論文の概要: History of generative Artificial Intelligence (AI) chatbots: past,
present, and future development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05122v1
- Date: Sun, 4 Feb 2024 05:01:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 18:10:06.922194
- Title: History of generative Artificial Intelligence (AI) chatbots: past,
present, and future development
- Title（参考訳）: 生成型人工知能(ai)チャットボットの歴史--過去・現在・未来
- Authors: Md. Al-Amin, Mohammad Shazed Ali, Abdus Salam, Arif Khan, Ashraf Ali,
Ahsan Ullah, Md Nur Alam, Shamsul Kabir Chowdhury
- Abstract要約: この研究は、ChatGPTやGoogle Bardといった、今日の高度な会話エージェントに繋がる重要なイノベーションをトレースする。
この論文は、自然言語処理と機械学習が、より高度な機能のために現代のチャットボットにどのように統合されたかを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6019538204169677
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This research provides an in-depth comprehensive review of the progress of
chatbot technology over time, from the initial basic systems relying on rules
to today's advanced conversational bots powered by artificial intelligence.
Spanning many decades, the paper explores the major milestones, innovations,
and paradigm shifts that have driven the evolution of chatbots. Looking back at
the very basic statistical model in 1906 via the early chatbots, such as ELIZA
and ALICE in the 1960s and 1970s, the study traces key innovations leading to
today's advanced conversational agents, such as ChatGPT and Google Bard. The
study synthesizes insights from academic literature and industry sources to
highlight crucial milestones, including the introduction of Turing tests,
influential projects such as CALO, and recent transformer-based models. Tracing
the path forward, the paper highlights how natural language processing and
machine learning have been integrated into modern chatbots for more
sophisticated capabilities. This chronological survey of the chatbot landscape
provides a holistic reference to understand the technological and historical
factors propelling conversational AI. By synthesizing learnings from this
historical analysis, the research offers important context about the
developmental trajectory of chatbots and their immense future potential across
various field of application which could be the potential take ways for the
respective research community and stakeholders.
- Abstract（参考訳）: この研究は、ルールに依存した最初の基本システムから、人工知能を利用した今日の高度な会話ボットまで、チャットボット技術の進歩に関する詳細なレビューを提供する。
何十年もの間、この論文はチャットボットの進化を促した主要なマイルストーン、イノベーション、パラダイムシフトを探求している。
1906年の非常に基本的な統計モデル、例えば1960年代から1970年代にかけてのELIZAやALICEといった初期のチャットボットを振り返ると、この研究はChatGPTやGoogle Bardといった今日の高度な会話エージェントに繋がる重要なイノベーションを辿った。
この研究は、チューリングテストの導入、CALOのような影響力あるプロジェクト、最近のトランスフォーマーベースのモデルなど、学術文献や業界資料からの洞察を合成し、重要なマイルストーンを強調している。
この論文は、自然言語処理と機械学習が、より高度な機能のために現代のチャットボットにどのように統合されたかを強調している。
チャットボットのランドスケープに関するこの年次調査は、会話型AIを推進している技術的および歴史的要因を理解するための総合的な参照を提供する。
この歴史的な分析から学習を合成することで、研究はチャットボットの発達の軌跡と、それぞれの研究コミュニティと利害関係者にとって考えられる様々なアプリケーション分野におけるその巨大な将来可能性に関する重要なコンテキストを提供する。
関連論文リスト
- Distinguishing Chatbot from Human [1.1249583407496218]
我々は,75万以上の人文文からなる新しいデータセットを開発した。
このデータセットに基づいて、テキストの起源を決定するために機械学習(ML)技術を適用する。
提案手法は高い分類精度を提供し,テキスト解析に有用なツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-03T13:18:04Z) - A Complete Survey on LLM-based AI Chatbots [46.18523139094807]
過去数十年間、データの増加を目撃し、データ収集、学習ベースのAI技術の基礎を築いた。
AIチャットボットと呼ばれる会話エージェントは、大きな言語モデル(LLM)をトレーニングし、ユーザのプロンプトに応じて新しいコンテンツ(知識)を生成するために、そのようなデータに大きく依存している。
本稿では,様々な分野におけるLLMベースのチャットボットの進化と展開に関する完全な調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T09:39:34Z) - Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。
我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z) - Developing generative AI chatbots conceptual framework for higher education [0.0]
本研究は, 高等教育におけるAI生成物の影響を解明し, 効果的に実施するための重要な要素を明らかにすることを目的とする。
結果は、AIチャットボットが学生のエンゲージメントを改善し、教育プロセスを合理化し、管理と研究の業務をサポートするためにどれだけのことができるかを実証する。
しかし、不愉快な学生の感情、AIが生み出す素材の正確性への疑念、新しい技術への不安と神経質さなど、明らかな困難もある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T10:40:26Z) - Beyond Traditional Teaching: The Potential of Large Language Models and
Chatbots in Graduate Engineering Education [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)とチャットボットを大学院工学教育に統合する可能性について検討する。
コース資料から質問バンクを作成し、正確で洞察に富んだ回答を提供するボットの能力を評価する。
数学的な問題解決やコード解釈のためにWolfram Alphaのような強力なプラグインが、ボットの機能を大幅に拡張できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-09T13:37:22Z) - AutoConv: Automatically Generating Information-seeking Conversations
with Large Language Models [74.10293412011455]
合成会話生成のためのAutoConvを提案する。
具体的には,会話生成問題を言語モデリングタスクとして定式化する。
我々は、情報探索プロセスの特徴を捉えるために、人間同士の会話でLLMを微調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-12T08:52:40Z) - A Literature Survey of Recent Advances in Chatbots [0.0]
我々は、人工知能と自然言語処理を使用するチャットボットの最近の進歩についてレビューする。
我々は,現在の研究の主な課題と限界を強調し,今後の研究研究への提言を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-17T23:08:58Z) - Few-Shot Bot: Prompt-Based Learning for Dialogue Systems [58.27337673451943]
ごく少数の例を使って会話を学ぶことは、会話型AIにおける大きな課題である。
現在の最良の会話モデルは、良いチャットシャッター(例:BlenderBot)またはゴール指向システム(例:MinTL)である。
グラデーションベースの微調整を必要とせず、学習の唯一の源としていくつかの例を用いるプロンプトベースの数ショット学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-15T14:36:45Z) - Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z) - Semantics for Robotic Mapping, Perception and Interaction: A Survey [93.93587844202534]
理解の研究は、ロボットに世界が何を意味するのかを決定する。
人間とロボットが同じ世界で活動するようになるにつれ、人間とロボットの相互作用の展望も意味論をもたらす。
ニーズや、トレーニングデータや計算リソースの可用性向上などによって駆動されるセマンティックスは、ロボティクスにおける急速に成長している研究領域である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-02T12:34:39Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。