چت‌بات‌ها از گذشته تا به امروز/ همه چیز درباره چت‌بات‌ها
در دنیای امروز، چت‌بات‌ها به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی دیجیتال تبدیل شده‌اند. این ابزارهای هوش مصنوعی که به راحتی با انسان‌ها تعامل می‌کنند، نه تنها در سایت‌های خدماتی، بلکه در تجارت، آموزش و حتی سرگرمی‌ها نیز کاربرد دارند. اگر شما هم همیشه کنجکاو بودید که چت‌بات‌ها چگونه به این نقطه از پیشرفت رسیده‌اند، در این مقاله از سایت بیا تو اِی آی، همه چیز درباره چت‌بات‌ها را برایتان بازگو خواهیم کرد. از تاریخچه چت‌بات‌ها تا نحوه تکامل آنها از گذشته تا به امروز، شما را با دنیای این فناوری هیجان‌انگیز آشنا خواهیم کرد.
در این سفر به دنیای چت‌بات‌ها از گذشته تا امروز، خواهید دید که چگونه این فناوری از ابتدای پیدایش خود در دهه ۱۹۵۰ تا شکل‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته امروزی، دچار تحولات گسترده‌ای شده است. چت‌بات‌ها دیگر صرفاً ابزارهای ابتدایی برای پاسخ‌دهی نیستند، بلکه با قابلیت‌های پیچیده خود، به یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین تکنولوژی‌های عصر دیجیتال تبدیل شده‌اند.
چت‌بات‌ها: نرم‌افزارهای هوشمند برای تعامل با کاربران
چت‌بات‌ها نرم‌افزارهایی پیچیده هستند که برای برقراری مکالمه با کاربران طراحی شده‌اند. ممکن است احساس کنید که در حال گفتگو با یک انسان هستید، اما این تنها نتیجه مهارت‌های دیجیتال این ربات‌ها است. برخی از چت‌بات‌ها تنها به اسکریپت‌ها پایبند هستند و پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده‌ای برای سوالات متداول ارائه می‌دهند.
اما چت‌بات‌های امروزی از توانمندی‌های بیشتری برخوردارند و قادرند تعاملات پیچیده‌تری را با کاربران انجام دهند. این سیستم‌ها به جای محدود بودن به پاسخ‌های ساده، می‌توانند درک بهتری از نیازهای کاربر داشته و پاسخ‌هایی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. چت‌بات‌های پیشرفته از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل و پاسخ به سوالات استفاده می‌کنند، به طوری که این ابزارها قادر به تعاملات پیچیده‌تر و کمک به حل مشکلات مختلف در بخش‌های خدمات مشتری و سایر کاربردهای تجاری می‌باشند.
چت‌بات‌ها از گذشته تا به امروز همه
چت‌بات‌ها امروزه در زندگی روزمره ما حضور دارند، اما تاریخچه آنها به دهه‌ها قبل برمی‌گردد. اولین ایده‌های مرتبط با چت‌بات‌ها در سال 1950 توسط آلن تورینگ مطرح شد. تورینگ که پدر علم هوش مصنوعی نامیده می‌شود، رویکردی را برای ارزیابی هوش کامپیوترها ارائه کرد. او آزمایشی به نام “بازی تقلید” (Turing Test) پیشنهاد کرد، که در آن یک کامپیوتر باید قادر می‌بود تا انسان‌ها را در مکالمات متنی فریب دهد.
با وجود پیشرفتهای زیادی که از آن زمان تا به امروز در زمینه هوش مصنوعی و چت‌بات‌ها صورت گرفته است، هنوز هیچ الگوریتمی به طور کامل به این هدف دست نیافته است. با این حال، صنعت چت‌بات‌ها به سرعت گسترش یافته و به یک بازار چند میلیارد دلاری تبدیل شده است.
اولین چت‌بات‌ها: ELIZA
اولین چت‌بات جهان در دهه 1960 توسط پروفسور جوزف وایزنبام از MIT ساخته شد. این چت‌بات به نام ELIZA شناخته می‌شد و به طور خاص برای شبیه‌سازی یک روان‌درمانگر طراحی شده بود. ELIZA توانایی انجام مکالمات ساده با کاربر را داشت و از طریق الگوریتم‌هایی که به آن امکان می‌داد پاسخ‌هایی از پیش تعیین‌شده ارائه کند، با انسان‌ها تعامل می‌کرد. این برنامه نه تنها نخستین قدم در تاریخچه چت‌بات‌ها بود، بلکه تأثیر عمیقی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) داشت و همچنان در بسیاری از دانشگاه‌ها به عنوان مبنای مطالعات زبان‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
جابرووکی (Jabberwacky): آغاز مکالمات طبیعی
در سال 1988، “جابرووکی” (Jabberwacky) توسط رولو کارپرتنر ساخته شد. هدف این چت‌بات شبیه‌سازی مکالمات طبیعی انسان بود، به گونه‌ای که بتواند به صورت سرگرم‌کننده و انسانی با کاربران صحبت کند. این برنامه به رشد الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تعاملات طبیعی‌تر کمک کرد و همچنان در دنیای تحقیقات علمی در دسترس است.
