الفرق بين الروبوت ، روبوت الدردشة ، روبوت الدردشة NLP وكل ما تبقى؟

Chatbots هي أداة فعالة لمساعدة الشركات على تبسيط تفاعلات العملاء والموظفين. الأفضل chatbots التواصل مع المستخدمين بطريقة طبيعية تحاكي شعور المحادثات البشرية. إذا تمكن روبوت الدردشة من القيام بذلك بنجاح ، فمن المحتمل أن يكون روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي بدلا من روبوت بسيط قائم على القواعد.

ولكن ما هو روبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي؟ بشكل أساسي ، إنه روبوت محادثة يستخدم الذكاء الاصطناعي المحادثة لتشغيل تفاعلاته مع المستخدمين. لأن الذكاء الاصطناعي chatbots متوفرة في جميع ساعات اليوم ويمكنها التفاعل مع العديد من العملاء في وقت واحد ، فهي طريقة رائعة لتحسين خدمة العملاء وتعزيز الولاء للعلامة التجارية.

ما هو روبوت الدردشة البرمجة اللغوية العصبية؟

يعد روبوت الدردشة NLP طريقة أكثر دقة لوصف روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي ، ولكنه يمكن أن يساعدنا في فهم السبب chatbots مدعوم من الذكاء الاصطناعي مهمة وكيف تعمل. في الأساس ، البرمجة اللغوية العصبية هي نوع محدد من الذكاء الاصطناعي المستخدم في chatbots.

البرمجة اللغوية العصبية لتقف علي معالجة اللغة الطبيعية. إنها التكنولوجيا التي تسمح chatbots للتواصل مع الناس بلغتهم الخاصة. بمعنى آخر ، هذا ما يجعل روبوت الدردشة يشعر بالإنسان. تحقق البرمجة اللغوية العصبية ذلك من خلال المساعدة chatbots تفسير اللغة البشرية بالطريقة التي يفعلها الشخص ، واستيعاب الفروق الدقيقة المهمة مثل سياق الجملة.

بمعنى أكثر تقنية ، تقوم البرمجة اللغوية العصبية بتحويل النص إلى بيانات منظمة يمكن للكمبيوتر فهمها. للقيام بذلك ، يجب عليه معالجة كميات كبيرة من البيانات اللغوية. يسمح تتبع تلك البيانات وتفسيرها chatbots لفهم استفسارات العميل والرد عليها بطريقة سلسة وشاملة ، تماما كما يفعل الشخص.

كيف يختلف روبوت الدردشة في البرمجة اللغوية العصبية عن الروبوت؟

كما رأينا للتو، البرمجة اللغوية العصبية chatbots استخدام الذكاء الاصطناعي لتقليد المحادثة البشرية. لا تستخدم الروبوتات القياسية الذكاء الاصطناعي ، مما يعني أن تفاعلاتها عادة ما تبدو أقل طبيعية وإنسانية.

معظم الروبوتات القياسية هي ما نسميه الروبوتات "القائمة على القواعد". إنها مصممة لتتبع قواعد المحادثة التي وضعها منشئها بدقة. إذا قام المستخدم بإدخال أمر معين ، فسيقوم الروبوت المستند إلى القواعد بإصدار استجابة مسبقة التكوين. ومع ذلك ، خارج هذه القواعد ، يمكن أن يواجه الروبوت القياسي مشكلة في توفير معلومات مفيدة للمستخدم. ما هو مفقود هو المرونة التي تشكل جزءا مهما من المحادثات البشرية.

