دنیای ارتباطات از تماس‌های صوتی به سمت متون و تصاویر حرکت می‌کند. در حقیقت، بر اساس یک نظرسنجی از فیسبوک، بیش از ۵۰٪ از مشتریان ترجیح می‌دهند از کسب‌وکاری خرید کنند که امکان ارتباط با آن‌ها از طریق چت وجود داشته باشد. چت کردن به شکلی جدید و اجتماعی قابل قبول برای تعاملات تبدیل شده است. این امکان را برای برندها فراهم می‌آورد تا در هر زمان و مکانی با مشتریان خود در ارتباط باشند. با فراهم آوردن دسترسی آسان به خدمات و کاهش زمان انتظار، چت‌بات ها به سرعت محبوبیت پیدا کرده‌اند، هم برای برندها و هم برای مشتریان.
چت‌بات ها یا برنامه‌های مکالمه خودکار روش‌های شخصی‌تری برای دسترسی مشتریان به خدمات از طریق یک رابط متنی فراهم می‌کنند. جدیدترین چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سوالات (دستور، فرمان، درخواست و غیره) را از یک زمینه خاص توسط انسان (یا یک چت‌بات دیگر) درک کرده و پاسخ مناسب را ارائه دهند.
اما چطور چت‌بات‌ها کار می‌کنند؟ چه چیزی این امکان را فراهم می‌آورد که این برنامه‌های کامپیوتری اهداف کاربران را درک کنند؟ و چگونه چت‌بات‌ها قادرند پاسخ‌ها را برای مکالمات مختلف متناسب کنند؟ در اینجا پاسخ‌ها را می‌یابیم!
چگونه چت‌بات‌ها کار می‌کنند؟
چت‌بات‌ها می‌توانند انواع مختلفی داشته باشند و نحوه عملکرد آن‌ها بر اساس نوع متفاوت است. برخی از چت‌بات‌ها به عنوان دستیاران مجازی، چت‌بات‌های سوال-پاسخ یا چت‌بات‌های مخصوص دامنه خاص عمل می‌کنند. چت‌بات‌های سوال-پاسخ ساده‌تر هستند و نیاز به مهارت‌های کمتری دارند. این چت‌بات‌ها عمدتاً مبتنی بر دانش هستند و قابلیت‌های آن‌ها محدود به پاسخ دادن به یک مجموعه خاص از سوالات است. از سوی دیگر، چت‌بات‌هایی که از تمام ظرفیت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهره می‌برند، می‌توانند مکالمات انسانی را شبیه‌سازی کرده و تجربه کاربری را به حداکثر برسانند.
قابلیت‌های اصلی چت‌بات‌ها
چت‌بات‌ها معمولاً از یکی از قابلیت‌های زیر برای عملکرد خود استفاده می‌کنند:
۱. تطبیق الگو (Pattern Matching)
چت‌بات‌های مبتنی بر قواعد یا اسکریپت‌شده اغلب از این روش استفاده می‌کنند. این چت‌بات‌ها از یک پایگاه دانش استفاده می‌کنند که شامل اسناد مختلف است. هر سند یک الگو و قالب خاص دارد. زمانی که چت‌بات ورودی‌ای دریافت می‌کند که با الگوی خاصی مطابقت دارد، پیام ذخیره‌شده در قالب مربوطه را به عنوان پاسخ ارسال می‌کند. الگوها می‌توانند عباراتی مانند “نام شما چیست؟” یا “نام من * است” باشند، جایی که ‘*’ یک عبارت منظم است.
چنین چت‌بات‌هایی معمولاً پاسخ‌ها را براساس دسته‌بندی‌های از پیش تعریف‌شده و الگوهای ذخیره‌شده ارسال می‌کنند. برای مثال، ELIZA یکی از چت‌بات‌های اولیه در سال ۱۹۶۶ بود که از تطبیق الگو برای پردازش و پاسخ به ورودی‌ها استفاده می‌کرد.
۲. استفاده از الگوریتم‌های مناسب
چت‌بات‌های مبتنی بر الگوریتم‌های مناسب، علاوه بر تطبیق الگو، الگوریتم‌هایی را برای مقایسه ورودی‌ها با پاسخ‌ها در پایگاه داده خود استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها به چت‌بات‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های بزرگ برای تحلیل استفاده کنند و پاسخ‌های مناسب را به انتخاب بگذارند.
این چت‌بات‌ها می‌توانند وظایف تراکنشی را انجام دهند و به‌طور خاص برای مقاصد خاص طراحی شده‌اند. برای مثال، alVin یک چت‌بات مبتنی بر الگوریتم مناسب است که به‌عنوان دستیار خدمات مالی در شرکت LV= Broker استفاده می‌شود و وظایف تراکنشی ساده را به‌طور خودکار انجام می‌دهد.
۳. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
چت‌بات‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی، به جای استفاده از پاسخ‌های از پیش تعریف‌شده، پاسخ‌ها را به‌صورت پویا و بر اساس ورودی‌های کاربران تولید می‌کنند. این مدل‌ها از یک ساختار سلسله‌مراتبی از لایه‌ها برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند.
شبکه عصبی مصنوعی دارای سه لایه اصلی است: لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی. ورودی‌ها از طریق لایه‌ها عبور کرده و در نهایت به یک پاسخ قابل‌فهم در لایه خروجی منتهی می‌شوند. این مدل‌ها قادرند به‌طور مؤثری مکالمات را مدیریت کنند و پاسخ‌هایی شبیه به مکالمات انسانی تولید کنند.
نمونه‌هایی از چت‌بات‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی شامل Alexa، Siri، Google Assistant و Cortana هستند که از یادگیری عمیق برای تولید پاسخ‌ها استفاده می‌کنند.
۴. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP)
در نهایت، پردازش زبان طبیعی (NLP) در هسته ساختار چت‌بات‌ها قرار دارد. NLP به چت‌بات‌ها این توانایی را می‌دهد که زبان انسان را درک کنند و پاسخ‌های هوشمندانه تولید کنند. این فناوری به چت‌بات‌ها کمک می‌کند تا قصد کاربر را تشخیص دهند و آن را در زمینه مکالمه درک کنند.
چت‌بات‌هایی که از NLP استفاده می‌کنند می‌توانند موارد مختلفی مانند زمان، مکان، تاریخ، افراد و نظرات مختلف کاربر را شبیه‌سازی کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند با توجه به تاریخچه مکالمه، تعاملات بهتری با کاربران داشته باشند.
نتیجه‌گیری
معماری چت‌بات‌ها پیچیدگی‌های زیادی دارد که باعث می‌شود رابط‌های مکالمه‌ای هوشمند به اندازه کافی برای تعاملات پیچیده دیجیتال امروزی قابل استفاده باشند. با پیشرفت بیشتر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، شاهد استفاده بیشتر از چت‌بات‌ها خواهیم بود. این امر به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که از پتانسیل واقعی چت‌بات‌ها بهره‌برداری کنند و تجربه بهتری برای کاربران خود فراهم کنند.
