Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow

Как устроена логика обработки запросов в диалоговых платформах на примере Just AI

Рассмотрим процесс обработки мы на примере нашей платформы, но надо отметить, что на верхнем уровне основные черты одинаковы если не во всех, то по крайней мере в известных нам платформах (здесь мы имеем ввиду платформы для бизнес-скилов, а не «болталку»). Общую схему работы нашей платформы можно представить так:

Основной цикл обработки запроса клиента состоит из следующих событий и действий:

  1. Система получает запрос клиента в модуль управления диалогом — DialogManager.
  2. DialogManager загружает контекст диалога из базы данных.
  3. Запрос клиента (вместе с контекстом) отправляется на обработку в NLU-модуль, в результате чего определяется интент (намерение) клиента и его параметры. В случае обработки не текстовых событий (кнопки и т.п.) этот шаг пропускается.
  4. На основе сценария диалога и извлечённых данных, DialogManager определяет следующее наиболее подходящее состояние (блок, экран, страницу диалога), наиболее полно соответствующее высказыванию клиента.
  5. Выполнение бизнес-логики (скриптов) в соответствии с заданным сценарием чат-бота.
  6. Вызов внешних инфосистем, если таковые запрограммированы в бизнес-логике.
  7. Генерация текстового ответа с использованием макроподстановок и функций согласования слов на естественном языке.
  8. Сохранение контекста и параметров диалога в Dialog State DB для обработки последующих обращений
  9. Отправка ответа клиенту.

Важной частью процесса работы системы является управление ходом диалога (DialogManager), в рамках которого определяется общий контекст сказанного и связь с предыдущими и последующими высказываниями. Благодаря этому процессу та или иная фраза будет восприниматься по-разному, в зависимости от того, в какой момент она сказана, кто ее сказал, какие дополнительные данные были переданы в систему вместе с запросом (например, местоположение пользователя)

В некоторых системах DialogManager так же управляет наполнением контекста фразы необходимыми данными (slot filling), которые могут быть получены либо из фразы клиента, либо из контекста предыдущих фраз, либо явно запрошены у клиента. В нашей же системе эти функции вынесены на уровень «сценария» диалога таким образом, чтобы этот процесс был полностью контролируемым разработчиком бота.

Наиболее сложным этапом работы диалоговой платформы является процесс разбора высказывания клиента. Данный процесс называется NLU — Natural Language Understanding, понимание смысла запроса.

В самом упрощённом виде, процесс «понимания» языка состоит из следующих крупных этапов:

  • Предварительная обработка текста,
  • Классификация запроса, соотнесение с одним из классов, известных системе,
  • Извлечение параметров запроса.

И именно в этом месте, наверное, кроются наиболее значительные различия в платформах различных поставщиков. Кто-то использует глубокие нейронные сети, кому-то хватает регулярных выражений или формальных грамматик, кто-то полагается на сторонние сервисы.

Архитектура нашей системы предполагает следующий подход к обработке запроса на естественном языке:

  1. Разбиение текста на слова.
  2. Исправление опечаток (при этом сохраняются оба варианта текста).
  3. Пополнение текста морфологическими признаками – определение нормальной формы (леммы) слов и частей речи (граммем).
  4. Расширение запроса с помощью словарей синонимов.
  5. Расширение запроса информацией об «информационной значимости» (весов) отдельных слов.
  6. Расширение запроса деревом синтаксического разбора.
  7. Расширение запроса результатами разрешения кореферентности (разрешение местоимений).
  8. Определение именованных сущностей.
  9. Классификация запроса с помощью двух подходов (могут быть использованы параллельно): a. на основе примеров фраз и алгоритмов на базе машинного обучения; b. на основе формальных правил (шаблонов).
  10. Ранжирование гипотез классификации в соответствии с текущим контекстом беседы.
  11. Заполнение информационных «слотов» — параметров запроса, переданных во фразе пользователя.

Более подробный рассказ о работе модуля NLU — это тема отдельной статьи, которую мы планируем подготовить в ближайшем будущем.

