Spojrzenie na technologię przyszłości – Chatbot

GPT-3, ChatGPT i OpenAI znajdują się obecnie na fali popularności w sieci. Najnowsza wersja chatbota o nazwie ChatGPT, stworzonego przez amerykańską firmę OpenAI z San Francisco, wywołuje pewien szum medialny, zachwycając użytkowników z różnych dziedzin swoimi możliwościami. Ten technologiczny kamień milowy w rozpoznawaniu tekstu za pomocą sztucznej inteligencji (AI - artificial intelligence), może również stworzyć nową perspektywę dla logistyki.

Jak sama nazwa wskazuje, chatbot to połączenie słów "chat" i "robot". Może to być tekstowy lub dźwiękowy system dialogowy, który umożliwia komunikację w czasie rzeczywistym pomiędzy ludźmi i maszynami w oparciu o język naturalny. Proste chatboty przeszukują sieć lub zdefiniowany zbiór danych w celu znajdowania słów kluczowych wprowadzonych przez użytkownika. Następnie używają one zaprogramowanego drzewa decyzyjnego, aby wybrać predefiniowane teksty lub moduły tekstowe z bazy możliwych odpowiedzi, dzięki czemu mogą dostarczyć je jako rozwiązania. Strony internetowe często zawierają tego rodzaju podstawowe chatboty, by zapewnić szybką i łatwą pomoc użytkownikowi.

Inteligentniejsze chatboty wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do określenia kontekstu dla zupełnie nowego zdania pisanego lub mówionego. Celem jest znalezienie odpowiednich odpowiedzi na podstawie bazy wiedzy. NLP opiera się na sztucznej inteligencji (AI) i algorytmach uczenia maszynowego. Dotychczas jakość wyników uzyskiwanych z takich inteligentnych chatbotów miała ograniczone zastosowanie praktyczne. Jak wykazały testy w DACHSER, dostępne algorytmy od znanych dostawców rozwiązań chmurowych, poprawnie rozpoznawały, w najlepszym przypadku, kontekst od 60 do 80 procent danych wejściowych.

Algorytm GPT-3 AI

Teraz OpenAI osiągnęło nowy wymiar rozpoznawania kontekstu dzięki swojemu oprogramowaniu ChatGPT. GPT oznacza "generative pre-trained transformer" i odnosi się do specjalnego nowego typu modelu NLP, który firma opracowała w 2018 roku. Obecnie wydała GPT-3, czyli trzecią wersję modelu NLP, który jest podstawą sukcesu ChatGPT. W międzyczasie firma odeszła od swojego pierwotnego podejścia open source i przyjmuje bardziej komercyjną taktykę.

W przeciwieństwie do poprzednich chatbotów, ChatGPT jest w stanie dostarczyć naturalnie brzmiące rozmowy, wzbogacone o wiele informacji merytorycznych, nawet w trakcie wielu rund wprowadzania tekstu. Zostało to potwierdzone przez liczne badania, jak również przez wstępne testy DACHSER. W oparciu o model głębokiego uczenia się i duży zbiór danych szkoleniowych, ChatGPT jest w stanie poradzić sobie z wszelkiego rodzaju pytaniami w szerokim zakresie tematycznym. Jego odpowiedzi są podobne pod względem wzorca i struktury do ludzkiej mowy. Nie może jednak (jeszcze) zastąpić niezależnego ludzkiego myślenia oraz krytycznego sondowania treści i kontekstu. Jeśli chodzi o umiejętności matematyczne i niektóre zadania logiczne, to również ChatGPT ma jeszcze długą drogę do przebycia.Ale w semantyce tak nie jest: każda odpowiedź chatbota jest zawsze budowana słowo po słowie poprzez obliczanie prawdopodobieństwa dla następnego słowa. Ponadto ChatGPT może generować lub poprawiać kod oprogramowania. Pisanie wiadomości, wierszy, streszczeń czy analiz rynkowych w różnych językach też w zasadzie nie jest wyzwaniem dla algorytmu ChatGPT.

Sztuczna inteligencja ma zastosowanie także w innych obszarach. Poza tekstem i kodem oprogramowania, może na przykład generować obrazy, filmy lub muzykę. Chatboty o poziomie rozpoznawania kontekstu podobnym do ChatGPT będą miały również wpływ na logistykę i IT. Automatyzacja komunikacji z maszynami, systemami i pojazdami, a także z klientami, partnerami i pracownikami, może sprawić, że technologia ta będzie miała bezprecedensowy udział w codziennych działaniach.

Oprócz bardzo dużego zbioru danych szkoleniowych, szczególną cechą GPT-3 jest sposób, w jaki został wytrenowany model AI leżący u jego podstaw. W przypadku ChatGPT połączono formy uczenia nadzorowanego i uczenia wzmacniającego, a sami ludzie byli zaangażowani w proces szkolenia poprzez uczenie aktywne. Mówiąc prościej - podczas procesu uczenia nadzorowanego, ludzie służyli jako trenerzy, przyjmując role zarówno pytającego, jak i odpowiadającego. W fazach uczenia wzmacniającego trenerzy opracowali metodę rankingowania jakości odpowiedzi chatbota na rozmowę, która już się odbyła. Na podstawie tych rankingów tworzyli modele nagród, które były następnie włączane do kolejnych iteracji szkolenia.

ChatGPT zawiera również mechanizm oparty na regułach, który ma na celu zapobieganie niewłaściwym odpowiedziom na dany temat. Brak tej możliwości był główną krytyką poprzednika GPT‑ 3 i porównywalnych modeli. Jednak nawet ChatGPT wciąż walczy o niezawodne wykluczenie plagiatu, fake newsów oraz dyskryminacyjnych lub seksistowskich wypowiedzi. Chatbot jest duży na wzrost jako pomocnik w pisaniu tekstów - ale jest też kontrowersyjny.

Automatyzacja komunikacji

Jedno jest już pewne: ChatGPT wraz ze swoją bazową technologią, GPT-3, jest jednym z najbardziej gorących tematów technologicznych tego roku. Nie rozwiąże on wszystkich zadań i problemów, ale ChatGPT ma potencjał do generowania nowych innowacyjnych procesów, produktów i modeli biznesowych. Można go wypróbować samemu na stronie https://chat.openai.com

Żródło: Dachser.