Проект по компьютерным интеллектуальным системам.
Chat-bot
Первый рейтинг
Руководитель: Тея Тодуа
Группа: 108439
Мисюрин Владислав
Петросян Андраник
Цицкишвили Александр
Умикашвили Николоз
КОРОТКО О ЧАТ-БОТАХ
Наверняка мы уже не раз слышали термин “чат-бот” — программах, способных вести диалог с пользователями социальных сетей и мессенджеров. Кому-то они дарят стикеры, кому-то дают советы относительно товаров и прочей информации, ориентированной на пользователя, а кому-то просто заменили психоаналитика.
Если чат-боты еще год назад были просто фишкой в социальных сетях, то сегодня они превратились в инструмент бизнеса. Таким образом, они не только помогают быть на связи с клиентом в режиме 24/7, но и привлекают внимание целевой аудитории к бренду. Условно их можно разделить на два типа. Первый тип — это виртуальные помощники, они могут быть голосовыми и/или текстовыми. Работающие на принципах АI (искусственного интеллекта), они помогают клиентам различных компаний находить нужную информацию, товары и услуги, проводить консультации. Самый очевидный пример виртуального помощника — чат-бот Siri, с которым любят разговаривать все владельцы айфонов. Другой тип — онлайн-мессенджеры. Они активно используются бизнесом для круглосуточной работы с клиентами. В сравнении с первым типом, мессенджеры работают по заранее подготовленным правилам, и могут отвечать только на установленный ряд вопросов. В первую очередь, подобные чат-боты — это достаточно эффективная служба поддержки для пользователя. 
На сегодняшний день мессенджеры приобрели популярность мирового масштаба. Количество пользователей 4-х самых популярных мессенджеров — WhatsApp, Facebook Messenger, WeChat и Viber — превысило численность юзеров таких сервисов, как Twitter, Facebook или LinkedIn и составило 1,4 млрд пользователей, по некоторым данным и оценкам это число составляет почти 2 миллиарда человек.
Это ландшафт индустрии использования чат-ботов, созданный американским сервисом KeyReply. Здесь показаны ключевые игроки рынка и инструменты разработки.
КАК МЫВИДИМ НАШЕГО БОТА
Исходя из сказанного выше, то бот способен работать 24/7, предоставлять нам всю нужную информацию. Зачастую они работают по принципу “запрос-ответ”. Мы хотим создать бота, грубо говоря, который будет “обслуживать” нужды нашей группы, а точнее, выдавать информацию нужную либо полезную. Например, если кому-то из участников группы понадобится расписание или какой-нибудь материал перед экзаменами. Так как мы все активно пользуемся социальными сетями, то бот будет работать на платформе, использовать API, предоставленной VK. Почему всё же создание бота выгодно? Например, нет необходимости разрабатывать интерфейс, ведь всё взаимодействие происходит через личные сообщения. Аналогично с другими аспектами, где соц. сеть уже проделала всю работу: вход и регистрация пользователей, разнообразные проверки и т.п.
Основной задачей является научить бота понимать те или иные запросы. Например, получить ответ о расписании экзаменов. Мы будем “обучать”, под этим термином подразумевается создание базы фраз/запросов, который бот понимать, а в последствие выдавать нам корректную информацию. Уточним тот момент, что бота нашего бота не назовешь искусственным интеллектом, он будет уметь делать только то, чему мы его решим обучить, самообучаться он конечно же не сможет. Второй, но не менее важной задачей является набрать ту базу данных, которую по запросу будет загружаться. Рассмотрим простейшую задачу, поприветствуем нашего бота:
Как видно на скрине. Бот распознал слово “привет”, и отправил ответный запрос на ключевое слово “Привет, %username%, Чем могу помочь?”. Грубо говоря, именно таким способом будет обрабатывать запросы бот, по ключевым словам. Чем больше бот знает, тем меньше вероятность того, что информация не будет выдана либо выдана некорректно.
Бот — умный помощник, но все-таки он робот, а не человек. С ботами можно говорить на человеческом языке, но понимают они только определенные слова и фразы. Если вы напишете боту «108439» что-то вроде «эй, старик, покажи про котиков!», он вас не поймет. Ему знаком только определенный набор слов-команд — например, по команде /cat он покажет случайный материал про котов. Есть инструменты, которые которые помогают решить эту задачу — например, api.ai позволяет преобразовать запросы пользователя в стандартную форму, которую понимает компьютер. Например, фразу «эй, бот! Расскажи-ка, какая завтра будет погода?» бот поймет как «погода, завтра». Это называется обработка текста на естественном языке (Natural Language Processing).