Chatbot

W przypadku innych zastosowań zobacz Chatbot (ujednoznacznienie) .
Wirtualny asystent chatbota
Chatbot ELIZA z 1966 roku

Chatbot lub chatterbot to aplikacja służąca do prowadzenia rozmów na czacie online za pośrednictwem wiadomości tekstowych lub zamiany tekstu na mowę zamiast zapewniania bezpośredniego kontaktu z żywym agentem. Chatboty to programy komputerowe zdolne do prowadzenia rozmowy z użytkownikiem w języku naturalnym , rozumienia jego intencji i odpowiadania na podstawie ustalonych reguł i danych. Zaprojektowane, aby w przekonujący sposób symulować sposób, w jaki człowiek zachowywałby się jako partner do rozmowy, systemy chatbotów zwykle wymagają ciągłego dostrajania i testowania, ponieważ wiele osób w produkcji nie jest w stanie odpowiednio rozmawiać; w 2012 roku żaden z nich nie przeszedł standardowego testu Turinga . Termin „ChatterBot” został pierwotnie wymyślony przez Michaela Mauldina (twórcę pierwszego Verbota ) w 1994 roku w celu opisania tych programów konwersacyjnych.

Chatboty są używane w systemach dialogowych do różnych celów, w tym do obsługi klienta, kierowania żądań lub zbierania informacji. Podczas gdy niektóre aplikacje chatbotów wykorzystują rozbudowane procesy klasyfikacji słów, procesory języka naturalnego i zaawansowaną sztuczną inteligencję , inne po prostu skanują ogólne słowa kluczowe i generują odpowiedzi, używając typowych fraz uzyskanych z powiązanej biblioteki lub bazy danych .

Większość chatbotów jest dostępna on-line za pośrednictwem wyskakujących okienek na stronach internetowych lub wirtualnych asystentów . Można je podzielić na kategorie użytkowania, które obejmują: handel ( e-commerce za pośrednictwem czatu), edukację , rozrywkę , finanse , zdrowie , wiadomości i produktywność .

Tło

W 1950 roku opublikowano słynny artykuł Alana Turinga „ Computing Machinery and Intelligence ”, w którym zaproponowano tak zwany test Turinga jako kryterium inteligencji. Kryterium to zależy od zdolności programu komputerowego do podszywania się pod człowieka w pisemnej rozmowie z sędzią-człowiekiem w czasie rzeczywistym do tego stopnia, że ​​sędzia nie jest w stanie wiarygodnie rozróżnić — na podstawie samej treści konwersacji — między programem a prawdziwy człowiek. Rozgłos proponowanego przez Turinga testu wzbudził duże zainteresowanie programem ELIZA Josepha Weizenbauma , opublikowanym w 1966 roku, który wydawał się być w stanie oszukać użytkowników, aby uwierzyli, że rozmawiają z prawdziwym człowiekiem. Jednak sam Weizenbaum nie twierdził, że ELIZA była naprawdę inteligentna, a wstęp do jego artykułu przedstawiał to bardziej jako ćwiczenie obalające:

[W] sztuczna inteligencja ... maszyny są stworzone do zachowywania się w cudowny sposób, często wystarczający, aby olśnić nawet najbardziej doświadczonego obserwatora. Ale kiedy konkretny program zostanie zdemaskowany, kiedy wyjaśnione zostanie jego wewnętrzne działanie… jego magia rozpada się; okazuje się, że jest zwykłym zbiorem procedur… Obserwator mówi sobie: „Mógłbym to napisać”. Z tą myślą przenosi omawiany program z półki oznaczonej jako „inteligentny”, na półkę zarezerwowaną dla ciekawostek… Celem niniejszego artykułu jest spowodowanie właśnie takiej ponownej oceny programu, który ma zostać „wyjaśniony”. Niewiele programów kiedykolwiek potrzebowało tego bardziej.

