CHAT-BOT E NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING PER FACILITARE L’INTERAZIONE UOMO – MACCHINA

L’uso della tecnologia può risultare decisivo in molti settori aziendali, ma in certi ambiti come, ad esempio, il supporto ai clienti ma anche in ambiti educativi/assistenziali nei quali si comunica direttamente con utenti esterni è necessario che l’interfaccia usata dagli utenti finali sia il più semplice e intuitiva possibile. Proprio a tal fine negli anni si è sempre di più sviluppata l’idea di utilizzare dei chat bot capaci di dialogare e comprendere le richieste che gli vengono rivolte tramite linguaggio naturale sia in forma scritta che orale. L’obbiettivo di questo progetto (o studio) è quello di sviluppare un software che appoggiandosi alla piattaforma Google di NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING : DialogFlow riesca a capire e ad elaborare, in tempo reale, le richieste effettuate dall’utente sia per via scritta che orale per andare poi a rispondere al meglio possibile a tali richieste. L’obbiettivo finale sarà poi quello di implementare tale software sul robot sociale Pepper al fine di migliorarne la velocità e facilità d’uso. La seconda parte del progetto è incentrata sull’addestramento del bot, il quale non dispone, quanto meno al momento, di un meccanismo di Machine learning. Per sopperire a tale mancanza abbiamo deciso di sviluppare un secondo software web che vada ad offrire ad utenti autorizzati un’interfaccia facilmente utilizzabile da chiunque, che permette con pochi click di aggiungere nuovi possibili comandi e aggiungere o modificare le risposte date dal bot in relazione ai comandi usati dall’utente, permettendo così ad ogni azienda e/o ente che voglia utilizzare un robot Pepper dotato di tale bot di specializzarlo nell’ambito di proprio interesse e migliorarne l’efficacia velocemente ed in autonomia senza incorrere in ulteriori spese o tempi d’attesa. Nel prossimo futuro sarà sicuramente interessante, in tale ambito, puntare sempre di più verso uno sviluppo delle tecnologie di Machine learning così migliorare esponenzialmente l’efficacia di risposta di questi bot ed aumentarne di conseguenza le possibili applicazioni.