Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xây dựng chatbot

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ KINH TẾ SỐ  ĐỀ ÁN CHUYÊN NGÀNH ĐỀ TÀI Nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xây dựng Chatbot Sinh viên thực h[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ KINH TẾ SỐ  ĐỀ ÁN CHUYÊN NGÀNH ĐỀ TÀI: Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot Sinh viên thực : Vũ Quốc Tuấn MSV : 11165733 GVHD : TS Nguyễn Thị Bạch Tuyết Hà Nội, 2019 Mục lục Nói lời đầu .3 Lý chọn đề tài Mục tiêu đề tài 3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu .3 Kết cấu đề tài Chương 1: Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo 1.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo .5 1.2 Lịch sử hình thành phát triển AI .5 1.3 Các lĩnh vực AI Chương 2: Tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo giới Việt Nam 2.1 Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tập đoàn lớn giới 2.2 Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Việt Nam 13 Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot 15 3.1 Tổng quan Chatbot 15 3.2 Mơ tả tốn 18 3.3 Kết luận 19 Tài liệu tham khảo .20 Nói lời đầu Lý chọn đề tài Ngày nay, cách mạng công nghiệp 4.0 ngày phát triển áp dụng rộng rãi vào sống Trong phát triển cách mạng công nghiệp này, lĩnh vực kỹ thuật số có bước phát triển lớn, tạo thay đổi to lớn Bên cạnh công nghệ vạn vật kết nối (Internet Of Things) liệu lớn (Big Data), ngành công nghệ người quan tâm trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), lĩnh vực quan tâm doanh nghiệp tập đoàn lớn giới, chí cơng ty, tập đồn cịn khơng tiếc bỏ số tiền lớn nghiên cứu, phát triển ứng dụng AI Ở Việt Nam ngành nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) khơng cịn q thực chưa có nhiều thành tựu bật, chưa nhiều người hoạt động lĩnh vực cơng nghệ hiểu rõ AI, mà giới có thành tựu, có bước tiến dài lĩnh vực Cũng lý nên em định lựa chọn đề tài “Tìm hiểu, nghiên cứu AI ứng dụng AI nay” làm đề tài đề án môn học Mục tiêu đề tài Hiểu rõ số khái niệm trí tuệ nhân tạo, kiến thức tảng nhập mơn trí tuệ nhân tạo phương pháp biểu diễn vấn đề, phương pháp tìm kiếm, phương pháp biểu diễn tri thức, thuật toán suy diễn tự động, phương pháp lập luận không chắn Áp dụng kiến thức vào giải toán thực tế xử lý tương tác dịch vụ khách hàng Biết cách xây dựng Chatbot đơn giản giúp hỗ trợ toán thực tế Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Kiến thức tảng, khái niệm trí tuệ nhân tạo, phương pháp biểu diễn, phương pháp tìm kiếm, số thuật toán Phạm vi nghiên cứu: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot Phương pháp nghiên cứu Phương pháp thu thập thông tin Kết cấu đề tài Chương 1: Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo 1.1Khái niệm trí tuệ nhân tạo 1.2Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo 1.3Các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Chương 2: Tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo giới Việt Nam 2.1Sự ứng dụng nghiên cứu AI tập đoàn lớn giới 2.2Sự ứng dụng nghiên cứu AI Việt Nam Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot 3.1Tổng quan Chatbot 3.1.1 Khái niệm Chatbot 3.1.2 Các vấn đề liên quan 3.1.3 Vai trò Chatbot 3.1.4 Ưu nhược điểm Chatbot 3.2Mơ tả tốn Chatbot 3.2.1 Mơ tả tốn Chatbot 3.2.2 Thiết kế Chatbot 3.3Kết luận Tài liệu tham khảo Chương 1: Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo 1.1Khái niệm trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo trí thơng minh máy người tạo Ngay từ máy tính điện tử đời, nhà khoa học máy tính hướng đến phát hiển hệ thống máy tính (gồm phần cứng phần mềm) cho có khả thơng minh lồi người Mặc dù nay, ước