یکی از ویژگی‌های بارز هم‌هوش، توانایی یادگیری از مکالمات قبلی و بهبود تدریجی پاسخ‌ها بر اساس تعاملات کاربر است. این چت‌بات ایرانی در سازمان‌های مختلف به عنوان چت‌بات سازمانی به کار می‌رود و می‌تواند در بخش‌هایی مانند پشتیبانی مشتری، منابع انسانی، فروش و بازاریابی، آموزش کارکنان و تحلیل داده‌ها نقش مؤثری ایفا کند. هم‌هوش علاوه بر وب‌سایت‌ها، در پلتفرم‌های مختلف از جمله شبکه‌های اجتماعی، پیام‌رسان‌ها و سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) قابل اجرا است.

با قابلیت شخصی‌سازی کامل، کسب‌وکارها می‌توانند لحن، نوع مکالمه و فرآیندهای پاسخ‌دهی چت‌بات را مطابق با نیازهای خود تنظیم کنند. هم‌هوش به دلیل تمرکز ویژه بر ساخت چت‌بات فارسی، درک بهتری از زبان فارسی، اصطلاحات محاوره‌ای و ساختار جملات دارد و از این جهت نسبت به چت‌بات‌های خارجی برتری دارد.

چت‌بات چیست؟

چت‌بات یک عامل نرم‌افزاری است که برای شبیه‌سازی گفتگو با انسان از طریق متن یا صدا طراحی می‌شود. هدف اصلی یک چت‌بات این است که مکالمه‌ای طبیعی ارائه دهد به‌گونه‌ای که کاربر احساس کند در حال گفتگو با یک انسان واقعی است. ایده‌ی ایجاد ربات‌های گفتگو به میانه قرن بیستم بازمی‌گردد؛ آلن تورینگ در سال ۱۹۵۰ آزمونی را مطرح کرد که بعدها به آزمون تورینگ مشهور شد و معیاری برای سنجش هوشمندی مکالمه ماشین‌ها شد.

نخستین چت‌بات در دهه ۱۹۶۰ توسط جوزف ویزنبام در MIT توسعه یافت که ELIZA نام داشت و با تطبیق الگوهای متنی ساده وانمود می‌کرد یک درمانگر گفتگو است. به‌دنبال آن در دهه ۱۹۷۰ چت‌بات مشهور دیگری به‌نام PARRY ساخته شد که رفتار فردی پارانوئید را شبیه‌سازی می‌کرد و نشان داد حتی در حوزه سلامت روان نیز می‌توان از گفتگوی ماشینی بهره گرفت.

در دهه‌های بعد، چت‌بات‌ها عمدتاً در محیط‌های پژوهشی حضور داشتند تا اینکه در اوایل دهه ۲۰۰0 زبان نشانه‌گذاری AIML توسط ریچارد والاس معرفی شد و ایجاد چت‌بات‌های مبتنی بر قوانین را تسهیل کرد. در دهه ۲۰۱۰ ظهور دستیارهای شخصی مانند سیری اپل و گوگل اسیستنت نشان‌دهنده ترکیب پردازش زبان طبیعی (NLP) با الگوریتم‌های پیچیده‌تر بود که تجربه‌ی مکالمه‌ای نزدیک‌تر به انسان را فراهم کردند.

از سال‌های ۲۰۱۸ به بعد، مدل‌های قدرتمند یادگیری عمیق نظیر GPT-3 تحولی اساسی ایجاد کردند؛ این مدل‌های زبانی عظیم توانایی درک و تولید زبان در سطحی بی‌سابقه را نشان دادند و زمینه‌ساز به‌کارگیری گسترده چت‌بات‌ها در صنایع مختلف (مانند بهداشت، امور مالی، تجارت الکترونیک و …) شدند. به طور خلاصه، طی این تکامل تاریخی، چت‌بات‌ها از برنامه‌های ساده‌ی پاسخ‌گو به سیستم‌های هوشمند مکالمه‌محور ارتقا یافته‌اند.