Создаем скрипт для Дуси

Скрипт будет работать так.

  1. Будет реагировать на фразу по шаблону $Text
  2. В первом действии сбросит все промежуточные переменные, необходимые для работы скрипта
  3. Во втором действии отправит HTTP запрос с параметром $Text нашему боту на Zenbot и получит ответ
  4. Если в ответе есть поле output, то произнесет его
  5. Если в ответе поле modal имеет значение true (то есть бот вступает с нами в диалог), то запускается диалог
  6. Если был диалог, то перезапускает скрипт с теми же параметрами, чтобы снова отправить запрос нашему боту на Zenbot

Как видите, небольшая сложность только в алгоритме работы в диалоговом режиме. Но она небольшая. Сам скрипт можно скачать здесь. А затем импортировать в ваши скрипты в Дусе.

И не забудьте поменять ключ доступа в действии HTTP запрос на свой!

Это длинная последовательность букв и цифр, которая соответствует вашему боту на Zenbot. увидеть ее можно в адресной строке в браузере, когда вы находитесь на странице вашего бота.

Теперь командуем Дусе «Привет» и убеждаемся, что отвечает наш бот. Все работает!

Виртуальный собеседник

Виртуальный собеседник (англ. chatterbot) — это компьютерная программа, которая создана для имитации речевого поведения человека при общении с одним или несколькими собеседниками. По отношению к виртуальным собеседникам употребляется также название программа-собеседник.

Одним из первых виртуальных собеседников была программа Элиза, созданная в 1966 году Джозефом Вейзенбаумом. Элиза пародировала речевое поведение психотерапевта, реализуя технику активного слушания, переспрашивая пользователя и используя фразы типа «Пожалуйста, продолжайте».

Предполагается, что идеальная программа-собеседник должна пройти тест Тьюринга. Проводятся ежегодные конкурсы программ-собеседников (в основном англоязычных). Один из самых известных — конкурс Лебнера.

Идея

Just-AIвиджеты на клиентских сайтах

  • Презентации с последней digital-конференции ?
  • Кейсы в FMCG?
  • Доля мужского населения по городам России за 2015-2018 годы?
  • Как подключиться к wifi?

Нам казалось, что сценарий организации встречи:

  1. простой: выбрать участников, переговорную, дату и время;
  2. довольно популярный: 70% сотрудников организуют встречи/участвуют в них не реже 1-2 раз в неделю;
  3. может быть реализован быстро: от 2-4 недель.

CustDev

Первый провал

  1. Выбираем поставщика / бот-платформу
  2. Выбираем сценарий
  3. Прописываем основной сценарий и его ответвления
  4. Описываем интеграции в / из вашей инфраструктуры с поставщиком / бот-платформой
  5. Реализуем интеграции и сценарии
  6. Настраиваем аналитику, тестируем интеграции и сценарии
  7. Запускаемся
  8. Мониторим и докручиваем
  9. Подводим итоги: успех или провал
  10. Рефлексируем

через 6 месяцев (!)

мы конкурируем минимум с двумя основным сервисами компании

  • Сегодня на 12:00
  • Завтра на 4
  • Любое свободное
  • На сейчас
  • А какое есть?
  • Зачем?

Уточняем время и дату встречи, а также выбираем переговорнуюПодтверждаем все параметры встречи и отправляем приглашения в календариРезультатотрицательный

Первый позитивный опыт

поделилась статьей VC

  • Бот отработал все сценарии без сбоев
  • Стало ясно, что сотрудники готовы инвестировать своё время на эксперименты, даже без явной выгоды в конце эксперимента
  • Инфоповод стал триггером вовлеченности

Результатположительный

Как устроены технологии разговорного AI

Первоначально пользователь адресует свой запрос в какой-либо из доступных ему каналов. За запросом стоит некое намерение, интент, т.е. желание получить ответ на вопрос, получить услугу, товар или какой-либо контент, например, музыку или видео. В качестве каналов могут выступать умные устройства, ассистенты, встроенные в устройства или мобильные телефоны, привычный звонок на номер телефона, мессенджеры или вебчаты, подобные популярным в России Livetex, Jivosite или Webim.

