चैटबॉट एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जिसे टेक्स्ट या वॉयस के माध्यम से मानव उपयोगकर्ता के साथ बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्राकृतिक संवाद के पैटर्न का अनुकरण करता है। चैटबॉट सरल नियम-आधारित प्रणालियों से लेकर, जो कीवर्ड को स्क्रिप्टेड उत्तरों से मिलाते हैं, सांख्यिकीय संवाद प्रणालियों के माध्यम से, आधुनिक चैटबॉट तक होते हैं जो बड़े भाषा मॉडल पर निर्मित होते हैं और खुले-अंत वाले उत्तर उत्पन्न करते हैं। यह शब्द आधुनिक गहन-शिक्षण-आधारित AI से पहले का है और इसे ग्राहक-सेवा बॉट, आभासी सहायक, साथी ऐप्स, और ChatGPT जैसे सामान्य-उद्देश्यीय सहायकों पर लागू किया गया है।
इतिहास
सबसे पहला व्यापक रूप से उद्धृत चैटबॉट ELIZA था, जिसे जोसेफ वेइज़ेनबाम ने 1966 में MIT में लिखा था, जिसने एक रोजेरियन मनोचिकित्सक की नकल करने के लिए सरल पैटर्न मिलान का उपयोग किया और कुछ उपयोगकर्ताओं को विश्वास दिलाया कि वे एक समझदार श्रोता से बात कर रहे हैं, एक प्रतिक्रिया जिसे वेइज़ेनबाम ने परेशान करने वाला पाया और बाद में आलोचनात्मक रूप से लिखा। बाद के दशकों में PARRY (1972) का निर्माण हुआ, जो पागल मनोविकृति वाले एक मरीज का अनुकरण करता था, और A.L.I.C.E. (1995), एक नियम-आधारित चैटबॉट जिसने कई बार लोएब्नर पुरस्कार जीता। 2010 के दशक में व्यावसायिक चैटबॉट तेजी से बढ़े क्योंकि मैसेजिंग प्लेटफॉर्म और Siri तथा Alexa जैसे वॉयस असिस्टेंट ने स्क्रिप्टेड, इंटेंट-क्लासिफिकेशन-आधारित संवाद जोड़ा। इस श्रेणी को नवंबर 2022 में ChatGPT के लॉन्च से बदल दिया गया, जो GPT-3.5 के एक संस्करण पर निर्मित था जिसे मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने के साथ परिष्कृत किया गया था, जिसने स्क्रिप्टेड प्रवाह को एक सामान्य-उद्देश्यीय मॉडल से बदल दिया जो खुले-अंत, सुसंगत बहु-मोड़ बातचीत में सक्षम था और कथित तौर पर दो महीने के भीतर 100 मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गया, जो रिकॉर्ड पर सबसे तेज़ उपभोक्ता ऐप वृद्धि थी।
वास्तुकला
प्रारंभिक चैटबॉट हस्तलिखित नियमों, निर्णय वृक्षों, या कीवर्ड मिलान पर निर्भर थे, जैसे ELIZA में; बाद की प्रणालियों ने संकीर्ण कार्यों जैसे उड़ान बुकिंग के लिए उपयोगकर्ता के इरादे को वर्गीकृत करने और पैरामीटर भरने के लिए सांख्यिकीय प्राकृतिक-भाषा समझ जोड़ी। 2020 के दशक की शुरुआत से, अधिकांश सामान्य-उद्देश्यीय चैटबॉट ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल पर निर्मित हैं जो टेक्स्ट कॉर्पोरा पर बड़े पैमाने पर प्रीट्रेनिंग के माध्यम से प्रशिक्षित होते हैं और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित होते हैं। कई उत्पादन चैटबॉट व्यक्तित्व और बाधाओं को सेट करने के लिए एक सिस्टम प्रॉम्प्ट जोड़ते हैं, और कुछ उत्तरों को बाहरी दस्तावेजों में आधारित करने के लिए पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी का उपयोग करते हैं, न कि केवल प्रशिक्षण के दौरान मॉडल द्वारा याद किए गए डेटा पर निर्भर रहते हैं।
स्वीकृति और आलोचना
चैटबॉट ने बार-बार चिंताएं उठाई हैं: उपयोगकर्ता उन प्रणालियों को मानवीय रूप देते हैं जो उन्हें समझते नहीं हैं, जिसे कभी-कभी ELIZA प्रभाव कहा जाता है; मतिभ्रम जिसमें गलत जानकारी आत्मविश्वास से कही जाती है; और, साथी-शैली के चैटबॉट के लिए, भावनात्मक निर्भरता के बारे में चिंताएं, विशेष रूप से युवा उपयोगकर्ताओं के बीच। वेइज़ेनबाम की ELIZA पर अपनी प्रतिक्रिया ने इस बाद की बहस का अधिकांश हिस्सा पहले ही देख लिया था। समर्थक ग्राहक सहायता, शिक्षा, पहुंच, और जटिल सॉफ्टवेयर के लिए प्राकृतिक-भाषा इंटरफेस के रूप में चैटबॉट की उपयोगिता की ओर इशारा करते हैं, एक भूमिका जो चैटबॉट के टूल उपयोग प्राप्त करने और व्यापक संवादात्मक AI और AI एजेंट प्रणालियों के लिए आधार बनने के साथ विस्तारित हुई है।