Kluczowa metoda działania ELIZA (kopiowana od tamtej pory przez projektantów chatbotów) polega na rozpoznawaniu kluczowych słów lub fraz na wejściu i wyprowadzaniu odpowiednich wcześniej przygotowanych lub zaprogramowanych odpowiedzi, które mogą posunąć rozmowę do przodu w pozornie znaczący sposób (np. odpowiadając na każde wejście zawierające słowo „MATKA” za pomocą „POWIEDZ MI WIĘCEJ O SWOJEJ RODZINIE”). W ten sposób powstaje złudzenie zrozumienia, mimo że przetwarzanie było jedynie powierzchowne. ELIZA wykazała, że ​​takie złudzenie jest zaskakująco łatwe do wygenerowania, ponieważ ludzcy sędziowie są tak skłonni do uznania wątpliwości na korzyść, gdy odpowiedzi konwersacyjne można interpretować jako „inteligentne”.

Projektanci interfejsów zaczęli doceniać, że gotowość ludzi do interpretowania danych wyjściowych komputera jako autentycznie konwersacyjnych — nawet jeśli w rzeczywistości opiera się to na dość prostym dopasowywaniu wzorców — można wykorzystać do użytecznych celów. Większość ludzi woli angażować się w programy, które są podobne do ludzkich, a to daje technikom w stylu chatbota potencjalnie użyteczną rolę w interaktywnych systemach, które muszą uzyskiwać informacje od użytkowników, o ile informacje te są stosunkowo proste i mieszczą się w przewidywalnych kategoriach. Na przykład systemy pomocy online mogą z pożytkiem wykorzystywać techniki chatbotów do identyfikowania obszaru pomocy, którego potrzebują użytkownicy, potencjalnie zapewniając „przyjaźniejszy” interfejs niż bardziej formalny system wyszukiwania lub menu. Tego rodzaju wykorzystanie daje perspektywę przeniesienia technologii chatbotów z „półki… zarezerwowanej dla ciekawostek” Weizenbauma do tej oznaczonej jako „naprawdę przydatne metody obliczeniowe”.

Rozwój

Do najbardziej znanych wczesnych chatbotów należą ELIZA (1966) i PARRY (1972). Nowsze godne uwagi programy to ALICE , Jabberwacky i DUDE ( Agence Nationale de la Recherche i CNRS 2006). Podczas gdy ELIZA i PARRY były używane wyłącznie do symulacji rozmów wpisywanych na klawiaturze, wiele chatbotów zawiera teraz inne funkcjonalne funkcje, takie jak gry i wyszukiwania w Internecie . W 1984 roku ukazała się książka zatytułowana The Policeman's Beard is Half Constructed , rzekomo napisana przez chatbota Ractera (chociaż wydany program nie byłby w stanie tego zrobić).

Jednym z istotnych obszarów badań nad sztuczną inteligencją jest przetwarzanie języka naturalnego . Zwykle słabe dziedziny sztucznej inteligencji wykorzystują specjalistyczne oprogramowanie lub języki programowania stworzone specjalnie dla wymaganej wąskiej funkcji. Na przykład ALICE używa języka znaczników o nazwie AIML, który jest specyficzny dla jego funkcji jako agenta konwersacyjnego i od tego czasu został przyjęty przez różnych innych twórców tak zwanych Alicebotów . Niemniej jednak ALICE nadal opiera się wyłącznie na dopasowywania wzorców bez możliwości rozumowania, tej samej techniki, której ELIZA używała w 1966 roku. To nie jest silna sztuczna inteligencja, która wymagałaby rozumu i zdolności logicznego rozumowania .

Jabberwacky uczy się nowych odpowiedzi i kontekstu w oparciu o interakcje użytkownika w czasie rzeczywistym , zamiast korzystać ze statycznej bazy danych . Niektóre nowsze chatboty łączą również uczenie się w czasie rzeczywistym z ewolucyjnymi algorytmami , które optymalizują ich zdolność do komunikowania się na podstawie każdej prowadzonej rozmowy. Mimo to obecnie nie ma konwersacyjnej sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia, a niektórzy twórcy oprogramowania koncentrują się na aspekcie praktycznym, czyli wyszukiwaniu informacji .

Zawody w chatbotach skupiają się na teście Turinga lub bardziej szczegółowych celach. Dwa takie coroczne konkursy to Loebner Prize i The Chatterbox Challenge (ten ostatni jest niedostępny od 2015 roku, jednak materiały nadal można znaleźć w archiwach internetowych).

