チャットボット
チャットボット(英: chatbot)は、もともとはチャッターボット(英: chatterbot)とよばれ、テキストや音声による対話を通じて人間的な会話の模倣を目的としたソフトウェアアプリケーションで、通常はオンラインで使用される。
最近、この分野はOpenAIのChatGPTの人気によって広く注目を集めており、マイクロソフトのBing Chat(OpenAIのGPT-4を使用している)やGoogleのBardのような競合商品が続いている。このような例は、特定のタスクやアプリケーション(チャットボットの場合、人間の会話をシミュレートする)を対象とするようにファインチューニングされた、広範な基盤となる大規模言語モデルに基づいて構築される製品の最近の慣行を反映している。チャットボットはまた、さらに特定の状況や特定の主題領域を対象とするように設計または制作することもできる。
チャットボットが長い間使用されてきた主な分野は、さまざまな種類の仮想アシスタントなど、顧客サービスやサポートの分野である。最近では、さまざまな業界の企業が、最新の生成的人工知能技術を使用して、こうした分野でより高度な開発を推進し始めている。
1950年、アラン・チューリングは有名な論文「計算する機械と知性(英語版)(Computing Machinery and Intelligence)」を発表し、知能の基準として現在ではチューリング・テストと呼ばれているものを提案した。このテストは、コンピュータ・プログラムが人間になりすまし、人間の判定者と文書を通じてリアルタイムで会話し、判定者が会話の内容だけでプログラムと本当の人間を確実に区別できないかどうかで判断するものである。チューリングの提案したテストが評判になったことで、1966年に発表されたジョセフ・ワイゼンバウムのプログラム「ELIZA」は、あたかも本当の人間と会話しているかのようにユーザーをだますことができると大きな関心を集めた。しかし、ワイゼンバウム自身は、ELIZAが純粋に知的であるとは言っておらず、論文の序文ではむしろ見せかけを曝露するための練習課題として紹介している。
人工知能では ... 機械がすばらしい働きをするように作られており、経験豊富な判定者でさえ驚かせることがしばしばある。しかし、ひとたび特定のプログラムの仮面が外され、その内部の仕組みが説明されると ... その魔法は崩壊し、単なる手続きの集合であることが明らかになる。 ... 判定者は「これなら私にも書ける」と自分に語りかける。そう考えた彼は、問題のプログラムを「知性」と記された棚から骨董品棚に移してしまう。この論文の目的は、「説明」されようとしているプログラムに対して、まさにそのような再評価を促すことである。これほどまでに必要なプログラムはないだろう。
近年は、言語モデルとしてニューラルネットワークを使用したチャットボットが台頭してきた。2017年に発表されたトランスフォーマー(Transformer)は、大きなデータセットによる深層学習モデルを可能とし、この技術に基づく Generative Pre-trained Transformer(GPT)や Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)は、高度なチャットボットを構築するために一般的になっている。その名前が示す事前訓練(pre-training)は大規模なテキストコーパスを用いた初期訓練プロセスを意味し、タスク固有のデータ量が限られているユーザー側のタスクでモデルが優れた性能を発揮するための、堅牢な土台を提供する。GPTチャットボットの代表として ChatGPT(2022年)があり、その正確性に批判があるが、詳細な応答や歴史的な知識で注目を集めている。もう一つの例は、マイクロソフトが開発したBioGPT(2022年)で、生物医学的な質問への解答に重点を置いている。