Изградња паметних асистената са АИ помоћу ИБМ Ватсон-а

Рачунарство је значајно напредовало у протеклих десет година, а за већину нас ће постати још веће током живота. Машинско учење и вештачка интелигенција су много приписали недавном напретку у рачунарству. Некако је невероватно вратити се у дане када су телефони и рачунари са функцијама били глупи са ограниченом обрадом и хардвером који смо скоро одбацили. На једном крају спектра имамо такве старе уређаје и системе који се скоро приближавају изумирању, а затим имамо уређаје и услуге као што су Мицрософтов Холо Ленс и Амазон Алека који нам омогућавају да завиримо у оно што нам доноси будућност.

Једна од недавних достигнућа АИ је помоћни софтвер и ботови свесни контекста. Компаније попут Гоогле-а, Аппле-а, Мицрософт-а и других много су допринеле да њихова домаћа верзија онога што сматрамо паметним помоћницима буде више налик човеку.

Историја вештачке интелигенције и паметних асистената

Сада је кључно испитати шта се тачно догодило у овој области и како смо дошли да користимо ову технологију као да није велика ствар. У данима када је Аппле лансирао Сири, паметни асистенти заправо нису били ствар, а једини пут када сте чули реч „бот“, могли сте бити сигурни да има неке везе са стварним физичким хардверским роботима. Начин на који смо ми као корисници могли да комуницирамо са овим помоћницима био је на неки начин један од начина. Када кажем један начин, то значи да су ови помоћници или ботови (ако их је било у то време) користили унапред програмиране одговоре на одређене вруће речи или питања да би одговорили на упите корисника.

Проблем са овим приступом је био у томе што се понављао, прилично брзо. Овај један разлог је био довољно велики да се припише чињеници да нико није сматрао помоћнике корисним, и они су брзо постали само трик уместо да постану корисна функција.

Како је Аппле (у то време) био пионир у технологији, свака друга компанија је покушала да се укључи и изгради сопствену понуду и тако смо видели како је Самсунг објавио С Воице на својим Галаки уређајима и многим другим који су временом нестали.

Оно што се може сматрати кључним моментом у напредовању паметних асистената било је када је Гугл ушао у игру и одлучио да да прилику целом овом паметном асистенту. Ако имате и најмању представу о томе на колико података је Гоогле седео, нећете порећи да је Гоогле имао најбољу прилику да то уради како треба. Гоогле Нов је био први пут да је паметни асистент изгледао нешто као што бисмо могли да користимо на дневној бази. Огромна количина података које је Гоогле убацио да обучи систем учинила је да се цело искуство осећа природним. Са недавним напретком у области машинског учења и посебно неуронских мрежа, дефинитивно смо достигли тачку преокрета, са системима који постају способни да извршавају задатке са прецизношћу на нивоу човека. Ово је највећи разлог зашто данас можете имати двосмерни разговор са асистентом у зависности од контекста. И ово је примарни разлог зашто су ботови и помоћници почели да постају корисни. (Посебна похвала Мицрософту што је показао шта је вештачка интелигенција способна да направим бот под називом Таи!)

Док су Сири и Гоогле Нов, као паметни асистенти, били у игри само мало времена (с обзиром да су лансирани тек 2012. године), ИБМ је већ био прилично испред кривуље у сектору вештачке интелигенције. Компанија има истраживања и иновације које подржавају свој рад у овој области више од 40 година. Ово је један од кључних фактора који је одредио њену победу у Јеопардију 2011 (пре него што су постојали паметни асистенти).

Шта је Јеопарди?

Јеопарди је америчка телевизијска игра коју је креирао Мерв Грифин. У емисији је приказано такмичење у квизу у којем се такмичарима дају трагови општег знања у облику одговора, а своје одговоре морају формулисати у облику питања, прочитајте више овде. Иако можда мислите да је то била само још једна квиз емисија, ево посла са Јеопардијем, разумевање питања само по себи је велика ствар, а камоли проналажење одговора. Само ово чини Ватсона једном од најпаметнијих машина икада направљених.

Још један доказ ИБМ-ове иновације је када је ИБМ-ов систем Дееп Блуе победио тадашњег светског шампиона у шаху Гарија Каспарова 1997. године. Док је пораз Ли Седола у игри Го привукао више пажње, иновација у овој области почела је давне 1997. Пораз Дееп Блуе.

Данас имамо компаније као што су ИБМ, Мицрософт и Фацебоок које много улажу у платформе које вам омогућавају да правите ботове без велике експертизе. Пре него што уопште дођемо до тога како можете да га направите, тривијално је запитати се зашто бисте уопште желели да га направите.

Ако погледате мало ближе, наћи ћете гомилу ситуација у којима ботови не само да могу бити помоћни, већ и премашити ефикасност у којој човек може да изврши задатак. Неки од тих примера би били корисничка подршка, здравствена заштита (треба да проверите како ИБМ Ватсон помаже лекарима и медицинским радницима у истраживању рака. Посетите овај линк за више о томе) и проширења за е-трговину. Обим на којем велике компаније послују и огромна количина података на којима се налазе, то не само да ће помоћи да се њихова предузећа више скалирају, већ ће понудити и богатија и занимљивија искуства за њихове потрошаче.

У овом посту ћемо погледати колико је лако за некога ко нема апсолутно никакво знање о програмирању, да направи бота који је паметан и контекстуалан користећи ИБМ-ова Ватсон Цонверсатион Сервице (ВЦС).

Шта је ово Ватсон питате?