Далее, может потребоваться дополнительная обработка или конвертация формата сообщения. Диалоговые платформы всегда работают с текстом, в то время как ряд каналов предполагают голосовое общение. За эту конвертацию отвечают платформы ASR (распознавание речи), TTS (синтез речи), системы интеграции с телефонией. В некоторых случаях может быть необходимо узнавать собеседника по голосу – в этом случае используются платформы биометрии. Отдельные каналы, например, мессенджеры или ассистент Алиса в мобильном телефоне, позволяют совмещать визуальные интерактивные элементы (например, кнопки или карточки товаров, на которые можно тапнуть) и естественный язык. Для работы с ними необходима интеграция с соответствующими API.

Запрос, преобразованный в текст, поступает в диалоговую платформу. Ее задача – понять смысл сказанного, уловить пользовательский интент и эффективно обработать его, отдав результат. Для этого диалоговые платформы используют множество технологий, таких как нормализация текста, морфологический анализ, анализ семантической близости сказанного, ранжирование гипотез, выделение именованных сущностей и, наконец, формирование запросов уже на машинном языке, через совокупность API к внешним базам данных и информационным системам. Примером таких внешних систем может быть 1С, Битрикс24, SAP, CRM системы, базы контента или сервисы, наподобие Deezer или Google Play Music. Получив данные, диалоговая платформа генерирует ответ – текст, голосовое сообщение (с помощью TTS), включает стриминг контента или уведомляет о совершенном действии (например, размещении заказа в электронном магазине). Если в первоначальном запросе данных для принятия решений по дальнейшему действию недостаточно, платформа NLU инициирует уточняющий диалог, чтобы получить все недостающие параметры и снять неопределенность.

Почему чат-боты уже не просто тренд, а мастхэв для большинства компаний

Чат-боты способны закрывать не только задачи, связанные с онлайн-ритейлом. Например, бот украинской логистической компании Delivery-Auto помогает клиентам отслеживать местонахождение грузов в реальном времени, рассчитывать стоимость перевозки, заказывать доставку груза «от порога до порога».

Чат-бот X5 Retail Group занимается рекрутингом сотрудников в магазины «Пятерочка» и «Перекресток». Он подбирает вакансию рядом с домом, используя геолокацию кандидата или адрес, который он ввел в ответ на вопрос робота, потом записывает кандидата на интервью, а напоследок информирует о результатах собеседования.

Чат-боты делают много полезного: записывают к врачу или на подачу/получение документов, бронируют столы в ресторане — но, к сожалению, многие компании до сих пор не решаются обзавестись собственными ботами.

Суперпродуктивный и удобный чат-бот создали в КРОК, но он служит только для внутренней работы: заказать билет в командировку, распечатать документы, записаться на английский, забронировать переговорку, провести новичку экскурсию. Чат-бот КРОК — это как личный помощник и сотрудник HR-отдела в одном лице, кажется, он может все и даже больше.

Например, проанализировать очередь в столовой и сообщить время ожидания, забронировать тренажер или подсказать о дне рождении коллеги. Да даже напомнить пароль от учетной записи.

Из новенького и актуального — чат-бот для ЧМ по футболу 2018 ВКонтакте, который разработал оргкомитет «Россия-2018». Это гид, который помогает находить любую информацию о городах и стадионах, принимающих участников ЧМ. Например, как добраться, когда открываются входные гейты, какие есть развлечения в дни матчей.

Кроме того, чат-бот может рассказать о достопримечательностях, культурной программе, хороших ресторанах поблизости и даже составить маршрут на Maps.Me.