mơ xa thành thực, thành tựu đạt không nhỏ: làm hệ thống (phần mềm chơi cờ vua chạy siêu máy tinh GeneBlue) thắng vua cờ giới; làm phần mềm chứng minh tốn hình học; v.v Hay nói cách khác, số lĩnh vực, máy tính thực tốt tương đương người (tất nhiên khơng phải tất lĩnh vực) Đó hệ thống thơng minh Có nhiều cách tiếp cận để làm trí thơng minh máy (hay trí tuệ nhân tạo), chẳng hạn nghiên cứu cách não người sản sinh trí thơng minh loài người ta bắt chước nguyên lý đó, có cách khác sử dụng nguyên lý hoàn toàn khác với cách sản sinh trí thơng minh lồi người mà làm máy thông minh người; giống máy bay bay tốt chim có chế bay khơng phải giống chế bay chim Như vậy, trí tuệ nhân tạo nói đến khả máy thực công việc mà người thường phải xử lý; dáng vẻ ứng xử kết thực máy tốt tương đương với người ta gọi máy thơng minh hay máy có trí thơng minh Hay nói cách khác, đánh giá thông minh máy dựa nguyên lý thực nhiệm vụ có giống cách người thực hay không mà dựa kết dáng vẻ ứng xử bên ngồi có giống với kết dáng vẻ ứng xử người hay khơng 1.2Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo Vào năm 1943, Warren McCulioch Walter Pitts bắt đầu thực nghiên cứu ba sở lý thuyết bản: triết học chức noron thần kinh; phân tích mệnh đề logic; lý thuyết dự đoán Turing Các tác giả nghiên cứu đề xt mơ hình noron nhân tạo, noron đặc trưng hai trạng thái “bật”, “tắt” phát mạng noron có khả học Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence - AI) thiết lập John McCarthy Hội thảo chủ đề vào mùa hè năm 1956 Đồng thời, ông đề xuất ngơn ngữ lập trình Lisp – ngơn ngữ lập trình hàm tiêu biểu, sử dụng lĩnh vực AI Sau đó, Alan Turing đưa "Turing test" phương pháp kiểm chứng hành vi thông minh Thập kỷ 60, 70 Joel Moses viết chương trình Macsyma - chương trình tốn học sử dụng sở tri thức thành công Marvin Minsky Seymour Papert đưa chứng minh giới hạn mạng nơ-ron đơn giản Ngơn ngữ lập trình logic Prolog đời phát triển Alain Colmerauer Ted Shortliffe xây dựng thành công số hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đoán y học, hệ thống sử dụng ngôn ngữ luật để biểu diễn tri thức suy diễn Vào đầu năm 1980, nghiên cứu thành công liên quan đến AI hệ chuyên gia (expert systems) – dạng chương trình AI mơ tri thức kỹ phân tích nhiều chuyên gia người Vào năm 1990 đầu kỷ 21, AI đạt thành tựu to lớn nhất, AI áp dụng logic, khai phá liệu, chẩn đoán y học nhiều lĩnh vực ứng dụng khác công nghiệp Sự thành công dựa vào nhiều yếu tố: tăng khả tính tốn máy tính, tập trung giải toán cụ thể, xây dựng mối quan hệ AI lĩnh vực khác giải toán tương tự, chuyển giao nhà nghiên cứu cho phương pháp toán học vững chuẩn khoa học xác 1.3Các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Lập luận, suy diễn tự động: Khái niệm lập luận (reasoning), suy diễn (reference) sử dụng phổ biến lĩnh vực AI Lập luận suy diễn logic, dùng để tiến trình rút kết luận (tri thức mới) từ giả thiết cho (được biểu diễn dạng sở tri thức) Như vậy, để thực lập luận người ta cần có phương pháp lưu trữ sở tri thức thủ tục lập luận sở tri thức Biểu diễn tri thức: Muốn máy tính lưu trữ xử lý tri thức cần có phương pháp biểu diễn tri thức Các phương pháp biểu diễn tri thức bao gồm ngôn ngữ biểu diễn kỹ thuật xử lý tri thức Một ngôn ngữ biểu diễn tri thức đánh giá “tốt” có tính biểu đạt cao tính hiệu thuật tốn lập luận ngơn ngữ Tính biểu đạt ngơn ngữ thể khả biểu diễn phạm vi rộng lớn thơng tin miền ứng dụng Tính hiệu thuật toán lập luận thể chi phí thời gian khơng gian dành cho việc lập luận Tuy nhiên, hai yếu tố dường đối nghịch nhau, tức ngôn ngữ có tính biểu đạt cao thuật tốn lập luận có độ phức tạp lớn (tính hiệu thấp) ngược lại (ngơn ngữ đơn giản, có tính biểu đạt thấp