Еволюція розмовного штучного інтелекту: від систем на основі правил до сучасних чат-ботів

Історія розмовного штучного інтелекту починається в 1960-х роках, задовго до того, як смартфони та голосові помічники стали предметами першої необхідності. У невеликій лабораторії Массачусетського технологічного інституту комп'ютерний вчений Джозеф Вайценбаум створив те, що багато хто вважає першим чат-ботом: ELIZA. Розроблений для імітації психотерапевта-роджеріанца, ELIZA працювала за допомогою простих правил зіставлення зі зразками та заміщення. Коли користувач друкував «Мені сумно», ELIZA могла відповісти «Чому тобі сумно?» – створюючи ілюзію розуміння, переформулювавши твердження як питання.
ELIZA була визначною не своєю технічною досконалістю – за сучасними стандартами програма була неймовірно простою. Швидше, це був глибокий вплив, який вона мала на користувачів. Незважаючи на те, що вони знали, що розмовляють з комп'ютерною програмою, яка насправді нічого не розуміє, багато людей встановлювали емоційні зв'язки з ELIZA, ділячись глибоко особистими думками та почуттями. Це явище, яке сам Вайценбаум вважав тривожним, виявило щось фундаментальне про людську психологію та нашу готовність антропоморфізувати навіть найпростіші розмовні інтерфейси.
Протягом 1970-х і 1980-х років чат-боти на основі правил слідували шаблону ELIZA з поступовими вдосконаленнями. Такі програми, як PARRY (що симулює параноїдального шизофреніка) та RACTER (яка «стала автором» книги під назвою «Борода поліцейського наполовину сконструйована»), твердо залишалися в рамках парадигми, заснованої на правилах, використовуючи попередньо визначені шаблони, зіставлення ключових слів та шаблонні відповіді.
Ці ранні системи мали серйозні обмеження. Вони не могли насправді розуміти мову, навчатися на взаємодії або адаптуватися до неочікуваних даних. Їхні знання обмежувалися тими правилами, які їхні програмісти чітко визначили. Коли користувачі неминуче виходили за ці межі, ілюзія інтелекту швидко руйнувалася, виявляючи механічну природу, що лежала в основі. Незважаючи на ці обмеження, ці новаторські системи заклали фундамент, на якому будувався весь майбутній розмовний ШІ.

У 1980-х та на початку 1990-х років з'явилися експертні системи – програми штучного інтелекту, розроблені для вирішення складних проблем шляхом імітації здібностей експертів-людей до прийняття рішень у певних галузях. Хоча ці системи не були в першу чергу розроблені для розмови, вони стали важливим еволюційним кроком для розмовного ШІ, впроваджуючи більш складне представлення знань. Експертні системи, такі як MYCIN (яка діагностувала бактеріальні інфекції) та DENDRAL (яка ідентифікувала хімічні сполуки), організовували інформацію в структурованих базах знань та використовували механізми логічного висновку для формулювання висновків. Застосований до розмовних інтерфейсів, цей підхід дозволив чат-ботам вийти за рамки простого зіставлення зі зразками та перейти до чогось, що нагадує міркування – принаймні у вузьких областях. Компанії почали впроваджувати практичні програми, такі як автоматизовані системи обслуговування клієнтів, використовуючи цю технологію. Ці системи зазвичай використовували дерева рішень та взаємодію на основі меню, а не розмову у вільній формі, але вони являли собою ранні спроби автоматизувати взаємодію, яка раніше вимагала втручання людини. Обмеження залишалися значними. Ці системи були крихкими, нездатними коректно обробляти неочікувані вхідні дані. Вони вимагали величезних зусиль від інженерів знань для ручного кодування інформації та правил. І, мабуть, найголовніше, вони все ще не могли по-справжньому зрозуміти природну мову в усій її складності та неоднозначності.
Тим не менш, ця епоха закріпила важливі концепції, які згодом стануть вирішальними для сучасного розмовного ШІ: структуроване представлення знань, логічний висновок та спеціалізація предметної області. Готувалася основа для зміни парадигми, хоча технології ще не були повністю готові.

