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Google ha pubblicato recentemente un articolo su Meena, un nuovo chatbot che promette di essere il più versatile e il più umano (human-like) al mondo.

 

I chatbot sono sistemi di intelligenza artificiale in grado di interagire con utenti tramite messaggi vocali o di testo.

Ad essere precisi esistono due tipi di chatbot, quelli appunto che sfruttano l’AI (intelligenza artificiale e il machine learning) e quelli che invece si basano su regole, e rispondono soltanto a catene di domande precise.

I secondi non ci interessano visto che sono il passato.

Viviamo in un mondo in costante rincorsa verso l’innovazione, e pensando al ritorno economico, ha senso considerare solo i secondi.

Lasciamo stare le tecnologie superate, sei d’accordo? Andiamo avanti.

Devi sapere che l’introduzione di questi assistenti automatici è avvenuta con estremo ritardo. Inizialmente si era faticato a capire il loro potenziale, poi invece il loro utilizzo ha avuto una crescita esponenziale. 

Secondo alcune stime, il mercato dei chatbot è stato spinto dal mondo dei cellulari, e si aggira attorno ai 9.4 miliardi di dollari potenziali.

Oggi circa 2,5 miliardi di persone utilizzano app di comunicazione come Wechat e Whatsapp.

Migliorare i margini

Se ti stai chiedendo come mai oggi tutti stanno correndo per sviluppare il miglior chatbot, eccoti una risposta plausibile.

L’utilizzo di questi avanzatissimi software ha preso sempre più piede perché vengono utilizzati nel mondo della vendita e della gestione dei clienti.

Pensa ai chatbot che facilitano le procedure di acquisto negli e-commerce, oppure quelli usati nell’assistenza ai clienti online, e non ultimi quelli in grado di vendere in autonomia dei servizi (food delivery, flowers delivery, first aid delivery).

Attualmente, il mercato dei chatbot è condizionato da 2 fattori principali, quali l’avanzamento della tecnologia e le crescenti richieste di assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, ovviamente a costi operativi inferiori.

Le compagnie più grandi del mondo stanno puntando enormi quantità di danaro in ricerca e sviluppo nel campo dell’interazione vocale – per sempio Siri di Apple, Google Assistant di Google e Alexa di Amazon.

Amazon stanzia ogni anno milioni di dollari in una gara universitaria internazionale chiamata Alexa Prize Challenge, finalizzata alla creazione di un socialbot che si basi sulla tecnologia AWS di Alexa.

Lo scopo è imparare dal linguaggio dei social network, come Facebook, per aumentare la fiducia e la familiarità dell’utente verso l’assistente robotico.

Apple e Facebook?

Anche Apple stà facendo evolvere Siri, e la loro ricerca Mirroring to Build Trust in Digital Assistants dimostra quanto sia importante utilizzare il linguaggio dell’interlocutore per sviluppare una sorta di contatto empatico proficuo.

Facebook è un terreno fertile per vedere sin da subito la reale capacità dei bot. Tramite Messenger, app di messaggistica integrata nel social network ed utilizzata da 900 milioni di persone, i brand entrano in contatto coi clienti.

Possono fornire autonomamente link e notizie, dare supporto nell’ ordine o nella prenotazione, indicare il prodotto più adatto alle singole esigenze, oppure semplicemente rispondere a richieste di informazioni.

Un marketing davvero molto profilato ed efficace che si sviluppa live in modo automatico, anche nei pagamenti immediati tramite PayPal, , American Express, Stripe, Master Card e Visa. 

Il tutto senza abbandonare la chat. 

E, considerando che il 56% degli intervistati ad una ricerca commissionata a Nielsen, ha risposto che preferisce interagire via chat piuttosto che tramite una telefonata, la situazione si fa molto interessante.

Si stà sviluppando un nuovo mercato davvero florido attorno ai bot che uniscono la capacità di elaborazione dei big data e la linguistica (Computation and Language, Machine Learning, Neural and Evolutionary Computing).

A cosa servono i Chatbot?

Meet Consumers Where They Are, Anticipate Their Intent, Address Their Needs.

Incontrare i clienti dove si trovano, anticipare il loro intento, soddisfare i loro bisogni.

www.247.ai

Parallelamente ai famosi Vocal Assistant delle multinazionali hi-tech che ti ho citato, appaiono sempre più framework (ambienti di sviluppo, strutture di base) che ti danno modo di creare il tuo stesso chatbot.

Puoi cimentarti e provare l’open source RASA, o Dialogueflow di Google, oppure Watson di IBM o il Bot Framework di Microsoft. Tutti ambienti che ti danno modo di inventare il tuo assistente personalizzato.