إذن ما الذي يحدد البرمجة اللغوية العصبية chatbots بصرف النظر؟ فيما يلي عدد قليل من خصائص البرمجة اللغوية العصبية chatbots التي تمنحهم ميزة على الروبوتات التقليدية:

• يمكنه فهم اللغة الطبيعية. يمكن لروبوت الدردشة لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) فهم اللغة الطبيعية وتفسيرها. ولكن ماذا يعني ذلك بالضبط؟ البرمجة اللغوية العصبية تسمح chatbots للتفاعل مع مدخلات المستخدم التي تتضمن الأخطاء الإملائية والنحوية ، لسبب واحد. يمكنه حتى تحديد ما إذا كان الإدخال هو نية أو سؤال ، والذي يمكن أن يقطع شوطا طويلا نحو تلبية احتياجات المستخدم بدقة وفي الوقت المناسب. تشمل الجوانب الأخرى للغة الطبيعية المحتوى العاطفي والتركيز - الأشياء التي ستلتقطها بشكل طبيعي إذا كنت تتحدث وجها لوجه مع شخص آخر.

• يبدو الأمر وكأنه محادثة أكثر من استبيان. أحد أكبر التحديات التي تواجهها chatbots هو أن مستخدم chatbot يمكنه إدخال أي شيء حرفيا. إذا تفاعل المستخدم مع روبوت قائم على القواعد ، فإن أي إدخال غير متوقع يمكن أن يؤدي إلى طريق مسدود للمحادثة. لهذا السبب ، غالبا ما تبدو المحادثات مع الروبوتات القياسية وكأنها استبيانات ، والتي يمكن أن تكون محبطة. بعد كل شيء ، في هذه المرحلة ، يمكنك فقط التمرير عبر الأسئلة الشائعة للعثور على ما تبحث عنه. يختلف روبوت الدردشة NLP على وجه التحديد لأنه يمكن أن يتكيف مع إشارات المحادثة ، مما يخلق بيئة تبدو وكأنها محادثة طبيعية.

• يتحسن باستمرار. الطريقة الوحيدة لتحسين الروبوت المستند إلى القواعد هي إضافة المزيد من القواعد. سيتحسن روبوت الدردشة NLP باستخدام البيانات المقدمة من المستخدمين النهائيين. إنه يجعل الأمر أفضل في فهم الطرق المختلفة لصياغة الأسئلة أو النية ، ولكنه يسمح لك أيضا بتوسيع القدرات من خلال تحديد ما لا يستطيع chatbot الإجابة عليه.

الفوائد التي تقدمها البرمجة اللغوية العصبية chatbots لن يؤدي فقط إلى نتائج أفضل لعملائك. سوف يجعلونهم يشعرون بمزيد من الراحة والقيمة أيضا.

لماذا تحتاج إلى روبوت محادثة البرمجة اللغوية العصبية أو روبوت محادثة الذكاء الاصطناعي

كما أشرنا سابقا ، يمكن للروبوتات البسيطة أن تأخذك فقط حتى الآن. يمكن للروبوت البسيط التعامل مع الأوامر البسيطة ، لكن المحادثات معقدة وسلسة ، كما نعلم جميعا. إذا لم يكن المستخدم متأكدا تماما من مشكلته أو ما يبحث عنه ، فلن تكون المهمة بسيطة ولكن من المحتمل أن تكون على مستوى المهمة.

يمكن لروبوت الدردشة لمعالجة اللغة الطبيعية أن يخدم عملائك بنفس الطريقة التي يخدمها الوكيل. معالجة اللغة الطبيعية chatbots توفير تجربة أفضل للمستخدمين ، مما يؤدي إلى ارتفاع مستويات رضا العملاء. وعلى الرغم من أن هذا غالبا ما يكون هدفا جيدا بما فيه الكفاية في حد ذاته ، بمجرد أن تقرر إنشاء روبوت دردشة البرمجة اللغوية العصبية لعملك ، هناك الكثير من الفوائد الأخرى التي يمكن أن تقدمها.

البرمجة اللغوية العصبية chatbots يمكن أن تكون في كثير من الأحيان بمثابة بدائل فعالة للتطبيقات الأكثر تكلفة ، على سبيل المثال ، توفير وقت عملك وأموالك من حيث تكاليف التطوير. بالإضافة إلى دعم العملاء ، NPL chatbots يمكن نشرها للتسويق التحادثي ، والتعرف على نية العميل وتوفير معاملة سلسة وفورية. يمكن حتى دمجها مع منصات التحليلات لتبسيط جمع بيانات عملك وتجميعها.

