Chat bot

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Chat bot, chatbot o chatterbot è un software progettato per simulare una conversazione con un essere umano. Lo scopo principale di questi software è quello di simulare un comportamento umano; a volte sono definiti anche agenti intelligenti e vengono usati per vari scopi come per la guida in linea e per rispondere alle FAQ degli utenti che accedono a un sito; alcuni utilizzano sofisticati sistemi di elaborazione del linguaggio naturale, ma molti si limitano a eseguire la scansione delle parole chiave nella finestra di input e fornire una risposta con le parole chiave più corrispondenti.

Il termine "chatterbot" è stato coniato da Michael Mauldin (creatore del ChatBot Verbot) nel 1994 per descrivere questi programmi di conversazione.[1]

L'assistente virtuale è un esempio di chatterbot

Storia[modifica | modifica wikitesto]

Nel 1950 Alan Turing pubblicò un articolo dal titolo Computing Machinery and Intelligence, in cui propose un criterio - oggi definito test di Turing - in grado di determinare se una macchina è in grado di pensare o meno. Per soddisfare questo criterio un software deve fingere di essere umano in una conversazione in tempo reale in modo che l'interlocutore non sia in grado di distinguere, basandosi solo sul contenuto della conversazione, se sta conversando con un programma o con un essere umano.

Joseph Weizenbaum nel 1966 progettò ELIZA, un software che riusciva a ingannare gli utenti facendogli credere che stessero conversando con un essere umano. Tuttavia Weizenbaum stesso sostenne che ELIZA non fosse intelligente e in un articolo lo ha presentato come un esercizio di debugging:

(EN)

«In artificial intelligence ... machines are made to behave in wondrous ways, often sufficient to dazzle even the most experienced observer. But once a particular program is unmasked, once its inner workings are explained ... its magic crumbles away; it stands revealed as a mere collection of procedures ... The observer says to himself "I could have written that". With that thought he moves the program in question from the shelf marked "intelligent", to that reserved for curios ... The object of this paper is to cause just such a re-evaluation of the program about to be "explained". Few programs ever needed it more.»

(IT)

«Nell'intelligenza artificiale le macchine sono fatte per comportarsi in modo meraviglioso, spesso sufficiente per ingannare persino l'osservatore più esperto. Ma una volta che un particolare programma viene smascherato, una volta spiegato il suo funzionamento interno, la sua magia svanisce; si rivela come una mera raccolta di procedure. L'osservatore dice a se stesso "Potrei averlo scritto io". Con questo pensiero sposta il programma in questione dallo scaffale contrassegnato come "intelligente", a quello riservato alle curiosità. L'obiettivo di questo articolo è quello di provocare solo una tale rivalutazione del programma che sta per essere "spiegato". Pochi programmi ne hanno mai avuto più bisogno.»

L'algoritmo di ELIZA (usato da molti progettisti di chatbot) comportava il riconoscimento di parole o frasi in ingresso e la corrispondente uscita di risposte programmate costruite allo scopo di far progredire una conversazione in modo apparentemente significativo, creando l'illusione che il programma avesse compreso. Esso dimostrò che una tale illusione è sorprendentemente facile da ottenere, perché gli esseri umani sono sempre pronti a dare il beneficio del dubbio quando le risposte di una conversazione sembrano "intelligenti". Ciò che distingue un chatbot da un programma in grado di elaborare il linguaggio naturale è quindi la produzione di risposte che sono abbastanza vaghe e mai specifiche e che possono essere intese come "intelligenti" per una vasta gamma di contesti di conversazione.

ELIZA (1966) e Parry (1972)[2][3][4][5] sono i primi chatbot della storia, mentre programmi più recenti sono A.L.I.C.E., Jabberwacky e DUDE. Mentre ELIZA e Parry sono stati utilizzati esclusivamente per simulare una conversazione testuale, altri includono caratteristiche funzionali come i giochi e l'abilità di ricercare sul web.

Nel 2000 Robert Hoffer e Timothy Kay fondarono la società ActiveBuddy, allo scopo di creare agenti intelligenti basati sulla conversazione, in grado di comunicare attraverso piattaforme di messaggistica istantanea. Hoffer ebbe l'idea di creare agenti interattivi per aggiungere funzionalità ai sempre più popolari servizi di messaggistica e l'implementazione originale fu in un gioco di avventura; presto fu aggiunta una vasta gamma di applicazioni basate sui database, compreso l'accesso a notizie, meteo, informazioni di borsa, orari dei cinema, elenchi telefonici e una vasta varietà di altri strumenti (calcolatrici, traduttori, ecc.). Queste varie applicazioni furono inserite in un unico pacchetto e lanciate nel 2001 sotto il nome di SmarterChild, il quale era una vetrina per il rapido accesso alle informazioni e offriva la possibilità di divertirsi anche attraverso la conversazione. Il successo del progetto - oltre 13 milioni di utenti - portò alla realizzazione di prodotti promozionali in ambito musicale, cinematografico e televisivo (Radiohead, Austin Powers, The Sporting News ed altri). ActiveBuddy cercò di rafforzare la sua presa sul mercato degli agenti intelligenti con SDK BuddyScript, un kit di sviluppo gratuito che permette ai programmatori di progettare e lanciare i propri agenti interattivi usando il linguaggio di scripting brevettato da ActiveBuddy nel 2002. La società ha poi cambiato il suo nome in Conversagent nel 2003 e poi in Colloquis nel 2006, che fu acquisita dalla Microsoft nel 2006.