Chatboty mogą wykorzystywać generatywny model języka pre-trained transformer (GPT) . Wykorzystuje model uczenia maszynowego transformatora . „Wstępne szkolenie” w swojej nazwie odnosi się do wstępnego procesu uczenia na dużym korpusie tekstowym, który zapewnia solidną podstawę dla dobrego działania modelu w dalszych zadaniach z ograniczoną ilością danych specyficznych dla zadania. Przykładem chatbota GPT jest ChatGPT . Pomimo krytyki jego dokładności, ChatGPT zyskał uwagę dzięki szczegółowym odpowiedziom i wiedzy historycznej. Innym przykładem jest BioGPT, opracowany przez Microsoft , który koncentruje się na odpowiadaniu na pytania biomedyczne .

DBpedia stworzyła chatbota podczas GSoC 2017. Może komunikować się przez Facebook Messenger .

Aplikacja

Zobacz też: Wirtualna asystentka

Aplikacje do przesyłania wiadomości

Chatboty wielu firm działają w aplikacjach do przesyłania wiadomości lub po prostu za pośrednictwem wiadomości SMS . Wykorzystywane są do obsługi klienta B2C , sprzedaży i marketingu.

W 2016 roku Facebook Messenger umożliwił programistom umieszczanie chatbotów na ich platformie. W ciągu pierwszych sześciu miesięcy dla Messengera utworzono 30 000 botów, a do września 2017 r. liczba ta wzrosła do 100 000.

Od września 2017 r. jest to również część programu pilotażowego na WhatsApp . Linie lotnicze KLM i Aeroméxico ogłosiły swój udział w testach; obie linie uruchomiły wcześniej obsługę klienta na Facebook Messenger .

Boty zwykle pojawiają się jako jeden z kontaktów użytkownika, ale czasami mogą działać jako uczestnicy czatu grupowego .

Wiele banków, ubezpieczycieli, firm medialnych, firm zajmujących się handlem elektronicznym, linii lotniczych, sieci hoteli, sprzedawców detalicznych, placówek służby zdrowia, podmiotów rządowych i sieci restauracji używało chatbotów do odpowiadania na proste pytania, zwiększania zaangażowania klientów, promocji i oferowania dodatkowych sposobów zamówić u nich.

Badanie z 2017 roku wykazało, że 4% firm korzystało z chatbotów. Według badania z 2016 r. 80% firm stwierdziło, że zamierza je mieć do 2020 r.

W ramach firmowych aplikacji i stron internetowych

Poprzednie generacje chatbotów były obecne na firmowych stronach internetowych, np. Ask Jenn z Alaska Airlines , która zadebiutowała w 2008 roku czy wirtualny agent obsługi klienta Expedia , który wystartował w 2011 roku. Nowsza generacja chatbotów to wprowadzony w lutym „Rocky” napędzany przez IBM Watson 2017 przez nowojorską firmę e-commerce Rare Carat w celu dostarczenia informacji potencjalnym nabywcom diamentów.

Sekwencje chatbota

Używany przez marketerów do skryptowania sekwencji wiadomości, bardzo podobny do sekwencji Autorespondera . Takie sekwencje mogą być wyzwalane przez zgodę użytkownika lub użycie słów kluczowych w interakcjach użytkownika. Po wystąpieniu wyzwalacza dostarczana jest sekwencja komunikatów, aż do następnej oczekiwanej reakcji użytkownika. Każda odpowiedź użytkownika jest używana w drzewie decyzyjnym, aby pomóc chatbotowi poruszać się po sekwencjach odpowiedzi, aby dostarczyć poprawną wiadomość odpowiedzi.

Platformy wewnętrzne firmy

Inne firmy badają sposoby wykorzystania chatbotów wewnętrznie, na przykład do obsługi klienta, zasobów ludzkich, a nawet w projektach Internetu Rzeczy (IoT). Na przykład Overstock.com podobno uruchomił chatbota o nazwie Mila, aby zautomatyzować pewne proste, ale czasochłonne procesy podczas wnioskowania o zwolnienie chorobowe. Inne duże firmy, takie jak Lloyds Banking Group , Royal Bank of Scotland , Renault i Citroën , używają teraz automatycznych asystentów online zamiast centrów telefonicznych z ludźmi, aby zapewnić pierwszy punkt kontaktu. Ekosystem SaaS stale rośnie od konferencji F8 , kiedy Mark Zuckerberg z Facebooka ujawnił, że Messenger pozwoli chatbotom na dostęp do aplikacji. W dużych firmach, takich jak szpitale czy organizacje lotnicze, architekci IT projektują architektury referencyjne dla Inteligentnych Chatbotów, które służą do efektywniejszego odblokowywania i dzielenia się wiedzą i doświadczeniem w organizacji oraz znacznej redukcji błędów w odpowiedziach eksperckich biur obsługi. Te inteligentne chatboty wykorzystują wszystkie rodzaje sztucznej inteligencji, takie jak moderacja obrazu i rozumienie języka naturalnego (NLU), generowanie języka naturalnego (NLG), uczenie maszynowe i głębokie uczenie się.