thuật tốn lập luận có hiệu cao) Do đó, thách thức lớn lĩnh vực AI xây dựng ngơn ngữ biểu diễn tri thức mà cân hai yếu tố này, tức ngơn ngữ có tính biểu đạt đủ tốt (tùy theo ứng dụng) lập luận hiệu Lập kế hoạch: khả suy mục đích cần đạt nhiệm vụ đưa ra, xác định dãy hành động cần thực để đạt mục đích Học máy: lĩnh vực nghiên cứu AI phát triển mạnh mẽ có nhiều ứng dụng lĩnh vực khác khai phá liệu, khám phá tri thức,… Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: nhánh AI, tập trung vào ứng dụng ngôn ngữ người Các ứng dụng nhận dạng tiếng nói, nhận dạng chữ viết, dịch tự động, tìm kiếm thơng tin,… Hệ chuyên gia: cung cấp hệ thống có khả suy luận để đưa kết luận Các hệ chuyên gia có khả xử lý lượng thông tin lớn cung cấp kết luận dựa thơng tin Có nhiều hệ chun gia tiếng hệ chuyên gia y học MYCIN, đốn nhận cấu trúc phân tử t cơng thức hóa học DENDRAL, … Robotics Chương 2: Tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo giới Việt Nam 2.1Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tập đoàn lớn giới 2.1.1 SAP - AI để biến sở liệu thành Intel hữu ích HANA tảng đám mây SAP mà công ty sử dụng để quản lý sở liệu thơng tin mà họ thu thập Nói tóm lại, chép nhập liệu có cấu trúc, chẳng hạn giao dịch bán hàng thông tin khách hàng, từ sở liệu quan hệ, ứng dụng nguồn khác Nền tảng cài đặt để chạy sở thông qua máy chủ công ty qua đám mây HANA lấy thông tin thu thập từ điểm truy cập toàn doanh nghiệp, bao gồm máy tính để bàn điện thoại di động, giao dịch tài chính, cảm biến thiết bị nhà máy sản xuất Nếu nhân viên bán hàng bạn sử dụng điện thoại thơng minh máy tính bảng công ty lĩnh vực để ghi lại đơn đặt hàng, liệu từ giao dịch HANA phân tích hiểu để phát xu hướng bất thường Walmart sử dụng HANA để xử lý khối lượng hồ sơ giao dịch cao (công ty vận hành 11.000 cửa hàng) vòng vài giây Tại hội nghị SAP tổ chức vào năm 2015, CIO Karenann Terrell mơ tả lý Walmart chọn sử dụng HANA để vận hành nhanh kiểm soát chi phí văn phịng cách hợp quy trình tài ngun cần thiết để xử lý cơng việc SAP nói HANA thực khác với tảng so sánh cách lưu trữ liệu chép RAM thay đĩa Điều cho phép truy cập liệu theo thời gian thực để sử dụng với ứng dụng phân tích xây dựng tảng HANA để định nhanh Mục đích HANA giải pháp học máy khác đưa định dựa liệu có khả thông tin tốt Các công ty vừa nhỏ, khơng doanh nghiệp khám phá sử dụng loại công nghệ phân khúc kinh doanh khác giải pháp phù hợp với ngân sách họ Điều tìm thấy tổ chức cho dù nhân sự, rủi ro hay tiếp thị, theo ông Ronen Meiri, CTO cho DMWay, nhà cung cấp dịch vụ học máy cho phân tích dự đốn Những lợi ích dự kiến việc sử dụng tảng học máy cho kinh doanh thông minh bao gồm giảm chi phí sở hạ tầng hiệu hoạt động Trong báo cáo tài trợ SAP, 10 tổ chức sử dụng HANA cho biết họ hy vọng nhận trung bình năm năm, lợi tức đầu tư 575% Họ dự kiến lợi ích trung bình hàng năm 19,27 triệu la cho tổ chức cách sử dụng HANA, so với đầu tư trung bình hàng năm 2,41 triệu đô la năm năm International Data Corp, công ty IDG, thực khảo sát đưa báo cáo thay mặt cho SAP 2.1.2 DOMO - AI dành cho bảng điều khiển doanh nghiệp Domo công ty phần mềm quản lý doanh nghiệp phát triển nhanh chóng huy động 500 triệu đô la tài trợ, tạo bảng điều khiển tập hợp thông tin để giúp công ty đưa định Bảng điều khiển dựa đám mây mở rộng theo quy mơ cơng ty Do đó, sử dụng nhóm khoảng 50 doanh nghiệp lớn nhiều Có 400 trình kết nối phần mềm gốc cho phép Domo thu thập liệu từ ứng dụng bên thứ ba, sử dụng để cung cấp thơng tin chuyên sâu cung cấp ngữ cảnh cho doanh nghiệp thông minh Điều mang lại cho công ty sử dụng Domo cách để lấy liệu từ Salesforce, Square, Facebook, Shopify nhiều ứng dụng khác mà họ sử dụng để