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【電子報#30-02】深度學習,讓機器人和你智能聊天

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  2010年蘋果人工智慧助理 Siri 問世後,『聊天機器人』這個概念開始廣為人知,它是透過AI語音辨識的方式,讓電腦程式模擬與使用者互動的對話,目的是幫使用者解決訂餐、叫車等日常生活中的瑣碎問題,那你有沒有好奇過,一個冷冰冰的機器是如何讀懂使用者的意圖呢?

機器人也能有溫度,分類大公開

  「小編已私訊你囉!快去看看」,這個親切對話的背後竟然是機器人!2016年開始吹起Chatbot-聊天機器人的風潮,各家企業搶著推出自家有特色的機器人與使用者互動,其背後核心技術即是以自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)以及深度學習(Deep Learning)來進行語音辨識、理解及回應。Chatbot按照功能,廣義面來看可以分成四種:

  • 任務導向對話系統:即使用者指派任務讓Chatbot去完成,例如經典代表Siri,它可以幫助我們找到這首歌曲的名稱、幫我們查詢匯率、設定鬧鐘等。

問答系統:跟檢索技術類似,但又更加進階,例如詢問如何投資,搜尋引擎會有多篇網頁讓我們點擊閱讀,而Chatbot則是根據你的關鍵字給出你想要的答案,省去查找閱讀資料的時間。

《▲Chatbot案例,取自iT邦幫忙,https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10209419》

  • 閒聊系統:使用者沒有特定的意圖,這時Chatbot會根據後台設定,給出特定或是不特定的回應,在體驗上更具親切感,產生擬真的效果,黏著潛在顧客,內化成品牌支持者。

主動推薦系統:經常搭載在通訊軟體上,例如我們在LINE、Messenger上追蹤的官方帳號,店家可以確保顧客即時接收商品資訊,且開信率也可透過後台數據追蹤,是目前網路行銷新手法之一。

《▲通訊軟體上的Chatbot,取自Medium,https://reurl.cc/D6A39Q》

回覆機制也需要精心設計

  Chatbot最終是要能正確回答使用者想聽到的答案,建立良好互動印象,因此背後的技術相當關鍵,依回覆機制,可分為兩種模型:

  • 基於檢索的模型:使用預先定義的知識庫,來根據使用者的輸入及上下文,選擇相對應的回答,這個系统不會產生任何新的文本,它們只是從固定的集合中選擇一個回應。
  • 生成式模型:完全從零開始生成新的回應,不依賴於預先定義好的回應,運用機器翻譯技術。

  兩種模型各有千秋,基於檢索模型回答出來的語句順暢,但是缺少人情味,且無法處理沒有定義的場景,當使用者問出一個偏離知識庫的語句,Chatbot便會開始答非所問;生成式模型相比更聰明一點,讓你有種「正在與人交談」的錯覺,然而,很有可能會出現語法錯誤。

《▲Chatbot建置元素,取自Inside,https://www.inside.com.tw/article/9602-why-the-chatbot-be-famous》

聊天機器人跟應用程式有差嗎?

  最大的差別在於,它重新定義了使用者介面,對於使用者來說,不需要去適應五花八門的介面,只需要用人和人最基本的互動方式,就能夠完成事情,要叫車、要叫外送,跟Chatbot說一聲即可,省去應用程式下載、更新的這些流程。技術層次高的Chatbot可以藉由分析理解人類的語言,並給予相對的回應;簡易型的則藉由對話劇本引導,協助使用者完成特定的任務。

Chatbot應用實例,實用又不失特色!

台灣高鐵聊天機器人:高鐵在Messenger 上開發的簡易型Chatbot,可以透過問句引導使用者,協助完成查票、訂票等任務。

《▲高鐵Chatbot對話截圖》

  • 蘋果語音助理Siri:屬於較高技術層次的Chatbot,可以針對不同自然語言理解並回應,且回答經常引人發笑。

《▲蘋果Siri對話截圖》

結語

  要打造一隻富有「人味」的Chatbot,其實需要捨棄以往網頁服務的思維,重新思考適當的情境,加入互動元素,且現在社群媒體發展蓬勃,仍不斷有許多新詞彙與使用方式產生,在語言處理上又更具挑戰,如何將機器人個性化與即時性的特點發揮出來,打造出更快速便利、也更加精確的一百分使用體驗,便是勝出、留下印象的關鍵,期許未來聊天機器人的技術,能為使用者解決更多問題,讓我們活得越來越科技化!