Cải thiện độ trễ
Con người không thể xử lí vấn đề hoặc đọc, diễn giải và nhập phản hồi trong vòng vài giây sau khi nhìn thấy thông tin, nhưng công nghệ học máy có thể.
Thông thường, các chatbot AI được lập trình để cho phép độ trễ nhỏ từ 1 đến 2 giây trước khi hiển thị thông báo trên màn hình.
Để mang lại cảm giác giống con người hơn, các chatbot đã được tăng độ trễ này, khiến người dùng cảm thấy như đang tương tác với một người khác.
Một số người cho rằng, việc tăng độ trễ sẽ khiến người dùng khó chịu. Tuy nhiên, mọi người dường như phản ứng tích cực hơn với những sự chậm trễ này.
Sử dụng từ khóa và Ngữ cảnh
Phương pháp này được dùng giản lược các hành động phức tạp, chẳng hạn như diễn giải bất kì văn bản nào được nhập vào chatbot và rút gọn nó thành các thành phần đơn giản nhất. Khi nói đến các tương tác của AI, người dùng có thể tưởng tượng một bảng tính với một loạt các từ khóa và tổ hợp từ khóa đang được “khớp” với nhau.
Nếu nó có thể tìm thấy sự kết hợp đúng của các từ, trong một ngữ cảnh nhất định, nó sẽ tạo ra một phản hồi cụ thể. Nếu không thể xác định đúng từ, nó sẽ cần thực hiện một cách tiếp cận khác hoặc trong một số trường hợp nhất định, có thể chuyển vấn đề sang con người.
Đây cũng là thứ khiến cho AI mang lại cảm giác giống người hơn. Trong khi các chatbot trước đây chỉ có một lượng thông tin nhất định và phải sàng lọc chúng để trả lời câu hỏi trong phạm vi đó, AI hiện nay được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp AI tổng hợp thông tin và đưa ra một câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh hiện tại, điều mà từ trước tới giờ chỉ có con người làm được.
Tìm đúng mẫu
Tất cả con người đều có khả năng tìm kiếm khuôn mẫu bẩm sinh. Đây là lý do tại sao nhiều ổ cắm điện dường như có khuôn mặt và chúng ta có thể nhìn thấy hình dạng trong các đám mây. Nó cho phép mọi người dễ dàng xác định các loại cây ăn được giữa các loại tán lá rậm rạp khác và các vật thể khác cần thiết để sinh tồn.
Trí tuệ nhân tạo chưa bao giờ phải phát triển và học hỏi theo cách này. Để mang lại cảm giác giống người hơn, việc đào tạo các tác nhân AI để học sâu các mẫu nhất định là cần thiết. AI sẽ được đào tạo bằng cách xem hàng nghìn mục hoặc ví dụ về những gì chúng cần nhận ra.
Từ đó, các hệ thống AI như ChatGPT có thể nhận ra các mẫu và cụm từ nhất định trong hàng nghìn cuộc hội thoại mẫu. Sau đó, nó có thể áp dụng những “kinh nghiệm” này trong các tình huống tương tự.
Đây cũng là cách chatbot được dạy về cách cư xử và “nhân cách”. Thay vì lập trình các quy tắc riêng lẻ, có thể được thực hiện nhưng thường không hiệu quả, chatbot được cung cấp hàng nghìn ví dụ trực tiếp về cách xử lí các tình huống hàng ngày của con người.
Bắt chước
Làm thế nào một chương trình máy tính có thể học cách phát hiện và xử lí cảm xúc của con người? Hiện tại, đây là điều khó học nhất đối với AI.
Theo Omniconvert, phương pháp tốt nhất cho đến nay là sự kết hợp của những điều trên: tìm ra một mẫu và xem cách con người phản ứng với các tín hiệu tương tự trong ngôn ngữ hoặc mẫu giọng nói.
Mặc dù trí tuệ nhân tạo không hiểu những gì nó đang làm, nhưng nó có khả năng bắt chước và trong một số trường hợp, đưa ra hành động dựa trên các ví dụ và kinh nghiệm mà nó đã gặp trong quá khứ.
