Вычислительная техника значительно продвинулась вперед за последние десять лет, и для большинства из нас она станет еще больше в течение нашей жизни. Машинное обучение и искусственный интеллект во многом объясняются недавними достижениями в области вычислений. Удивительно вернуться к тем временам, когда функциональные телефоны и компьютеры были тупыми, с ограниченной обработкой и аппаратным обеспечением, от которого мы почти отказались. На одном конце спектра у нас есть такие устаревшие устройства и системы, которые почти исчезают, а затем у нас есть устройства и сервисы, такие как Microsoft Holo Lens и Amazon Alexa, которые позволяют нам заглянуть в будущее.
Одним из последних достижений искусственного интеллекта стали контекстно-зависимые помощники и боты. Такие компании, как Google, Apple, Microsoft и другие, внесли большой вклад в создание собственной версии того, что мы считаем умными помощниками, более похожими на людей.
История искусственного интеллекта и умных помощников
Теперь очень важно изучить, что именно произошло в этой области и как мы пришли к использованию этой технологии, как будто это не имеет большого значения. В те дни, когда Apple запускала Siri, умных помощников на самом деле не было, и когда вы слышали слово «бот» только однажды, вы могли быть уверены, что оно как-то связано с реальными физическими аппаратными роботами. То, как мы, пользователи, могли взаимодействовать с этими помощниками, было своего рода одним способом. Когда я говорю «один путь», это означает, что эти помощники или боты (если таковые были в то время) использовали заранее запрограммированные ответы на определенные горячие слова или вопросы, чтобы отвечать на запросы пользователя.
Проблема с этим подходом заключалась в том, что он довольно быстро стал повторяться. Эта единственная причина была сама по себе достаточно большой, чтобы объяснить тот факт, что никто не нашел помощников полезными, и они быстро превратились в уловку вместо того, чтобы стать полезной функцией.
Поскольку Apple (в те дни) была пионером в области технологий, все остальные компании пытались присоединиться к победе и создать свои собственные предложения, и поэтому мы видели, как Samsung выпускает S Voice на своих устройствах Galaxy и многих других, которые со временем просто исчезли.
Поворотным моментом в развитии умных помощников можно считать момент, когда Google вошел в игру и решил испытать весь этот умный помощник. Если у вас есть хотя бы малейшее представление о том, сколько данных хранит Google, вы не станете отрицать, что у Google был лучший шанс сделать это правильно. Google Now был первым, когда умный помощник выглядел так, как мы могли бы использовать каждый день. Огромный объем данных, которые Google добавил для обучения системы, заставил весь опыт казаться естественным. Благодаря недавним достижениям в области машинного обучения и, в частности, нейронных сетей, мы определенно достигли точки перелома, когда системы стали способны выполнять задачи с точностью человеческого уровня. Это основная причина, по которой сегодня у вас может быть двусторонний контекстно-зависимый разговор с помощником. И это основная причина, по которой боты и помощники стали полезными. (Особый привет Microsoft за то, что я показал, на что способен ИИ, создав бота под названием Tay!)
В то время как Siri и Google Now в качестве умных помощников присутствовали в игре совсем недавно (учитывая, что они были запущены только в 2012 году), IBM уже была впереди всех в секторе искусственного интеллекта. Компания имеет исследования и инновации, которые подтверждают более чем 40-летний опыт работы в этой области. Это один из ключевых факторов, который определил его победу в Jeopardy 2011 (до того, как появились какие-либо умные помощники).
Что такое опасность?
Jeopardy - это американское телевизионное игровое шоу, созданное Мервом Гриффином. Шоу включает в себя викторину, в которой участникам предлагаются общие сведения в форме ответов, и они должны сформулировать свои ответы в форме вопросов. Подробнее здесь. Хотя вы можете подумать, что это была просто еще одна викторина, вот в чем дело с Jeopardy: понимание вопроса само по себе имеет большое значение, не говоря уже о том, чтобы выяснить ответ. Уже одно это делает Watson одной из самых умных машин из когда-либо построенных.
Еще одно свидетельство инноваций IBM - это когда система IBM Deep Blue победила тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова еще в 1997 году. Хотя поражение Ли Седола в игре Го привлекло больше внимания, инновации в этой области начались еще в 1997 году после того, как Поражение Deep Blue.
Сегодня у нас есть такие компании, как IBM, Microsoft и Facebook, которые много инвестируют в платформы, которые позволяют создавать ботов, не требуя большого опыта. Теперь, прежде чем мы даже перейдем к тому, как вы можете его построить, тривиально спросить, зачем вам вообще нужно его строить.
Если вы посмотрите немного ближе, вы найдете массу ситуаций, в которых боты могут не только помогать, но и превосходить эффективность, в которой человек может выполнить задачу. Вот несколько примеров: служба поддержки клиентов, здравоохранение. (вам нужно узнать, как IBM Watson помогает врачам и медицинским работникам в исследованиях рака. Посетите эту ссылку подробнее об этом) и расширения для электронной коммерции. Масштаб, в котором работают крупные компании, и огромное количество данных, на которых они работают, не только поможет расширить их бизнес, но также предложит более богатый и увлекательный опыт для их потребителей.
В этом посте мы рассмотрим, насколько легко для человека, не имеющего абсолютно никаких знаний в области программирования, создать бота, который будет умным и контекстным, используя IBM Watson Conversation Service (WCS).
Что это за Ватсон вы спрашиваете?
