СОЗДАНИЕ ЧАТ-БОТОВ: ОТ ПРОСТЫХ АЛГОРИТМОВ ДО CHATGPT

CREATING CHATBOTS: FROM SIMPLE ALGORITHMS TO CHATGPT

Alexander Klimenko

student, Department of Business Informatics and Mathematical Methods in Economics, Pridnestrovian State University,

Pridnestrovian Moldavian Republic, Tiraspol

Elena Salomatina

scientific supervisor, candidate of Sciences in Technology, associate professor, Pridnestrovian State University,

Pridnestrovian Moldavian Republic, Tiraspol

АННОТАЦИЯ

Определена роль чат-ботов в цифровом обществе. Описана их эволюция от первых алгоритмических программ до нейросетевых моделей на основе трансформеров. Рассмотрены принципы работы моделей GPT и их отличия от предыдущих поколений. Выявлены ключевые вызовы в применении современных чат-ботов, включая вопросы достоверности информации, этики и защиты данных. Сформулированы выводы о тенденциях развития интеллектуальных систем общения.

ABSTRACT

The role of chatbots in the digital society is defined. The evolution from early algorithmic programs to neural network-based transformer models is described. The principles of GPT models and their differences from earlier generations are outlined. Key challenges are identified, including issues of information accuracy, ethics, and data privacy. General conclusions about trends in the development of intelligent communication systems are formulated.

Ключевые слова: чат-боты, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, трансформеры, GPT, генерация текста, автоматизация, цифровые помощники, этические аспекты.

Keywords: chatbots, artificial intelligence, machine learning, neural networks, transformers, GPT, text generation, automation, digital assistants, ethics.

Введение

Чат-боты существенно меняют способы взаимодействия человека с цифровыми технологиями и становятся важным элементом современной информационной среды. В [5] дано следующее определение: Чат-бот – это автоматизированная диалоговая система, которая письменно или голосом общается с человеком на понятном ему языке, выбирая ответы из базы данных и реагируя на некий набор команд. Эти системы прошли путь от простых алгоритмических решений до сложных нейросетевых моделей, способных поддерживать осмысленный диалог в различных контекстах.

Практическая значимость чат-ботов определяется их многофункциональностью и производительностью. Помимо имитации человеческого взаимодействия и развлечения людей, они успешно применяются в образовательных процессах, в качестве виртуальных ассистентов, для поддержки клиентов в бизнесе и электронной коммерции, здравоохранении [3, 4]. Внедрение больших языковых моделей значительно расширило возможности чат-ботов, позволив им анализировать сложные данные, персонализировать взаимодействие и преодолевать языковые барьеры.

Эволюция диалоговых систем: от алгоритмов к искусственному интеллекту

История диалоговых систем началась в 1960-х годах с создания программы ELIZA в Массачусетском технологическом институте под руководством Дж. Вейценбаума [11]. Эта система имитировала роджерианского психотерапевта и стала первым успешным опытом алгоритмической имитации диалога на естественном языке. Принцип работы ELIZA основывался на анализе ключевых слов во входящих сообщениях, шаблонном преобразовании выявленных слов и генерации стандартных фраз при невозможности распознать значимые элементы. Несмотря на новаторский характер, ранние диалоговые системы имели существенные ограничения: отсутствие контекстуального анализа, жесткие алгоритмы формирования ответов, неспособность поддерживать связный диалог и невозможность интегрировать новые знания в процессе общения.

Важный поворот в развитии чат-ботов произошел с внедрением методов машинного обучения. В отличие от систем первого поколения, работавших по заданным правилам, новые диалоговые агенты могли извлекать и использовать языковые закономерности из реальных диалогов. Этот переход стал возможен благодаря прогрессу в области ИИ, в частности, развитию алгоритмов статистического и нейросетевого моделирования. Характерные примеры таких систем – Mitsuku и Cleverbot, которые демонстрируют более естественное и контекстуально уместное взаимодействие [10].

Прорыв в развитии диалоговых систем связан с созданием генеративных предобученных трансформеров (GPT) [9]. Главным новшеством этой архитектуры стал механизм внимания. До её изобретения нейросети перед работой с текстом сжимали его, поэтому часть смысла неминуемо терялась. Transformer работает по-другому: он смотрит на все слова в тексте и выделяет среди них самые важные, эффективно обрабатывая смысловые связи между элементами текста. Работа GPT-моделей основана на двухэтапном подходе: предварительное обучение на больших объемах данных, которое необходимо для понимания языка, выявления синтаксических и семантических закономерностей, и тонкая настройка на конкретные задачи с применением обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи, что улучшает качество диалогов, делает ответы более релевантными, безопасными и естественными. Превосходство GPT-архитектур над предыдущими поколениями обусловлено огромным количеством настраиваемых параметров (сотни миллиардов настраиваемых весов) и инновационной архитектурой, позволяющей эффективно моделировать сложные языковые конструкции и смысловые связи [7].

Эффективность современных диалоговых систем зависит от объема и качества обучающих данных. Современные диалоговые системы работают лучше, если их обучают на больших и разнообразных данных. Чем больше текстов из разных областей знаний используют при обучении, тем лучше система отвечает на разные вопросы. После базового обучения модель дополнительно настраивают на диалогах, чтобы улучшить её способность общаться. Особенно важно обучение с обратной связью от людей: эксперты оценивают ответы модели, и на основе этих оценок её дорабатывают. Это делает ответы более точными, безопасными и полезными [8]. Процесс улучшения диалоговой системы включает несколько этапов: сбор и обработку качественных диалогов (т.к. нужны хорошие примеры общения), обучение с учителем (модель подстраивают под правильные ответы), создание специальной модели вознаграждения (создают алгоритм, который предсказывает, понравится ли ответ пользователю), и дополнительная оптимизация основной модели с помощью методов обучения с подкреплением, когда модель учат давать ещё более качественные ответы.