Кінець 1990-х та початок 2000-х років принесли все більшу увагу до обробки природної мови (NLP) та обчислювальної лінгвістики. Замість того, щоб намагатися вручну кодувати правила для кожної можливої взаємодії, дослідники почали розробляти статистичні методи, щоб допомогти комп'ютерам зрозуміти притаманні закономірності людської мови.
Цей зсув став можливим завдяки кільком факторам: зростаючій обчислювальній потужності, кращим алгоритмам і, що найважливіше, наявності великих текстових корпусів, які можна було аналізувати для виявлення лінгвістичних закономірностей. Системи почали включати такі методи, як:

Тегування частин мови: визначення того, чи функціонують слова як іменники, дієслова, прикметники тощо.
Розпізнавання іменованих сутностей: виявлення та класифікація власних назв (людей, організацій, місць).

Аналіз настроїв: визначення емоційного тону тексту.

Синтаксичний аналіз: аналіз структури речень для виявлення граматичних зв'язків між словами.

Один помітний прорив відбувся з Watson від IBM, який прославився перемогою чемпіонів-людей у вікторині Jeopardy! у 2011 році. Хоча Watson не була суто розмовною системою, вона продемонструвала безпрецедентні здібності розуміти питання природною мовою, шукати у величезних сховищах знань та формулювати відповіді – можливості, які виявилися необхідними для наступного покоління чат-ботів. Невдовзі з'явилися комерційні програми. Siri від Apple була запущена у 2011 році, надаючи розмовні інтерфейси пересічним споживачам. Хоча Siri була обмежена за сучасними стандартами, вона являла собою значний прогрес у створенні помічників ШІ для повсякденних користувачів. За нею з'явилися Cortana від Microsoft, Assistant від Google та Alexa від Amazon, кожна з яких просувала найсучасніший розмовний ШІ, орієнтований на споживача. Незважаючи на ці досягнення, системи тієї епохи все ще мали труднощі з контекстом, здоровим глуздом та генеруванням справді природних відповідей. Вони були складнішими, ніж їхні попередники, засновані на правилах, але залишалися принципово обмеженими у своєму розумінні мови та світу.

Середина 2010-х років ознаменувала чергову зміну парадигми в розмовному штучному інтелекті з масовим впровадженням методів машинного навчання. Замість того, щоб покладатися на вручну створені правила чи обмежені статистичні моделі, інженери почали створювати системи, які могли вивчати закономірності безпосередньо з даних – і з великої їх кількості.
Ця епоха ознаменувала зростання класифікації намірів та вилучення сутностей як основних компонентів розмовної архітектури. Коли користувач робив запит, система:

Класифікувала загальний намір (наприклад, бронювання авіаквитка, перевірка погоди, відтворення музики)
Вилучала відповідні сутності (наприклад, місця розташування, дати, назви пісень)

Зіставляла їх з певними діями або відповідями

Запуск Facebook (тепер Meta) своєї платформи Messenger у 2016 році дозволив розробникам створювати чат-ботів, які могли охопити мільйони користувачів, що викликало хвилю комерційного інтересу. Багато компаній поспішили впроваджувати чат-ботів, хоча результати були неоднозначними. Ранні комерційні впровадження часто дратували користувачів обмеженим розумінням та жорсткими процесами розмови.
Технічна архітектура розмовних систем також розвивалася протягом цього періоду. Типовий підхід передбачав конвеєр спеціалізованих компонентів:

Автоматичне розпізнавання мовлення (для голосових інтерфейсів)
Розуміння природної мови
Керування діалогами
Генерація природної мови
Перетворення тексту в мовлення (для голосових інтерфейсів)

Кожен компонент можна було оптимізувати окремо, що дозволяло поступові покращення. Однак ці конвеєрні архітектури іноді страждали від поширення помилок – помилки на ранніх стадіях каскадно поширювалися по всій системі.
Хоча машинне навчання значно покращило можливості, системи все ще мали труднощі зі збереженням контексту під час тривалих розмов, розумінням неявної інформації та генеруванням справді різноманітних і природних відповідей. Наступний прорив вимагав би більш радикального підходу.

