.

Человеческий язык - это чудо. Действительно. Это компактная и эффективная система, но у нее есть одно неизбежное условие: она основана на предположении об интеллекте и общем социальном и физическом мире.

Как вы думаете, как большинство машин ответят на следующий вопрос?

Трофей не поместился бы в коричневый чемодан, потому что он был слишком большим. Что было слишком большим?

1. Трофей
2. Чемодан

Если машина не знает размер обоих элементов и взаимосвязь между ними, она застрянет при попытке понять грамматику и, возможно, даст неправильный ответ. Конечно, более мощная машина должна уметь учитывать эти переменные, но вы уже можете увидеть сложность в таком простом вопросе.

Боты должны говорить и думать так же, как мы, но боты не живут в физическом мире, как мы, и у них определенно нет лет, чтобы научиться этому по-человечески.

Чтобы боты были похожи на Саманту из Her, машинам также необходимо понимать, как люди работают на эмоциональном уровне. Что, согласимся, для нас тоже очень неприятно. Это означает обнаружение и анализ эмоций, извлечение концепций из диалога и проявление сочувствия.

В настоящее время единственный способ получить работающий диалоговый интерфейс - это использовать комбинацию символьной обработки и машинного обучения. Мы кормим его некоторыми базовыми правилами (например, правилами грамматики или социальными правилами, этикой, всем, что плавает ваш бот. Я имею в виду лодку), а затем позволяем боту обрабатывать почти бесконечное количество случаев, которые из них возникают. Представьте, что вы предоставляете фотографии кошек, но когда я говорю о кошках, я имею в виду каждую тему, на которую могут ссылаться люди (и, возможно, не люди). Легко, правда?

Что теперь?

В машинном обучении, как и в жизни, чем больше вы знаете, тем больше вы не знаете. С чего бы вы начали, если бы вам пришлось научить способного человека всему опыту человеческого ?

И даже если вам это удастся, какие способности вы дадите своему боту? Вы бы поговорили с ним или использовали? Научная фантастика исследует эту тему на протяжении столетия, но мы играем вокруг искусственного интеллекта. как будто это какое-то веселое безобидное хобби. Но, действительно, в чем опасность использования ботов в сочетании с каптологией? Должны ли военные роботы иметь автономную смертельную огневую мощь?

Поскольку первый вопрос для взаимодействия вокруг Силликоновой долины, кажется, звучит так: Чем занимается ваш бот?, мы не должны забывать спрашивать себя, в чем должны быть цели ботов. Конечная цель.

Я верю, что они могут помочь нам стать лучше и счастливее. Не говоря, что они должны, просто… они могли.