Па, Вотсон је ИБМ-ов суперкомпјутер који користи АИ и софтвер за аналитику за креирање система за одговарање на питања који је оптимизован за перформансе. Вотсон је способан да обрађује брзином од 80 терафлопса у секунди. Да би достигао тачност на нивоу човека док обрађује упите и даје одговоре, Вотсон приступа преко 90 сервера са комбинованим складиштем података од 200 милиона страница информација. Име је добио по првом извршном директору ИБМ-а (а не оном од Шерлока Холмса, ви штребери књижевности!). Вреди напоменути да иако се у овом чланку више фокусирамо на Ватсон Цонверсатион Сервицес, Ватсон није ограничен само на овај задатак. Вотсон је способан да обрађује информације више као „паметан човек“ него као компјутер, што значи да је способан за контекстуалну анализу датих података. Систем је толико напредан да је способан да утврди да ли су подаци структурирани или неструктурирани, он зна да подаци нису створени једнаки. Осим контекстуалне анализе, она је такође способна да разликује различите врсте информација. Такође је способан да чита, анализира и учи из природног језика, баш као и људи. То је веома софистициран систем и не можемо да причамо о свим његовим могућностима, али оне горе наведене су више него довољне да га ставе испред било ког другог тренутно оперативног система, јер је Вотсон научио и еволуирао с временом и сада ИБМ дозвољава ви, програмери да искористите његове функције за покретање ваше апликације и услуга.

Ватсон Цонверсатион Сервице

Ватсон Цонверсатион Сервице налази се на врху ИБМ-овог Блуемик Цлоуд-а и омогућава вам да креирате интерфејсе за популарне клијенте као што су Слацк и Фацебоок Мессенгер које ће корисници користити да на једноставан начин дођу до онога што желе. (Заиста, конверзацијски интерфејси ће у будућности заменити визуелне интерфејсе!).

Ватсон Цонверсатион Сервице је толико напредан и тако добро постављен да можете да покренете свој цхат бот за мање од 10 минута и то не говорим ја, то је оно што ИБМ тврди. Његова једноставност употребе чини га одличним алатом за арсенал било ког програмера. Замислите колико ваша следећа апликација или услуга може постати паметна са интеграцијом такве интелигенције, а најбољи део тога је то што није потребно апсолутно никакво искуство машинског учења.

Пре него што почнете да правите цхатбот, морате да разумете неколико кључних ствари о томе како Вотсон функционише. Вотсон користи 3 кључне ствари:

• Намера
• Ентитети
• Диалог

An намера је група примера које би корисник могао да каже да би саопштио одређени циљ или идеју. Једноставнијим речима, намера је широк опис задатка који корисник можда жели да изврши.

Ентитет, с друге стране, омогућава апликацији и сервису да одлуче на нижем/грануларном нивоу шта је тачно оно што корисник жели да уради. Ентитети су Вотсонов начин управљања значајним начинима управљања уносом корисника. Користи се за разјашњавање намера и омогућавање другачијег одговора за сваки случај.

На крају, а Дијалог је оно што повезује намере и ентитете. Омогућава боту да препозна намере и ентитете да одговоре на упите корисника. Дијалози се користе за постављање питања која појашњавају ако дате информације нису довољне или за усмеравање корисника кроз детаљније процесе.

Користећи само знање које сам вам пренео изнад, можете лако да користите ИБМ-ове веб алате да креирате бот за ћаскање који одговара на ваша питања. Једини услов је да морате имати ИБМ Блуемик налог. Осим тога, све је прилично једноставно. Можете се пријавити за Блуемик налог на овај линк.

Постоји много водича и видео записа доступних на мрежи за почетак, а да не спомињемо да је ИБМ-ова документација прилично самодовољна за почетак. Узимајући у обзир чињеницу да је Блуемик бесплатан за 30-дневну пробну верзију, требало би да сачекате, уместо да само упрљате руке.

Постоји блог од ИБМ-а о изградњи цхатботова који је посебно користан, идите на овај линк да погледам то. Као користан ресурс, ИБМ је такође направио видео са водичем који је уграђен испод, можете га користити као референцу за детаљан преглед.

Такође, ИБМ је домаћин 2 ЦровдЦхатс-а и Фацебоок Ливе Сессион за програмере заинтересоване за изградњу ствари са Ватсон-ом. Препоручујем вам да се региструјете за њих путем линкова наведених у наставку.

• Цровдцхат 02 – http://ibm.co/2jgrrq9 (КСНУМКСтх фебруара КСНУМКС)
• Фацебоок Ливе - http://ibm.co/2jo6rM1 (КСНУМКСтх фебруара КСНУМКС)

У случају да вам је потребно кратко упутство, ево видео снимка који ће вас научити да направите сопственог бота за мање од 6 минута.

На крају, за све додатне детаље и да бисте проверили развој Ватсона, можете погледати њихову ГитХуб страницу на овај линк.

Zakljucak

Темпом којим технологија напредује, изузетно је очигледно да ће паметни асистенти и ботови покретати следећу генерацију услуга, док хардвер, па чак и софтвер, заузимају задње седиште. Корисници ће моћи директно да се ангажују са услугама на најприроднији могући начин. У време када ИБМ експериментише са понудама као што су Блуемик и Ватсон Цонверсатион Сервице, једино уско грло са којим ће се компаније суочити у развоју ових искустава биће недостатак талента. Дакле, требало би јасно да АИ и машинском учењу боље погледате као могућу перспективу за каријеру.