El texto completo tiene un total de 3759 palabras, con un tiempo de aprendizaje estimado de 12 minutos.
Fuente: chatbotslife
Ya no nos comunicamos a menudo directamente con el servicio al cliente humano. La interfaz de lenguaje conversacional comienza a dominar el servicio al cliente, y los robots de chat a medida que el nuevo servicio al cliente comienza a tener certificados.
Sin embargo, el efecto no fue satisfactorio. La mayoría de las veces es posible que todavía tenga que llamar al servicio de atención al cliente manual para nada, lo cual es realmente enloquecedor.
Según Forrester, 2019 puede considerarse como un año de "resistencia a chatbots ineficientes". Acquia, una compañía de servicios de software abierto, encuestó a 5.000 clientes y 500 empresarios en Norteamérica, Europa y Australia, y el 45% de los clientes encontraron los chatbots "molestos".
Pero otro hecho es que el programa de chat de IA tiene altas expectativas, y su importancia para los negocios no puede subestimarse.
Según la encuesta de Gartner, para 2021, más del 50% de las empresas gastan más en chatbots que en el desarrollo de aplicaciones tradicionales de telefonía móvil; para 2022, se espera que los chatbots ayuden a las compañías a ahorrar $ 8 millones en costos; para 2023, Con la ayuda de los chatbots, se espera que las empresas y los clientes ahorren 2.500 millones de horas; para 2024, se espera que el tamaño de mercado de los chatbots en todo el mundo supere los US $ 1.300 millones.
Si se usan correctamente, los programas de chat de IA pueden mejorar en gran medida la competitividad y cambiar completamente el modo de comunicación entre empresas y clientes.
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Entonces, ¿por qué aumenta la insatisfacción de los consumidores con los chatbots? ¿Cómo garantizarán las empresas que los asistentes de máquinas puedan promover la relación entre la empresa y sus clientes?
Hay algunas razones que no son difíciles de entender. Por ejemplo, muchas empresas confían demasiado en los chatbots, por lo que no han podido crear una "red de seguridad" artificial (si aumenta la demanda de los clientes, las empresas deberían entregar rápidamente los problemas a los humanos para un procesamiento efectivo); algunos chatbots responden demasiado lentamente, otros son demasiado rápidos Es anormal
También hay chatbots cuyas personalidades no coinciden con las actitudes de la marca. Los chatbots de algunas empresas aún no están completamente desarrollados, por lo que las empresas solo pueden continuar transformándolos al final, lo que a menudo se convierte en un error fatal.
Pero en el fondo, los chatbots no pueden comunicarse sin problemas con los clientes, ¡esto puede deberse a que es realmente difícil "entender las palabras de las personas" y "hablar las palabras de las personas"! Esto es a menudo pasado por alto por las personas.
Las personas esperan una interacción natural con los chatbots y esperan que la IA pueda responder a sus expresiones y demandas naturales. Pero el problema es que una vez que dejas un comando simple: comunicación respondida, los chatbots deben usar un lenguaje humano complejo.
Aunque creemos que es normal tener una conversación entre ellos, incluso un niño de tres años puede hacerlo, pero es tan difícil como una máquina.
Echemos un vistazo, ¿por qué su robot de chat AI no puede entender lo que quiere decir y no puede hablar bien?
Pronombre
El significado de los sustantivos, verbos y otras entradas es relativamente fácil para los robots, pero los pronombres son muy problemáticos, porque los pronombres se refieren a las cosas mencionadas en el contexto anterior.
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Cada pronombre requiere un antecedente, como una entidad o individuo mencionado anteriormente. Pero en algunos casos, hay más de un antecedente, por lo que el trabajo del oyente es elegir el antecedente correcto según el contexto.
Por ejemplo, acaba de salir de su casa para trabajar y hacer la siguiente solicitud al asistente del robot:
Gente: apague las luces de la sala de estar y la cafetera
Robot: OK
Persona: Ábrelo esta noche a las 6
El significado de "eso" en la segunda oración es muy vago, ya que puede referirse tanto a la cafetera como a la lámpara de la sala. Un chatbot bien diseñado debería notar esta ambigüedad y pedir una explicación.
Otro ejemplo:
"Jennifer invitó a Amanda a jugar, y ella preparó una cena abundante para ella".
Los humanos pueden discernir del contexto que la primera "ella" probablemente se refiere a Jennifer, y la segunda "ella" se refiere a Amanda, porque sabemos que la persona que envió la invitación debe preparar la cena.