2016, Azuma Hikary

Виртуальный помощник в виде колбы с голографической аниме-девушкой и мобильного приложения к устройству. Голограмму транслирует роботизированный проектор Gatebox. Azuma Hikary показывает прогноз погоды, работает в качестве будильника, управляет освещением и бытовой техникой (если это позволяет интерфейс техники). Но главное — она спасает от одиночества, ведь с Azuma Hikari можно общаться как с реальным человеком в течение всего дня. Например, можно написать «скоро буду дома», чтобы получить в ответ «жду не дождусь», и к вашему приходу она пропылесосит комнату и подогреет чайник.

Такое очеловечивание помощников не удивительно: в Японии наблюдается проблема одиночества как у людей в возрасте 18–34 лет (60 % мужчин и 50 % женщин ни разу не состояли в романтических отношениях), так и у пожилых людей (появился даже феномен «одинокая смерть»).

Что должна включать в себя диалоговая платформа

Современная комплексная диалоговая платформа или, как их еще называют, Conversational Platform, должна включать в себя множество функций и технологических модулей. Схематично их можно показать так:

Чем больше у платформы интеграций, тем быстрее и проще можно создать на ее базе готовый скил. Наличие развитого rule-based синтаксиса может ускорить разработку чатботов в разы. Кроме того, отдельные задачи управления диалогом вообще не реализуемы без формальных правил. Наличие систем классификации и машинного обучения позволяет ускорить создание чатботов на порядки, проанализировав, скажем, огромное количество записей логов за короткое время. Интеграция всего этого в единую систему позволяет комбинировать разные методы в рамках разработки одного проекта, в зависимости от его целей.

Визуальные инструменты конструирования скилов помогают ускорять их создание, упрощать отладку и визуализировать дальнейший поток общения пользователей с системой. Анализ эмоций, богатая и глубокая аналитика, специальные фильтры (например, на использование ненормативной лексики), языковая поддержка, хранение контекста, как и собственно, точность работы используемых нейросетевых алгоритмов, а также производительность, масштабируемость и стабильность – все это также важные, хотя и не всегда очевидные со стороны, особенности диалоговых платформ.

И, несмотря на большое количество компаний, создающих чатботов, единицы имеют полнофункциональные системы NLU и далеко не все существующие системы одинаково подходят для разных задач и языков. На рынке существуют широко известные Lex от Amazon, Microsoft Bot Framework, IBM Watson, Wit.ai от Facebook, но не все они представлены на русском языке или же имеют недостаточно эффективные алгоритмы для русского языка.

1966, Eliza

Первый чат-бот назван в честь героини пьесы Бернарда Шоу «Пигмалион», в которой Элизу Дулитл учили языку «высшего класса людей». Программа-психотерапевт выделяла ключевые слова в репликах пользователя и подставляла их в шаблонные фразы. Например:

  • «У меня болит голова» — «Почему вы говорите, что у вас болит голова?»;
  • «Мой отец меня ненавидит» — «Кто ещё из семьи вас ненавидит?».

Если программа не находила ответ, то говорила «Понятно» и переводила тему разговора.

Чат-бот Eliza создал Джозеф Вейценбаум. По его словам, программа не имитировала психотерапевта, а только пародировала его возможное поведение с пациентом. Из-за того, что многие переоценивали возможности программы, Вейценбаум решил объяснить, что отличает и сближает вычислительную машину и мозг человека, какие задачи не стоит возлагать на компьютер, даже если он справится. Так появилась книга «Возможности вычислительных машин и человеческий разум. От суждений к вычислениям» (кому интересно, можете почитать. Книгу без труда можно найти в интернете).

Назначение виртуальных собеседников

Данное виртуальным собеседникам определение не совсем точно. Дело в том, что цели конкретных диалогов между людьми различаются. Можно просто «поболтать», а можно обсудить важную проблему. Реализация последнего типа диалога представляет дополнительную проблему: научить программу мыслить. Поэтому функциональность большинства современных программ ограничивается возможностью ведения незатейливой беседы.

Программы, способные понимать отдельные высказывания пользователя, образуют класс программ с естественно-языковым интерфейсом. Например, вопросно-ответная система.