پارری (PARRY): گام دوم در تاریخچه چت‌بات‌ها
در سال 1972، چت‌بات دیگری به نام “پارری” (PARRY) توسط روان‌پزشک آمریکایی کنت کلبی ساخته شد. پارری به شبیه‌سازی یک فرد مبتلا به اسکیزوفرنی پرداخته بود و از سیستم‌های پیچیده زبان‌شناختی برای تعامل با کاربران استفاده می‌کرد. این چت‌بات به عنوان گام دوم در تکامل چت‌بات‌ها، یکی از اولین‌هایی بود که با آزمون تورینگ آزمایش شد و توانست نتایج رضایت‌بخشی ارائه دهد.
دکتر Sbaitso و گام جدید
در سال 1992، دکتر Sbaitso توسط شرکت Creative Labs برای سیستم عامل MS-DOS ایجاد شد. این چت‌بات یکی از نخستین تلاش‌ها برای ترکیب هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی بود. دکتر Sbaitso در واقع یک روانشناس مصنوعی بود که به کاربران مشاوره می‌داد، با این حال، پاسخ‌های آن اغلب ساده و بدون پیچیدگی بودند.
A.L.I.C.E: یک انقلاب جدید در پردازش زبان طبیعی
A.L.I.C.E، که در سال 1995 توسط ریچارد والاس ساخته شد، یک چت‌بات پردازش زبان طبیعی بود که از الگوریتم تطبیق الگوی اکتشافی استفاده می‌کرد. این برنامه یکی از پیشرفته‌ترین چت‌بات‌ها در زمان خود بود و توانست مکالمات پیچیده‌تری را از طریق زبان نشانه‌گذاری هوش مصنوعی (AIML) انجام دهد. A.L.I.C.E به عنوان پایه‌ای برای بسیاری از چت‌بات‌های بعدی مورد استفاده قرار گرفت.
اسمارت‌چایلد (SmarterChild): پیشگام سیری
در سال 2001، اسمارت‌چایلد (SmarterChild) وارد عرصه شد. این چت‌بات توانست مکالمات سرگرم‌کننده‌ای را انجام دهد و همزمان به خدمات مختلف دسترسی پیدا کند. در واقع، اسمارت‌چایلد می‌توانست مانند سیری در سیستم‌های مختلف نظیر AOL IM و MSN Messenger عمل کند و اطلاعات مختلفی را برای کاربران فراهم کند.
سیری (Siri): انقلاب دستیارهای شخصی
سیری، که در سال 2010 توسط اپل برای سیستم عامل iOS معرفی شد، انقلاب بزرگی در دنیای چت‌بات‌ها ایجاد کرد. این چت‌بات به عنوان یک دستیار شخصی هوشمند توانست به کاربران کمک کند تا با استفاده از زبان طبیعی، وظایف مختلف را انجام دهند. سیری توانست با ویژگی‌هایی چون پردازش زبان طبیعی و تعامل صوتی، راه را برای چت‌بات‌های پیچیده‌تر هموار کند.
ChatGPT: عصر جدید چت‌بات‌ها
در نهایت، ChatGPT که توسط OpenAI در سال 2021 ساخته شد، به عنوان یک مدل زبان بزرگ توانست تحولی در عرصه چت‌بات‌ها ایجاد کند. این چت‌بات قادر است متنی طبیعی و مشابه زبان انسان تولید کند و در زمینه‌های مختلف از جمله مکالمه، ترجمه و تولید محتوا کاربرد دارد. ChatGPT به دلیل توانایی آن در ایجاد متنی که تشخیص آن از متن انسان دشوار است، به یکی از محبوب‌ترین چت‌بات‌ها تبدیل شد و زمینه‌ساز ظهور سایر چت‌بات‌های پیشرفته‌تر شد.
