チャットボットは人間との会話をどのようにシミュレートするのでしょうか?

チャットボットは、しばらくの間、奇妙ですが便利なオンライン ツールでした。GPT-4 や GPT-4 がサポートする ChatGPT チャットボットなどの AI ベースの言語モデルの出現により、ヒューマン-ボット-ヒューマンのインターフェイスに新たな命が吹き込まれました。しかし、AI チャットボットはどのようにして人間のような会話をシミュレートするのでしょうか?

チャットボットとは何ですか? チャットボットはどのように機能しますか?

ChatGPT、Claude、Google Bard が登場する前には、もっと初歩的なチャットボットがありました。これらは、ルールベースのチャットボットまたはデシジョン ツリー チャットボットと呼ばれます。

ルールベースのチャットボットは状況に適応せず、コンテキストを理解せず、人間のロジックをシミュレートできません。むしろ、開発者によって設定された一連のルール、テンプレート、ダイアログ ツリーがあり、それらに従う必要があります。

ルールベースのチャットボットは、プロンプトが出されたら、事前定義された条件に従います。ここでキーワードは重要な要素です。ユーザーの入力はチャットボットによってスキャンされ、質問されている内容を理解できるように特定の単語が検索されます。コンテキストを理解する能力がなければ、ルールベースのチャットボットは有用な応答を提供するためにこのような手がかりに頼らなければなりません。

多くの企業は、顧客と人間の担当者の間のバッファーとしてルールベースのチャットボットを使用しています。電力会社や携帯電話会社に連絡しようとしたことがあるなら、最初にチャットボットに問い合わせ内容を説明するよう求められたことがあるかもしれません。さらに、Web サイトにアクセスして質問すると、チャットボットが表示されることがあります。

ルールベースのチャットボットは、複雑で多層的な質問に答えることができません。これらは、 「アカウントの詳細を変更してください」などの短くて単純なクエリに答えるように設計されています。多くの変数を含む質問は、自然言語を解釈するように訓練されていない、または知識データベースが限られているため、ルールベースのチャットボットの範囲外になる可能性があります。

ルールベースのチャットボットは、開発段階で手動介入なしでは改善できません。これは、以前のやり取りから学ぶことができないためです。

AIチャットボットにもルールが与えられています。たとえば、ChatGPT は犯罪者について悪口を言ったりアドバイスしたりすることはできません。ただし、AI チャットボットの操作方法と対話方法は、ルールベースのチャットボットが処理できる範囲を超えています。

AIチャットボットはどのように機能するのでしょうか？

ChatGPT はチャットボット AI の始まりではありません。ChatGPT が主流になる前、一部のそれほど高度ではないチャットボットは依然として AI を使用してユーザーと対話していました。

Eviebot を例に考えてみましょう。2008 年に開始された Evie は、AI を使用してユーザーと対話します。Evie は学習型 AI チャットボットとして、他のユーザーが以前に入力した内容を記録することで会話スキルを構築できます。実際、Evie は、2000 年代後半から 2010 年代前半に主流になった別のチャットボットである Cleverbot と同じ AI システムを使用しています。

しかし、このチャットボットは、現在私たちが使用している最新バージョンとは大きく異なります。

Eviebot Web サイトのチャット画面

上のスクリーンショットからわかるように、Evie は質問に正しく答えたり、会話履歴を覚えたりすることが苦手です。数秒以内に、チャットボットは自分の名前をイライザと言いましたが、次の応答では名前をアダムに変更しました。

また、Evie は優れた情報源ではありません。私たちがイーヴィーに太陽の大きさを尋ねると、彼女は「私の未来よりも大きい」と答えました。ユーモラスではありますが、Evie は、どんなに人気があるとしても、ユーザーに事実の情報を提供するのが苦手です。もっと楽しい、または風変わりなチャットボット エクスペリエンスを探している場合は、Evie が最適な選択かもしれません。

Cleverbot や Evie のようなサイトは確かに面白いですが、実用には適していません。2022 年末までに、AI チャットボットがいかに役立つかが世界中で認識され始めています。

チャットボットはどのように会話をシミュレートするのでしょうか?

