In che modo i chatbot simulano le conversazioni con le persone?

Punti chiave

• I chatbot basati su regole si affidano a condizioni e parole chiave predefinite per fornire risposte, senza la capacità di adattarsi al contesto o di apprendere dalle interazioni precedenti.
• I chatbot basati sull'intelligenza artificiale, come ChatGPT, utilizzano modelli linguistici di grandi dimensioni addestrati su enormi set di dati per simulare conversazioni simili a quelle umane e comprendere il contesto conversazionale.
• I progressi nei chatbot basati sull’intelligenza artificiale includono l’incorporazione dell’intelligenza generale artificiale (AGI) e dell’intelligenza fisica incarnazioni, come i robot umanoidi, che mostrano il potenziale per interazioni più interattive e conversazionali con umani.

I chatbot sono da tempo uno strumento online bizzarro ma utile. L’ascesa di modelli linguistici basati sull’intelligenza artificiale, come GPT-4 e il chatbot ChatGPT che alimenta, ha dato una nuova svolta all’interfaccia uomo-bot-uomo. Ma come fanno i chatbot con intelligenza artificiale a simulare conversazioni simili a quelle umane? Come può un computer simulare le conversazioni con le persone?

Cosa sono i chatbot? Come funzionano i chatbot?

Prima di ChatGPT, Claude e Google Bard, esistevano chatbot più rudimentali. Questi sono noti come chatbot basati su regole o chatbot con albero decisionale.

Un chatbot basato su regole non si adatta alle situazioni né comprende il contesto e non può simulare la logica umana. Piuttosto, hanno una serie di regole, modelli e alberi di dialogo stabiliti dallo sviluppatore a cui devono attenersi.

I chatbot basati su regole seguono condizioni predefinite quando viene richiesto. Le parole chiave sono un fattore importante qui. Gli input degli utenti vengono scansionati dal chatbot alla ricerca di parole specifiche per aiutarlo a capire cosa viene chiesto. Senza la capacità di comprendere il contesto, un chatbot basato su regole deve fare affidamento su indizi come questo per fornire una risposta utile.

Molte aziende utilizzano chatbot basati su regole come buffer tra un cliente e un rappresentante umano. Se hai mai provato a contattare il tuo fornitore di energia o di servizi di telefonia mobile, ti potrebbe essere stato chiesto prima di spiegare la tua domanda a un chatbot. In alternativa, potrebbe apparire un chatbot quando visiti un sito Web per porre domande.

I chatbot basati su regole non possono rispondere a domande molto contorte e stratificate. Sono progettati per rispondere a domande brevi e semplici, come "Modifica i dettagli del mio account". Probabilmente sarà una domanda contenente molte variabili oltre lo scopo di un chatbot basato su regole, perché non è addestrato a interpretare il linguaggio naturale o perché il suo database di conoscenze è limitato.

I chatbot basati su regole non possono migliorare senza l'intervento manuale a livello di sviluppo. Questo perché non possono imparare dalle interazioni precedenti.

Anche ai chatbot IA vengono date delle regole. ChatGPT, ad esempio, non può giurare o fornire consulenza penale. Tuttavia, il modo in cui i chatbot basati sull’intelligenza artificiale funzionano e interagiscono va ben oltre ciò che qualsiasi chatbot basato su regole può gestire.

Come funzionano i chatbot con intelligenza artificiale

I chatbot AI non sono iniziati con ChatGPT. Prima che ChatGPT diventasse mainstream, alcuni chatbot meno avanzati utilizzavano ancora l’intelligenza artificiale per interagire con i loro utenti umani.

Prendere Eviebot, Per esempio. Lanciato nel 2008, Evie utilizza l'intelligenza artificiale per interagire con gli utenti. In qualità di chatbot basato sull'intelligenza artificiale, Evie può sviluppare le sue capacità di conversazione annotando ciò che altri utenti hanno digitato in passato. In effetti, Evie utilizza lo stesso sistema di intelligenza artificiale di Cleverbot, un altro chatbot diventato un successo mainstream tra la fine degli anni 2000 e l'inizio degli anni 2010.

Ma questo chatbot è molto diverso dalle versioni moderne che usiamo oggi.

Come puoi vedere nello screenshot qui sopra, Evie non è brava a rispondere alle domande in modo accurato o a tenere a mente la cronologia delle conversazioni. In pochi secondi, il chatbot ha detto che il suo nome era Eliza, ma nella risposta successiva lo ha cambiato in Adam.

Inoltre, Evie non è un'ottima risorsa informativa. Quando abbiamo chiesto a Evie quanto fosse grande il sole, lei ha risposto: "Più grande del mio futuro". Sebbene comica, Evie non è abile nel fornire agli utenti fatti, indipendentemente da quanto comuni possano essere. Se stai cercando un'esperienza chatbot più divertente o bizzarra, Evie potrebbe essere la scelta giusta per te.

Siti come Cleverbot ed Evie sono sicuramente divertenti, ma non sono adatti all'uso pratico. Alla fine del 2022, il mondo ha iniziato a vedere quanto potessero essere incredibilmente utili i chatbot basati sull’intelligenza artificiale.

In che modo i chatbot simulano le conversazioni?