hiểu rõ khách hàng, doanh số hàng tồn kho sản phẩm Chẳng hạn, người dùng Domo thương nhân trích xuất liệu từ phần mềm điểm bán hàng thương mại điện tử Shopify họ, sử dụng để quản lý cửa hàng trực tuyến Thông tin trích xuất sử dụng để tạo báo cáo phát xu hướng thời gian thực, chẳng hạn hiệu suất sản phẩm, chia sẻ cho thiết bị sử dụng công ty Vào tháng 3, Domo cơng bố ơng Roboto, tính cho tảng dựa AI, học máy phân tích dự đốn Kỳ vọng để ơng Roboto đưa khuyến nghị hiểu biết cho người định công ty Khi tính triển khai, dự kiến vào cuối mùa xuân năm 2017, tảng cho đưa cảnh báo thông báo cho thay đổi quan trọng, chẳng hạn phát bất thường mẫu liệu (tương tự phương pháp sử dụng bảo mật mạng ) Việc phát thay đổi mơ hình dự kiến thúc đẩy khía cạnh phân tích dự đốn ơng Roboto giúp cơng ty dự đốn lợi tức đầu tư để tiếp thị theo thời gian thực, dự báo khách hàng dự báo bán hàng Theo Domo, công ty MasterCard, Univision, eBay, Honest Co SAB Miller sử dụng tảng Phát viên truyền hình Univision đưa lời chứng thực cách sử dụng Domo để cung cấp khả hiển thị nhiều cho liệu họ, sau sử dụng để thống tập trung chiến dịch nhắm mục tiêu Univision cho biết họ sử dụng tảng Domo với trình kết nối cho ứng dụng Google Analytics, Facebook Adobe Analytics để nhận nhiều giá trị từ quảng cáo lập trình Sau mắt Domo, chúng tơi nhanh chóng tối ưu hóa đạt mức tăng trưởng 80% suất quý đầu tiên, David cho biết David Katz, tổng giám đốc VP Univision doanh thu hoạt động theo chương trình 2.1.3 Apptus - AI việc tăng cường bán hàng Có nhiều cách để học máy để tăng cường ứng dụng, bao gồm cách từ Apptus , đưa khuyến nghị hành động mà cơng ty thực để tăng cường kênh bán hàng họ Apptus nói họ chuyên kết nối ý định mua khách hàng việc thực doanh thu công ty Giải pháp Apptus eSales thiết kế để, số tính khác, tự động hóa việc bán hàng dựa hiểu biết dự đoán người tiêu dùng Phần mềm kết hợp liệu lớn học máy để xác định sản phẩm thu hút khách hàng tiềm họ tìm kiếm trực tuyến nhận đề xuất Ví dụ: khách hàng ghé thăm cửa hàng trực tuyến sử dụng Apptus eSales bắt đầu nhập cụm từ tìm kiếm để tra cứu sản phẩm, giải pháp học máy dự đốn tự động hiển thị cụm từ tìm kiếm liên quan Nó hiển thị sản phẩm liên quan đến cụm từ tìm kiếm Các cơng ty có quy mơ khác sử dụng Apptus, chẳng hạn nhà bán sách tự động Bokus.com Thụy Điển, theo lời chứng thực có khoảng 30 nhân viên Bokus, người cần trì chi phí tối thiểu, nói khai thác vào cơng nghệ tự động để chuyển đổi khách hàng cách giúp đạt mục tiêu Chẳng hạn, cơng ty thương mại điện tử báo cáo doanh thu trung bình khách hàng tăng 100% cho lần mở tin khuyến nghị cá nhân hóa, kỹ thuật số Các tảng AI máy học trở nên tốt nhiệm vụ dự đoán, chẳng hạn xác định khách hàng muốn dựa thông tin mà họ cho ăn Trong vấn nghiêm túc cho viết này, Nicholson nói học sâu, tập hợp học máy, nhiều trường hợp đạt độ xác 96% việc diễn giải liệu Đây giới hạn người làm, ông 10 Mặc dù công nghệ thời kỳ đầu, Amr Awadallah , người sáng lập CTO công ty phần mềm máy học Cloudera , cho biết học sâu sẵn sàng việc phát dự đốn bất thường Nó chưa hoàn hảo, ngày dễ dàng cho mạng học sâu để hiểu thông tin có liên quan Bạn khơng cần phải nói với thuật tốn thứ cần xem xét, anh nói Bạn cung cấp cho liệu đầu vào thơ tự tìm 2.1.4 Avanade - AI cho hiểu biết kinh doanh Avanade liên doanh Microsoft Accdvisor, tận dụng Cortana Intelligence Suite giải pháp khác để phân tích dự đốn hiểu biết dựa liệu Cơng ty bảo hiểm Pacific Special khai thác Avanade để xây dựng tảng phân tích với mục đích giúp nhân viên có thêm quan điểm hiểu biết sâu sắc doanh nghiệp Mục tiêu sử dụng liệu khách hàng sách để giúp nhóm thúc đẩy tăng trưởng Bằng cách hiểu hành vi xu hướng chủ sách thơng