Chatbot

Un chatbot, abbreviazione di "chatterbot", è un'applicazione di Intelligenza Artificiale (AI) progettata per simulare una conversazione simile a quella umana con gli utenti tramite testo o comandi vocali. Questi sistemi si basano molto sull'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e sulle tecniche di apprendimento automatico (ML) per comprendere le richieste degli utenti, elaborare le informazioni e generare risposte appropriate. L'obiettivo principale di un chatbot è in genere quello di automatizzare la comunicazione, fornire informazioni, completare attività o offrire assistenza, spesso in un ambito specifico come il servizio clienti, l'e-commerce o il reperimento di informazioni. I primi chatbot, come ELIZA, utilizzavano un semplice pattern matching, mentre i chatbot moderni sfruttano sofisticati modelli di intelligenza artificiale per interazioni più dinamiche e consapevoli del contesto.

Concetti e tecnologie fondamentali

I chatbot funzionano interpretando gli input dell'utente e mappandoli su intenti o azioni specifiche. Le tecnologie chiave coinvolte includono:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Permette al chatbot di comprendere la struttura e il significato del linguaggio umano. Si tratta di attività secondarie come la tokenizzazione (scomposizione del testo in parole o pezzi), il riconoscimento di entità denominate (Named Entity Recognition, NER) (identificazione di entità chiave come nomi o date) e l'analisi del sentimento (determinazione del tono emotivo dell'utente).
• Apprendimento automatico (ML): Viene utilizzato per addestrare il chatbot su grandi quantità di dati di conversazione(dati di addestramento), consentendogli di apprendere modelli, migliorare la comprensione e generare risposte più pertinenti nel tempo. Tecniche come il Deep Learning (DL) sono comuni.
• Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): I chatbot moderni e altamente capaci utilizzano spesso LLM come GPT (Generative Pre-trained Transformer) o BERT. Questi modelli eccellono nella comprensione del contesto, nella generazione ditesti simili a quelli umani e nella gestione di conversazioni complesse. Molti modelli all'avanguardia sono disponibili su piattaforme come Hugging Face.
• Gestione del dialogo: Il componente responsabile della gestione del flusso della conversazione, che tiene traccia del contesto e decide l'azione o la risposta successiva in base agli input dell'utente e alla cronologia della conversazione.

I chatbot possono variare da semplici sistemi basati su regole, che seguono flussi di conversazione predefiniti, a complessi bot guidati dall'intelligenza artificiale che imparano e si adattano.

Applicazioni del mondo reale

I chatbot vengono utilizzati in numerosi settori per migliorare l'efficienza e l'esperienza degli utenti. Le applicazioni più comuni includono:

• Assistenza clienti: Molte aziende utilizzano i chatbot sui loro siti web o sulle app di messaggistica (come la piattaforma bot di Facebook Messenger) per fornire risposte immediate alle domande più frequenti, guidare gli utenti attraverso le fasi di risoluzione dei problemi o inoltrare problemi complessi ad agenti umani. L'intelligenza artificiale è molto diffusa nel settore finanziario per attività come la richiesta di informazioni sul saldo o sullo storico delle transazioni.
• E-commerce e vendita al dettaglio: I chatbot assistono gli acquirenti online fornendo consigli sui prodotti, rispondendo a domande sugli articoli, monitorando gli ordini e facilitando il processo di checkout, contribuendo a migliorare l 'intelligenza artificiale nelle soluzioni di vendita al dettaglio.
• Sanità: Nell'ambito dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario, i chatbot possono aiutare a fissare appuntamenti, fornire informazioni sulle condizioni mediche (seguendo linee guida rigorose), ricordare ai pazienti di prendere i farmaci o eseguire un controllo iniziale dei sintomi prima di contattare un medico. Un esempio è Babylon Health.
• Servizi informativi: I chatbot agiscono come interfacce interattive per database o basi di conoscenza, consentendo agli utenti di porre domande e ricevere informazioni specifiche, come ad esempio aggiornamenti meteo, sommari di notizie o informazioni aziendali.

Chatbot e termini correlati

Anche se spesso vengono utilizzati in modo intercambiabile, i chatbot differiscono da concetti correlati:

• Assistente virtuale: gli assistenti virtuali come Amazon Alexa, Apple Siri o Google Assistant hanno in genere capacità più ampie rispetto ai chatbot. Sono in grado di eseguire compiti su più applicazioni e dispositivi (ad esempio, impostare timer, riprodurre musica, controllare dispositivi domestici intelligenti) e spesso integrano perfettamente l'interazione vocale. Pur incorporando le funzionalità dei chatbot per la conversazione, il loro campo d'azione si estende oltre il dialogo per arrivare all'esecuzione di compiti, a volte coinvolgendo la computer vision o integrazioni complesse come Google Duplex.
• Large Language Model (LLM): Un LLM è il motore principale che alimenta le capacità di comprensione e generazione del linguaggio di molti chatbot avanzati, come ad esempio ChatGPT. Il chatbot è il livello applicativo che fornisce l'interfaccia utente e gestisce l'interazione, mentre l'LLM è il modello sottostante che elabora il linguaggio.

Sviluppo e piattaforme

La costruzione di chatbot implica la selezione di strumenti e framework appropriati in base ai requisiti di complessità. Le piattaforme più diffuse includono Google Dialogflow, Microsoft Azure Bot Service e opzioni open-source come Rasa. Lo sviluppo e la manutenzione di chatbot sofisticati spesso richiede pratiche solide di Machine Learning Operations (MLOps) per gestire i dati, l'addestramento dei modelli, la distribuzione(distribuzione dei modelli) e il monitoraggio(monitoraggio dei modelli). Piattaforme come Ultralytics HUB offrono strumenti per la gestione del ciclo di vita dei modelli di ML, che possono essere importanti per i sistemi di AI complessi che incorporano componenti di chatbot insieme ad altre funzionalità di AI come il rilevamento di oggetti.