Nel mondo della vendita, i vincitori sono quelli che otterranno il massimo ricavo al costo inferiore, e i bot possono garantire questo vantaggio sui concorrenti. 

Quali sono i limiti dei Chatbot?

Sebbene il mondo degli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale stia crescendo, restano dei limiti da superare.

Vediamoli.

1 – Dominio chiuso

Con dominio chiuso si intende che il chatbot ha un insieme finito di possibilità di risposta e interazione, determinato dalla programmazione delle regole e dal database di dati su cui si appoggia.

Come è facile immaginare, la logica di funzionamento è basata sulla ricerca di parole chiave che funzionano da innesco per cercare di prevedere l’intento del cliente.

A questo punto l’AI cercherà all’interno delle sue regole quale può essere l’azione migliore da intraprendere, cioè che tipo di risposta dare.

La maggior parte dei comuni Bot è programmata secondo questa struttura, ma richiede un lavoro immenso per delimitare non soltanto le opzioni, ma anche i confini del dominio di interesse.

Se vuoi vedere come funziona una di queste soluzioni dai uno sguardo al chatbot (basato su BERT) sviluppato da ragazzi di Pragnakalp Techlabs, lo trovi a questo link.

Come si usa un chatbot con il closed-domain?

Ti riassumo brevemente cosa puoi fare con il chatbot demo basato su BERT di cui parlavo poco sopra.

  1. Troverai un testo su Google e i suoi fondatori (è in inglese), come da immagine.
  2. Sotto a questo un riquadro bianco dove apparirà il testo e le risposte del bot.
  3. Sotto ancora una riga dove è possibile scrivere delle domande sul testo riportato sopra.
  4. Se proverai a chiedere qualcosa che esula dal contesto l’AI ti risponderà semplicemente: “Sorry I don’t know the answer, please try some different question”.

Questo è un tipico esempio di prodotto a dominio chiuso.

2 – Poco conversazionali

Non volevo essere drastico e scrivere che un altro limite è proprio il fatto che non siano conversazionali, ma è la verità.

L’obiettivo è creare un’interazione human-like cioè che dia la perfetta impressione di parlare con una persona, ma ad oggi si capisce lontano un km che dall’altra parte c’è un chatterbot.

Molto dipende dalla qualità delle risposte, non dal fatto se sono o meno giuste.

La strada è lunga ancora, anche se Meena sembra aver fatto un grande balzo in avanti.

3 – Le interazioni multiple

Quando parlo di interazioni multiple con un chatbot parlo di turni.

In questo caso subentra la velocità di elaborazione della risposta, ma soprattutto la frammentazione della comunicazione umana, a cui doverosamente dobbiamo sommare il contesto del discorso generale.

Mi spiego meglio.

Quando noi scriviamo in una chat possiamo avere la frenesia di dare informazioni e dettagli senza aspettare la risposta dall’altra parte.

Diciamo che flooddiamo (inondiamo) di frasi a mitragliatrice una macchina che cerca di dare risposta singolarmente a ciascuna di esse, ma non in modo organico poichè non è in grado di avere la visione d’insieme e non riesce   mettere a fuoco il contesto generale.

In questo caso l’esperienza utente è quella di essere affidato ad un flipper che è in grado soltanto di sbattere meccanicamente indietro la pallina.

Meena by Google

Posso ora parlarti di Meena visto che ti è chiaro cosa significhi dominio chiuso (closed-domain) e  multiturno (multi-turn).

Meena è un chat bot a dominio aperto multiturno, quindi non basato su un insieme finito di concetti, interazioni, risposte, ma soprattutto in grado di avere una visione d’insieme che collega in modo logico ed organico le singole domande e interazioni.

Non è mia intenzione entrare in tecnicismi, ma se sei interessato alla sua architettura Transformer seq2seq, leggi pure questo articolo in inglese.

Per farti intuire il livello di sofisticatezza di questo chatbot posso dirti che ha “dimensioni” enormi, visto che comprende circa 2,6 miliardi di parametri, ed è stato addestrato su 341 GB di testo.

I suoi dati di addestramento, cioè quei dati su cui l’intelligenza artificiale di Meena ha imparato, sono conversazioni pubbliche dei social media (Facebook, etc.).

Ogni dialogo è composto da due parti: una serie di messaggi che formano il contesto, e da una risposta, per un totale complessivo di 40 Miliardi di parole e, come dicevo poco fa, 341 GB di testo scritto.

Che non so bene se rende l’idea, ma 341 GB di testo è una quantità immensa.

Se copi e incolli questo articolo in un file Word, peserà forse 10 kB, che corrispondono a 0.0000095367 GB.

Se vuoi leggere il paper ufficiale di ricerca del progetto Meena lo puoi trovare gratis in questa biblioteca della Cornell University.