Mira este ejemplo nuevamente:
"Jennifer invitó a Amanda a jugar, y ella le regaló un hermoso collar".
Entonces, ¿quién le dio el collar a quién? Las convenciones sociales involucradas en dar collares son menos que preparar cenas, por lo que incluso los humanos no están seguros del significado de la referencia en esta oración.
"Jennifer invitó a Amanda a jugar, pero ella le dijo que iría al campo".
Si Jennifer invitó a Amanda a jugar, y de repente le dijo que se iría muy lejos ese día, sería muy extraño. Entonces podemos estar seguros de que Amanda va a salir, por lo que no puede aceptar la invitación.
Nuevamente, solo obtuvimos el significado correcto debido al contexto y las convenciones sociales, lo cual es realmente difícil para los chatbots.
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Ahora, echemos un vistazo a cuántos pronombres antecedentes pueden tener en un contexto particular.
"Anna le dijo a Brian que decidió estudiar escritura creativa en el Reino Unido durante un año".
"Esta puede ser la carrera de su vida" (esto = escritura creativa)
"Ella volverá a vivir con él después de terminar este asunto" (Esto = un año en el Reino Unido)
"Esto es lo que piensa toda la semana" (Esto = tomar una decisión)
"Debido a esto, se pelearon durante dos horas" (Esto = decirle a Brian sobre esto)
¿Cómo deberías decirle a los chatbots ordinarios que distingan palabras como esa?
Modismo
A veces, solo usamos el significado literal de las palabras, pero en muchos casos, también usaremos modismos compuestos de estas palabras. Las expresiones idiomáticas se refieren a un grupo de palabras. El significado de las expresiones idiomáticas no puede inferirse de una sola palabra, sino que debe recordarse como un todo.
En el siguiente error, Siri solo entendió literalmente el significado del idioma "hacer una nota", y solo interpretó el significado de cada palabra. De hecho, las personas a menudo usan este modismo para significar "recordar algo".
Las personas decidirán si un grupo de palabras son expresiones idiomáticas basadas en el contexto y otras pistas, pero los chatbots no pueden hacerlo fácilmente. Cuando los chatbots literalmente interpretan modismos, la incómoda escena es simplemente inimaginable. Por ejemplo, "hacer hervir la sangre" significa "hacer enojar a alguien". (¿Los chatbots médicos entienden los síntomas y las causas de los pacientes?)
诸如此类 的 例子 还有 "decídete", "haz tu día", "Está lloviendo gatos y perros", "rompe una pierna", "en el aire" y "un pedazo de pastel" 等等。
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Estructura difusa
También hay cierta ambigüedad estructural. Por ejemplo, la frase "El pollo está listo para comer" puede significar que el pollo se sirve en la mesa, o que necesita alimentar a un pollo como mascota.
Los chatbots deben conocer el contexto en el que tienen lugar varias conversaciones, ya sea sobre el mundo o su situación personal (por ejemplo, no está alimentando polluelos de mascotas, o el pollo se refiere a un plato popular en lugar de una mascota, o si (Vegetarianos que tratan a los pollos como mascotas), solo de esta manera podemos hacer una comprensión correcta.
Si una oración contiene un adverbial de tiempo y más de un verbo, ¿qué verbo debería modificar el adverbial?
Por ejemplo, la frase "Jamie dijo el viernes que tendremos una fiesta" tiene dos significados:
1. Jamie dijo el viernes que vamos a celebrar una fiesta.
2. Jamie dijo que tenemos una fiesta el viernes.
En conversaciones reales, las personas pueden determinar el significado de las oraciones con un contexto rico, o serán confirmadas mediante consultas, pero la mayoría de los chatbots no pueden distinguir la vaga estructura de la oración.
Omitido
En la comunicación oral informal, generalmente omitimos información que creemos que la otra parte puede obtener en el contexto.
Por ejemplo, generalmente decimos "Soy alérgico a los productos lácteos, al igual que el pescado". Todos entenderán naturalmente que usted es alérgico al pescado y los productos lácteos, pero no al pescado alérgico a los productos lácteos.
En algunos casos, omitir también puede causar ambigüedad. Por ejemplo:
1. A Mike le gusta su madre, y a Bill también. (¿A Bill le gusta la madre de Mike o su propia madre?)
2. Anna está en su propia habitación, al igual que Jane. (¿Está Jane en la habitación de Anna o en su propia habitación?)