2017 рік став переломним в історії штучного інтелекту з публікацією книги «Увага — це все, що вам потрібно», в якій було представлено архітектуру Transformer, яка мала революціонізувати обробку природної мови. На відміну від попередніх підходів, які послідовно обробляли текст, Transformers могли розглядати весь уривок одночасно, що дозволяло їм краще фіксувати зв'язки між словами незалежно від їхньої відстані одне від одного.
Це нововведення дозволило розробити дедалі потужніші мовні моделі. У 2018 році Google представила BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), що значно покращило продуктивність у різних завданнях розуміння мови. У 2019 році OpenAI випустила GPT-2, продемонструвавши безпрецедентні можливості у створенні зв'язного, контекстуально релевантного тексту.
Найбільш вражаючий стрибок відбувся у 2020 році з GPT-3, масштабування якого досягло 175 мільярдів параметрів (порівняно з 1,5 мільярдами у GPT-2). Це значне збільшення масштабу в поєднанні з архітектурними вдосконаленнями створило якісно інші можливості. GPT-3 міг генерувати текст, надзвичайно схожий на людський, розуміти контекст тисяч слів і навіть виконувати завдання, на яких він не був спеціально навчений.
Для розмовного ШІ ці досягнення перетворилися на чат-ботів, які могли:

Підтримувати зв'язні розмови протягом багатьох етапів
Розуміти нюансовані запити без спеціального навчання
Генерувати різноманітні, контекстуально відповідні відповіді
Адаптувати свій тон і стиль відповідно до користувача
Обробляти неоднозначність та уточнювати за необхідності

Випуск ChatGPT наприкінці 2022 року зробив ці можливості поширеними, залучивши понад мільйон користувачів протягом кількох днів після запуску. Раптом широка громадськість отримала доступ до розмовного ШІ, який здавався якісно відмінним від усього, що було раніше – більш гнучким, більш обізнаним та більш природним у своїй взаємодії.
Комерційні впровадження швидко відбулися, і компанії почали впроваджувати великі мовні моделі у свої платформи обслуговування клієнтів, інструменти для створення контенту та програми для підвищення продуктивності. Швидке впровадження відображало як технологічний стрибок, так і інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який надавали ці моделі – зрештою, розмова – це найприродніший спосіб спілкування людей.

Хоча текст домінував у розвитку розмовного штучного інтелекту, останніми роками спостерігається поштовх до мультимодальних систем, які можуть розуміти та генерувати різні типи медіа. Ця еволюція відображає фундаментальну істину про людське спілкування – ми не просто використовуємо слова; ми жестикулюємо, показуємо зображення, малюємо діаграми та використовуємо наше середовище для передачі значення.

Моделі візуальної мови, такі як DALL-E, Midjourney та Stable Diffusion, продемонстрували здатність генерувати зображення з текстових описів, тоді як моделі, такі як GPT-4, з можливостями зору, могли аналізувати зображення та інтелектуально їх обговорювати. Це відкрило нові можливості для розмовних інтерфейсів:

Боти служби підтримки клієнтів, які можуть аналізувати фотографії пошкоджених товарів
Консультанти з продажу, які можуть ідентифікувати товари за зображеннями та знаходити схожі товари
Освітні інструменти, які можуть пояснювати діаграми та візуальні концепції
Функції доступності, які можуть описувати зображення для користувачів з вадами зору