Chatbot in Italia[modifica | modifica wikitesto]

Nel 1992 il giornalista e ricercatore Francesco Lentini pubblicò un articolo sulla Stampa in cui descriveva la possibilità di dialogare con una macchina e, prendendo spunto dalla prima edizione del Premio Loebner, svoltasi al Computer Museum di Boston, crea ELOISA, invitando esperti di informatica, ricercatori di tutte le discipline e semplici curiosi a dialogare con esso.[6]

Nel 2002 Jargon, Web Agency Milanese, ottiene l'esclusiva per l'Italia della tecnologia Lingobot dalla tedesca Kiwilogic, una piattaforma che consente di creare chatbots. Jargon crea inoltre la versione in lingua italiana di LingoBot e a partire da essa sviluppa "Alfa, Il Robot" con applicazioni personalizzate come l'invio di cartoline virtuali.[7] Nel 2005 la Dreams and Co realizza Giorgia e successivamente AvClick, una piattaforma per creare assistenti virtuali[8]. Dal 2006 società come INPS, Gruppo BPM, IKEA e Bettini fanno uso di assistenti virtuali e la Microsoft nel 2007 lancia Doretta, un assistente virtuale in grado di effettuare ricerche su internet attraverso MSN. Nel 2015 Telegram[9] lancia la possibilità inserire Agenti Virtuali in grado di rispondere a comandi, programmabili sia in maniera visuale che utilizzando librerie proprietarie. Nel 2016 Facebook decide di aprire l'accesso ai bot sulla sua piattaforma di messaggistica istantanea Messenger.[10] Nel novembre 2016 viene presentato GETrid, uno tra i primi Chatterbot con risvolti pratici nella vita comune: un assistente virtuale in grado di consigliare il corretto modus operandi nella fase di riciclo di un oggetto.

Nell'autunno del 2022 OpenAI ha lanciato il suo chatbot ChatGPT, basato sul modello GPT-3 dell'azienda. ChatGPT era uno dei chatbot più avanzati al momento del lancio e viene considerato una pietra miliare importante nello sviluppo dell'AI conversazionale. Il modello è stato addestrato su enormi quantità di conversazioni umane e può quindi comunicare con gli utenti in modo naturale e simil-umano. ChatGPT viene spesso utilizzato per scopi di assistenza clienti ed è in grado di rispondere a domande su una vasta gamma di argomenti. Il ChatGPT ufficiale era spesso non disponibile a causa dell'elevata domanda, il che ha reso popolari le app di chat che utilizzano l'API ufficiale di OpenAI.

Funzionamento[modifica | modifica wikitesto]

Lo sviluppo di chatbot è ad uno stadio bassissimo. La loro capacità di colloquiare in modo lineare e congruo è limitata, tuttavia il loro impiego risulta già da ora più che utile. Fin dai primi sviluppi della scienza informatica, in collaborazione con altre discipline, gli studiosi hanno cercato di riprodurre, attraverso l’ausilio di macchine, processi cognitivi tipicamente umani. L’opinione più diffusa in ambito scientifico è che il processo di apprendimento, comprensione e formulazione del linguaggio avvenga in modo per lo più a noi ignoto, soprattutto innato. Se così fosse, la riproduzione del linguaggio attraverso un robot sarebbe un passo troppo grande per le attuali conoscenze. Gli studi sull'infanzia, sull'educazione, sul contesto culturale e sulla memoria hanno prodotto tantissimi dati importanti come la quantità di vocaboli memorizzabili in un determinato lasso di tempo (capacità mnemonica e apprendimento infantile), la predisposizione all'utilizzo di termini in base al contesto sociale e geografico, gli studi sull'attenzione (la cui soglia di attivazione interverrebbe in modo imprevedibile e soprattutto soggettivo).

