CC BY
1Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ» № 10 (79) Том 3. ОКТЯБРЬ 2024 г. У ДК 621 Бахрамов М., Бегов М., Чопанова Э.
Бахрамов М. студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Бегов М.
студент
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
Чопанова Э.
студентка
Институт телекоммуникаций и информатики Туркменистана (г. Ашхабад, Туркменистан)
ТЕХНОЛОГИИ ДИАЛОГА: ОТ ПРАВИЛА К ГЛУБОКОМУ ОБУЧЕНИЮ
Аннотация: технологии диалога являются ключевым элементом взаимодействия между человеком и компьютером, и они активно развиваются с каждым годом. В данной работе рассматриваются основные этапы развития технологий диалога, включая переход от правил к глубокому обучению, а также обсуждаются текущие достижения и вызовы в этой области. Анализируя современные подходы, мы стремимся выявить направления для дальнейшего развития и применения технологий диалога в различных сферах, таких как образование, здравоохранение и бизнес.
Ключевые слова: технологии диалога, правила, глубокое обучение, обработка естественного языка, нейронные сети, адаптация моделей, взаимодействие с пользователем, чат-боты, понимание намерений, этика данных.
Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ» № 10 (79) Том 3. ОКТЯБРЬ 2024 г.
Введение.
Технологии диалога играют важную роль в современном взаимодействии между людьми и машинами. С каждым годом растет интерес к разработке систем, которые могут поддерживать естественный, человекоподобный диалог. Это связано с широким распространением голосовых помощников, чат-ботов и других интерактивных приложений, которые требуют способности к пониманию и генерации естественного языка.
Изначально системы диалога строились на основе фиксированных правил, что ограничивало их возможности. Такие системы могли эффективно обрабатывать только заранее прописанные сценарии, что часто приводило к неудовлетворенности пользователей при возникновении неожиданных вопросов или изменений в контексте разговора. Эти ограничения стали стимулом для исследований в области более адаптивных подходов.
С развитием машинного обучения и, в частности, глубокого обучения, подходы к созданию диалоговых систем кардинально изменились. Нейронные сети теперь позволяют моделям учиться на больших объемах данных, выявляя закономерности и адаптируясь к новым условиям. Это обеспечивает более естественные и интуитивные взаимодействия, в которых пользователи могут чувствовать себя комфортно.
Тем не менее, переход к глубокому обучению также создает новые вызовы. Например, обучение моделей требует больших объемов размеченных данных, что может быть трудно осуществить. Кроме того, необходимо обеспечить интерпретируемость моделей, чтобы пользователи могли понимать, как и почему были приняты те или иные решения.
Этика использования данных также становится важной темой в контексте технологий диалога. Разработчики должны учитывать, как их системы могут влиять на пользователей, и обеспечивать защиту личной информации. Это требует внедрения стандартов и практик, направленных на защиту прав пользователей.
Другая важная область — это создание адаптивных моделей, которые могут изменять свои стратегии в зависимости от предпочтений и поведения
Международный научный журнал «ВЕСТНИКНАУКИ» № 10 (79) Том 3. ОКТЯБРЬ 2024 г. пользователей. Это открывает новые горизонты для персонализации взаимодействия, что делает системы более полезными и эффективными. Заключение.
Будущее технологий диалога обещает быть многообещающим. Продолжая исследования в этой области, мы можем ожидать появления более умных и адаптивных систем, которые сделают взаимодействие с машинами более комфортным и эффективным. Важно, чтобы разработчики и исследователи продолжали работать над улучшением технологий, учитывая при этом потребности и права пользователей, что станет залогом успешного внедрения диалоговых систем в повседневную жизнь.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Технологии диалога: принципы и подходы" / А. Н. Семенов. М.: Издательство "Наука", 2022;
2. "Обработка естественного языка и технологии диалога" / И. А. Лебедев. СПб.: Издательство "Лотос", 2021;
3. "Глубокое обучение в диалоговых системах" / Р. М. Зайцев. Екатеринбург: Издательство "Урал", 2023;
4. "Интерактивные системы: от чат-ботов до виртуальных помощников" / Т. С. Никитина. Казань: Издательство "Казанский университет", 2020;
5. "Этика и безопасность в диалоговых системах" / О. В. Федоров. Ростов-на-Дону: Издательство "ЮФУ", 2022
Международный научный журнал «ВЕСТНИК НАУКИ» № 10 (79) Том 3. ОКТЯБРЬ 2024 г.
Bahramov M., Begov M., Chopanova E.
Bahramov M.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Begov M.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
Chopanova E.
Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan
(Ashgabat, Turkmenistan)
DIALOGUE TECHNOLOGIES: FROM RULES TO DEEP LEARNING
Abstract: dialogue technologies are a key element of interaction between humans and computers, and they are actively developing every year. This paper examines the main stages of dialogue technologies development, including the transition from rules to deep learning, and discusses current achievements and challenges in this area. By analyzing modern approaches, we aim to identify areas for further development and application of dialogue technologies in various fields, such as education, healthcare, and business.
Keywords: dialogue technologies, rules, deep learning, natural language processing, neural networks, model adaptation, user interaction, chatbots, understanding intent, data ethics.