انواع مختلف چت‌بات‌ها
وقتی به دنیای وسیع فناوری در کسب‌وکار نگاه می‌کنیم، چت‌بات‌ها به عنوان ابزارهای چندکاره ظاهر می‌شوند که هرکدام استراتژی خاص خود را دارند. درک این استراتژی‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا بازی را به درستی هدایت کنید.
در ادامه انواع چت بات ها به شما معرفی شده است. شناخت این تنوع، به شما در پیدا کردن چت بات مورد نیازتان بهتر کمک می کند.
چت‌بات‌های مبتنی بر منو یا دکمه
چت‌بات‌های مبتنی بر منو یا دکمه، ابتدایی‌ترین نوع چت‌بات‌ها هستند که کاربران می‌توانند با کلیک بر روی گزینه‌ها از یک منوی اسکریپت‌شده با بهترین نیازهای خود ارتباط برقرار کنند. بسته به انتخاب کاربر، چت‌بات ممکن است گزینه‌های بیشتری را ارائه دهد تا کاربر بتواند مناسب‌ترین گزینه را انتخاب کند. این چت‌بات‌ها به نوعی مانند درخت تصمیم عمل می‌کنند.
این چت‌بات‌ها عملکرد ساده‌ای دارند و برای پاسخ دادن به سوالات تکراری و ساده مفید هستند. با این حال، ممکن است در مقابل درخواست‌های پیچیده‌تر مشکل داشته باشند زیرا محدود به گزینه‌های از پیش تعریف شده هستند.
چت‌بات‌های قانون‌محور
چت‌بات‌های قانون‌محور که بر اساس منطق شرطی (if/then) عمل می‌کنند، جریان‌های مکالمه را با استفاده از این منطق طراحی می‌کنند.
این چت‌بات‌ها به نوعی مشابه پرسش‌های متداول تعاملی هستند که طراح مکالمه با برنامه‌ریزی پرسش‌ها و پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده به چت‌بات کمک می‌کند تا ورودی کاربر را درک کرده و پاسخ مناسبی بدهد.
چت‌بات‌های قانون‌محور به راحتی آموزش داده می‌شوند و برای پاسخ دادن به سوالات پیش‌بینی شده عملکرد خوبی دارند، اما در برابر سوالات پیچیده‌تر که در برنامه‌ریزی اولیه پیش‌بینی نشده‌اند، ممکن است دچار مشکل شوند.
چت‌بات‌های هوش مصنوعی
چت‌بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوالات کاربران را بدون توجه به نحوه بیان آنها درک کنند.
این چت‌بات‌ها با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی و درک زبان طبیعی (NLU)، قادرند به سرعت اطلاعات مرتبط را شناسایی کرده و به مکالمه اجازه می‌دهند که به طور طبیعی و روان پیش برود. اگر چت‌بات در درک درخواست کاربر دچار تردید شود، می‌تواند سوالات روشن‌کننده‌ای بپرسد و حتی گزینه‌های مختلفی را به کاربر پیشنهاد دهد تا از بین آنها انتخاب کند.
چت‌بات‌های هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، می‌توانند خودآموزی کنند و پایگاه دانشی بهتری از تعاملات کاربران بسازند. این چت‌بات‌ها با گذشت زمان دقیق‌تر و هوشمندتر می‌شوند.
همچنین این چت‌بات‌ها می‌توانند مکالمات قبلی را به خاطر بسپارند و در تعاملات بعدی از آنها استفاده کنند. هنگامی که با اتوماسیون‌های دیگر مانند رباتیک فرایند اتوماسیون (RPA) ترکیب شوند، می‌توانند وظایف مختلفی را برای کاربران انجام دهند.
چت‌بات‌های صوتی
چت‌بات‌های صوتی به کاربران این امکان را می‌دهند که به جای تایپ کردن، با ربات صحبت کنند. برخی از این چت‌بات‌ها ممکن است ساده‌تر باشند، و کاربران ممکن است از سیستم‌های قدیمی پاسخ صوتی تعاملی (IVR) ناامید شوند، به خصوص زمانی که سیستم نتواند اطلاعات مورد نظر کاربر را از منوی از پیش تعیین‌شده بازیابی کند. با این حال، این فناوری با استفاده از هوش مصنوعی در حال پیشرفت است.
چت‌بات‌های هوش مصنوعی زاینده (مولد)
چت‌بات‌های هوش مصنوعی زاینده نسل بعدی چت‌بات‌ها هستند که می‌توانند علاوه بر فهم زبان طبیعی و پاسخ‌دهی به سوالات، محتوای جدیدی نیز تولید کنند.