Un ottimo riassunto invece è stato fatto nel post del Blog di Google, ma se continui a leggere qui sotto ti riporto solo i punti salienti.

Una specie di riassunto del riassunto.

 

In cosa Meena è superiore agli altri chatbot del mercato? 

 

Il tipo di architettura

L’architettura con sui Meena è stata creata si basa su Evolved Transformer (ET), cioè una sofisticatissima evoluzione di un già sofisticato modello precedente chiamato Transformer che si basa su blocchi di codifica e decodifica.

Il mio scopo non è scendere nei tecnicismi, per maggiori dettagli ti invito a leggere l’articolo citato prima

Il modello matematico

Il modello che è l’anima di questo chatbot è stato addestrato per 30 giorni in una delle super macchine di Google, l’unica ad avere la capacità di calcolo necessaria ad elaborare una mole così grande di dati (un pod modello TPU v3). 

Meena porta avanti la ricerca già esistente 

Utilizza un campo d’addestramento molto più grande, come anche le dimensioni del modello sono molto più grandi, unito ad una migliore architettura e capacità di calcolo pazzesca.

L’hai vista la foto qui sopra?!

La metrica di valutazione comune.

Voler misurare le performance di un chatbot non è facile perché fino a ieri non esisteva un metro di misura comunemente condiviso. Ora esiste, infatti gli sviluppatori di Meena hanno creato una scala di misurazione chiamata SSA (Sensibleness and Specificity Average) , ossia sensatezza e specificità media.

Un metro di misura che indica quanto sia “umana” la conversazione, basato su indicatori che vanno a valutare se le risposte del chatbot sono sensate e specifiche agli occhi di un umano. 

Spesso i robot utilizzano “trucchi” per farti pensare che stiano al passo con la conversazione, quando in pratica stanno solo dando risposte generiche che non sono necessariamente specifiche del contesto.

Ti faccio un esempio:

Io: adoro i film d’azione!

Bot: Ottimo. Dimmi di più!

Questa è una risposta ragionevole, ma non è specifica. La stessa risposta funziona per qualsiasi numero di dichiarazioni di una persona. Una risposta più specifica sarebbe:

Io: adoro i film d’azione!

Bot: Incredibile, anche a me piacciono. Adoro tutti i Mission Impossible. Qual è il tuo preferito?

L’obiettività dell addestramento

L’addestramento svolto su Meena è un’altro dei punti d’interesse.

Senza scendere in masturbazioni tecniche, gli sviluppatori dicono che il punteggio finale raggiunto non sarebbe indicativo della bontà dell’algoritmo, ma lo diventerebbe qualora il livello di “perplexity” (una metrica di misura utilizzata nello studio della linguistica NLP, che potrei tradurre con livello di dubbio/perplessità) fosse in correlazione con la scala SSA (che imita il giudizio umano).

Detta semplice, se nell’addestramento di Meena si nota un progressivo abbassamento del livello di “perplessità” linguistica e un proporzionale aumento dell’indice di SSA, significa che l’algoritmo stà “imparando bene” ed è possibile dirlo oggettivamente. 

Quali sono i risultati dei test?

Nella scala di valutazione SSA, di cui abbiamo parlato sopra, Meena ottiene un punteggio di 79% contro un 86% di umani veri e propri.

Se ti stai domandando cosa significhi, vuol dire che il bot ha risposto in modo specifico e coerente (sensato) alla chat attivata con il cliente umano di turno.

Quando abbiamo un video-terminalista umano, alle prese con un cliente in chat, questo ottiene un punteggio di 86% nella scala elaborata dei ricercatori di Google.

Meena totalizza 79%, mentre gli altri famosi chatbot in commercio, nel migliore dei casi raggiungono un 56% (vedi immagine sopra).

I più critici hanno ovviamente sollevato l’obiezione che i precedenti non sono stati nè sviluppati, e nemmeno addestrati, tenendo in considerazione la scala SSA. 

Su questo hanno ragione, anche se bisogna riconoscere che il risultato ottenuto da Google è davvero impressionante, ed è certamente la giusta direzione da percorrere per riuscire a sviluppare dei chatbot in grado di interagire con i clienti in modo versatile e competente.

Dove posso trovare Meena?

Ad oggi Meena non è ancora stata “rilasciata” al pubblico. Ci vorrà tempo e attenzione affinché non succeda nessun incidente, come quel piccolo scandalo capitato a Microsoft con il rilascio del chatbot Tay nel 2016.

Dopo appena 16 ore è stato spento poiché aveva iniziato a scrivere post sessisti e offensivi.

Meena sfrutta una tecnologia molto più avanzata, ma la prudenza non è mai troppa.

