Створення розумних помічників на основі штучного інтелекту за допомогою IBM Watson

За останні десять років комп’ютери значно просунулися вперед, і для більшості з нас вони стануть ще більшими в нашому житті. Машинне навчання та штучний інтелект багато приписують останнім досягненням у обчислювальній техніці. Це дивовижно повертатися до часів, коли функціональні телефони та комп’ютери були безглуздими з обмеженою обробкою та апаратним забезпеченням, які ми майже відкинули. На одному кінці спектру ми маємо такі застарілі пристрої та системи, які майже зникнуть, а потім у нас є пристрої та сервіси, такі як Holo Lens від Microsoft і Amazon Alexa, що дають нам зазирнути в майбутнє.

Однією з останніх досягнень ШІ стало програмне забезпечення для помічників і роботи з контекстом. Такі компанії, як Google, Apple, Microsoft та інші, зробили великий внесок у те, щоб зробити свою домашню версію того, що ми вважаємо розумними помічниками, більш схожою на людину.

Історія ШІ та розумних помічників

Тепер дуже важливо вивчити, що саме сталося в цій галузі і як ми прийшли до використання цієї технології, ніби це не так вже й важливо. У ті часи, коли Apple запустила Siri, розумних помічників насправді не було, і єдиний раз, коли ви почули слово «бот», ви могли бути впевнені, що воно пов’язане з реальними фізичними апаратними роботами. Спосіб, яким ми, як користувачі, могли взаємодіяти з цими помічниками, був свого роду одним із способів. Коли я говорю в одну сторону, це означає, що ці помічники або боти (якщо такі були на той момент) використовували заздалегідь запрограмовані відповіді на певні гарячі слова чи запитання, щоб відповідати на запити користувача.

Проблема цього підходу полягала в тому, що він досить швидко повторювався. Ця одна причина була достатньо велика сама по собі, щоб пояснити той факт, що ніхто не вважав помічників корисними, і вони швидко перетворилися лише на трюк, а не на корисну функцію.

Оскільки Apple (у ті часи) була піонером у сфері технологій, кожна інша компанія намагалася взяти участь у підніжці та створити власну пропозицію, і тому ми побачили, що Samsung випустив S Voice на своїх пристроях Galaxy та багатьох інших, які з часом просто зникли.

Ключовим моментом у розвитку розумних помічників можна вважати те, що Google увійшов у гру і вирішив дати цьому розумному помічнику шанс. Якщо ви маєте хоч найменше уявлення про те, скільки даних зберігає Google, ви не будете заперечувати, що Google зміг зробити це правильно. Google Now був першим, коли розумний помічник виглядав так, як ми можемо використовувати щодня. Величезна кількість даних, яку Google надав для навчання системи, зробила весь досвід природним. Завдяки останнім досягненням у сфері машинного навчання і, зокрема, нейронних мереж, ми, безперечно, досягли точки перелому, коли системи стають здатними виконувати завдання з точністю на рівні людини. Це найбільша причина, чому сьогодні ви можете вести двосторонню розмову з помічником з урахуванням контексту. І це основна причина, чому боти та помічники почали ставати корисними. (Особлива подяка Microsoft за те, що вона показала, на що AI здатний створити бота під назвою Tay!)

У той час як Siri і Google Now, як розумні помічники, були в грі лише невеликий проміжок часу (з огляду на те, що вони були запущені лише в 2012 році), IBM вже значно випередила криву в секторі штучного інтелекту. Компанія має дослідження та інновації, які підкріплюють її понад 40 років роботи в цій галузі. Це один з ключових факторів, який визначив його перемогу в Jeopardy 2011 (до того, як існували розумні помічники).

Що таке Jeopardy?

Jeopardy — американське телевізійне ігрове шоу, створене Мервом Гріффіном. У шоу представлено конкурс вікторини, в якому учасникам дають підказки загального знання у формі відповідей, а свої відповіді мають сформулювати у формі запитань, читати далі тут. Хоча ви можете подумати, що це було просто ще одне шоу вікторини, ось угода з Jeopardy, розуміння питання саме по собі – це велика справа, не кажучи вже про з’ясування відповіді. Саме це робить Watson однією з найрозумніших машин, коли-небудь створених.

Іншим свідченням інновацій IBM є коли система IBM Deep Blue перемогла тодішнього чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова в 1997 році. Хоча поразка Лі Седола в грі Го привернула більше уваги, інновації в цій галузі почалися ще в 1997 році після того, як Поразка Deep Blue.

Сьогодні такі компанії, як IBM, Microsoft і Facebook, інвестують багато в платформи, які дозволяють створювати ботів без особливого досвіду. Тепер, перш ніж ми навіть перейдемо до того, як ви можете створити його, тривіально запитати, чому ви хочете створити його.

Якщо ви придивитеся трохи ближче, ви знайдете масу ситуацій, коли боти можуть не тільки допомагати, але й перевищують ефективність, в якій людина може виконати завдання. Декількома з таких прикладів можуть бути підтримка клієнтів, охорона здоров’я (вам потрібно перевірити, як IBM Watson допомагає лікарям і медичним працівникам у дослідженнях раку. Відвід посилання детальніше про це) і розширення для електронної комерції. Масштаб, в якому працюють великі компанії, і величезна кількість даних, на яких вони сидять, це не тільки допоможе ширше масштабувати їхній бізнес, але й запропонує багатіший і більш привабливий досвід для їхніх споживачів.

У цій публікації ми розглянемо, як легко для людини, яка не має абсолютно ніяких знань у програмуванні, створити розумного та контекстного бота. IBM Watson Conversation Service (WCS).