La domanda rimane: in che modo i chatbot AI come ChatGPT simulano conversazioni accurate con gli esseri umani? Come possono sembrare quasi indistinguibili da una persona normale seduta davanti a una tastiera?

Nel novembre 2022, OpenAI ha rilasciato una versione accessibile al pubblico del suo modello linguistico di grandi dimensioni GPT-3.5 denominato ChatGPT. Questo è stato il primo chatbot AI a mostrare la capacità di simulare conversazioni molto simili a quelle umane. Abbiamo un articolo dedicato spiegando ChatGPT in modo approfondito, ma ci sono alcune indicazioni importanti da notare qui.

Innanzitutto, l'elemento "GPT" del nome dello strumento sta per "Generative Pre-trained Transformer", che è una sorta di modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Potresti aver visto entrambi questi termini molto spesso nel 2023, ma cosa significano realmente?

Un LLM è un modello di apprendimento AI utilizzato da tutti i principali chatbot AI che vedi oggi. È alimentato da un algoritmo AI che utilizza il deep learning per operare a un livello incredibilmente complesso. Tutti i LLM sono formati con set di dati molto grandi, offrendo loro un enorme serbatoio di conoscenze per risolvere problemi e rispondere alle domande. ChatGPT-4, ad esempio, è stato addestrato con tra 1 trilione e 1,7 trilioni di parametri e terabyte di dati (anche se OpenAI non ha rivelato esattamente quanti).

Un GPT è un tipo specifico di LLM che comprende una rete neurale capace di apprendimento profondo. I GPT lo sono modelli pre-addestrati dati enormi database di informazioni da cui imparare. Nel caso di ChatGPT, ciò include testo di libri, riviste, articoli e altro. Ma anche con tutti questi dati, come fa ChatGPT a parlare alle persone in modo umano?

Durante lo sviluppo di ChatGPT, è stato addestrato utilizzando il metodo dell'apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF). Questa forma di formazione utilizza il rinforzo per modellare ChatGPT nel chatbot desiderato. Con un modello di ricompensa e feedback, ChatGPT può capire quali risposte sono utili o "buone" e quali no. Questo metodo consente inoltre a ChatGPT di cogliere meglio il contesto della conversazione, il che significa che può rispondere alle richieste in modo più efficace.

Anche l'elaborazione del linguaggio naturale di ChatGPT gioca un ruolo importante nel modo in cui risponde agli utenti, compreso il riconoscimento di modelli e sentimenti linguistici specifici. Durante il suo addestramento, all’algoritmo sono stati forniti esempi di conversazioni umane per comprendere meglio come gli esseri umani comunicano. L’algoritmo può anche prendere nota di segnali, come saluti e addii, per monitorare la fase della conversazione.

Come stanno avanzando i chatbot con intelligenza artificiale?

OpenAI ha rilasciato informazioni limitate su GPT-5, la prossima iterazione del suo LLM. Ciò che è particolarmente interessante di GPT-5 (oltre alla sua base di conoscenza più aggiornata) è che si dice che incorpori intelligenza artificiale generale (AGI) nel suo algoritmo. Dato che l’AGI dovrebbe teoricamente essere in grado di simulare la cognizione umana, questo potrebbe rappresentare un punto di svolta.

ChatGPT ha preso d'assalto il mondo e continua a farlo, ma i chatbot AI non si esauriscono con OpenAI. Le aziende di tutto il mondo stanno lavorando per migliorare i propri chatbot IA per simulare conversazioni con le persone, con alcuni chatbot IA che portano le cose a livello fisico.

Prendi Desdemona, ad esempio, un modello di robot umanoide che utilizza l'intelligenza artificiale per comunicare.

Creata da Hanson Robotics e SingularityNET, Desdemona è la "sorella" del noto robot Sophia, che ha colpito molti titoli di notizie importanti per le sue caratteristiche umane impressionanti ma inquietanti e temperamento.

A differenza di Sophia, Desdemona si concentra sulla musica e fa persino parte di una band con altri musicisti umani. L'algoritmo AI attinge da una libreria di musica preesistente, consentendo a Desdemona di cantare canzoni popolari. Il robot si è persino esibito dal vivo con i suoi compagni di band.

Ma Desdemona può anche parlare e conversare con le persone. Nel 2022, Desdemona è stata intervistata dal creatore di YouTube Discover Crypto, in cui anche il creatore del suo algoritmo di intelligenza artificiale, Ben Goertzel, ha risposto ad alcune domande sull'intelligenza artificiale e sul suo futuro.

L'antica battuta di Desdemona sul tenere gli esseri umani negli acquari potrebbe risultare inquietante per alcuni, ma la sua capacità di rispondere a suggerimenti non provati mostra il potenziale dell'intelligenza artificiale per interagire con gli esseri umani in modo amichevole e colloquiale maniera.

L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più intelligente

Negli ultimi dieci anni sono stati fatti enormi passi avanti nel campo dell’intelligenza artificiale, con i chatbot che ora sono in grado di raccontare barzellette, scrivere saggi, tradurre lingue e fornire un’enorme quantità di informazioni. Soprattutto, hanno l’incredibile capacità di simulare le conversazioni umane. Un giorno, potremmo vedere i chatbot superare le capacità umane, ma per ora c’è molto spazio per migliorare.