لكن ليس عليك أن تأخذ كلمتنا على محمل الجد. يستثمر عمالقة التكنولوجيا مثل Amazon و Google بكثافة في المساعدين في المنزل مثل Alexa و Google Home لعدة سنوات. على الرغم من أنك قد لا تدرك ذلك ، إلا أن هؤلاء المساعدين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي المحادثة للتفاعل مع أصحابها ، وتقديم محادثات لمستخدميهم تبدو ديناميكية ، والأهم من ذلك ، إنسانية.

لا تستطيع الشركات تحمل عدم استخدام chatbots.

كيف الذكاء الاصطناعي chatbots عمل؟

مهارات محددة

أنواع مختلفة من chatbots لديها حالات استخدام متنوعة. Chatbots يتم تخصيصها بشكل عام وفقا لاحتياجات المؤسسة وتفضيلاتها ، لذا فأنت الشخص الذي يقرر حقا المهارات التي يجب منحها لروبوت الدردشة الخاص بك. يجب على الشركات التي تستفيد من هذه التكنولوجيا أن تسأل نفسها الأسئلة التالية لتحديد الكفاءات الرئيسية لروبوت الدردشة الخاص بها:

• ما هو الغرض من روبوت الدردشة؟
• ما هي مشاكل المستخدم التي تسعى إلى حلها؟ (سيساعدك هذا في النهاية على تحسين رضا العملاء)
• ما هي وظائفها؟
• ما الذي لا تريده أو تحتاج إلى حل chatbot؟ (سيساعدك هذا على تجنب إحباط المستخدم)

القدرات المعرفية

يستخدم روبوت الدردشة الذكاء الاصطناعي مهارات الذكاء الاصطناعي الخاصة به لفهم ما إذا كان النص الذي يدخله المستخدم يتوافق مع إحدى كفاءات chatbot. هناك سلسلة من العوامل التي تمكن البرمجة اللغوية العصبية chatbots لفهم:

• الاختلافات الدلالية: Chatbots تحليل العلاقة بين الكلمات لاستخلاص المعنى منها. كم عدد الطرق المختلفة التي يمكن للمستخدمين من خلالها طرح نفس السؤال؟
• الكلمات الرئيسية: ما هي الكلمات الرئيسية التي تحتوي عليها العبارة؟ يجب على الشركات إجراء تحليل شامل للكلمات الرئيسية لتحديد الكلمات الرئيسية التي يجب دمجها حتى يتمكن chatbot من تحديد نوع السؤال الذي يتم طرحه وما إذا كان لديه الموارد اللازمة لحل الاستعلام.
• اللغات: ما هي قائمة الكلمات المحددة مسبقا التي لدينا لمهارة معينة؟ يمكن صياغة الأسئلة بطرق مختلفة وبلغات مختلفة (واختلافات لغوية). لا يحتوي chatbot على قدرات معرفية مطبقة على النص المكتوب فقط. يمكنه أيضا فهم الأرقام والنص من الصورة والمعلومات الموجودة في مقطع فيديو وتحديد جنس الشخص وعمره وفهم المستوى العاطفي للرسالة واستخراج الكلمات الرئيسية من النص.

القدرة على المحادثة

لبدء محادثة مع مستخدم ، تحتاج الشركات إلى تطوير الطريقة الأكثر فعالية لتوجيه المستخدمين. يجب عليهم التأكد من أن chatbot الخاص بهم يفهم سياق المحادثة لتقديم الإجابة المناسبة. لتحقيق ذلك ، تحتاج المنظمات إلى تعريف:

• كم عدد الخطوات اللازمة لتوجيه المستخدم نحو الإجابة
• ما هي السياقات التي يجب إبقائها على قيد الحياة لدفع التفاعل التالي
• ما هي فرص الحوار التي نكتشفها لأنشطتنا التسويقية.