Що це за Ватсон, запитаєте ви?

Ну, Watson — це суперкомп’ютер IBM, який використовує AI та аналітичне програмне забезпечення для створення оптимізованої для продуктивності системи відповідей на запитання. Watson здатний обробляти зі швидкістю 80 терафлопс в секунду. Щоб досягти точності людського рівня під час обробки запитів і надання відповідей, Watson отримує доступ до понад 90 серверів із сукупним сховищем даних у 200 мільйонів сторінок інформації. Його назвали на честь першого генерального директора IBM (а не від Шерлока Холмса, ви, літературні ботані!). Варто зазначити, що хоча в цій статті ми більше зосереджуємось на розмовних службах Watson, Watson не обмежується лише цим завданням. Watson здатний обробляти інформацію більше як «розумна людина», ніж комп'ютер, що означає, що він здатний до контекстного аналізу даних. Система настільки розвинена, що здатна визначити, структуровані чи неструктуровані дані, вона знає, що дані не створені рівними. Крім контекстного аналізу, він також здатний розрізняти різні типи інформації. Він також здатний читати, аналізувати та вчитися з природної мови, як і люди. Це дуже складна система, і ми не можемо говорити про всі її можливості, але перерахованих вище більш ніж достатньо, щоб поставити її попереду будь-якої іншої системи, яка зараз працює, тому що Watson навчився та розвивався з часом, і тепер IBM дозволяє ви, розробники, можете скористатися його функціями для забезпечення роботи вашого додатка та послуг.

Служба розмов Watson

Watson Conversation Service знаходиться на вершині хмари IBM Bluemix Cloud і дозволяє створювати інтерфейси для популярних клієнтів, таких як Slack і Facebook Messenger, які будуть використовуватися користувачами, щоб отримати те, що вони хочуть, простим способом. (Дійсно, розмовні інтерфейси замінять візуальні інтерфейси в майбутньому!).

Служба розмов Watson настільки просунута і настільки добре продумана, що ви можете запустити свого чат-бота менш ніж за 10 хвилин, і це не я кажу, це те, що стверджує IBM. Його простота використання робить його чудовим набором інструментів для будь-якого арсеналу розробника. Уявіть собі, наскільки розумною може стати ваша наступна програма або служба з інтеграцією такого інтелекту, і найкраще в цьому полягає в тому, що абсолютно не потрібен досвід машинного навчання.

Перш ніж почати створювати чат-бота, вам потрібно зрозуміти кілька ключових речей про те, як працює Watson. Watson використовує 3 ключові речі:

• умисел
• Суб'єкти
• Діалог

An намір — це група прикладів, які користувач може сказати, щоб передати конкретну мету чи ідею. Простішими словами, намір — це широкий опис завдання, яке користувач може захотіти виконати.

Сутність, з іншого боку, дозволяє програмі та службі вирішувати на більш низькому / детальному рівні, що саме хоче робити користувач. Сутності - це спосіб Watson для обробки значущих способів обробки введених користувачів. Використовується для роз’яснення намірів і надання різної відповіді для кожного випадку.

Нарешті, a Діалог це те, що пов’язує наміри та сутності. Це дозволяє боту розпізнавати наміри та сутності, щоб відповідати на запити користувача. Діалоги використовуються, щоб задати уточнюючі запитання, якщо наданої інформації недостатньо, або направляють користувачів через більш складні процеси.

Використовуючи лише знання, які я передав вам вище, ви можете легко використовувати веб-інструменти IBM для створення чат-бота, який відповідає на ваші запитання. Єдина вимога – мати обліковий запис IBM Bluemix. Крім того, все досить просто. Ви можете зареєструвати обліковий запис Bluemix на посилання.

Існує багато посібників і відео, доступних в Інтернеті, щоб почати, не кажучи вже про те, що документація IBM досить самодостатня для початку. Враховуючи той факт, що Bluemix безкоштовний для 30-денної пробної версії, вам слід почекати, а не просто забруднити руки.

Існує блог IBM про створення чат-ботів, який особливо корисний посилання щоб подивитись на це. Як корисний ресурс, IBM також зробила покрокове відео, яке вбудовано нижче, ви можете використовувати його як посилання для детального огляду.

Крім того, IBM проводить 2 CrowdChats і Facebook Live Session для розробників, зацікавлених у створенні чогось із Watson. Я дуже раджу вам зареєструватися на них за посиланнями, наведеними нижче.

• Краудчат 02 – http://ibm.co/2jgrrq9 (13th лютого 2017)
• Facebook Live - http://ibm.co/2jo6rM1 (16th лютого 2017)

Якщо вам потрібен короткий інструкція, ось відео, яке навчить вас створити власного бота менш ніж за 6 хвилин.

Нарешті, для отримання будь-яких додаткових відомостей та перевірки розвитку Watson ви можете переглянути їх сторінку GitHub на посилання.

Висновок

З швидкістю розвитку технологій надзвичайно очевидно, що розумні помічники та боти забезпечать наступне покоління послуг, тоді як апаратне та навіть програмне забезпечення відійдуть на другий план. Користувачі зможуть безпосередньо взаємодіяти з послугами найбільш природним способом. У той час, коли IBM експериментує з такими пропозиціями, як Bluemix і Watson Conversation Service, єдиним вузьким місцем, з яким компанії зіткнуться при розробці цього досвіду, буде брак таланту. Тому ви повинні чітко розглянути AI та машинне навчання як можливу перспективу кар’єрного зростання.