Создание виртуальных собеседников граничит с проблемой общего искусственного интеллекта, то есть единой системы (программы, машины), моделирующей интеллектуальную деятельность человека

Выявление ботоводов

В нашем арсенале имеются следующие способы и функционалы обнаружения бот-программ (а также борьбы с ними) и прочих нечестных способов накопления игрового опыта:

Вычислением «глупых» ботов и макросов-кликеров занимается полуавтоматическая антибот-утилита. Эта программа обрабатывает и учитывает поступающую на сервер информацию обо всех игровых сессиях всех аккаунтов. Затем в случае проявления подозрительной активности/неактивности аккаунта программа проводит анализ действий, совершённых в бою: анализируются координаты и время движения, пройденное расстояние, число обнаруженных противников, частота использования горячих клавиш и активность в боевом чате, а также использование снаряжения. В результате каждый бой получает процентную характеристику, которая указывает на вероятность использования бот-программы или каких-либо схем накопления опыта. Количество таких боёв (бот-сессий) соотносится с общим количеством боёв на аккаунте. И затем определяются откровенные нарушители — те, у кого процент среднего числа бот-сессий к общему числу боёв наиболее высок. Под действие этой системы подпадают в том числе АФК-сессии и другие бои, в которых игрок бездействует.
Также для предупреждения использования различных схем по накапливанию игровых достижений, в том числе АФК, используется автоматическая система, которая штрафует нарушителей. Система была введена в версии 9.3 и отслеживает два типа неспортивного поведения:
преждевременный выход из боя;
бездействие в бою.

Система предусматривает случаи, когда игрок бездействует в бою не преднамеренно, а по независящим от него причинам. При однократном нарушении система выдаст нарушителю предупреждение без применения каких-либо санкций. Штраф в виде лишения определённых сумм заработка за бой будет налагаться уже при повторном нарушении, причём только в тех боях, в которых оно было обнаружено. Полученный штраф не препятствует дальнейшему участию в боях и получению всех выплат и наград в полном размере и даёт игроку возможность исправиться. Однако пользователь сохранит за собой невидимый статус «Под подозрением», который будет снят через определённое время при активной игре без нарушений. Аккаунты с таким статусом в первую очередь попадают в поле зрения нашей аналитической системы вычисления бот-программ. Основной целью этой системы является не наложение штрафов, а предотвращение нарушения правил, поэтому система всегда сначала сообщает игроку о его некорректном поведении и только в случае повторного нарушения налагает штраф.
Одним из главных и сложных механизмов является автоматическая система, которая представляет собой  обновлённую версию антибот-утилиты и также относится к разряду аналитических программ. Она распознаёт так называемые «умные» бот-программы, поведение которых мало отличается от поведения обычных пользователей. В любом случае в точности повторить поведение реального игрока невозможно

Именно на это несоответствие и обращает внимание система, которая обрабатывает огромные массивы данных обо всех аспектах действий в бою игрока, попавшего под подозрение.

Система жалоб. У каждого пользователя есть возможность помочь в выявлении нарушителей, отправив жалобу на действия другого игрока через внутриигровую систему жалоб

Мы искренне благодарим всех честных и проявляющих бдительность игроков, однако напоминаем: используя систему жалоб, не стоит забывать о банальных житейских трудностях, которые могли произойти с конкретным игроком в конкретном бою. Часто по многим боевым показателям игрока можно определить, что он играет честно и этот случай единичный.

Совсем немного истории

Хотя AI — это достаточно широкая область, включающая в себя машинное зрение, предиктивный анализ, машинный перевод и другие области – понимание естественного языка (NLU) и его генерация (NLG) является значительной и быстрорастущей его частью. Первые чатботы и системы их разработки появились достаточно давно. Опуская историю, начавшуюся еще в 50-е годы с Алана Тьюринга и программы Элиза в 60-е годы, а также научные исследования в области лингвистики и машинного обучения 90-х годов, значимым событием более новой истории стало появление языка разметки AIML (Artificial Intelligence Markup Language), разработанной в 2001-м году Ричардом Уэлсом (Richard Wallace) и созданным на его основе чатботом A.L.I.C.E.