Obsługa klienta

Wiele zaawansowanych technologicznie organizacji bankowych chce zintegrować z obsługą klienta zautomatyzowane rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, aby zapewnić szybszą i tańszą pomoc swoim klientom, którzy coraz bardziej oswajają się z technologią. W szczególności chatboty mogą skutecznie prowadzić dialog, zastępując zwykle inne narzędzia komunikacji, takie jak e-mail, telefon czy SMS . W bankowości ich główne zastosowanie związane jest z szybką obsługą klienta odpowiadającą na typowe zapytania, a także wsparciem transakcyjnym.

Liczne badania wskazują na znaczną redukcję kosztów obsługi klienta, która ma doprowadzić do miliardów dolarów oszczędności ekonomicznych w ciągu najbliższych dziesięciu lat. W 2019 roku Gartner przewidywał, że do 2021 roku 15% wszystkich interakcji z obsługą klienta na całym świecie będzie w całości obsługiwane przez sztuczną inteligencję. Badanie przeprowadzone przez Juniper Research w 2019 roku szacuje, że sprzedaż detaliczna wynikająca z interakcji opartych na chatbotach osiągnie 112 miliardów dolarów do 2023 roku.

Od 2016 r., kiedy Facebook umożliwił firmom dostarczanie zautomatyzowanej obsługi klienta, wskazówek dotyczących handlu elektronicznego, treści i interaktywnych doświadczeń za pośrednictwem chatbotów, opracowano wiele różnych chatbotów dla platformy Facebook Messenger .

W 2016 roku rosyjski Tochka Bank uruchomił pierwszego na świecie bota Facebooka do szeregu usług finansowych, w tym możliwości dokonywania płatności.

W lipcu 2016 r. Barclays Africa uruchomił również chatbota na Facebooku, co czyni go pierwszym bankiem, który zrobił to w Afryce.

Société Générale , trzeci co do wielkości bank we Francji pod względem aktywów ogółem, uruchomił swojego chatbota o nazwie SoBot w marcu 2018 r. Podczas gdy 80% użytkowników SoBota wyraziło zadowolenie po przetestowaniu go, wicedyrektor Société Générale, Bertrand Cozzarolo, stwierdził, że nigdy nie zastąpi on wiedzy specjalistycznej dostarczone przez ludzkiego doradcę.

Korzyści płynące z wykorzystania chatbotów do interakcji z klientami w bankowości to między innymi redukcja kosztów, doradztwo finansowe i wsparcie 24/7.

Opieka zdrowotna

Zobacz też: Sztuczna inteligencja w ochronie zdrowia

Chatboty pojawiają się również w branży medycznej. Badanie sugeruje, że lekarze w Stanach Zjednoczonych uważają, że chatboty byłyby najbardziej przydatne do planowania wizyt lekarskich, lokalizowania przychodni lub dostarczania informacji o lekach.

Whatsapp nawiązał współpracę ze Światową Organizacją Zdrowia ( WHO ), aby stworzyć usługę chatbota, która odpowiada na pytania użytkowników dotyczące COVID-19 .

W 2020 r. rząd Indii uruchomił chatbota o nazwie MyGov Corona Helpdesk, który działał za pośrednictwem Whatsapp i pomagał ludziom uzyskać dostęp do informacji o pandemii koronawirusa (COVID-19).