qua phân tích, ý tưởng để tư vấn tốt cho việc phát triển sản phẩm Avanade nói giới hướng tới tương lai với cơng nghệ thơng minh, nơi máy móc đảm nhận nhiều công việc mà người thường làm Theo nghiên cứu Avanade thực hiện, khảo sát với 500 nhà lãnh đạo doanh nghiệp CNTT từ khắp nơi giới tiết lộ họ hy vọng thấy doanh thu tăng 33% công nghệ thông minh Họ tin điều dẫn đến vai trị cơng việc xác định lại cho nhân viên, nhiều lợi ích cho khách hàng Tuy nhiên, khảo sát không rõ cơng việc cụ thể thay đổi việc áp dụng công nghệ thông minh Cho đến nay, trường hợp sử dụng đến học máy chủ yếu sử dụng lĩnh vực dịch vụ, bảo hiểm bán lẻ, để giải nhiệm vụ liên quan đến khách hàng, bán hàng hoạt động; nhiên, AI hợp với ứng dụng BI lĩnh vực sản xuất công nghiệp 2.1.5 General Electric - Dự đốn sửa chữa bảo trì cho máy móc Sự phổ biến ngày tăng cảm biến máy móc, xe cộ, nhà máy sản xuất khơng gian thiết bị cứng khác có nghĩa thiết bị vật lý số hóa theo dõi trí tuệ nhân tạo, chủ đề đề cập trước ứng dụng học máy công nghiệp Các Internet of Things khơng tiện ích người tiêu dùng; xe tải thương mại, xe lửa, giàn khoan dầu tàu chở hàng số hóa, giám sát đánh giá qua mạng Ví dụ, 11 dầu khí, hàng khơng ngành công nghiệp khác sử dụng hệ điều hành Predix General Electric , cung cấp ứng dụng công nghiệp để xử lý liệu hiệu suất lịch sử thiết bị Điều sử dụng để phân biệt loạt kết hoạt động máy móc bị hỏng Predix khơng dành cho quản lý hậu cần thô sơ, quy mơ nhỏ; lượng lớn thơng tin ghi lại theo thời gian để phát triển dự báo Điều thực thơng qua ứng dụng phát triển GE bên thứ ba Pipeline Giải pháp thông minh Accenture, ví dụ, sử dụng để theo dõi hàng triệu dặm đường ống dẫn dầu giới Điều bao gồm lấy liệu từ tài sản đường ống nguồn bên để quản lý an toàn cách sử dụng tài nguyên Các nhà khai thác máy bay sử dụng ứng dụng, chẳng hạn Máy bay hạ cánh máy bay GE Infosy, xây dựng Predix Ứng dụng tiên lượng cho phép phi hành đoàn kỹ thuật hàng khơng thấy thiết bị hạ cánh trì dịch vụ trước máy bay cần đưa vào phục vụ Tạo lịch trình bảo trì dựa thơng tin nhằm giảm cố thiết bị không mong muốn chậm trễ chuyến bay Phân tích dự đốn, Awadallah nói, dự báo tương lai chức q khứ Nó tính tốn cần bảo trì cho thiết bị, tơ, xe tải máy khoan sau lên lịch sửa chữa bảo trì trước xảy lỗi nghiêm trọng Awadallah, Navistar, nhà sản xuất xe tải thương mại, có cảm biến sản phẩm để phân tích phanh, đèn động cơ, Awadallah nói Điều làm tăng giá trị cho dịch vụ bảo trì cách phát thợ máy cần chui xuống Điều giảm thiểu thời gian chết chí lên lịch bảo trì phần tuyến đường lại thường xuyên xe tải giảm chi phí vận hành Áp dụng học máy tăng hiệu suất số thiết bị Trong trường hợp, thương mại điện tử nhà cung cấp dịch vụ vận chuyển, Pitney Bowes xây dựng giải pháp phần mềm đỉnh Predix mà công ty hy vọng tăng suất máy lên 20% Các máy chế tạo Pitney Bowes bao gồm máy đo bưu chính, máy phân loại, máy in máy chèn để sản xuất di chuyển thư Bằng cách cài đặt cảm biến vào máy nó, hiệu suất chúng theo dõi chặt chẽ thông qua tảng Predix Công ty tuyên bố phần lớn số 150 triệu mẩu thư sản xuất hàng ngày Hoa Kỳ thơng qua máy móc họ 12 2.1.6 Siemens - AI cho đội máy nhà máy giám sát Tầm quan trọng việc giám sát cách thức thiết bị công nghiệp hoạt động buộc nhà cung cấp phần mềm khác Siemens đưa công nghệ máy học họ hoạt động không gian Vào tháng năm 2016, Siemens mắt tảng đám mây công nghiệp mở MindSphere phiên beta MindSphere thiết kế để cung cấp giám sát đội máy cho nhu cầu dịch vụ thơng qua phân tích cơng cụ máy phân tích đào tạo lái xe Ứng dụng sử dụng công ty công nghiệp để theo dõi cơng cụ máy móc nhà máy khắp giới xem số liệu thống kê hiệu suất tài sản họ Điều giúp lên lịch bảo trì