Современные диалоговые системы находят применение в различных областях. В образовании они работают как персональные репетиторы, подстраивая обучение под уровень и темп ученика. В бизнесе чат-боты обрабатывают запросы клиентов, автоматизируют рутинные задачи (например, бронирование или поддержку) и помогают анализировать данные, экономя время и деньги. В медицине они помогают собирать данные о пациентах, их жалобы, дают базовые рекомендации и напоминают о приёме лекарств, упрощая доступ к медицинским услугам. В творческих областях диалоговые системы помогают придумывать идеи, писать тексты и даже разрабатывать сценарии, расширяя возможности авторов, стимулируя творчество и преодолевая когнитивные ограничения.

У современных чат-ботов и голосовых помощников есть несколько серьёзных проблем, которые пока не удаётся решить полностью [1, 2, 6].

Во-первых, "галлюцинации". Модели иногда выдают убедительно звучащую, но ошибочную или выдуманную информацию. Это происходит из-за вероятностной природы языковых моделей – они предсказывают слова, а не проверяют факты.

Во-вторых, этические вопросы. Системы могут воспроизводить предвзятость, содержащуюся в обучающих данных или перенимать предубеждения из интернета — сексизм, расизм и другие стереотипы. ИИ может случайно или намеренно создавать и распространять дезинформацию. Актуальным является вопрос авторства контента, написанного нейросетью. Непонятно, кто владеет правами на тексты, сгенерированные ИИ. И не заменят ли такие системы живых специалистов в некоторых профессиях?

Наконец, проблемы конфиденциальности.  Существует риск, что личная информация из диалогов попадёт в чужие руки. Пользователи не всегда знают, где и как долго сохраняются их запросы. Могут ли разработчики использовать пользовательскую информацию для улучшения моделей без явного согласия пользователей?

Пока эти проблемы только начинают решать. Но понятно, что просто сделать умного бота недостаточно — нужно ещё продумать, как сделать его безопасным и честным. Решение этих проблем требует междисциплинарного подхода, объединяющего технологические инновации для повышения точности и безопасности моделей, разработку этических стандартов и создание нормативно-правовой базы для регулирования применения диалоговых систем.

Заключение

Эволюция диалоговых систем демонстрирует значительный прогресс в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка: от примитивных алгоритмов ELIZA до многофункциональных нейросетевых моделей, способных вести по-настоящему осмысленный диалог.

Ключевые этапы этой эволюции включают: переход от жестких детерминированных правил к гибким статистическим и нейросетевым моделям, что позволило системам адаптироваться к различным коммуникативным ситуациям; развитие от анализа текста к пониманию смысла, включая распознавание контекста и подтекста высказываний; расширение функциональных возможностей от узкоспециализированных сценариев до универсальности; и совершенствование генеративных способностей от шаблонных ответов к оригинальному контенту.

Перспективы дальнейшего развития диалоговых систем связаны с тем, что системы станут еще умнее – научатся лучше понимать нюансы, запоминать контекст длинных диалогов и избегать этических проблем. Возможно, скоро будет сложно отличить общение с ИИ от разговора с человеком.

Список литературы:

1. Кобринский Б.А. Доверие к технологиям искусственного интеллекта / Б.А. Кобринский // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2024. – № 3. – С. 3-17. – DOI 10.14357/20718594240301
2. Михайлов М.А. Риски злонамеренного использования искусственного интеллекта и возможности их минимизации / М. А. Михайлов, Т. А. Кокодей // Всероссийский криминологический журнал. – 2023. – Т. 17, № 5. – С. 452-461. – DOI 10.17150/2500-4255.2023.17(5).452-461.
3. Оптимизация коммуникаций и повышение эффективности операционных процессов в малом и среднем бизнесе через использование чат-ботов / С.С. Аверьянова, И.А. Прохорова, Г.А. Поллак, Е.А. Конова // Цифровая экономика и информационные технологии: материалы III Всероссийской научно-практической конференции, Челябинск, 17–18 апреля 2024 года. – Челябинск: Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет), 2024. – С. 134-141.
4. Суздалева Г.Р. Чат-бот как инструмент цифровизации в высшем образовании / Г.Р. Суздалева, П.О. Соснина // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 5(64). – С. 689-694.
5. Чат-боты в России: особенности рынка, заметные проекты, ближайшие перспективы. [электронный ресурс]. — Режим доступа. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Чат-боты_в_России:_особенности _рынка,_заметные_проекты,_ближайшие_перспективы._Обзор_TAdviser (дата обращения: 27.04.2025)
6. Fjeld J. et al. Principled artificial intelligence: Mapping consensus in ethical and rights-based approaches to principles for AI //Berkman Klein Center Research Publication. – 2020. – №. 2020-1.
7. OpenAI, Greg Brockman, Sandhini Bubek, Tom Chan, Aakanksha Chowdhery, Jacob Dell, et al. 2023. GPT-4 Technical Report. doi: 10.48550/arXiv.2303.08774
8. Ouyang L. et al. Training language models to follow instructions with human feedback //Advances in neural information processing systems. – 2022. – Т. 35. – С. 27730-27744.
9. Vaswani A. et al. Attention is all you need //Advances in neural information processing systems. – 2017. – Т. 30.
10. Virk K. S. Artificial Intelligence Chatbots -History, Applications, Challenges, And Future Directions // Asian Journal of Multidimensional Research. – 2022. – Т. 11. – №. 9. – С. 155-164.
11. Weizenbaum J. ELIZA—a computer program for the study of natural language communication between man and machine //Communications of the ACM. – 1966. – Т.9. – №.1. – С. 36-45.