تفاوت چت‌بات‌های ساده و مبتنی بر هوش مصنوعی

چت‌بات‌های اولیه و ساده عمدتاً مبتنی بر قواعد از پیش تعریف‌شده بودند و صرفاً بر اساس کلمات کلیدی عمل می‌کردند. این ربات‌ها یک کتابخانه از پاسخ‌های ثابت داشتند و اگر ورودی کاربر با الگوها و کلمات کلیدی شناخته‌شده تطابق داشت، پاسخ مناسب را ارائه می‌دادند؛ در غیر این صورت از عهده ادامه مکالمه برنمی‌آمدند.

به بیان دیگر، چت‌بات‌های قدیمی موضوع گفتگو را واقعاً درک نمی‌کردند بلکه صرفاً متن ورودی را اسکن کرده و در صورت یافتن کلمه کلیدی، جواب از پیش تعیین‌شده‌ای را برمی‌گرداندند. در مقابل، چت‌بات‌های مدرن هوش مصنوعی‌محور هستند و از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی بهره می‌برند تا نیت کاربر را متوجه شوند و پاسخ‌های پویا تولید کنند. این چت‌بات‌های هوشمند می‌توانند از تعاملات گذشته درس بگیرند و حتی اگر کاربر شیوه بیان یا املا را تغییر دهد باز هم مفهوم را درک کرده و مکالمه را به شکل طبیعی پیش ببرند.

انواع چت‌بات‌ها

چت‌بات‌ها را می‌توان بر اساس نحوه عملکرد و فناوری به کار گرفته‌شده به دسته‌های مختلفی تقسیم کرد. به طور کلی سه نوع اصلی وجود دارد: چت‌بات‌های مبتنی بر قوانین، چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، و چت‌بات‌های ترکیبی. در ادامه، این انواع را معرفی می‌کنیم:

چت‌بات‌های مبتنی بر قوانین

این دسته از ساده‌ترین انواع چت‌بات‌ها هستند و رفتار آن‌ها کاملاً توسط مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعیین‌شده کنترل می‌شود. چنین ربات‌هایی معمولاً بر پایه درخت‌های تصمیم یا تطبیق کلمات کلیدی عمل می‌کنند.

به محض اینکه ورودی کاربر یکی از کلمات کلیدی تعیین‌شده را شامل شود، ربات پاسخ مربوطه را که قبلاً برنامه‌ریزی شده ارائه می‌دهد. اگر ورودی از محدوده دانش از پیش تعریف‌شده خارج باشد، این چت‌بات‌ها نمی‌توانند جواب درستی بدهند و معمولاً از کاربر می‌خواهند سوال را به شکل دیگری بیان کند. نکته مهم این است که چت‌بات مبتنی بر قانون توان یادگیری از تجربه‌های جدید را ندارد و تنها راه بهبود عملکرد آن افزودن قوانین و پاسخ‌های از پیش تعریف‌شده بیشتر است. مزیت این نوع ربات‌ها سادگی و هزینه کمتر پیاده‌سازی است و برای سناریوهای ثابت با تعداد پرسش‌های محدود مناسب‌اند.

چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

این دسته که به چت‌بات‌های هوشمند نیز معروف‌اند، از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند. چت‌بات هوش مصنوعی قادر است با استفاده از مدل‌های زبانی یادگیری‌دیده، منظور کاربر را از روی متن ورودی متوجه شود و حتی در مکالمات طولانی، وابسته به سیاق گفتگو (Context) پاسخ مناسب تولید کند.

این چت‌بات‌ها به جای اتکا به پاسخ‌های ثابت، می‌توانند از مکالمات گذشته خود درس بگیرند و رفته‌رفته عملکردشان را بهبود دهند. برای مثال، یک چت‌بات هوشمند می‌تواند اشتباهات املایی کاربر یا زبان محاوره را درک کرده و همچنان پاسخ درست بدهد. به دلیل همین انعطاف‌پذیری و درک زبان طبیعی، چت‌بات‌های مبتنی بر AI در مقایسه با همتایان مبتنی بر قواعد، مکالمه‌کنندگان بسیار بهتری هستند. البته طراحی و آموزش این مدل‌ها پیچیده‌تر و پرهزینه‌تر است و نیاز به داده‌های فراوان برای یادگیری دارد.