Il processo linguistico avviene attraverso svariati schemi coesistenti e cooperanti, in gran parte da scoprire. Quindi è ovvio che non è possibile parlare in maniera soddisfacente con un chatbot, poiché non è in grado di riprodurre tutto quello che noi possediamo come probabile bagaglio innato. Una volta sviluppato uno schema, un robot può eseguirlo e mostrarci il suo funzionamento. Infatti essi esprimono il massimo della riproducibilità del linguaggio. Fondamentalmente sono dotati di svariati contenitori etichettati (etichettabili) nei quali memorizzare i dati. Un maggior numero di stimoli produce una maggior quantità di risposte. Qual è il limite? Non sono in grado di seguire uno sviluppo semantico complesso. Non possono avventurarsi in dialoghi metaforici, per esempio.

Ecco un esempio di conversazione con un chatbot. Il presupposto era semplice: date le conoscenze di una lingua, doveva poter creare un legame almeno letterale con i nuovi termini indicati. Risultato:

  1. Human: hello
  2. ALICE: Hi there!
  3. Human: do you speak italian?
  4. ALICE: Yo no parlo l’Italiano.
  5. Human: do you want to learn italian?
  6. ALICE: Yes I am trying to learn as much as possible.
  7. Human:”ciao” means hello
  8. ALICE: I will say CIAO then.
  9. Human: yes
  10. ALICE: Wow!
  11. Human: ciao!
  12. ALICE: Does CIAO mean hello or goodbye?

caso 1

  • Human: It means hello
  • ALICE: Hi there!

caso 2

  • Human: ciao means hello
  • ALICE: I will say CIAO then.

Cos'è successo? Nel primo caso ALICE si confonde, crede che si stia ricominciando la conversazione e saluta nuovamente. Nel secondo caso entra in loop e torna a proporre l’ottava riga. Quindi Alice non è in grado di automodificarsi. Affinché possa imparare veramente qualcosa dovrebbe intervenire alla sesta riga e autonomamente creare una categoria che contenga l’informazione desiderata. I chatbot possono essere anche di grandissima utilità. L’atto di chiedere ed ottenere informazioni può diventare un problema eseguibile da un robot. Può essere un buon metodo per snellire alcuni aspetti burocratici. Se non possiamo riconoscere nel chatbot sopra descritto una forma di intelligenza artificiale, esistono chatbot di ben altre prestazioni. A partire da ELIZA di Weizenbaum del 1966, grandissimi progressi sono stati fatti nella branca dell'Intelligenza Artificiale che si occupa dell'analisi del linguaggio naturale: anche se non può ancora superare un test di Turing, sicuramente un buon chatbot può simulare il comportamento umano molto meglio di ALICE.

Utilizzi[modifica | modifica wikitesto]

I Chatterbot sono spesso integrati nei sistemi di dialogo, come in software di assistenza on-line, aggiungendo a questi anche la possibilità di fare brevi conversazioni o impegnarsi in varie conversazioni non necessariamente correlate al loro scopo primario. Aziende come Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland, Renault e Citroën fanno sempre più uso di questi assistenti online sostituendoli ai call center con esseri umani per fornire una prima assistenza; In Italia l'Arma dei Carabinieri ha reso ad esempio disponibile sul proprio sito un agente virtuale in grado di svolgere operazioni elementari; secondo una ricerca condotta da Grand View Research, ci si aspetta che il mercato globale dei chatbot arrivi a toccare 1,23 miliardi di dollari entro il 2025, con una crescita annua del comparto del 24,3%[11]. Sono sempre di più quindi le aziende che fanno uso di questa tecnologia al fine di intercettare una clientela soprattutto giovane.

Ultimamente la diffusione dei Chatbotter ha permesso ad aziende medio/piccole di realizzare le proprie soluzioni in semi-autonomia, sfruttando personale di sviluppo e API messe a disposizione dai social network.[12] Nel 2017 la società israeliana SnatchBot ha lanciato un sito web per la creazione di chatbot, che ha rivendicato la capacità di costruire bot in grado di compiere analisi sentimentali.[13]

Applicazioni nelle diverse funzioni aziendali[modifica | modifica wikitesto]

Le aziende utilizzano i Chatbot sia nell'ambito dei loro processi interni, sia nei sistemi di relazione con il cliente finale. In particolare, vengono utilizzati principalmente nelle funzioni Servizi, Sales & Marketing, Prodotto, Risorse Umane e Ricerca & Sviluppo.

Servizi[modifica | modifica wikitesto]

All'interno di questa funzione si utilizzano i chatbot per le seguenti finalità:

  • Assistenza al cliente post vendita: questo tipo di applicazione è la più diffusa. In questo caso, i Chatbot assistono il cliente nella gestione del prodotto o del servizio acquistato. Questa soluzione è adottata principalmente nei settori bancario, assicurativo, finanziario e delle telecomunicazioni.
  • Corporate knowledge: questi assistenti sono in grado di rispondere a domande (poste dal personale o da figure esterne all’azienda) sull’azienda, per esempio “Dove si trova la sede centrale della società?”.
  • Altri servizi: in questo caso il chatbot potrebbe offrire servizi non strettamente correlati con l'area di operatività dell’azienda.