Niektóre grupy pacjentów nadal niechętnie korzystają z chatbotów. Badanie metodami mieszanymi wykazało, że ludzie nadal wahają się przed użyciem chatbotów w swojej opiece zdrowotnej ze względu na słabe zrozumienie złożoności technologicznej, brak empatii i obawy dotyczące cyberbezpieczeństwa. Analiza wykazała, że ​​podczas gdy 6% słyszało o chatbocie zdrowotnym, a 3% miało doświadczenie w jego używaniu, 67% uważało, że prawdopodobnie użyje takiego chatbota w ciągu 12 miesięcy. Większość uczestników użyłaby chatbota do wyszukiwania ogólnych informacji zdrowotnych (78%), rezerwacji wizyty lekarskiej (78%) i wyszukiwania lokalnych usług zdrowotnych (80%). Jednak chatbot zdrowotny był postrzegany jako mniej odpowiedni do wyszukiwania wyników badań lekarskich i zasięgania porad specjalistycznych, takich jak zdrowie seksualne. Analiza zmiennych dotyczących postaw wykazała, że ​​większość uczestników deklarowała preferencje dotyczące omawiania swojego stanu zdrowia z lekarzem (73%) oraz posiadania dostępu do rzetelnych i dokładnych informacji zdrowotnych (93%). Podczas gdy 80% było ciekawych nowych technologii, które mogłyby poprawić ich zdrowie, 66% zgłosiło, że szuka lekarza tylko w przypadku problemów zdrowotnych, a 65% uważa, że ​​chatbot to dobry pomysł. Co ciekawe, 30% zgłosiło niechęć do rozmów z komputerami, 41% uważało, że rozmawianie o sprawach zdrowotnych z chatbotem byłoby dziwne, a około połowa nie była pewna, czy mogą ufać radom udzielanym przez chatbota. Dlatego postrzegana wiarygodność, indywidualne podejście do botów i niechęć do rozmów z komputerem to główne bariery dla chatbotów zdrowotnych.

Polityka

Zobacz też: Rząd według algorytmu § Politycy AI

opracowano chatbota SAM – skrót od Semantic Analysis Machine (stworzonego przez Nicka Gerritsena z Touchtech). Ma na celu dzielenie się swoimi przemyśleniami politycznymi, na przykład na tematy takie jak zmiany klimatu, opieka zdrowotna i edukacja itp. Rozmawia z ludźmi za pośrednictwem komunikatora Facebook Messenger.

W 2022 roku chatbot „Leader Lars” lub „Leder Lars” został nominowany przez The Synthetic Party do startu w duńskich wyborach parlamentarnych i został zbudowany przez kolektyw artystów Computer Lars . Lider Lars różnił się od wcześniejszych wirtualnych polityków tym, że prowadził partię polityczną i nie udawał obiektywnego kandydata. Ten chatbot prowadził krytyczne dyskusje na temat polityki z użytkownikami z całego świata.

W Indiach rząd stanowy uruchomił chatbota dla swojej platformy Aaple Sarkar, która zapewnia konwersacyjny dostęp do informacji dotyczących zarządzanych usług publicznych.

Zabawki

Chatboty zostały również włączone do urządzeń nieprzeznaczonych głównie do przetwarzania danych, takich jak zabawki.

Hello Barbie to połączona z Internetem wersja lalki, która korzysta z chatbota dostarczonego przez firmę ToyTalk, która wcześniej używała chatbota do tworzenia szeregu postaci dla dzieci na smartfonach. Zachowania tych postaci są ograniczone przez zestaw reguł, które w efekcie naśladują określoną postać i tworzą fabułę.

Lalka My Friend Cayla była sprzedawana jako linia 18-calowych (46 cm) lalek, które wykorzystują technologię rozpoznawania mowy w połączeniu z aplikacją mobilną na Androida lub iOS do rozpoznawania mowy dziecka i prowadzenia rozmowy. Podobnie jak lalka Hello Barbie, wzbudziła kontrowersje ze względu na luki w zabezpieczeniach stosu Bluetooth lalki i wykorzystanie przez nią danych zebranych z mowy dziecka.

Komputer IBM Watson został wykorzystany jako podstawa zabawek edukacyjnych opartych na chatbotach dla firm takich jak CogniToys , przeznaczonych do interakcji z dziećmi w celach edukacyjnych.