phịng ngừa quản lý cách sử dụng thiết bị họ để cải thiện tuổi thọ hoạt động So sánh với Predix, MindSphere hoạt động với máy móc nhà máy nhà sản xuất Mục đích để giúp nhà điều hành nhà máy tăng thời gian hoạt động thiết bị giúp bảo trì hiệu cách đánh giá phận máy móc dự kiến hỏng Hơn nữa, nhà chế tạo máy thấy giảm chi phí liên quan đến sửa chữa bảo hành nhờ máy họ chạy trơn tru lâu Siemens cho biết MindSphere, phát triển với SAP, công ty sử dụng MindSphere có hộp kết nối với máy họ thu thập liệu để hiển thị cách máy hoạt động 2.2Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Việt Nam Trí tuệ nhân tạo Việt Nam chưa thật phát triển hết tiềm Chúng ta cịn lên Nhưng có số cá nhân, tổ chức bật như: Trusting Social công ty Fintech AI tiên phong Alternative Credit Scoring cho thị trường việc sử dụng liệu viễn thông nguồn liệu khác Chúng tơi nhằm mục đích cung cấp credit scores cho tỷ người tiêu dùng khơng có tài khoản ngân hàng, khơng có quyền truy cập vào tín dụng thức Chúng tơi nhắm đến thị trường toàn giới, với trọng tâm ban đầu Đông Nam Á Ấn Độ Là đối tác với Viettel, công ty vừa kêu gọi vốn thành công lên đến vài triệu đô ý tưởng đằng sau Trusting Social liên quan đến việc tính tốn đoán số Khá thú vị khả ứng dụng cho nhiều lĩnh vực khác 13 Sentifi công ty mạnh AI Việt Nam, công ty tiên phong sử dụng mảng trí tuệ nhân tạo non-trivial applications Data engineering họ sử dụng machine learning, deep learning, AI để phân tích tỉ tweets tháng để thu insight từ đám đơng Sau dựa vào data để liên hệ với phân tích từ thị trường tài Tinypulse dùng tới khảo sát, phân tích cảm xúc, natural language processing để nhắm tới việc cải thiện tinh thần cho nhân viên khiến họ gắn bó với cơng ty Dù có chập chững ngành AI này, tương lai không xa, AI giúp cải thiện chất lượng dịch vụ Việt Nam Ví dụ bạn khám online, có AI chuyên theo dõi sức khỏe chăm sóc nhắc nhở bạn hay việc gửi hình X-quang đốn bệnh tình mà khơng thua bác sĩ thực thụ… 14 Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot 3.1Tổng quan Chatbot 3.1.1 Khái niệm chatbot Chatbot chương trình máy tính trí thơng minh nhân tạo thực trị chuyện thông qua phương pháp nghe văn Các chương trình thường thiết kế để mơ cách thuyết phục cách người cư xử đối tác đàm thoại, qua vượt qua kiểm tra Turing Chatbots thường sử dụng hệ thống hộp thoạicho mục đích thực tế khác bao gồm dịch vụ khách hàng thu thập thơng tin Một số trị chuyện sử dụng hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên tinh vi , nhiều hệ thống đơn giản quét từ khóa đầu vào, sau rút câu trả lời với từ khóa phù hợp mẫu từ ngữ tương tự từ sở liệu 3.1.2 Các vấn đề liên quan Chatbot phần deep learning (machine learning), lĩnh vực AI Machine Learning lĩnh vực nhỏ Khoa Học Máy Tính, có khả tự học hỏi dựa liệu đưa vào mà khơng cần phải lập trình cụ thể mà khả tính tốn máy tính nâng lên tầm cao lượng liệu khổng lồ thu thập hãng công nghệ lớn, Machine Learning tiến thêm bước dài lĩnh vực đời gọi Deep Learning Deep Learning giúp máy tính thực thi việc tưởng chừng vào 10 năm trước: phân loại ngàn vật thể khác ảnh, tự tạo thích cho ảnh, bắt chước giọng nói chữ viết người, giao tiếp với người, hay chí sáng tác văn hay âm nhạc 3.1.3 Vai trò chatbot Tăng trải nghiệm người dùng: Chatbot giải tất thứ từ trả lời câu hỏi đến cung cấp thông tin liên quan cho khách hàng cách nhanh chóng xác Trên sở đó, doanh nghiệp mang lại trải nghiệm cho người dùng nhờ chatbot mua hàng, dự báo thời tiết, tư vấn tài cá nhân, xếp lịch, đặt vé máy bay, đặt phòng khách sạn, nhà hàng,… Thu thập thơng tin phân tích: Chatbot giúp doanh nghiệp thu thập thông tin khách hàng cách đặt hàng loạt câu hỏi dạng hội thoại cách tự nhiên