القناة

هذا جزء أساسي من تصميم روبوت الدردشة. تحتاج الشركات إلى تحديد القناة التي سيتفاعل فيها الروبوت مع المستخدمين. المستخدم الذي يتحدث من خلال تطبيق مثل Facebook ليس في نفس موقف مستخدم سطح المكتب الذي يتفاعل من خلال روبوت على موقع ويب. هناك العديد من القنوات المختلفة ، لذلك من الضروري تحديد سلوك مستخدمي قناتك.

التدريب والتعلم الآلي

التعلم الآلي هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ، والذي يهدف إلى تطوير منهجيات وتقنيات تسمح للآلات بالتعلم. يتم التعلم من خلال الخوارزميات والاستدلال التي تحلل البيانات من خلال مساواتها بالتجربة البشرية. هذا يجعل من الممكن تطوير برامج قادرة على تحديد الأنماط في البيانات.

بفضل التعلم الآلي ، الذكاء الاصطناعي chatbots يمكن التنبؤ بالسلوكيات المستقبلية ، وهذه التنبؤات ذات قيمة عالية. واحدة من أهم عناصر التعلم الآلي هي الأتمتة. أي أن الآلة تحسن توقعاتها بمرور الوقت وبدون تدخل المبرمجين.

على الرغم من ذكي chatbots الاعتماد على التعلم الآلي ، تحتاج الشركات أيضا إلى تدريب chatbots. إنهم بحاجة إلى اهتمام مستمر لتقديم أفضل استجابة. بفضل العروض التوضيحية واختبارات المستخدم ، يمكن للمؤسسات معرفة ما يحتاج إلى تحسين. فيما يلي بعض الأسئلة الرئيسية التي يجب على الشركات طرحها على نفسها لتحسين مساعديها الافتراضيين:

• ما الأسئلة التي تعطينا إجابة صحيحة؟
• ما هي الأسئلة الجديدة التي يطرحها المستخدمون؟
• ما هي عمليات الدمج الجديدة التي يجب أن نركز عليها؟

ما الفرق بين البرمجة اللغوية العصبية و NLG و NLU و NLI؟

يتم استخدام أربعة اختصارات رئيسية في عالم الذكاء الاصطناعي ، وهذا سيساعدك على فهم المزيد chatbots:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): هو مجال ضمن الذكاء الاصطناعي واللغويات التطبيقية يدرس التفاعلات من خلال استخدام اللغة الطبيعية بين البشر والآلات. وبشكل أكثر تحديدا ، يركز على معالجة الاتصالات البشرية ، وتقسيمها إلى أجزاء ، وتحديد عناصر الرسالة الأكثر صلة لفهم اللغة البشرية وتفسيرها ومعالجتها.
• فهم اللغة الطبيعية (NLU): هو فرع من معالجة اللغة الطبيعية يعتمد على خوارزمية تصنيف التعلم الآلي ، والتحليل الإحصائي لترتيب الكلمات وتكرارها ، وثروة من بيانات التدريب ، لفهم القصد من وراء رسالة المستخدم. يركز NLU على التأكد من أن الجهاز يفهم المعنى الكامن وراء النص.
• جيل اللغة الطبيعية (NLG): هو أيضا فرع من معالجة اللغة الطبيعية. يشير إلى العمليات الذكاء الاصطناعي التي تحول البيانات المنظمة إلى لغات طبيعية ، مثل النص أو الكلام ، بحيث يمكن للبشر فهمها بسهولة. إنها تقنية chatbot ، المسؤولة عن إنشاء استجابة لاستعلام المستخدم.
• تفاعل اللغة الطبيعية (NLI): هو فرع آخر من البرمجة اللغوية العصبية. كما يوحي الاسم ، فإنه يشير إلى التفاعل والتواصل بين البشر والآلات. NLI هي مجموعة من العمليات التي يمكنها ترجمة لغة برمجة إلى لغة بشرية والعكس صحيح.

‍