Голосові можливості також значно розвинулися. Ранні мовні інтерфейси, такі як системи IVR (інтерактивного голосового реагування), були, як відомо, складними, обмеженими жорсткими командами та структурами меню. Сучасні голосові помічники можуть розуміти природні мовленнєві патерни, враховувати різні акценти та вади мовлення, а також реагувати все більш природними синтезованими голосами. Поєднання цих можливостей створює справді мультимодальний розмовний штучний інтелект, який може безперешкодно перемикатися між різними режимами спілкування залежно від контексту та потреб користувача. Користувач може почати з текстового запитання про ремонт принтера, надіслати фотографію повідомлення про помилку, отримати схему з виділенням відповідних кнопок, а потім перейти до голосових інструкцій, поки його руки зайняті ремонтом. Цей мультимодальний підхід являє собою не просто технічний прогрес, а фундаментальний зсув до більш природної взаємодії людини з комп'ютером – зустрічі з користувачами в будь-якому режимі спілкування, який найкраще підходить для їхнього поточного контексту та потреб.

Незважаючи на свої вражаючі можливості, великі мовні моделі мають притаманні обмеження. Вони можуть «галюцинувати» інформацію, впевнено заявляючи правдоподібні, але неправильні факти. Їхні знання обмежені тим, що було в їхніх навчальних даних, що створює кінцевий термін отримання знань. І вони не мають можливості доступу до інформації в режимі реального часу або спеціалізованих баз даних, якщо вони спеціально не розроблені для цього.

Реєстраційно-доповнена генерація (RAG) з'явилася як рішення цих проблем. Замість того, щоб покладатися виключно на параметри, вивчені під час навчання, системи RAG поєднують генеративні можливості мовних моделей з механізмами пошуку, які можуть отримувати доступ до зовнішніх джерел знань.
Типова архітектура RAG працює так:

Система отримує запит користувача
Вона шукає інформацію, що стосується запиту, у відповідних базах знань
Вона передає як запит, так і отриману інформацію до мовної моделі
Модель генерує відповідь, що ґрунтується на отриманих фактах

Цей підхід пропонує кілька переваг:

Більш точні, фактичні відповіді завдяки генерації на основі перевіреної інформації
Можливість доступу до актуальної інформації після закінчення ліміту навчання моделі
Спеціалізовані знання з предметно-орієнтованих джерел, таких як документація компанії
Прозорість та атрибуція шляхом цитування джерел інформації

Для компаній, що впроваджують розмовний ШІ, RAG виявився особливо цінним для додатків для обслуговування клієнтів. Наприклад, банківський чат-бот може отримати доступ до останніх документів політики, інформації про рахунки та записів транзакцій, щоб надавати точні, персоналізовані відповіді, які були б неможливі з окремою мовною моделлю.
Еволюція систем RAG продовжується з покращенням точності пошуку, більш складними методами інтеграції отриманої інформації зі згенерованим текстом та кращими механізмами оцінки надійності різних джерел інформації.

З розширенням можливостей розмовного ШІ розвивалися й відносини між людьми та системами ШІ. Ранні чат-боти чітко позиціонувалися як інструменти – обмежені за обсягом та, очевидно, нелюдські у своїй взаємодії. Сучасні системи розмивають ці межі, створюючи нові питання щодо того, як розробляти ефективну співпрацю між людиною та ШІ.
Найуспішніші впровадження сьогодні дотримуються моделі співпраці, де:

ШІ обробляє рутинні, повторювані запити, які не потребують людського судження.
Люди зосереджуються на складних випадках, що вимагають емпатії, етичних міркувань або творчого вирішення проблем.
Система знає свої обмеження та плавно переходить до людських агентів, коли це доречно.
Перехід між ШІ та людською підтримкою є безпроблемним для користувача.
Люди-агенти мають повний контекст історії розмов зі ШІ.
ШІ продовжує навчатися на людському втручанні, поступово розширюючи свої можливості.