Что ж, Watson - это суперкомпьютер IBM, который использует ИИ и аналитическое программное обеспечение для создания системы ответов на вопросы, оптимизированной для производительности. Watson может обрабатывать данные со скоростью 80 терафлопс в секунду. Чтобы достичь точности человеческого уровня при обработке запросов и выдаче ответов, Watson обращается к более чем 90 серверам с объединенным хранилищем данных в 200 миллионов страниц информации. Он был назван в честь первого генерального директора IBM (а не в честь Шерлока Холмса, фанаты литературы!). Стоит отметить, что, хотя в этой статье мы уделяем больше внимания Watson Conversation Services, Watson не ограничивается только этой одной задачей. Watson способен обрабатывать информацию скорее как «умный человек», чем как компьютер, что означает, что он способен к контекстному анализу данных. Система настолько продвинута, что способна определять, являются ли данные структурированными или неструктурированными, она знает, что данные не созданы равными. Помимо контекстного анализа, он также способен различать разные типы информации. Он также способен читать, анализировать и учиться на естественном языке, как и люди. Это очень сложная система, и мы не можем подробно рассказать обо всех ее возможностях, но перечисленных выше более чем достаточно, чтобы поставить ее впереди любой другой системы, работающей в настоящее время, потому что Watson со временем научился и развивался, и теперь IBM позволяет вы, разработчики, можете использовать его функции для работы своих приложений и служб.
Служба разговоров Watson
Watson Conversation Service находится на вершине IBM Bluemix Cloud и позволяет создавать интерфейсы для популярных клиентов, таких как Slack и Facebook Messenger, которые будут использоваться пользователями для простого получения желаемого. (Действительно, диалоговые интерфейсы в будущем заменят визуальные!).
Watson Conversation Service настолько продвинут и настолько хорошо продуман, что вы можете запустить своего чат-бота менее чем за 10 минут, и это не я говорю, это то, что утверждает IBM. Простота использования делает его отличным набором инструментов для любого разработчика. Представьте, насколько умным может стать ваше следующее приложение или услуга с интеграцией такого интеллекта, и самое лучшее в этом то, что совершенно не требуется опыт машинного обучения.
Прежде чем приступить к созданию чат-бота, вам необходимо понять несколько ключевых моментов в работе Watson. Watson использует 3 ключевые вещи:
- Намерение
- Юридические лица
- Диалог
An намерение представляет собой группу примеров, которые пользователь может сказать, чтобы сообщить о конкретной цели или идее. Проще говоря, намерение - это широкое описание задачи, которую пользователь может захотеть выполнить.
Сущность, с другой стороны, позволяет приложению и службе решать на более низком / детальном уровне, что именно хочет делать пользователь. Сущности - это способ Watson обрабатывать важные способы обработки пользовательского ввода. Он используется, чтобы прояснить намерения и разрешить разный ответ для каждого случая.
Наконец, Диалог это то, что связывает намерения и сущности. Это позволяет боту распознавать намерения и сущности, чтобы отвечать на запросы пользователя. Диалоги используются, чтобы задать уточняющие вопросы, если предоставленной информации недостаточно, или провести пользователей через более сложные процессы.
Используя только те знания, которые я передал вам выше, вы можете легко использовать веб-инструменты IBM для создания чат-бота, который будет отвечать на ваши вопросы. Единственное требование - у вас должна быть учетная запись IBM Bluemix. В остальном все довольно просто. Вы можете зарегистрироваться для учетной записи Bluemix на эту ссылку.
В Интернете есть множество руководств и видеороликов, которые помогут вам начать работу, не говоря уже о том, что документация IBM довольно самодостаточна для начала работы. Учитывая тот факт, что Bluemix бесплатен для 30-дневной пробной версии, вам следует подождать, а не просто испачкать руки.
Есть блог IBM о создании чат-ботов, который особенно полезен, перейдите по ссылке эту ссылку посмотреть на это. В качестве полезного ресурса IBM также подготовила видео с пошаговым руководством, которое встроено ниже, вы можете использовать его в качестве справочного материала для подробного обзора.
Кроме того, IBM проводит 2 CrowdChats и Facebook Live Session для разработчиков, заинтересованных в создании вещей с помощью Watson. Я настоятельно рекомендую вам зарегистрироваться для них по ссылкам, приведенным ниже.
- Краудчат 02 - http://ibm.co/2jgrrq9 (13th февраля 2017)
- Facebook Live - http://ibm.co/2jo6rM1 (16th февраля 2017)
Если вам нужно быстрое пошаговое руководство, вот видео, которое научит вас создавать собственного бота менее чем за 6 минут.
Наконец, для получения дополнительных сведений и ознакомления с разработкой Watson вы можете посетить их страницу GitHub на эту ссылку.
Заключение
По темпам развития технологий совершенно очевидно, что умные помощники и боты станут основой услуг следующего поколения, в то время как оборудование и даже программное обеспечение отойдут на второй план. Пользователи смогут напрямую взаимодействовать с сервисами наиболее естественным образом. В то время, когда IBM экспериментирует с такими предложениями, как Bluemix и Watson Conversation Service, единственным узким местом, с которым компании столкнутся при разработке этих возможностей, будет нехватка талантов. Таким образом, вам следует серьезно взглянуть на ИИ и машинное обучение как на возможную карьерную перспективу.
Риши Мишра
Превосходно, какая отличная идея.
Джеслин
Я только что наткнулся на ваш блог и хотел сказать, что мне действительно понравилось читать ваши сообщения в блоге. В любом случае я буду подписываться на вашу ленту и надеюсь, что вы скоро снова напишете.