В течение последующих десяти лет подходы к написанию чатботов во многом представляли из себя переработки или улучшения этой методологии, получившей название «rule-based подход» или «подход на основе формальных правил». Его суть состоит в выделении семантически значимых элементов фраз, их кодификации, создания специальных формальных скриптовых языков программирования, позволяющих описывать сценарии диалогов. В большинстве привычных нам сегодня ассистентов, в основе своей, используется именно этот подход. Новейшие среды разработки на основе формальных правил – это сложные и комплексные системы, включающие в себя:

  • системы ранжирования гипотез разбора,
  • выделение именованных сущностей из текста,
  • морфологический анализ фраз,
  • системы управления диалогом и сохранения локального и глобального контекста,
  • интеграции и вызовы внешних функций.

Тем не менее, большая часть разговорных решений на основе подобных систем достаточно трудоемка в своей реализации: чтобы чатбот общался на широкий спектр тем или глубоко и полно покрывал специфичную область знаний требуется большое количество человеческого труда.

Ситуация в этой области существенно изменилась в последнее время с развитием алгоритмов определения семантической близости текстов и технологий машинного обучения в целом, сделавших подходы к классификации текстов и обучению NLU-систем гораздо более быстрыми и удобными. Например, в диалогах, где чатботу требуется получать доступ к большим массивам внешних данных, выделять сотни тысяч именованных сущностей и интегрироваться с внешними информационными системами, по-прежнему требуется приложение большого количества человеческого труда, но процесс создания сложных чатботов стал в разы проще, а точность распознавания интентов пользователя – существенно выше. Именно эти технологии, вместе с заметным продвижением в области технологий синтеза и распознавания речи, а также распространением мессенджеров и вебчатов – обусловили стремительный рост количества внедрений NLU-технологий в 2015-2018-м годах.

Топ мировых ботов с голосовым управлением

Google voice chatbot. Быстрый и эффективный голосовой чат бот от Google анализирует почту и историю поиска, чтобы выдавать лучшие результаты. Система может создавать заметки, отправлять сообщения и воспроизводить музыку.

Amazon Alexa. Пользователи выбирают Amazon Alexa из-за расширенной функциональности системы. Бот предоставляет любую информацию, размещает заказы в магазинах и даже может зачитать новости из указанных источников.

Apple Siri. Это популярный голосовой чат бот, который значительно облегчает жизнь занятым людям. Вы можете попросить помощника выполнить конкретные задачи, такие как совершение звонков, отправка сообщений, воспроизведение музыки и видео.

Вдохновленные лучшими примерами, мы создали бота с использованием технологий Google Speech API и Dialogflow. Основное преимущество разработки заключается в том, что вы можете управлять диалоговой логикой в Dialogflow без необходимости переустанавливать бот на устройствах. Ознакомьтесь с этой статьей, чтобы лучше узнать, как работает голосовой чат бот.

Создавая бота, мы можем добавить любую функциональность, перечисленную выше, интегрировать ее с разными системами и научить многим сценариям взаимодействия с пользователем.

Пишите нам, если вы заинтересованы в разработке голосовых или текстовых чатов с полезной функциональностью для любого мессенджера.

17.12.2018

Рейтинг: 5 / 5 (1)

Что ещё посмотреть

Вот кое-что, что может вам при­го­дить­ся при созда­нии пер­во­го чат-бота.

performance.now() — эта коман­да воз­вра­ща­ет вре­мя в мил­ли­се­кун­дах с момен­та откры­тия теку­щей стра­ни­цы. Мож­но поде­лить на 1 000, и вы узна­е­те, сколь­ко секунд вы сиди­те на какой-то стра­ни­це. Если поде­лить на 60 000 — сколь­ко минут.

setTimeout() — поз­во­ля­ет выпол­нить любой код через опре­де­лён­ное вре­мя. Напри­мер, вы може­те задать вопрос и предо­ста­вить ров­но мину­ту на раз­мыш­ле­ние, после чего появит­ся окно для отве­та.

setInterval() — то же самое, что и преды­ду­щее, но выпол­не­ние кода повто­ря­ет­ся с рав­но­мер­ным интер­ва­лом, напри­мер раз в 5 минут. Если вы хоти­те научить чат-бота, что­бы он раз в час напо­ми­нал попить воды, эта коман­да — то, что нуж­но.

