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 e sono a volte definiti anche agenti intelligenti e vengono usati per vari scopi come la guida in linea, 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 stia 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 rivelato come una mera raccolta di procedure. L'osservatore dice a se stesso "Potrei averlo scritto". 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. »

(Joseph Weizenbaum, 1966)

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 abbia 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, ma presto furono aggiunte una vasta gamma di applicazioni basati sui database, compreso l'accesso alle notizie, al 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 la quale fu in seguito acquisita dalla Microsoft nel 2006.

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

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, probabilmente come 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? Ovviamente nulla. Nel primo caso ALICE si confonde e 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 a 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], a favore di questa previsione è stato registrato un importante cambiamento negli ultimi due anni: le persone usano le app di messaggistica più dei social network[12]. 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.[13] 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.[14]

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
  2. ^ GüzeldereFranchi
  3. ^ Computer History Museum
  4. ^ Sondheim
  5. ^ Network Working Group—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. ^ (IT) Chatbot: quanto è profonda la tana del bianconiglio?, in Lead Champion, 19 aprile 2018. URL consultato il 20 aprile 2018.
  13. ^ GETrid: chatbot di Mauden sulla raccolta differenziata, su eimagpro.it.
  14. ^ Snatchbot launch, su benzinga.com. URL consultato il 10 maggio 2017.

Bibliografia[modifica | modifica wikitesto]

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

Altri progetti[modifica | modifica wikitesto]

Collegamenti esterni[modifica | modifica wikitesto]

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