 

Ti voglio lasciare con una interessante lista.

 

Dove acquistare i chatbot più potenti?

Qui di seguito leggerai la lista dei più grandi fornitori, e sviluppatori di chatbot, del mondo, ma non mi fermerò ad una lista.

Accanto ad ogni nome ti scrivo il perché, secondo loro, dovresti acquistare un chatbot.

E’ tutto nel loro sito, non mi invento nulla e non ti devo vendere proprio niente, trovo che sia educativo e ti fa capire molto bene quanto potente può essere l’interazione live con un cliente.  

I top 3

  1. IBM Corporation (US) – Crea un assistente che i tuoi clienti desiderano effettivamente utilizzare. – Il più intelligente degli assistenti AI per il business.
  2. Google (US) – Costruisci esperienze di conversazione naturali e ricche. – Raggiungi più pubblico, ovunque si trovino.
  3. Amazon Web Services (US) – Amazon Lex: Interfacce di comunicazione per le tue applicazioni azionate dalle stesse tecnologie di apprendimento approfondito di Alexa.

Fra i top ci sono anche gli Spagnoli

  1. Artificial Solutions (Spain) – Coinvolgi i tuoi clienti con intelligenza artificiale conversazionale su qualsiasi canale, dispositivo o servizio, in qualsiasi lingua, ovunque, utilizzando la nostra rivoluzionaria piattaforma Teneo.
  2. Nuance Communications (US) – Conversazioni automatizzate intelligenti, con un tocco umano. – L’automazione riduce i costi e porta a esperienze fluide.
  3. Inbenta Technologies (US) – Ottieni risultati di business basati sull’intelligenza artificiale. Migliora l’esperienza del cliente e la fedeltà al tuo brand.

Altri 4 della top 10

  1. [24]7.ai (US) – Incontra i clienti dove si trovano, anticipa le loro intenzioni, soddisfa i loro bisogni – Soddisfa i clienti, stringi realzioni e costruisci la fiducia.
  2. Chatfuel (US) – Aumenta le vendite, riduci i costi e automatizza il supporto su Facebook – Chatfuel è la piattaforma di chatbot leader a livello mondiale per Facebook Messenger.
  3. Aivo (Argentina) – Aumenta le vendite, riduci i costi e offri un supporto clienti straordinario – Soluzioni basate sull’intelligenza artificiale multicanale.
  4. Botsify (Pakistan) – Lascia che il tuo bot chatti come un umano – Aumenta del 30% le vendite e riduci i costi del 80% usando l’intelligenza artificiale.

Altri agguerriti venditori di bot 

  • Passage AI (US) – Finalmente una Conversational AI che funziona – Utilizziamo algoritmi di deep learning all’avanguardia per creare chatbot che rispondano alle richieste dei clienti e dei dipendenti con la massima accuratezza.
  • Kore.ai (US) – Sii ovunque si trovano i tuoi clienti.
  • KeyReply (Singapore) – Connettiti, supporta, impressiona upsella i tuoi clienti 24/7 con assistenti virtuali di livello mondiale. – La prima compagnia di automazione della chat basate sull’ AI a Singapore e in Asia
  • SmartBots (US) – Bot personalizzati costruiti alla perfezione – Per ogni esigenza aziendale

Gli americani dominano il mercato

  • CogniCor (US) – Una svolta tecnologica nella creazione di assistenti digitali potenti e simili all’uomo. – La piattaforma di IA conversazionale che consente alle aziende di incrementare l’efficienza delle vendite e dell’assistenza.
  • Conversica (US) – Gli Assistenti AI di Conversica offrono un tocco umano personalizzato su vasta scala. – Coinvolgi potenziali clienti e clienti in conversazioni autentiche tramite e-mail o SMS.
  • Gupshup (US) – Attiva il coinvolgimento – Conversazioni senza soluzione di continuità su oltre 30 canali utilizzando un’unica API.

Software house indiane molto avanzate

  • Yellow Messenger (India) –  X10 la tua impresa – Con la piattaforma di IA conversazionale leader nel mondo, la preferita da oltre 200 aziende mondiali.
  • Kevit (India) – AI Conversazionale costruita per il customer care, le vendite, il marketing e l’automazione.
  • Yekaliva (India). – Interagisci con i clienti, parla con i visitatori e aumenta il coinvolgimento del sito. – Il chatbot AI di Yekaliva consente ai tuoi visitatori e clienti di provare un servizio davvero rivoluzionario senza bisogno di un costante impegno umano.
  • Contus (India) – Costruisci chatbot dotati di intelligenza artificiale – Infondi l’apprendimento automatico per una migliore interazione uomo-computer.

Dottor Zero – Chi vince usa i Bot

 

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