Este artigo explora as diferenças entre chatbots e assistentes virtuais e explica o melhor caso de uso para cada um.
A distinção entre um chatbot de e-Learning e um assistente virtual
Aqui estão algumas maneiras pelas quais as interfaces de assistentes virtuais e chatbots diferem:
1. Inteligência
Normalmente baseados em texto, os chatbots são projetados para responder a uma gama limitada de consultas ou declarações. Eles falharão se a consulta não for uma do conjunto treinado de respostas. Os chatbots são incapazes de contato humano sustentado. Tradicionalmente, eles são baseados em texto, mas também podem incluir elementos de áudio e visuais. Eles dão um estilo mais de engajamento de perguntas frequentes. Eles são especialmente incapazes de processar linguagens.
Os assistentes virtuais usam uma plataforma interativa muito mais complexa. Eles compreendem não apenas a linguagem, mas também o contexto em que o usuário se comunica. Eles podem aprender com experiências passadas, o que adiciona um elemento de imprevisibilidade ao seu comportamento. Isso permite que eles tenham um relacionamento pessoal prolongado. Eles também podem ser programados para executar tarefas significativamente mais sofisticadas.
2. Processamento de Linguagem Natural (PNL)
Os chatbots não são criados para se adaptar às mudanças na forma como a linguagem é usada. Eles não possuem habilidades avançadas de processamento de linguagem. Eles só aceitam palavras específicas do usuário e respondem com uma resposta pré-programada. Eles têm um diálogo estruturado e são especialmente projetados para responder a determinadas consultas; eles são incapazes de responder a perguntas complicadas não programadas neles. Eles são incapazes de compreender o cliente neste caso e, portanto, não respondem corretamente.
Processamento de linguagem natural (NLP) e compreensão de linguagem natural (NLU) são as considerações importantes para assistentes virtuais. Tem havido pesquisas significativas em processamento de linguagem natural para desenvolver recursos avançados para assistentes virtuais. Por exemplo, os assistentes virtuais agora podem compreender gírias usadas em conversas naturais cotidianas e analisar sentimentos por meio do uso de idiomas, aprimorando um conjunto já forte de habilidades de comunicação. A PNL permite que os assistentes virtuais conversem com mais naturalidade do que os chatbots.
3. Tarefas
Os chatbots são restritos em seu uso e carecem de algoritmos avançados para atendimento ao cliente e compras automáticas. Eles fazem as coisas de acordo com regras básicas e são incapazes de fazer trabalhos complicados. Atualmente, a maioria das consultas e interações de atendimento ao cliente são automatizadas. Os assistentes virtuais têm um escopo mais amplo e são capazes de realizar diversas atividades, como comparar itens ou determinar o melhor produto com base em características específicas. Além disso, eles podem ser usados para atividades como tomada de decisão e comércio eletrônico. Eles são capazes de realizar tarefas como compartilhar piadas, tocar música, fornecer informações sobre o mercado de ações e até mesmo gerenciar diversos dispositivos na sala. Ao contrário dos chatbots, os assistentes virtuais melhoram com o tempo.
4. Ciência e Tecnologia
O modelo generativo e o modelo seletivo são os dois modelos de chatbot mais usados. O modelo de classificação do gerador possui vários níveis de informação, e a consulta do usuário é roteada através de cada camada para chegar ao melhor resultado. O modelo seletivo, também conhecido como modelo de classificação, compara as informações fornecidas pelo usuário com o conteúdo de sua memória atual e as classifica para chegar à resposta ideal.
Dados estruturados são usados para treinar bots. Node.js, javascript e python simplificam a criação de chatbots. Embora Java e C# também sejam suportados, eles não oferecem uma interface tão boa quanto os outros três. AWS, Heroku e Azure são três servidores de hospedagem proeminentes para o desenvolvimento de chatbots.
Os assistentes virtuais aprendem com suas interações com humanos por meio do uso de redes neurais artificiais (RNAs). Com base na análise, as RNAs são usadas para identificar, categorizar e prever. O assistente virtual pode ser criado para aprender pelo uso de várias APIs. api.ai, Wit.ai, Melissa, Clarifai, Tensorflow, Amazon AI e IBM Watson são apenas algumas das principais APIs acessíveis. Cogito, DataSift, iSpeech, Microsoft Project Oxford, Mozscape e OpenCalais são alguns significativamente menos populares.
Por meio de codificação, correspondência de termos curinga e treinamento de palavras-chave demorado, os assistentes virtuais podem gerenciar conversas, ter recursos sofisticados de processamento de linguagem natural e conduzir um número limitado de bate-papos.
IDI Instituto de Desenho Instrucional
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