疑問は残ります。ChatGPT のような AI チャットボットは人間との正確な会話をどのようにシミュレートするのでしょうか?

2022 年 11 月、OpenAI は、ChatGPT と呼ばれる GPT-3.5 大規模言語モデルの一般にアクセス可能なバージョンをリリースしました。これは、非常に人間らしい会話をシミュレートする機能を実証した最初の AI チャットボットです。

まず、ツール名の「GPT」要素は、大規模言語モデル (LLM) の一種である「Generative Pre-training Transformer」を表します。これら両方の用語が 2023 年に向けて頻繁に使用されるのを目にしたかもしれませんが、実際には何を意味するのでしょうか?

LLM は、現在見られるすべての主要な AI チャットボットで使用されている AI 学習モデルです。これは、ディープラーニング手法を使用して非常に複雑なレベルで動作する AI アルゴリズムを搭載しています。すべての LLM は非常に大規模なデータセットを使用してトレーニングされており、問題を解決し、クエリに答えるための膨大な知識のプールが得られます。たとえば、ChatGPT-4 は、1 兆から 1.7 兆のパラメーターとテラバイトのデータを使用してトレーニングされました (ただし、OpenAI は正確な数を明らかにしていません)。

GPT は、深層学習機能を備えた人工ニューラル ネットワークを含む特定のタイプの LLM です。GPT は、学習対象となる情報の巨大なデータベースを備えた事前トレーニングされたモデルです。ChatGPT の場合、これには書籍、雑誌、記事などのテキストが含まれます。しかし、これだけのデータがあるにもかかわらず、ChatGPT はどのようにして人間のような方法でユーザーと会話できるのでしょうか? ?

ChatGPT の開発中、ChatGPT はヒ​​ューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) を使用してトレーニングされました。このタイプのトレーニングでは、強化を使用して ChatGPT を目的のチャットボットに変換します。報酬とフィードバックのモデルを使用すると、ChatGPT はどのフィードバックが有益または「良い」もので、どのフィードバックがそうでないかを理解できます。この方法により、ChatGPT は会話のコンテキストをより適切にキャプチャできるようになり、プロンプトにより効果的に応答できるようになります。

ChatGPT の自然言語処理は、特定の言語や感情パターンの認識など、ユーザーへの応答にも大きな役割を果たします。トレーニング中、人間のコミュニケーション方法をより深く理解するために、アルゴリズムには人間の会話の例が提供されました。このアルゴリズムは、こんにちはやさようならのような信号を記録して、会話の段階を追跡することもできます。

AIチャットボットはどのように開発されているのでしょうか？

OpenAI は、LLM の次のバージョンである GPT-5 に関するいくつかの限定的な情報をリリースしました。GPT-5 で特に興味深いのは (最新の知識ベースは別として)、汎用人工知能 (AGI) がアルゴリズムに組み込まれていると言われていることです。AGI が理論的に人間の認知をシミュレートできることを考えると、これはゲームチェンジャーになる可能性があります。

ChatGPT は世界を席巻し、今後もその勢いを続けていますが、AI チャットボットは OpenAI で終わるわけではありません。世界中の企業が、人との会話をシミュレーションできるように AI チャットボットの改良に取り組んでおり、一部の AI チャットボットは物事を物理的なレベルにまで引き上げています。

AI を使用して通信するロボット モデルの Desdemona を例に挙げます。

Hanson Robotics と SingularityNET によって作成された Desdemona は、人間のような印象的な特徴と気質で話題になった有名なロボット、Sophia の「妹」です。

ソフィアとは異なり、デズデモーナは音楽に集中しており、他の人間のミュージシャンとバンドの一員としても活動しています。AI アルゴリズムは利用可能な音楽ライブラリから取得し、デズデモーナが有名な曲に合わせて歌うことを可能にします。ロボットはバンド仲間とライブ演奏もした。

しかし、デズデモナは人々と話したり会話したりすることもできます。2022年、デズデモナはYouTubeクリエイターのDiscover Cryptoからインタビューを受けました。その中で、AI アルゴリズムの作成者である Ben Goertzel も、AI とその将来に関するいくつかの質問に答えています。