Sales & marketing[modifica | modifica wikitesto]

All'interno di questa funzione si utilizzano i chatbot per le seguenti finalità:

  • Shop assistant: questi chatbot forniscono ai clienti informazioni sui prodotti o servizi offerti dall’azienda. Ad esempio, possono fornire dettagli sulle loro caratteristiche, la disponibilità in magazzino o i tempi di spedizione.
  • Guida all’acquisto: questi chatbot identificano il tipo di acquisto che l’utente intende effettuare (basandosi, ad esempio, sui suoi acquisti precedenti o suoi prodotti che ha già consultato) e gli propone il prodotto o servizio più adatto ai suoi interessi.
  • Brand reputation: questi chatbot interagiscono con gli utenti per dare un'immagine positiva del brand, ad esempio fornendo informazioni relative all’azienda o servizi che possano intrattenere i clienti.
  • Supporto alle vendite: questi chatbot sostengono gli addetti alle vendite nella gestione delle loro attività, ad esempio fornendo dettagli su prodotti o servizi.
  • profilazione degli utenti e personalizzazione dei contenuti: attraverso i chatbot è possibile profilare gli utenti e personalizzare i contenuti sulla base delle risposte: come in un diagramma ad albero, ogni interazione dell’utente è registrata, analizzata e tradotta in un’informazione utile per le interazioni successive.[14]

Prodotto, risorse umane e ricerca e sviluppo[modifica | modifica wikitesto]

In questi ambiti si utilizzano i chatbot per le seguenti finalità:

  • I chatbot della categoria Prodotto si trovano all’interno di un prodotto affinché questo possa interagire con l’utente. Un esempio di questa applicazione sono i dispositivi di domotica smart che permettono di gestire la propria abitazione anche da remoto, ad esempio per regolare la temperatura o l’illuminazione nelle stanze.
  • Nella funzione risorse umane i chatbot sono utilizzati come strumento di assunzione (per rispondere ai candidati in merito alle posizioni aperte o per aprire selezioni future) e di gestione del personale (ad esempio, per dare ai dipendenti informazioni sul loro contratto o sulle ferie maturate).
  • Nell’ambito ricerca e sviluppo i chatbot supportano gli addetti informatici in attività come la gestione del data center o per l’identificazione della fonte di un dato.[15]

Controversie[modifica | modifica wikitesto]

Chatterbot maligni sono spesso usati per riempire le chat con lo spam e la pubblicità, o per invogliare gli utenti a rivelare informazioni personali, come numeri di conti bancari.[senza fonte]

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ Mauldin, 1994.
  2. ^ GüzeldereFranchi, 1995.
  3. ^ Computer History Museum, 2006.
  4. ^ Sondheim, 1997.
  5. ^ Network Working Group, 1973—Transcript of a session between Parry and Eliza. (This is not the dialogue from the ICCC, which took place October 24–26, 1972, whereas this session is from September 18, 1972.)
  6. ^ Articolo su The Computists' Weekly
  7. ^ Incontro ravvicinato con Alfa il Robot
  8. ^ Articolo su AvClick
  9. ^ Telegram Bot Revolution, su telegram.org, 24 giugno 2015.
  10. ^ http://www.economyup.it/startup/4741_chatbot-cosi-fanno-nascere-nuovi-servizi-e-startup-anche-in-italia.htm
  11. ^ finanzen.net GmbH, Chatbot Market Size to Reach $1.25 Billion by 2025 | CAGR: 24.3%: Grand View Research, Inc. | Markets Insider, in markets.businessinsider.com. URL consultato il 20 aprile 2018.
  12. ^ GETrid: chatbot di Mauden sulla raccolta differenziata, su eimagpro.it. URL consultato il 9 maggio 2018 (archiviato dall'url originale il 10 maggio 2018).
  13. ^ Snatchbot launch, su benzinga.com. URL consultato il 10 maggio 2017.
  14. ^ Marco, Come Vendere con i Chat Bot su Facebook, su Viva Digital, 20 giugno 2019. URL consultato il 1º aprile 2020.
  15. ^ Redazione Osservatori Digital Innovation, Cosa sono i Chatbot e come possono essere sfruttati dalle aziende, su blog.osservatori.net. URL consultato il 14 giugno 2019.

Bibliografia[modifica | modifica wikitesto]

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

Altri progetti[modifica | modifica wikitesto]

Collegamenti esterni[modifica | modifica wikitesto]

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