این محتوای جدید می‌تواند شامل متن، تصاویر یا صدا باشد که بر اساس مدل‌های زبان بزرگ (LLM) که بر روی آنها آموزش دیده‌اند، تولید می‌شود. چت‌بات‌های مولد قادرند بدون نیاز به تعامل انسانی، محتوا را شناسایی، خلاصه، ترجمه، پیش‌بینی و ایجاد کنند.
هوش مصنوعی محاوره‌ای در برابر چت‌بات‌های سنتی
هوش مصنوعی محاوره‌ای پایه و اساس چت‌بات‌های پیشرفته امروزی است که برای تعامل با مشتریان استفاده می‌شود.
این فناوری از قدرت یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) برای پردازش، درک و پاسخ به گفتار یا متن انسان استفاده می‌کند. برخلاف سیستم‌های خودکار ساده‌تر، هوش مصنوعی محاوره‌ای قادر است زمینه مکالمه را درک کرده، مکالمات پیچیده را مدیریت کند و از تعاملات گذشته یاد بگیرد تا پاسخ‌های خود را بهبود بخشد.
مطالعات نشان می‌دهد که 58 درصد از مصرف‌کنندگان ترجیح می‌دهند تعاملات دیجیتالی بیشتری با برندها داشته باشند، که نشان‌دهنده نقش رو به رشد چت‌بات‌ها در تجربه مشتری است.
مثال‌هایی از هوش مصنوعی های محاوره ای
Google Assistant: به کاربران کمک می‌کند با صدای فعال در دستگاه‌های تلفن همراه و خانگی.
Intercom: از هوش مصنوعی محاوره‌ای برای تقویت پشتیبانی مشتری از طریق ابزارهای چت زنده استفاده می‌کند.
Nuance Communications: سیستم پاسخ صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.
Amelia: مکالمه انسانی را تقلید می‌کند تا در نقش‌های مختلفی مانند پشتیبانی مشتری یا میز کمک ایفای نقش کند.
کاربردهای هوش مصنوعی محاوره‌ای
خدمات مشتری: خودکارسازی پاسخ‌ها در زمان واقعی، کاهش زمان انتظار و بهبود رضایت کاربران.
تجارت الکترونیک: کمک به کشف محصولات و خدمات از طریق پاسخ به سوالات و ارائه توصیه‌ها.
حمایت از سلامت روان: ارائه پشتیبانی اولیه و همراهی برای کمک به سلامت روان.
خدمات بانکی: تسهیل درخواست‌ها و تراکنش‌های معمول بانکی از طریق رابط‌های مکالمه.
رزرو سفر: کمک به کاربران برای یافتن گزینه‌های پرواز، رزرو بلیط و ارائه توصیه‌های سفر.
هوش مصنوعی محاوره‌ای در مقابل هوش مصنوعی زاینده (مولد)
بیایید با مقایسه دو نوع اصلی از هوش مصنوعی، یعنی هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی زاینده، شروع کنیم.
وقتی درباره هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی زاینده صحبت می‌کنیم، ضروری است که تفاوت‌های اساسی در کاربردها و فناوری‌های زیربنایی این دو نوع سیستم را درک کنیم.
هوش مصنوعی محاوره‌ای به طور خاص برای ایجاد تعاملات مکالمه‌ای طراحی شده است که نیاز به درک و پردازش زبان انسانی دارند. این سیستم‌ها از تکنیک‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا ورودی‌های کاربر را تفسیر کرده و به‌صورت مکالمه‌ای پاسخ دهند.
در مقابل، هوش مصنوعی زاینده به سیستم‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند محتوای جدید (مانند متن، تصویر، موسیقی یا کد) را بر اساس داده‌های آموزشی ایجاد کنند. این سیستم‌ها با استفاده از مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های متخاصم (GAN) یا ترانسفورماتورها، نه تنها اطلاعات را پردازش و تحلیل می‌کنند، بلکه می‌توانند خروجی‌هایی کاملاً جدید و واقعی تولید کنند.
این قابلیت به‌ویژه در زمینه‌هایی که نیاز به خلاقیت و نوآوری دارند، مانند تولید محتوا، طراحی رسانه و دستکاری تصویر بسیار مفید است.
تفاوت کلیدی بین این دو نوع هوش مصنوعی در عملکردهای اصلی آنها است:
هوش مصنوعی محاوره‌ای به‌طور ویژه بر افزایش تعاملات تمرکز دارد و هدف آن برقراری ارتباط طبیعی و روان با انسان است.