Retórica e irónica
No todas las preguntas requieren una respuesta. Algunas preguntas expresan el significado de las preguntas retóricas, y el hablante solo quiere transmitir su estado emocional.
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Por ejemplo, la pregunta "¿Sabe qué hora es ahora?" La respuesta general es la hora específica ("Ahora son las 11:30"), y el siguiente tono es diferente:
"¡Dijiste que llegaremos antes de las 11 en punto! ¿Sabes qué hora es?"
Si su chatbot responde "Son las 11:30", es realmente difícil mantener los ojos.
Además, si el cliente no comprende el robot mientras expresa el sarcasmo, la conversación no puede continuar. Por ejemplo, el cliente no está satisfecho con la respuesta del chatbot y dice: "Solo necesito esto. ¿Qué debo hacer?" Si el chatbot no percibe ironía, la respuesta es: "De nada" o intenta responder a esta pregunta, el cliente ciertamente No quedará satisfecho.
Más incertidumbre
En algunos casos, como los discursos, podemos determinar el significado vago de la oración (tono, tono, tono, etc.) a través de pistas de cadencia o tono.
Por ejemplo, la frase Están cocinando manzanas tiene dos significados:
1. Están cocinando manzanas.
2. Estas manzanas se usan para cocinar.
Las personas pueden confiar en el contexto y la entonación para juzgar las oraciones correctamente, pero la mayoría de los chatbots no pueden.
Humor ambiguo
Después de todo, es difícil hacer que los chatbots hablen como humanos, y el sentido del humor es el mejor ejemplo. La siguiente es una parte de esta comedia: el comediante británico Jimmy Carr diseñó este párrafo de comedia muy ridículo usando la ambigüedad e incertidumbre de la pregunta.
Un día, una señora que sostenía un álbum de recortes me detuvo en la calle. Ella dijo: `` ¿Puedes pasar un tiempo investigando el cáncer? "Respondí:" No hay problema, pero solo hacemos un poco. "
Para evitar estas posibles trampas, necesita un sistema de chat verdaderamente inteligente. Este programa de chat debe ser lo suficientemente flexible y rápido para aprender las sutilezas del lenguaje humano, pero el robot de chat controlado por comando general no puede hacer esto.
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Cómo evitar errores
Un problema común con la mayoría de los chatbots hoy en día es que usan IA y aprendizaje automático como signos. Sin embargo, un robot de chat basado únicamente en el aprendizaje automático es esencialmente un sistema de caja negra, y estos programas no funcionarán sin una gran cantidad de datos de entrenamiento cuidadosamente seleccionados.
Si no pueden entender de inmediato sus intenciones, será difícil para los desarrolladores actualizarlas y mejorarlas. La única forma para que "cambien de opinión" es agregar más datos. Estos datos no solo deben ingresarse en grandes cantidades, sino que también deben ser precisos, categorizados, legibles por máquina y relevantes. Pocas compañías pueden garantizar que cada programa de chat de idiomas tenga las características anteriores.
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Afortunadamente, hay formas de resolver estos problemas. La plataforma Teneo de ArtificialSolutions hizo exactamente eso. La plataforma utiliza datos existentes, pero no se basa únicamente en ellos.
Los sistemas de aprendizaje de idiomas y aprendizaje automático utilizan los datos de diferentes maneras. El sistema de aprendizaje de idiomas existe en base a reglas, que tiene en cuenta la supervisión humana y permite a los humanos ajustar las reglas y las respuestas del sistema. Por lo tanto, las personas pueden controlar la comprensión del sistema de la pregunta y las respuestas dadas.
En un sistema de aprendizaje de idiomas, si desea cambiar la comprensión del chatbot de una determinada oración, solo necesita cambiar las reglas de operación del programa (y el sistema de aprendizaje automático solo hará cambios después de ver innumerables contraejemplos).
En resumen, las capacidades de aprendizaje de idiomas de Teneo permiten a los desarrolladores inculcar las respuestas correctas directamente en el sistema, y luego usar el aprendizaje automático para mejorar su rendimiento. Esta es una solución flexible e integral que las empresas pueden usar para desarrollar chatbots confiables para ayudarles a construir y mejorar las relaciones con los clientes, en lugar de dejar que los robots lo arruinen.
Cómo hacer que los chatbots ya no sean "molestos", esta pregunta es realmente muy urgente.
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