प्रश्न:
चैटबॉट कैसे प्रशिक्षित होते हैं?
ए:लगभग सभी ने एक चैटबॉट के साथ बातचीत की है, या तो एप्पल के सिरी जैसे व्यक्तिगत सहायकों के माध्यम से या ग्राहक सेवा विभागों के माध्यम से, लेकिन वे कैसे स्मार्ट लगते हैं? यथार्थवादी प्रतिक्रियाएं देने के लिए एआई डेवलपर्स इन बॉट्स को प्रशिक्षित करने के कई तरीके हैं।
एक बॉट को डिजाइन करने का सबसे सरल तरीका यह है कि यह प्रतिक्रियाओं की एक प्रीप्रोग्राम्ड श्रेणी का जवाब दे। यह 1960 के दशक में विकसित जोसेफ वाइजैनबाम (1923-2008) एलिजा कार्यक्रम द्वारा उपयोग किया गया दृष्टिकोण था।
एलिज़ा का उद्देश्य एक रोजरियन मनोचिकित्सक का अनुकरण करना था। कार्यक्रम केवल पूर्वप्रक्रमित "स्क्रिप्ट" के अनुसार प्रतिक्रिया दे सकता है, लेकिन कई उपयोगकर्ताओं ने प्रभाव को इतना यथार्थवादी पाया कि उन्होंने जोर देकर कहा कि एलिजा वास्तव में बुद्धिमान थी।
यह "एलिजा प्रभाव" करार दिया गया है।
एआई में अनुसंधान ने चैटबॉट्स को विकसित करने के लिए कहीं अधिक परिष्कृत दृष्टिकोणों की अनुमति दी है, जो उन्हें डेवलपर्स द्वारा प्रदान किए गए दोनों प्रशिक्षण डेटा से और उपयोगकर्ता इनपुट से "सीखने" की अनुमति देता है।
चलो एक सॉफ्टवेयर कंपनी के ग्राहक सेवा विभाग के लिए उपयोग किए जाने वाले चैटबॉट का उदाहरण लेते हैं। बॉट को सबसे पहले कंपनी के अपने संसाधनों से जानकारी दी जाएगी: प्रलेखन, एफएक्यू, ईमेल, चैट ट्रांस्क्रिप्शंस, के साथ शुरू करने के लिए।
बोट केवल डेवलपर्स के लिए जो कुछ भी है, उसे सीमित नहीं करेगा, जिस तरह से एलिज़ा था। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करने वाले ग्राहकों के साथ वास्तविक इंटरैक्शन से सीखने में सक्षम होगा।
यहां तक कि स्वचालित सीखने के साथ, अभी भी ऐसे क्षेत्र होंगे जहां बॉट्स मुसीबत में हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके मनुष्यों को कभी-कभी बॉट को प्रशिक्षित करना होगा। मानव भाषाओं में अस्पष्टता को देखते हुए, एक चैटबॉट का निर्माण करना कठिन होगा जो पूरी तरह से अनसुना हो सके।
एक मानव उपयोगकर्ता को विशेष रूप से व्यावसायिक संदर्भ में सटीकता के लिए चैटबोट के परिणाम की जांच करनी होगी। फिर भी, ये चैटबोट्स एलिज़ा जैसे विशुद्ध रूप से नियम-आधारित कार्यक्रम से अधिक लचीले होंगे।
मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग में उन्नति इन चैटबॉट्स को भविष्य में और भी अधिक बुद्धिमान बना सकती है।
