В июне 2015 года мессенджер Telegram открыл API для создания ботов, и спустя всего несколько недель началась новая «золотая» лихорадка в IT-индустрии — ботостроение. Ботами занялись все: большие компании вроде Яндекса и независимые инди-разработчики.
Различные пророки говорили о смерти традиционного Интернета, а также о том, что мы все уйдем в мессенджеры. Как это обычно бывает, реальность оказалась другой: боты по большей части так и остались игрушкой для программистов, их не научились монетизировать, да и по функциям они не дотягивают до уровня хотя бы примитивного искусственного интеллекта. Михаил Епихин, ведущий маркетолог backend платформы для Swift, Java и JavaScript приложений Scorocode, рассказывает о том, как он видит эволюцию ботов в ближайшие несколько лет.
Теорема Гёделя о неполноте, или почему Siri всегда будет не очень умной
Голосовой помощник Siri (Speech Interpretation and Recognition Interface) и сервис Google Now появились почти одновременно в 2011 году. Спустя 5 лет их функции расширились, однако они по-прежнему могут выполнить лишь простые действия, например, ответить на вопрос о времени или подсказать погоду. Так почему же они до сих пор такие примитивные?
Дело в том, что попытки создать искусственный интеллект наталкиваются на несколько важных ограничений. Столкнувшись с логически недоказуемым и неопровержимым утверждением, человек на основе своего жизненного опыта легко поймет истинность или ложность утверждения, а компьютер — нет.
Другими словами, в отличие от компьютера человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы. Это следствие теоремы о неполноте австрийского математика Курта Гёделя, которую затем развил математик Роджер Пенроуз. «Человеческий мозг представляет собой что угодно, а не просто компьютер», — говорит Пенроуз. Для того, чтобы ИИ действительно появился, компьютер должен понимать не просто человеческую речь, а смысл сказанного.
А разве нейронные сети не решают проблему создания ИИ?
Нет, не решают. Нейронные сети — это имитация взаимодействия нейронов мозга человека. В процессе обучения нейронная сеть приобретает различные навыки, например, может распознавать лица на фотографиях или раскрасить фотографию в стиле известного художника, как это делают Prizma или Mlvch.
Первые нейронные сети появились еще в середине прошлого века, и тогда же ученые заявили о быстром создании искусственного интеллекта на их базе. Однако прошло уже почти 60 лет, а все попытки создать ИИ до сих пор не привели к удаче. В массовом сознании (отчасти, это произошло по вине журналистов) термин ИИ стал восприниматься как неотъемлемая часть различных ботов. На самом деле в ботах нет ничего от искусственного интеллекта, но это не снижает их ценность для бизнеса или любого другого использования.
Eliza и Влада — первые бот-сестрички
Первые боты появились еще в середине прошлого века. В 1964 году профессор MTI Джозеф Вайзенбаум написал программу Eliza, которая выделяла ключевые слова в ответах человека и на их основе вела«беседу».
В 1984 году американский программист Том Дженнигс придумал сеть FIDO. Несколько десятков узлов FIDO работали и в России, объединяя людей от Владивостока до Калининграда. Когда в российском сегменте FIDO появился бот по имени Влада, никто не знает. Конечно, это был живой человек, но на примере «бота Влады» мы можем увидеть, как человек представляет себе цифрового помощника.
В 1988 году ученый Ролло Карпентер создал веб-приложение Cleverbot для проверки гипотез об искусственном интеллекте. Проведя 65 млн. разговоров с людьми, Cleverbot по-прежнему теряется в простейших ситуациях. Знаменитая «Аська» также позволяла создавать программы, имитирующие общение — чат-боты, а в 2009 году появились боты от компании «Наносемантика». Так что это не новый тренд, а скорее, неистребимая мечта человека общаться с компьютером естественным образом — с помощью человеческой речи.
Бота можно сделать самостоятельно, с помощью конструктора ботов или заказать у программистов. Стоимость будет разной, от 0 рублей до нескольких сотен тысяч рублей. Например, свой конструктор ботов Manybot запустил сын основателя компании ABBYY Давида Яна —Микаэль Ян. С помощью Manybot можно сделать различных ботов —от самых простых до достаточно сложных, которые будут, к примеру, принимать и отправлять заказы на пиццу или суши. Таких конструкторов существует уже десятки.
Если бот не понимает человеческую речь, то зачем он нужен?
На самом деле бот может многое, и для этого ему совершенно не нужны мозги. Вспомните кадры конвейера любого автопроизводителя — большинство операций на конвейере типизированы: человек часами закручивает одну и ту же гайку, оператор колл-центра работает по заранее написанным скриптам, банки и сотовые операторы используют голосовые меню и стараются исключить работу человека в техподдержке. Рутинные, однотипные действия легко можно алгоритмизировать и убрать «слабое» звено — человека, у которого может быть плохое настроение, болеть голова, который может уволиться в самый неподходящий момент.
Когда бот заменит сотрудников компании?
Это может произойти очень скоро. Как только предприниматели увидят, что боты действительно снижают затраты на техподдержку пользователей, включится главная кнопка всех предпринимателей — максимизация прибыли. Важно помнить, что сами по себе боты, в отрыве от бизнеса, не станут волшебной палочкой по увеличению продаж. Боты упрощают контакт, особенно для поколения Z, для которых жизнь без смартфона — не жизнь. Рискну предположить, что пик развития продающих и консультирующих ботов придется на 2020—2025 гг., когда платежеспособными станут дети, рожденные в начале 2000-ых годов. Мир ботов — это их мир.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе всех новостей и событий Рунета.
Впереди самое интересное, Scorocode собирается развиваться на международном рынке 🙂