Sau khi bot “M” của Facebook chatbot bị khai tử, gã khổng lồ mạng xã hội này vẫn chưa từ bỏ tham vọng về chatbot. Trong những năm trở lại đây, nó đã dần được cải thiện và tiến bộ hơn rất nhiều so với thời điểm mới trình làng. Mặc dù vậy, Mark Zuckerberg đang đặt ra thử thách mà đến cả con người thông minh nhất cũng phải chật vật cho Chatbot của mình : nói chuyện phiếm.
 |
| Facebook chatbot (Nguồn: Internet) |
Mặc dù được đặt tên là chatbot (người máy tán gẫu) nhưng mà “Ngạc nhiên chưa?”, chúng lại không biết tám chuyện. Các nhà nghiên cứu của phòng thí nghiệm FAIR thuộc Facebook đã giải thích vấn đề này rằng, họ đã thất bại ở nhiều mức độ khác nhau.
Đầu tiên, chatbot không thể hiện một “tính cách đồng nhất” – đó là việc các câu nói của chúng có phần mâu thuẫn với nhau. Thứ hai, chatbot không nhớ nó hoặc đối tượng trò chuyện nói điều gì trong quá khứ. Và thứ ba, khi phải đối mặt với một câu hỏi mà chúng không hiểu, facebook chatbot thường trả lời một cách chung chung hoặc đưa ra phản hồi được lập trình sẵn, ví dụ như “Tôi không biết đâu”.
 |
| Facebook chatbot không thể hiện một tính cách đồng nhất (Nguồn: Internet) |
Kể cả với rào cản này, chatbot vẫn có sức hút riêng và tỏ ra rất chủ động (ELIZA – con chatbot đầu tiên ra đời năm 1960, được thiết kế để đóng vai trò làm một biện pháp điều trị tâm lý mới bằng máy tính, thường dựa dẫm vào những câu nói như “Vậy bây giờ bạn cảm thấy như thế nào?” là một ví dụ điển hình).
Tuy nhiên, mục tiêu của facebook chatbot không phải là “máy hỏi, người trả lời” mà là nảy sinh ra cuộc trò chuyện giữa hai bên. Chính vì vậy mà các nhà khoa học đã tìm đến deep learning. Điều này đồng nghĩa với việc thay vì liệt kê sẵn hàng loạt những câu hỏi và câu trả lời, chatbot được dạy để tìm kiếm kiểu hành vi, lối trò chuyện trong cơ sở dữ liệu rất lớn của nó.
Tính tới thời điểm hiện tại, kết quả mà phương pháp này thu được là rất khả quan. Dẫu vậy, rắc rối nằm ở chỗ, biết lấy dữ liệu nào cho đúng bây giờ? Hiện nay, nhiều loại chatbot hiện đại được huấn luyện từ những cuộc đối thoại của kịch bản phim. Hậu quả là chúng thường đáp lại theo những cách rất dài dòng (không vào thẳng vấn đề khi thực hiện tác vụ như phụ vụ khách hàng) và cho ra các đoạn “đấu khẩu” vô nghĩa.
Chẳng ra gì nhỉ? Vì vậy, để thay đổi điều này, các kỹ sư của Facebook đã tự xây dựng nên cơ sở dữ liệu của riêng họ để rèn luyện cho facebook chatbot. Nó được đặt tên là Persona-Chat và sở hữu tới hơn 160.000 đoạn đối thoại từ lấy từ các nhân viên của Amazon Mechanical Turk (dịch vụ web của Amazon, là trung tâm giao dịch các dự án cần người thực hiện các tác vụ nhằm phát triển dự án).
Điều thú vị ở Persona-Chat là phản hồi của nó không phải là lựa chọn ngẫu nhiên. Để đưa ra được cấu trúc cho dữ liệu, và để giải quyết tình trạng chatbot không có “cá tính, nhân cách thống nhất”, thì những người tham gia ở Mechanical Turk được yêu cầu tạo ra một nhân vật để định hướng cho cuộc trò chuyện. Điều này đồng nghĩa với việc họ phải nghĩ ra 5 điều về tiểu sử của nhân vật kia và sử dụng nó để làm chủ đề tán gẫu. Ví dụ, một nhân vật được xây dựng theo các chi tiết sau: “Tôi là một họa sỹ. Tôi có 4 đứa con. Mới đây, tôi đã nhận nuôi một con mèo. Tôi rất thích đi bộ để tập thể dục. Tôi rất mê bộ phim Game of Thrones”.
Dữ liệu này sau đó sẽ được dạy cho neural network đang được áp dụng cho các con facebook chatbot cũ, và kết quả sẽ được một nhóm người ở Mechanical Turk khác đánh giá. Mỗi nhân viên được yêu cầu phải “tâm sự” với chatbot mới, và so sánh nó với chatbot cũ và người thật. Đúng như dự đoán, con chatbot có hồn không được điểm về “độ trôi chảy” cũng như “có tính cách đồng nhất” như con người nhưng lại vượt trội hơn hẳn so với chatbot dựa vào phim ảnh.
Điều đáng nói là, mặc dù con chatbot mới này ghi được điểm cao ở mục “trôi chảy” và “có tính cách”, những người tham gia thử nghiệm lại cho biết họ cảm thấy chatbot dùng hội thoại trong phim ảnh lại thú vị và hấp dẫn hơn. Các nhà nghiên cứu của Facebook không đi vào giải thích chi tiết về vấn đề này, nhưng có lẽ bản chất của việc “có hồn” (mỗi nhân vật chỉ dựa trên 5 câu nói mà thôi), những con bot này nhanh chóng hết chủ đề để nói chuyện.
Nghiên cứ này đã chỉ ra một lẽ thường tình, đó là nếu bạn muốn có một cuộc trò chuyện vui vẻ với ai đó – kể cả là người thật hay máy móc, thì việc họ có tính cách, đặc biệt là sở thích và tiểu tiết riêng tư, sẽ giúp ích rất nhiều. Chúng ta đang sống trong thời đại mà những trợ lý ảo như Siri hay Alexa đang trở nên phổ biến và gần gũi hơn bao giờ hết, vì vậy việc nhà sản xuất tạo cho chúng một nhân cách riêng không phải là điều không thể. Câu hỏi đặt ra ở đây, đó là liệu chúng có hợp với ta?
Nguồn: Brands Vietnam
DienDan.Edu.Vn Cám ơn bạn đã quan tâm và rất vui vì bài viết đã đem lại thông tin hữu ích cho bạn.DienDan.Edu.Vn! là một website với tiêu chí chia sẻ thông tin,... Bạn có thể nhận xét, bổ sung hay yêu cầu hướng dẫn liên quan đến bài viết. Vậy nên đề nghị các bạn cũng không quảng cáo trong comment này ngoại trừ trong chính phần tên của bạn.Cám ơn.