Złośliwe użycie

Złośliwe chatboty są często wykorzystywane do wypełniania pokojów rozmów spamem i reklamami, naśladowania ludzkich zachowań i rozmów lub nakłaniania ludzi do ujawniania danych osobowych, takich jak numery kont bankowych. Często znajdowano je na Yahoo! Messenger , Windows Live Messenger , AOL Instant Messenger i inne protokoły wiadomości błyskawicznych . Opublikowano również raport dotyczący chatbota użytego w fałszywej reklamie osobistej na stronie serwisu randkowego.

Tay , chatbot AI, który uczy się na podstawie poprzedniej interakcji, wywołał duże kontrowersje, ponieważ stał się celem internetowych trolli na Twitterze. Bot został wykorzystany i po 16 godzinach zaczął wysyłać użytkownikom wyjątkowo obraźliwe tweety. Sugeruje to, że chociaż bot skutecznie uczył się na podstawie doświadczenia, nie wprowadzono odpowiedniej ochrony, aby zapobiec nadużyciom.

algorytm wysyłania wiadomości tekstowych mógłby udawać człowieka, a nie chatbota, jego wiadomość byłaby bardziej wiarygodna. Dlatego wyglądające jak ludzie chatboty z dobrze spreparowanymi tożsamościami online mogą zacząć rozpowszechniać fałszywe wiadomości, które wydają się wiarygodne, na przykład składając fałszywe twierdzenia podczas wyborów. Przy wystarczającej liczbie chatbotów osiągnięcie sztucznego dowodu społecznego może być nawet możliwe .

Ograniczenia chatbotów

Tworzenie i wdrażanie chatbotów to wciąż rozwijająca się dziedzina, mocno powiązana ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym , dlatego dostarczane rozwiązania, choć posiadają oczywiste zalety, mają pewne istotne ograniczenia w zakresie funkcjonalności i przypadków użycia. Jednak to się zmienia w czasie.

Poniżej wymieniono najczęstsze ograniczenia:

  • Ponieważ baza danych wejścia/wyjścia jest stała i ograniczona, chatboty mogą zawieść podczas obsługi niezapisanego zapytania.
  • Wydajność chatbota w dużej mierze zależy od przetwarzania języka i jest ograniczona przez nieprawidłowości, takie jak akcenty i błędy.
  • Chatboty nie są w stanie poradzić sobie z wieloma pytaniami w tym samym czasie, więc możliwości konwersacji są ograniczone.
  • Chatboty wymagają dużej ilości danych konwersacyjnych do trenowania. Modele generatywne, które są oparte na algorytmach głębokiego uczenia się w celu generowania nowych odpowiedzi słowo po słowie na podstawie danych wprowadzonych przez użytkownika, są zwykle szkolone na dużym zbiorze danych fraz języka naturalnego.
  • Chatboty mają trudności z zarządzaniem nieliniowymi rozmowami, które muszą dotyczyć danego tematu z użytkownikiem.
  • Jak to zwykle bywa w przypadku zmian technologicznych w istniejących usługach, niektórzy konsumenci, najczęściej ze starszych pokoleń, czują się niekomfortowo z chatbotami ze względu na ich ograniczone zrozumienie, przez co staje się oczywiste, że ich żądania są obsługiwane przez maszyny.

Chatboty i miejsca pracy

Chatboty są coraz częściej obecne w firmach i często są wykorzystywane do automatyzacji zadań, które nie wymagają talentów opartych na umiejętnościach. Ponieważ obsługa klienta odbywa się za pośrednictwem aplikacji do przesyłania wiadomości, a także rozmów telefonicznych, rośnie liczba przypadków użycia, w których wdrożenie chatbota zapewnia organizacjom wyraźny zwrot z inwestycji. Pracownicy call center mogą być szczególnie narażeni na działanie chatbotów opartych na sztucznej inteligencji.

Zadania chatbota

Programiści Chatbota tworzą, debugują i utrzymują aplikacje, które automatyzują obsługę klienta lub inne procesy komunikacyjne. Do ich obowiązków należy przeglądanie i upraszczanie kodu w razie potrzeby. Mogą również pomóc firmom we wdrażaniu botów w ich działalności.

Badanie przeprowadzone przez firmę Forrester (czerwiec 2017 r.) przewidywało, że do 2019 r. technologie AI będą miały wpływ na 25% wszystkich miejsc pracy.

Zobacz też

Dalsza lektura

Linki zewnętrzne

Pobrano z „ https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Chatbot&oldid=1141270872 ”