Как поль­зо­вать­ся эти­ми шту­ка­ми, мы рас­ска­жем в одной из буду­щих ста­тей, но вы все­гда може­те само­сто­я­тель­но поис­кать в интер­не­те, как они рабо­та­ют. Поль­зу­ясь эти­ми тре­мя воз­мож­но­стя­ми JavaScript, полу­чит­ся создать непло­хо­го бота, кото­рый будет сле­дить за вашей про­дук­тив­но­стью и интер­ва­ла­ми рабо­ты. Под­пи­сы­вай­тесь на «Код», что­бы не про­пу­стить новые раз­бо­ры.

Наказание за нарушения Правил

Использование бот-программ наказывается жёстче, чем другие нарушения Правил игры, поэтому сотрудники отдела Game Mastering тщательно проверяют каждый обнаруженный случай ботоводства. Каждый игрок, уличённый в использовании любых бот-программ, получает соответствующее наказание в виде ограничения доступа в игру. Срок ограничения зависит от тяжести совершённого нарушения.

Хотя ограничение может быть временным, следует учитывать, что даже однократное обнаружение факта ботоводства может привести к перманентной блокировке, в результате чего игрок больше никогда не сможет пользоваться учётной записью. Преданным игрокам, посвятившим игре много времени и сил, но допустившим нарушение, Администрация может предоставить второй шанс, изъяв у них все, что они заработали нечестным путём, но таким игрокам всегда следует помнить, что третьего шанса у них уже не будет и новое нарушение для них закончится потерей учётной записи.

Как итог, вся схема незаконного накопления достижений оказывается не только бесполезной, но и ведущей к самым катастрофическим последствиям. Мы всегда стремимся донести важную информацию до каждого игрока всеми возможными способами, в том числе этой статьёй и регулярными новостями о проделанной работе. Однако всегда находятся причины, по которым тот или иной игрок может пропустить эту информацию, поэтому мы просим и вас подключиться к информированию своих друзей и знакомых. Если вам известно, что кто-то из них использует или собирается использовать бота, отправьте ему (ей) ссылку на эту статью или сами расскажите о том, насколько печальные последствия это может иметь.

В ваших силах сделать игру лучше!

ещё III

е·щё

Частица; неизменяемое.

Корень: -ещё- [].

Семантические свойства

Значение

  1. разг. употребляется в качестве усилительной частицы; выражает усиление, подчёркивание; после вопросительных местоимений и наречий употребляется для усиления выразительности; в т. ч. в безударной форме ◆  — Он ещё удивляется! ◆  — Где ещё нам с этим возиться!

Гипонимы

Родственные слова

Ближайшее родство
  • наречия: ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
  • союзы: ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
  • частицы: ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
Список всех слов с корнем «ещё-/ешто-/еще-/ещо-/ищо-/ощо-»
  • наречия: ещё; ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
  • союзы: ещё; ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
  • частицы: ещё; ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо
  • вводные слова: ещё; ешто, ещежды, ещо, ищо, ощо

