הבוט מתוסכל: למה בני האדם לא הגיוניים?!

בוט אפקטיבי צריך להבין גם דברים שלא נאמרו לו במפורש, ולתפקד כסוכן אישי הממקד את הלקוח למצב בו יהיו לו מעט אפשרויות לבחור מתוכן

כדי שבוט יתפקד, הוא חייב קודם כל להבין את כוונת המשתמש. וכשאני אומר "כוונת המשתמש" אני לא מתכוון בהכרח למושג – ""Intent שהוא ערך שימושי בפלטפורמות כמו API.AI או ב-WIT.AI. במאמר זה אני רוצה לנסות להבין את הכוונה האמיתית של המשתמש, לא בהכרח הכוונה המילולית, אלא מה עומד מאחורי המילים. הבנה כזו תעניק לבוט יכולת משמעותית לתת שירות מותאם ואפקטיבי יותר.

לשם כך אנסה לעשות שילוב מאולתר בין פרגמטיקה ולוגיקה למתחילים. קל מאוד להגיד וקשה מאוד לבצע, כי ביום יום אנחנו לא מתבטאים בצורה לוגית, אנחנו גם לא אומרים במפורש את מה שאנחנו מתכוונים אליו ואנחנו הפכפכים ומשנים את דעתנו כל רגע. עם זאת, אם נזכור שאנחנו לא מתיימרים לייצר רובוט משוכלל ברמת תחכום של ה terminator, אלא אך ורק בוט שייתן שירות בנושאים ספציפיים, זה לגמרי אפשרי. הטכנולוגיה הקיימת בהחלט מספקת, צריך רק לדעת לעשות זאת נכון.

במאמר זה נניח שהבוט שלנו הוא מתחום התיירות ואפשר להזמין באמצעותו בתי מלון. למען המשתמשים שאינם מורגלים בשימוש במסקנות לוגיות, בואו נעשה כמה תרגילי חשיבה פשוטים בהסקת מסקנות לוגיות דרך רשימת טיעונים נתונים:

דוגמא – קולה:

נתונות שתי טענות:

– דני אוהב את כל המשקאות מוגזים.

– קולה הוא משקה מוגז.

מסקנה – דני אוהב קולה.

האם יכול להיות שדני אינו אוהב קולה? ובכן, לא. כל עוד שתי טענות הבסיס נכונות, האפשרות שדני לא אוהב קולה אינה קיימת.

דוגמא – נוף לים:

נתונות שתי טענות:

– דני אוהב ללון בחדרים במלון שיש להם נוף לים.

– בכל החדרים במלון הילטון שבתל אביב יש נוף לים.

מסקנה – דני אוהב ללון במלון הילטון.  

בטוח? לפי ההגיון הלוגי כן, אבל אנחנו כבני אדם יודעים שזה לא בטוח. בחיים הרגילים הסקת מסקנות אינה כה פשוטה, כי אנחנו נדרשים להתחשב בכמה טיעונים במקביל, ובדרך כלל הטיעונים הללו אינם מוחלטים. בנוסף, בחיים האמיתיים אנחנו מוקפים בטיעונים שסותרים אחד את השני.

דוגמא – מנהל מלון

– יהושוע, מנהל מלון הילטון, רוצה תמיד להקשיב לעובדים שלו.

– אורן עובד במלון הילטון.

מסקנה – יהושוע תמיד רוצה להקשיב לאורן.

האמנם? ובכן, לא תמיד… מה קורה אם יהושוע עסוק עכשיו? ברור שהוא לא רוצה להקשיב לאורן בזמן שהוא עסוק במשהו אחר. בואו נוסיף את הטיעון החדש.

– יהושוע, מנהל מלון הילטון תמיד מוכן להקשיב לעובדים שלו, בתנאי שהוא לא עסוק.

– אורן עובד במלון הילטון.

– יהושוע עסוק במשך כל היום.

מסקנה – יהושוע לא רוצה להקשיב היום לאורן.

