Q：
チャットボットはどのようにトレーニングされますか？
A：AppleのSiriのようなパーソナルアシスタントまたはカスタマーサービス部門のいずれかを介して、ほぼ全員がチャットボットとやり取りしていますが、どうしてそんなにスマートに見えますか？ AI開発者がこれらのボットを訓練して、現実的な応答を提供する方法はいくつかあります。
ボットを設計する最も簡単な方法は、事前にプログラムされた一連の応答に応答させることです。 これは、1960年代に開発されたJoseph Weizenbaum（1923-2008）ELIZAプログラムで使用されていたアプローチです。
ELIZAは、ロジャーの心理療法士をシミュレートすることを目的としていました。 プログラムは事前にプログラムされた「スクリプト」に従ってしか応答できませんでしたが、多くのユーザーはその効果が非常に現実的であるため、ELIZAは本当にインテリジェントであると主張しました。
これは「エリザ効果」と呼ばれています。
AIの研究により、チャットボットを開発するためのはるかに高度なアプローチが可能になり、開発者が提供するトレーニングデータとユーザー入力の両方から「学習」できるようになりました。
ソフトウェア会社の顧客サービス部門で使用されるチャットボットの例を見てみましょう。 ボットは、最初に会社独自のリソース（ドキュメント、FAQ、電子メール、チャットのトランスクリプト）から情報を受け取ります。
ボットは、開発者が提供するものだけに限定されるものではありません。エリザのように。 自然言語処理（NLP）を使用して、顧客との実際の対話から学習できるようになります。
自動学習を使用しても、ボットで問題が発生する可能性のある領域があります。 人間は、教師付き学習を使用してボットを時々訓練する必要があります。 人間の言語のあいまいさを考えると、完全に監視なしで実行できるチャットボットを構築することは困難です。
人間のユーザーは、特にビジネスの状況で、チャットボットの結果の正確性を確認する必要があります。 それでも、これらのチャットボットは、エリザのような純粋にルールベースのプログラムよりも柔軟です。
機械学習と自然言語処理の進歩により、これらのチャットボットは将来さらにインテリジェントに見えるようになる可能性があります。