Этимология

Происходит от праслав. , от кот. в числе прочего произошли: ст.-слав. ѥште (др.-греч. ἔτι, οὔπω), др.-русск. още, русск. ещё, укр. ще, єще́, белор. аще́, болг. о́ще, йо́ще, сербохорв. jо̏ште, jо̏ш, словенск. jošče, još, стар. ješče, чешск. ještě, стар. ješče, словацк. ešte, польск. jeszcze, в.-луж. hišće, н.-луж. hyšći, ješći, полабск. est. Наличие о за пределами вост.-слав. языков наряду с je объясняется условиями сандхи. Допустимо родство с др.-инд. áti «выше ч.-л., очень», авест. aiti, греч. ἔτι «еще», лат. et «и», готск. iþ «и, но» в сочетании с и.-е. *qe (др.-инд. ca, авест. ča, греч. τε, лат. que). Но в таком случае пришлось бы предположить исходное *etsqe, так как праформа *etqe (лат. atque, авест. at̃ča) неудовлетворительна в фонетическом отношении. Ср.: аче, аще. Относительно s ссылаются на связь греч. ἄψ, лат. abs с греч. ἀπό, лат. ab, но при этом осталось бы необъясненным начальное o- ю.-слав. форм. С другой стороны, менее перспективна попытка исходить из *adsqe: и.-е. *ad «к, при» (лат. ad, др.-ирл. ad, готск., др.-исл. at, др.-в.-нем. aʒ), потому что этот предл.-приставка больше нигде не засвидетельствован в слав. (слав. *dvignǫ не является безупречным примером). Возм., слав. слово родственно др.-инд. ácchā̆ «до, к, напротив», греч. ἔστε «до, пока», лат. usque. Использованы данные словаря М. Фасмера. См. Список литературы.

Мешковская, П. М. Усилительная частица ещё // Русский язык в школе. — 1951. — № 5. — С. 67–72.

Чего ждать в будущем

Не исключено, что в ближайшем будущем чат-боты смогут потеснить мобильные приложения. Они научаться решать еще больше повседневных и рабочих дел, контактируя между собой.

Например, пользователь сообщает программе, что хочет отправиться в путешествие и задает желаемые параметры. Далее разные боты работают сообща в автоматическом режиме. Один подбирает путевки, другой проводит оплату через банк, третий находит авиабилет, четвертый ставит напоминание в календарь, пятый покупает в интернете купальник и солнцезащитный крем, а шестой заказывает такси в аэропорт.

Еще возможный путь развития – массовое появление ботов-клонов реальных людей. Например, любой желающий сможет пообщаться со звездой шоу-бизнеса или кино. При этом виртуальная звезда будет имитировать лексику и стиль живого селебрити. А хотели бы вы поговорить с ушедшими легендами? Спросить что-то у Виктора Цоя или Фредди Меркьюри?

Другой вариант – распространение тематических ботов. Допустим, у «друга» можно будет узнать все о футболе. Или обсудить какой-нибудь определенный фильм во всех подробностях. Фанаты должны оценить такие идеи.

Время покажет, к чему приведет нас искусственный интеллект. Главное, не удивляться технологиям, а жить с ними на одной волне.

Принцип действия

Виртуальные собеседники работают с «живым» языком. Обработка естественного языка, особенного разговорного стиля, — острая проблема искусственного интеллекта. И конечно, современные программы-собеседники — лишь попытки имитировать разумный диалог с машиной.

Как любая интеллектуальная система, виртуальный собеседник имеет базу знаний. В простейшем случае она представляет собой наборы возможных вопросов пользователя и соответствующих им ответов. Наиболее распространённые методы выбора ответа в этом случае следующие:

  • Реакция на ключевые слова: Данный метод был использован в Элизе. Например, если фраза пользователя содержала слова «отец», «мать», «сын» и другие, Элиза могла ответить: «Расскажите больше о вашей семье».

  • Совпадение фразы: Имеется в виду похожесть фразы пользователя с теми, что содержатся в базе знаний. Может учитываться также порядок слов.

  • Совпадение контекста: Часто в руководствах к программам-собеседникам просят не использовать фразы, насыщенные местоимениями, типа: «А что это такое?» Для корректного ответа некоторые программы могут проанализировать предыдущие фразы пользователя и выбрать подходящий ответ.

Своеобразной мини-проблемой являются идентификация форм слова и синонимов.

Ссылка на основную публикацию