Paradox

בטוח? ובכן, גם כאן התשובה היא לא… לפעמים הטיעונים אינם מספיקים ואף יכולים להיות סותרים. אולי אורן רוצה לדבר עם יהושוע על משהו שאינו סובל דיחוי, משהו שיחלץ את יהושוע מבעיה גדולה? או שאולי יהושוע עצבני במיוחד היום ולאורן יש דווקא דברים מעודדים וחיוביים להגיד לו? כלומר ייתכן שדווקא בגלל שיהושוע עצבני, אולי הוא יסכים לעשות הפסקה מיוחדת כדי לשמוע את דבריו החיוביים של אורן?

כשמתכננים בוט, אנחנו צריכים להיזהר מסתירות לוגיות, מטיעונים מעורפלים, או ממצבים מורכבים מידי. מצד שני תרחישי שיחות אמיתיות עם בוטים בהחלט מכילים מצבים מורכבים וגם סתירות לוגיות. הדרך להתמודד עם העניין היא לפרק כל מצב מורכב למצבים פשוטים רבים, שלב אחר שלב, עקב בצד אגודל, ולקבוע כללים לכל אחד מהם. כל הבוטים שנתקלתי בהם נכשלים בעיקר בחשיבה היצירתית החיונית. מדוע? כי בחיים האמיתיים המסקנות הנכונות אינן מובנות מאליהן ודורשות חשיבה יצירתית.

דוגמא – הזמנת מלון

נניח שאנחנו מתכננים בוט סוכן תיירות שאפשר להזמין דרכו מלונות. הנה טיעון:

אנשים שמזמינים חדר במלון מעוניינים בחדר עם ארוחת בוקר.

ועכשיו אוסיף עוד טיעון שסותר את טיעון א'. 

אנשים שאינם מעוניינים בארוחת בוקר, מעדיפים להכין אותה בעצמם.

הסתירה היא כיוון שסעיף א' לא מכיר בכלל באפשרות שמישהו לא מעוניין בארוחת הבוקר. לכן הטענות המתוקנן הן:

רוב האנשים שמזמינים חדר במלון, מעוניינים בארוחת בוקר.

אלו שלא מעוניינים בארוחת בוקר, מעדיפים להכין אותה בעצמם.

גם טיעונים אלו לא בהכרח מדויקים כי המציאות בשטח מורכבת יותר. כל מי שעובד בתחום הזמנת המלונות, יוכל לספק נתונים די מדוייקים בנושא הזה. אבל למען הפשטות בואו נניח שהטיעונים הללו נכונים, כי יש בהם היגיון.

מטבח מאובזר

מסקנה מיידית אחת אפשרית – מי שאינו מעוניין להזמין ארוחת בוקר עם החדר, עשוי להתעניין במלון דירות עם מטבח מאובזר. מתוך כך אפשר להמציא כלל –

במקרים שהלקוח מבקש מלון ללא ארוחת בוקר, הבוט צריך להציע לו גם חדרים במלון דירות עם מטבח מאובזר.

הזדמן לי לעבוד לאחרונה מול סוכנות נסיעות מסוימת, ובתחקיר שביצעתי עם נציגי המכירות שם למדתי עוד משהו:

מי שמזמין מלון רק ללילה אחד או שניים בלבד, לא מעוניין להכין בעצמו ארוחת בוקר, אפילו אם הזמין מלון ללא ארוחת בוקר.

לכן צריך להכניס אלמנט נוסף לכלל שלנו –

"במקרים שהלקוח מבקש מלון ללא ארוחת בוקר, ובתנאי שההזמנה היא ל-3 לילות ומעלה, הבוט צריך להציע לו גם חדרים במלון דירות עם מטבח מאובזר",

אחת מהנציגות שלפה עוד נתון מנסיונה, שרבים מהלקוחות שמעוניינים להזמין מלון בלי שום ארוחה, עושים זאת כי הם מעוניינים לחסוך כסף. הם לא מעוניינים להכין את הארוחה בעצמם, אלא פשוט לאכול אותה במסעדה זולה יותר בחוץ.

