Команда Pitch Avatar помогает определиться с тем, для каких задач лучше подходит каждое из решений.
Несмотря на растущую популярность разговорных (диалоговых) ИИ, чат-боты на основе правил (иначе именуемые чат-ботами на основе дерева решений) по-прежнему достаточно активно используются. При этом фанаты искусственного интеллекта считают такого рода чат-боты однозначно устаревшими, а их использование – признаком косного консерватизма, которому не место в IT. Давайте разберемся, насколько оправдано такое мнение.
Для начала стоит вспомнить, как работает каждое из решений:
Чат-бот на основе правил, как ясно из названия, строго выполняет правила, в соответствии с которыми он настроен. Все варианты его ответов – заранее определены. Обычный сценарий его использования – предложение пользователю выбрать из предложенных вариантов вопрос, на который чат-бот должен ответить. Получив вопрос от пользователя, чат-бот сканирует свою базу данных и выбирает, в соответствии с правилами, единственный возможный ответ на него. Он не способен самообучаться – для новых настроек и реакций его нужно обновлять. Что крайне важно – он способен отвечать только на текстовые запросы.
Разговорный ИИ , устроен намного сложнее. Получив запрос от пользователя, он использует для работы с ним технологию Естественной обработки языка (Natural Language Processing, NLP). В частности, для извлечения смысла слов и выражений используется понимание естественного языка (Natural Language Understanding, NLU). Те же технологии используются для генерации ответа. Будучи обучены на основе Больших лингвистических моделей (Large Language Model, LLM) с использованием огромным массивов разнообразных данных, разговорные ИИ способны общаться практически на любые темы, получая запросы и отвечая в свободной форме, максимально приближенной к реальному человеческому общению. Поскольку большая часть диалоговых ИИ оснащена системой Автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition, ASR), с ним можно вести не только текстовый, но и голосовой диалог. Кроме того, и это очень важное отличие, разговорные ИИ могут самообучаться.
А теперь давайте посмотрим, что это означает на практике. Чат-бот на основе правил способен решать простые справочно-навигационные задачи. Например, сообщить время работы учреждения или выступить в роли простого гида по сайту, онлайн-магазину или презентации. Важно отметить, что по сравнению с агентами на базе разговорного ИИ, такие чат-боты дешевле. Кроме того, в рамках заданных правил они не допускают ошибок. Разговорный ИИ предлагает универсальное решение, способное искать и создавать ответы на практически любые запросы пользователей, поддерживая, в случае необходимости активный “интеллектуальный” диалог в свободной форме. Его можно настроить для решения целого комплекса самых разных задач. Например, создать на его базе личного секретаря-помощника, онлайн-консультанта/продавца или, скажем, ведущего онлайн-презентации. К сожалению, как и большая часть нейросетей на базе, диалоговые ИИ на базе LLM склонны к ошибкам и галлюцинациям. В первую очередь поэтому настройка агентов на базе разговорных ИИ сложнее, дороже и часто требует обращения к специалистам. Как видите, в настоящий момент у чат-ботов на основе правил по-прежнему имеется своя ниша применения. Разумеется, рано или поздно, как отдельный вид IT-продуктов, они исчезнут. Их окончательно вытеснят универсальные решения на базе ИИ, которые станут совершеннее, проще в работе и дешевле. Однако пока что, там, где нужен простой справочник/навигатор, дающий однозначные и простые по структуре ответы, их использование вполне оправдано и с технической и с экономической точки зрения. Однако, и от этого никуда не денешься, есть проблема “морального устаревания”. У многих поклонников ИИ чат-боты на основе правил вызывают отторжение просто потому, что они “старые”, а не потому, что они не справляются со своей работой.
Подводя итоги заметим, никто не мешает создавать гибридные решения. Скажем, в нашем ассистенте презентера Pitch Avatar , помимо ИИ-основы, присутствуют и элементы, характерные для дерева решений, помогающие авторам презентаций и их аудитории экономить время. По нашему мнению, ближайшее будущее именно за такого рода гибридами.
Всем удачи, успехов и высоких доходов.