Цей підхід визнає, що розмовний ШІ не повинен прагнути повністю замінити людську взаємодію, а радше доповнювати її – обробляти великий обсяг, прості запити, які споживають час людських агентів, одночасно забезпечуючи, щоб складні питання досягли потрібної людської експертизи.
Впровадження цієї моделі варіюється залежно від галузі. У сфері охорони здоров'я чат-боти зі штучним інтелектом можуть займатися плануванням зустрічей та базовим скринінгом симптомів, водночас забезпечуючи медичні консультації кваліфікованими фахівцями. У юридичних послугах штучний інтелект може допомагати з підготовкою документів та дослідженням, залишаючи інтерпретацію та стратегію адвокатам. У сфері обслуговування клієнтів штучний інтелект може вирішувати поширені проблеми, одночасно перенаправляючи складні проблеми спеціалізованим агентам.
З розвитком можливостей штучного інтелекту межа між тим, що вимагає участі людини, і тим, що можна автоматизувати, зміщуватиметься, але фундаментальний принцип залишається незмінним: ефективний розмовний штучний інтелект повинен покращувати людські можливості, а не просто замінювати їх.

Дивлячись у майбутнє, ми бачимо кілька нових тенденцій, які формують майбутнє розмовного ШІ. Ці розробки обіцяють не лише поступові покращення, а й потенційно трансформаційні зміни у тому, як ми взаємодіємо з технологіями. Масштабна персоналізація: Майбутні системи все більше адаптуватимуть свої реакції не лише до безпосереднього контексту, але й до стилю спілкування, уподобань, рівня знань та історії стосунків кожного користувача. Ця персоналізація зробить взаємодію більш природною та релевантною, хоча й порушує важливі питання щодо конфіденційності та використання даних. Емоційний інтелект: У той час як сучасні системи можуть виявляти базові настрої, майбутній розмовний ШІ розвине більш складний емоційний інтелект – розпізнаватиме ледь помітні емоційні стани, відповідно реагуватиме на стрес або розчарування та відповідно адаптуватиме свій тон і підхід. Ця здатність буде особливо цінною в сферах обслуговування клієнтів, охорони здоров'я та освіти. Проактивна допомога: Замість того, щоб чекати на явні запити, розмовні системи наступного покоління передбачатимуть потреби на основі контексту, історії користувача та сигналів навколишнього середовища. Система може помітити, що ви плануєте кілька зустрічей у незнайомому місті, і проактивно пропонувати варіанти транспорту або прогнози погоди. Безшовна мультимодальна інтеграція: Майбутні системи вийдуть за рамки простої підтримки різних модальностей та безшовно їх інтегруватимуть. Розмова може природно протікати між текстом, голосом, зображеннями та інтерактивними елементами, вибираючи правильний спосіб для кожного фрагмента інформації без необхідності явного вибору користувача. Спеціалізовані експерти в галузі: Хоча універсальні помічники продовжуватимуть удосконалюватися, ми також побачимо зростання високоспеціалізованого розмовного ШІ з глибоким досвідом у певних галузях – юристи, які розуміють судову практику та прецеденти, медичні системи з глибокими знаннями про взаємодію ліків та протоколи лікування, або фінансові консультанти, які обізнані з податковими кодексами та інвестиційними стратегіями. Дійсно безперервне навчання: Майбутні системи вийдуть за рамки періодичного перепідготовки та перейдуть до безперервного навчання на основі взаємодій, стаючи з часом більш корисними та персоналізованими, зберігаючи при цьому відповідні гарантії конфіденційності. Незважаючи на ці захопливі можливості, проблеми залишаються. Проблеми конфіденційності, зменшення упередженості, належна прозорість та встановлення належного рівня людського контролю – це постійні питання, які формуватимуть як технологію, так і її регулювання. Найуспішнішими впровадженнями будуть ті, що продумано вирішать ці проблеми, водночас надаючи справжню цінність користувачам. Очевидно, що розмовний ШІ перейшов від нішевої технології до парадигми мейнстрімного інтерфейсу, яка все більше опосередковуватиме нашу взаємодію з цифровими системами. Еволюційний шлях від простого зіставлення зі зразками ELIZA до сучасних складних мовних моделей є одним із найважливіших досягнень у взаємодії людини з комп'ютером – і цей шлях ще далеко не завершений.