אנחנו יכולים לקשר בין העובדה שהלקוח מזמין חדר ללא ארוחת הבוקר, למסקנה שהוא מבקש לחסוך כסף, וכך אפשר להתאים ללקוח מלונות זולים יותר, שיתאימו לו לצרכיו הרבה יותר.

בואו נסכם את הטיעונים, שכמובן אינם מוחלטים, אך הם מבטאים סבירות מסוימת.

– רוב האנשים שמזמינים חדר במלון, מעוניינים בארוחת בוקר.

– אלו שלא מעוניינים להזמין ארוחת בוקר, עושים זאת כדי לחסוך כסף.

– אלו שלא מעוניינים להזמין ארוחת בוקר, ומזמינים 3 לילות ומעלה, מעדיפים להכין ארוחת בוקר בעצמם.

– במלונות דירות עם מטבח מאובזר אפשר להכין ארוחת בוקר עצמאית.

טיעונים ב' ו- ג', אינם סותרים זה את זה, אלא מהווים שתי אפשרויות לאותו מצב בהתפלגות שאפשר לאפיין ולנתח. והנה אני מעלה רעיון לכללים מתוקנים:

1. אנשים שמזמינים מלון ל-2 לילות ומטה ואינם מעוניינים בארוחת בוקר, הבוט יציע להם מבחר של מלונות זולים.

2. אנשים שמזמינים מלון ל-3 לילות ומעלה, ואינם מעוניינים בארוחת בוקר, הבוט יציע להם להם חדרים עם מטבח מאובזר.

האם המסקנה הזו נכונה תמיד? ברור שלא. האם היא נכונה בסבירות מסוימת? לפי עדותה של הנציגה שמדברת עם לקוחות יום יום, בהחלט כן.

חישוב תמהיל המלונות ש"בוט סוכן תיירות" צריך להציע ללקוח מחייב לבצע תחקיר רציני יותר עם אנשי המכירות ושירות הלקוחות של אותה הסוכנות. על ידי שימוש במומחיות של אנשי שירות הלקוחות וניתוח נכון ויצירתי של המידע, ניתן לנסח טיעונים רבים ולהסיק מסקנות אפקטיביות. ככל שהבוט יכיל יותר תרחישים אפשריים, כך הוא ידייק יותר, יהיו לו פחות תקלות והוא יותר ישביע את רצון הלקוח. ושימו לב, לא אמרתי מילה אחת על הבנת האופן המילולי שבו המשתמש מתבטא. זה נושא למאמר אחר.

גם ללא שימוש בכללי לוגיקה מקצועיים ומסובכים הצלחנו להגיע למסקנות אופרטיביות סבירות (הגם שרחוקות מלהיות מלאות). ישאל הקורא – רגע, אבל אם הבוט יתמקד במלונות לפי המסקנות הללו, הלקוח עלול לפספס את כל המבחר העצום שיש במאגר של הסוכנות. התשובה – בוט מטבעו משחק במגרש אחר, שהוא מגרש "הסוכן האישי". הסוכן האישי אמור למקד את הלקוח למצב בו יהיו לו מעט אפשרויות לבחור מתוכן, אבל שהותאמו במיוחד לצרכיו. מי שרוצה בכל זאת מבחר ענק, יש לו אפשרות להשתמש באתרי אינטרנט כמו Booking.com. בוט סוכן תיירות לא יכול ולא אמור להתחרות בממשקים הללו.

לסיום אשתמש באותה הלוגיקה כדי לאפיין בוט איכותי.

בוט איכותי הוא בוט שמדמה כמה שיותר שיחה עם בנאדם.

בנאדם מסוגל להבין גם דברים שלא נאמרים לו במפורש.

מסקנה – בוט אפקטיבי הוא כזה שמסוגל להבין גם דברים שלא נאמרים לו במפורש.

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

*
*