Возможно, в следующий раз, когда вы решите поменять работу, информацию о зарплате и условиях труда вам будет сообщать уже не специалист по работе с персоналом, а чат-бот.
Бостонский стартап Talla ведет разработки чат-ботов, которые помогут новым сотрудникам быстрее адаптироваться на новом месте и работать более продуктивно. Компания использует инструменты машинного обучения и методы обработки живой речи для создания программ, которые будут умнее среднестатистических чат-ботов.
Недавно Talla запустили простой прототип робота, управляющего списком задач в рамках платформы рабочих коммуникаций Slack. Около шестисот компаний уже подключили нового робота к своим Slack-каналам. В ближайшее время чат-бот от Talla появится на платформе HipChat — конкуренте Slack.
По словам генерального директора Talla Роба Мэя (Rob May), в октябре текущего года будет выпущена новая версия робота, в которую войдут сложные алгоритмы, предназначенные для выполнения функций специалиста по работе с персоналом. «Если вы придете к нам работать, вместо того чтобы рассказать всю информацию лично, мы предложим обратиться к Talla. Она вам все расскажет и поможет»,— говорит Мэй.
По задумке Мэя, в ближайшем будущем Talla превратится из простого помощника, управляющего списком задач, в полноценного бизнес-ассистента. В компании планируют сделать бесплатный тарифный план, а также платные тарифы с различными наборами более сложных функций. «Каждый день Talla будет говорить вам, на что следует обратить внимание, задавать вам вопросы и отвечать, если вы вдруг спросите, когда придет оплата или когда следующий выходной»,— рассказывает Роб Мэй.
Хотя первые чат-боты были разработаны несколько десятилетий назад, интерес к ним вспыхнул с новой силой благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта, который может помочь в создании более умных и полезных ботов нового поколения. Запуск роботов на платформах вроде Facebook и WhatsApp всеми типами компаний и популярность рабочих чатов типа Slack говорят о том, что в скором времени чат-боты могут занять крепкие позиции в бизнес-процессах.
Microsoft уже объявила о поддержке чат-ботов в своих продуктах, а Apple сообщила о готовности разрешить сторонним разработчикам использовать управляемого голосом ассистента Siri. По прогнозам Gartner, в 2019 году примерно 25% домохозяйств будут использовать умных ассистентов для доступа к различным онлайн-сервисам.
В настоящее время одной из главных задач, которые требуется решить, является реализация систем, способных действительно правильно понимать живую человеческую речь. К сожалению, значительный прогресс в развитии искусственного интеллекта пока не позволяет однозначно утверждать, что проблема решена.
Для создания более умной системы в Talla использованы новейшие методы машинного обучения и распознавания живой речи. Например, в технологии используется классификатор глубины обучения — крупная сеть математически смоделированных нейронов, которые можно обучать распознаванию входящей информации. После обучения робот может понять, что является командой, а что — вопросом.
Talla также использует «подстановку слов» — способ представления значений слов и фраз, использующий множество математических векторов. Такой подход позволяет распознать вопрос или команду даже в том случае, если они сформулированы необычным для программы способом. Как отметил Роб Мэй, базовая версия Talla в 97% случаев правильно распознает команды, которые она должна обрабатывать. Требуется лишь внести в робота данные и провести некоторое обучение и проверку.
Доцент Вашингтонского университет Ноа Смит (Noah Smith) занимается разработкой алгоритмов, предназначенных для распознавания живой речи. По его словам, методы глубокого машинного обучения и подстановки слов все чаще используются при разработке систем речевого анализа.
Смит отмечает, что HR-бот — довольно интересная разработка, которой, безусловно, стоит заниматься. Однако добавляет, что создание полнофункционального робота потребует значительных усилий из-за сложности языка, который программа должна понимать. Работа с персоналом, по его мнению, очень непростая для машины задача, поскольку существующие модели синтеза речи до сих пор не включают в себя знаний о том, что знает и делает человек, чтобы быть убедительным в разговоре.
Качественный скачок в развитии систем обработки живой речи, по мнению Ноа Смита, произошел благодаря их непрерывному использованию, и существующий интерес к подобного рода разработкам должен ускорить процесс выхода алгоритмов на новый уровень.
Создание чат-бота для выполнения специфических задач, безусловно, становится проще. Сооснователь и технический директор маркетинговой платформы HubSpot Дармеш Шах (Dharmesh Shah) занимается разработкой робота для специалистов в области маркетинга. Его продукт GrowthBot, объединяющий несколько онлайн-сервисов, использует технологию распознавания живой речи Wit.ai, которую в 2015 году приобрела Facebook.
Шах уверен, что его робот не делает ничего сверхъестественного.«Наш продукт — это быстрый и удобный интерфейс к ежедневным активностям маркетолога»,— говорит Дармеш. Например, можно спросить его: «Каков был объем веб-трафика на прошлой неделе или каким был естественный трафик в прошлом месяце?» После этого программа обратится к внутренним аналитическим инструментам компании и предоставит всю информацию.
По словам Роба Мэя, Talla способна решить, кого из претендентов следует пригласить на интервью. Инженеры компании разработали систему машинного обучения, которая ищет сходства в резюме потенциальных кандидатов с данными действующих работников, уже доказавших свою эффективность. «Эта фишка работает. И это круто!» — резюмирует Мэй.