Chatboty niemal jak ludzie – polski startup stworzył najlepszą technologię na świecie do rozpoznawania intencji
SentiOne, polski startup specjalizujący się w tworzeniu chatbotów, zajął pierwsze miejsce w światowej tabeli wyników rozumienia języka naturalnego. To efekt ostatniej pracy naukowej SentiOne, która osiągnęła najwyższą dokładność rozpoznawania intencji. Co to oznacza dla branży i biznesu? Technologia wymagana do budowy chatbotów potrafi zrozumieć zamiary i motywacje klientów niemal tak dokładnie, jak ludzie.
Papers with Code to globalny ranking wszystkich badań i prac naukowych na temat uczenia maszynowego, w którym dostawcy chatbotów, programiści NLU i specjaliści od uczenia maszynowego z całego świata konkurują, by osiągnąć najwyższy poziom dokładności rozpoznawania intencji. Ma to na celu stworzenie technologii przypominającej ludzkie umiejętności przetwarzania języka. W czerwcu 2020 ostatnia publikacja zespołu badawczego SentiOne (Model transformatorowo-kapsułkowy do wykrywania intencji, Obuchowski, Lew 2020) zajęła pierwsze miejsce w zakresie wykrywania intencji na zbiorze danych ATIS z dokładnością 0,9889. To nie pierwszy raz, kiedy startup publikuje swoje wyniki w zakresie głębokiego nauczania i rozpoznawania intencji. W lutym 2020 została zaprezentowana praca naukowa na największej konferencji na temat sztucznej inteligencji – 33. Konferencji AAAI 2020 w Nowym Jorku – i została wybrana jako jedna z 20 najlepszych w swojej kategorii.
Nasz zespół AI opracował model, którego skuteczność w tym zadaniu przewyższa wcześniej istniejące rozwiązania, co zostało pokazane m.in. na znanym zbiorze ATIS. Rozwiązanie opiera się na sieci neuronowej typu Transformer, która w ostatnich czasach święci triumfy w zagadnieniach z dziedziny uczenia maszynowego. Rozwinęliśmy to podejście w celu uzyskania lepszych rezultatów poprzez połączenie jej z tzw. sieciami kapsułowymi, znanymi do tej pory głównie z zastosowania w dziedzinie rozpoznawania obrazu. – mówi Michał Lew, Head of AI odpowiedzialny za projekt.
Rozpoznanie intencji jest kluczem do sukcesu każdego chatbota. Jest to proces rozumienia znaczenia oddzielnych słów, wyrażeń i zdań w kontekście danego dialogu i możliwych procesów obsługiwanych przez takiego zautomatyzowanego asystenta. Przykładowo, dobry chatbot obsługujący klientów bankowych powinien rozumieć typowe wyrażenia, takie jak „Sprawdź saldo na moim rachunku bieżącym”, a także to samo zdanie wypowiedziane w języku potocznym „Ile mam pieniędzy na koncie?”. Innymi słowy, chatboty są tak dobre, jak ich algorytm rozumienia języka naturalnego i zdolność rozpoznawania intencji klientów.
Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, ponieważ istnieje po to, by nam pomagać. O ile nie nastąpi gigantyczny skok technologiczny wprost z science fiction, nawet najnowocześniejsza dostępna technologia nigdy nie zastąpi człowieka. Najlepsze wyniki są wtedy gdy sztuczna inteligencja i ludzie pracują razem. Procesy, które najlepiej nadają się do automatyzacji AI to te, które z ludzkiej perspektywy są po prostu żmudne i powtarzalne. Należy zauważyć, że nie wszystkie procesy mogą być skutecznie obsługiwane przez chatboty. Jeśli realizacja zadania wymaga podejmowania decyzji w oparciu o wiedzę ekspercką lub wymaga kreatywności lub empatii – człowiek pozostanie najlepszym rozwiązaniem – dodaje Ewa Stachowiak, Head of Marketing w Sentione
—————SentiOne—————-
SentiOne, polska spółka założona w 2011 roku, wspiera marki w zakresie automatyzacji obsługi klienta z wykorzystaniem technologii AI (sztucznej inteligencji). Od monitoringu internetu i zintegrowanej platformy obsługi klienta po boty konwersacyjne najnowszej generacji.
Zespół Sentione to światowej klasy specjaliści, inżynierowie i analitycy, którzy zostali wyróżnieni wieloma nagrodami, takimi jak EY Entrepreneur of the Year czy Deloitte Technology Fast 500 EMEA. Firma buduje technologię rozumienia języka naturalnego we współpracy z najlepszymi uniwersytetami europejskimi jak na przykład Uniwersytet w Stuttgarcie i Institut für Maschinelle Sprachverarbeitung w Niemczech. Korzystając z zestawów danych pochodzących z monitoringu internetu, system może osiągnąć wysoką dokładność przetwarzania konwersacji z dowolnej branży. Umożliwia to tworzenie unikalnych botów konwersacyjnych (zarówno w kanałach tekstowych, jak i głosowych).
Rozwiązania SentiOne były stosowane na całym świecie między innymi przez takie marki jak Procter & Gamble, McDonald’s, Nike, Unilever, Beiersdorf, Tesco, Starcom, Mindshare, Mediacom lub Saatchi & Saatchi.
Niedawno chatbot SentiOne został uznany najlepszym na świecie pod względem rozpoznawania intencji. Jak wprowadzone przez Was innowacje wpłyną na biznes, co się zmieni?
Chatboty są tylko tak skuteczne, jak ich algorytm do rozpoznawania intencji. Jeśli więc nasz algorytm ma już skuteczność 98%, to można sobie wyobrazić działy obsługi klienta, które pracują wespół zespół z chatbotem. Boty mogą obsługiwać wszystkie żmudne i powtarzalne zapytania, a w razie przypadków skomplikowanych, wymagających kreatywności czy wiedzy eksperckiej – przełączyć do agenta.
Wraz z rozwojem naszej technologii jesteśmy w stanie tworzyć takich wirtualnych asystentów (np. do obsługi klienta), którzy rozumieją wypowiedzi prawie tak samo jak ludzie! Już za jakiś boty będa mogły odciążyć działy obsługi klienta i procesować te żmudne i powtarzalne zapytania klientów.
W SentiOne opracowujemy innowacyjne metody w zakresie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego które stanowią podstawę działania inteligentnych systemów konwersacyjnych (tzw. chatbotów).
Jednym z kluczowych zagadnień jest prawidłowe rozpoznanie tzw. intencji użytkownika, czyli tego, co użytkownik stara się wyrazić swoją wypowiedzią.
Jest to niezbędne, aby sztuczna inteligencja mogła w satysfakcjonujący sposób obsłużyć klienta, dając wrażenie bliskie interakcji z człowiekiem.
Nasz zespół AI opracował model którego skuteczność w tym zadaniu przewyższa wcześniej istniejące rozwiązania, co zostało pokazane m.in. na znanym zbiorze ATIS.
Rozwiązanie opiera się na sieci neuronowej typu Transformer wykorzystywanej m.in. w modelu BERT, który w ostatnich czasach święcił triumfy w zagadnieniach z dziedziny uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego.
Rozwinęliśmy to podejście w celu uzyskania lepszych rezultatów poprzez połączenie jej z tzw. sieciami kapsułowymi, znanymi do tej pory głównie z zastosowania w dziedzinie rozpoznawania obrazu.
Sieci tego typu cechują się skutecznym modelowaniem relacji między konceptami i w naszym zamierzeniu pozwalają na lepsze zrozumienie przez sieć neuronową znaczeń zawartych w tekście.
Nie jest to jednak jedyna innowacja jaką rozwijamy w SentiOne, skupiamy się na dalszej pracy aby skutecznie rywalizować z systemami opracowanymi przez takie firmy jak Google czy Facebook aby nasi klienci mogli otrzymać najlepsze dostępne rozwiązania dla swoich potrzeb.