در حالی که هوش مصنوعی زاینده بیشتر بر تولید محتوا متمرکز است و به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که به‌طور مستقل و خلاقانه محتوای جدید و متفاوت تولید کنند.
این تفاوت‌ها نشان می‌دهند که هر یک از این سیستم‌ها برای اهداف خاص خود طراحی شده و در زمینه‌های مختلف کاربردهای منحصر به فردی دارند.
چت‌بات در برابر هوش مصنوعی محاوره‌ای
اصطلاحات چت‌بات و هوش مصنوعی محاوره‌ای (مکالمه‌ای) اغلب به اشتباه به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما در واقع هرکدام ویژگی‌ها و قابلیت‌های متفاوتی را در دنیای هوش مصنوعی نمایان می‌کنند.
چت‌بات معمولاً یک سیستم برنامه‌ریزی شده است که با استفاده از قوانین از پیش تعیین‌شده یا الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشینی با کاربران تعامل می‌کند. این ربات‌ها عمدتاً برای انجام وظایف ساده یا پاسخ به سوالات خاص طراحی شده‌اند و بیشتر در خدمات مشتری به کار می‌روند.
اما هوش مصنوعی محاوره‌ای نمایانگر یکپارچگی پیشرفته‌تری از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی است که شامل یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌شود. این ویژگی‌ها به پلتفرم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای این امکان را می‌دهند که زمینه مکالمات را درک کنند، تعاملات قبلی را به خاطر بسپارند و مکالمات پیچیده‌تر را مدیریت کنند.
در نتیجه، هوش مصنوعی محاوره‌ای قادر است طیف وسیع‌تری از وظایف را انجام دهد و پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه کند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که هوش مصنوعی محاوره‌ای برای سناریوهایی که به درک عمیق‌تری از قصد کاربر و مدیریت گفتگوهای پیچیده نیاز دارند، ایده‌آل باشد.
هوش مصنوعی زاینده در برابر چت‌بات
تفاوت اصلی بین هوش مصنوعی زاینده و چت‌بات در عملکردهای کلیدی آنها و پیچیدگی وظایفشان است.
چت‌بات‌ها عمدتاً برای تعامل طراحی شده‌اند و بیشتر بر هوش مصنوعی ساده‌تر یا پاسخ‌های اسکریپتی برای انجام مکالمات با کاربران تکیه دارند. این سیستم‌ها به طور معمول در نقش‌های خدمات مشتری برای ارائه پاسخ‌های سریع و کارآمد به سوالات رایج استفاده می‌شوند.
در مقابل، هوش مصنوعی زاینده شامل ایجاد محتوا یا داده‌های جدید و منحصر به فرد است که قبلاً وجود نداشته‌اند، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفتهای مانند شبکه‌های یادگیری عمیق و GAN. این نوع هوش مصنوعی زاینده فقط محدود به تعاملات متنی نمی‌شود و در زمینه‌های مختلفی مانند آهنگ‌سازی، تولید تصاویر واقعی، نوشتن داستان یا حتی کدنویسی کاربرد دارد.
در حالی که چت‌بات ممکن است در خودکارسازی پاسخ‌ها و مدیریت تعاملات مشتری کمک کند، هوش مصنوعی زاینده دامنه وسیع‌تری دارد و بیشتر بر خلاقیت و تولید ایده‌ها و محصولات جدید تمرکز دارد، که آن را به ابزاری قدرتمند در زمینه‌هایی تبدیل می‌کند که نیاز به نوآوری و خروجی‌های خلاق دارند.
جمع‌بندی
چشم‌انداز فناوری هوش مصنوعی، از جمله چت‌بات‌ها، هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی مولد، با سرعت زیادی در حال تحول است و فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند تا تعاملات با کاربران را افزایش دهند و عملیات خود را ساده‌تر کنند.
با درک قابلیت‌های متمایز و ادغام‌های بالقوه این فناوری‌ها، شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی بهره‌برداری کنند تا نه تنها انتظارات مصرف‌کنندگان مدرن را برای خدمات هوشمند، پاسخگو و شخصی‌شده برآورده کنند، بلکه از این حد فراتر رفته و نوآوری کنند.
همچنان که به آینده نگاه می‌کنیم، پذیرش این پیشرفتهای هوش مصنوعی برای باقی‌ماندن در رقابت و نوآوری در دنیای دیجیتال بسیار ضروری خواهد بود.