mà không gây phiền cho khách hàng Thêm vào đó, cài đặt 15 thiết bị tính tốn thích hợp, Chatbot thu thập liệu, theo dõi hành vi khách hàng lưu giữ liệu hành vi mua người mua, phân tích tồn đánh giá thơng tin mà chúng có từ khách hàng, giúp doanh nghiệp có nhìn sâu sắc khách hàng thực mong muốn Từ đó, doanh nghiệp tập trung vào nhu cầu khách hàng xây dựng nhiều phương án digital marketing tương lai Gia tăng tương tác với người dùng: Nó cho người dùng hội tương tác trực tiếp với bot tự động cung cấp giải pháp cho vấn đề câu trả lời có liên quan đến câu hỏi khác từ khách hàng Ngoài ra, để liên lạc với chatbot, không cần phải rời khỏi trang chuyển sang ứng dụng Khách hàng cần nhấp vào cửa sổ hội thoại diện góc trang truy cập Sự dễ dàng quen thuộc chatbot khiến người nắm bắt ý tưởng chatbot cho digital marketing Thể sức mạnh thương hiệu: Xây dựng giá trị thương hiệu khía cạnh digital marketing Chatbot giúp doanh nghiệp quảng bá thương hiệu cách tương tác với người lợi ích thương hiệu, chương trình giảm giá khuyến mại Ngồi ra, Chatbot lập trình để cung cấp số liệu mức độ tương tác khách hàng, đề cập đến thương hiệu số lượng khách hàng tiềm chuyển thành khách hàng Quản lý xác: Chatbot biết có tiềm lớn khơng cần phải sử dụng trang web ứng dụng riêng biệt Thay vào đó, doanh nghiệp cung cấp dịch vụ sản phẩm với trình nhắn tin riêng họ phương tiện truyền thơng xã hội Facebook Nó cung cấp trải nghiệm hấp dẫn tuyệt vời cho người dùng Chatbot thực nhiệm vụ nhỏ quan trọng kiểm tra email, lên kế hoạch hẹn, lấy liệu quan trọng cung cấp cập nhật cho bạn bè, gia đình Nó hồn tồn tích hợp tồn sống số nơi dễ dàng truy cập tự động xử lý tác vụ khác mà không thời gian 3.1.4 Ưu nhược điểm chatbot Ưu điểm - Cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh chóng Phần mềm hỗ trợ doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng 24 giờ/ngày, cuối tuần hay nghỉ lễ 16 Khi khách hàng trực tuyến có thắc mắc, họ cần hỏi chatbot trang web bạn mà không cần phải chờ đợi lâu để có câu trả lời Bởi câu trả lời vài tổ hợp lập trình sẵn - Làm tăng hài lịng khách hàng Khi khách hàng nhận câu trả lời thỏa đáng với dịch vụ nhanh chóng nhờ chatbot, họ cảm thấy hài lòng tiếp tục mua sản phẩm bạn - Giảm chi phí lao động Chatbot giúp bạn giữ chi phí kinh doanh thấp số tiền bạn đầu tư vào chatbot số tiền bạn phải trả cho nhân viên Bằng cách này, bạn thực tiết kiệm nhiều tiền thay việc trì trung tâm hỗ trợ khách hàng Tính giúp bạn tiết kiệm tài chính, tránh rắc rối quản lý nhân sự, tiết kiệm thời gian để làm việc cần thiết khác - Nhiều mục đích sử dụng Bạn sử dụng chatbot nhiều mảng, ví dụ nhận đơn đặt hàng khách, dịch vụ khách hàng quảng cáo sản phẩm Nhược điểm - Nội dung phản hồi có giới hạn Mặc dù chatbot cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh hơn, khơng hồn hảo Những chương trình đơn giản cung cấp số phản hồi định cho khách hàng Vì vậy, khơng phải khách hàng nhận câu trả lời mà họ tìm kiếm - Khách hàng cảm thấy thất vọng Nhiều chatbot hoạt động sở liệu có giới hạn, chúng khơng thể ứng biến linh hoạt Nói cách khác, chúng bị ‘bối rối’, hội thoại với khách hàng trở nên lịng vịng khơng xác Điều khiến cho khách hàng cảm thấy thất vọng - Tốn nhiều tiền cho chatbot lập trình phức tạp Các chatbot lập trình phức tạp để giải vấn đề tốn hàng ngàn đô la Mỹ việc thiết lập AI cần thử nghiệm 17 nhiều lần Điều ngược lại mục đích quan trọng để sử dụng chatbot – tiết kiệm chi phí - Khơng phải doanh nghiệp sử dụng chatbot Một số doanh nghiệp phức tạp để sử dụng chatbot Bởi việc cố gắng thiết lập toàn câu hỏi hay trường hợp xảy chương trình chatbot phức tạp tốn Bên cạnh đó, chatbot hàng để xử lý thông tin, trở nên khả thi 3.2Mơ tả tốn Chatbot 3.2.1 Mơ tả toán Chatbot Cửa hàng ABC – shop thời trang – chuyên bán quần áo, giầy dép, mũ, túi xách, túi đeo balo Cửa hàng có trang web để giới thiệu bán sản phẩm Bình thường, Website ln cần người trực chăm sóc khách hàng Phương thức vừa tốn thời gian, công sức, vừa khơng thể đáp ứng nhu cầu chăm sóc 24/7 khách hàng Để giải vấn đề này, phương án đề xây dựng Chatbot đơn giản để làm nhiệm vụ chăm sóc khách hàng 3.2.2 Thiết kế Chatbot Ngơn ngữ lập trình sử dụng: Python Chương trình sử dụng: Thư viện NLP ( Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào tương tác ngôn ngữ người máy tính, nằm giao điểm khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo ngơn ngữ học tính tốn NLP cách để máy tính phân tích, hiểu rút ý nghĩa từ ngôn ngữ người cách thơng minh hữu ích Bằng cách sử dụng NLP, nhà phát triển tổ chức cấu trúc kiến thức để thực nhiệm vụ tóm tắt tự động, dịch thuật, nhận dạng thực thể có tên, trích xuất mối quan hệ, phân tích tình cảm, nhận dạng giọng nói phân đoạn chủ đề Thư viện NLTK ( Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên) tảng để xây dựng chương trình Python để làm việc với liệu ngơn ngữ người Nó cung cấp giao diện dễ sử dụng cho 50 tài nguyên ngôn ngữ từ vựng WordNet, với thư viện xử lý văn để phân loại, mã thơng báo, xuất phát, gắn thẻ, phân tích cú pháp lý luận ngữ nghĩa, bao bọc cho thư viện NLP công nghiệp 18 Kho văn bản: thu thập lượng lớn liệu từ nói chuyện người dùng, sử dụng phương pháp trích xuất thông tin phương pháp máy học để tạo câu trả lời dựa vào ngữ cảnh trò chuyện với người dùng Đọc liệu: trình chuyển đổi toàn kho văn thành danh sách câu danh sách từ, câu để xử lý trước Xử lý trước văn thô: lấy đầu vào mã thông báo trả lại mã thơng báo chuẩn hóa Kết hợp từ khóa: xác định chức cho lời chào Chatbot, tức đầu vào người dùng lời chào, Chatbot trả lời phản hồi lời chào Tạo phản hồi: để tạo phản hồi từ Chatbot cho câu hỏi đầu vào, khái niệm tương tự tài liệu sử dụng, bắt đầu cách nhập mô-đun cần thiết để chuyển đổi sưu tập tài liệu thô thành ma trận, sử dụng để tìm tương đồng từ người dùng nhập vào từ kho văn Đây cách thực đơn giản Chatbot Xác định phản hồi chức tìm kiếm cách phát âm người dùng cho nhiều từ khóa biết trả nhiều phản hồi có Cung cấp dịng muốn Chatbot nói bắt đầu kết thúc trò chuyện tùy thuộc vào đầu vào người dùng 3.3Kết luận Mặc dù bot đơn giản, khơng có kỹ nhận thức nào, cách hay để hỗ trợ trang web bán hàng nhỏ Chatbot đáp ứng chăm sóc phần lớn câu hỏi khách hàng giá cả, tư vấn nhanh chóng, cung cấp thêm thông tin sản phẩm khách hàng, tăng hài lòng khách hàng, giảm bớt thời gian trực web Có thể phát triển Chatbot tổng hợp đơn hàng, tìm kiếm khách hàng tiềm năng, liên kết với Chatbot khác, cải thiện Chatbot hoàn thiện 19 Tài liệu tham khảo Giáo trình “Trí tuệ nhân tạo”, Phạm Thọ Hoàn, Phạm Thị Anh Lê, Khoa CNTT, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội, 2011 Và nhiều nguồn Internet 20 ... quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo giới Việt Nam 2.1 Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tập đoàn lớn giới 2.2 Sự ứng dụng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Việt Nam 13 Chương 3: Ứng dụng trí. .. lý thuyết trí tuệ nhân tạo 1.1Khái niệm trí tuệ nhân tạo 1.2Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo 1.3Các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Chương 2: Tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo giới Việt... Việt Nam 2.1Sự ứng dụng nghiên cứu AI tập đoàn lớn giới 2.2Sự ứng dụng nghiên cứu AI Việt Nam Chương 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo xây dựng Chatbot 3.1Tổng quan Chatbot 3.1.1 Khái niệm Chatbot 3.1.2