Masinõpe leiab tõenäoliselt, et tegu on eesti keelega ja leiab seose kolme olemasoleva reegliga: “ilm rannas”, “krediitkaardi kaotus” ja “uus kreeditkaart”. Vastavalt ajaloole teeb algoritm kõige suurema tõenäosusega valiku, mis antud juhul peaks olema “krediitkaardi kaotus”. Kui tõenäosus ei ole kõrge, siis pakub algoritm kasutajale valida nende kolme kavatsuse vahel.
Selle kaudu treenib algoritm iseennast, et järgmine kord üheselt aru saada, et õige kavatsus, mida valida, on kaardi kaotamine. Detailides on teema muidugi keerulisem, kuna algoritm peab oskama aru saada ka näiteks sisestusvigadest või slängist.
Mida on juturoboti arendamiseks vaja?
Esimene küsimus juturoboti arendamisel on kindlasti see, et mida on vaja teha. Algatuseks ainult head tahet, sest tehnoloogiliselt pole palju eeldusi vaja. Juhul, kui on soov luua juturobot, kes suudaks teha ka toiminguid, peaks selleks olema masin-masin-liides. See on keel, mille kaudu saab juturobot teiste rakendustega suhelda. Kasuks tuleb, kui olemas on metaandmed või digitaalsed kirjeldused organisatsiooni andmete, toodete kohta või enamlevinud küsimuste jaoks (KKK).
Samas saab juturobotit ka nullist treenima hakata. Masinõpe liigub praegu selles suunas, et tekkimas on nn robotajakirjandus ehk masinõppe algoritmid, mis otsivad vajaliku info kokku. Inimese roll ei kao kuhugi, me lihtsalt ei sisesta arvutisse enam vastust küsimusele “Kui suur on Eesti rahvaarv?”, vaid juhendame ja valideerime masinalgoritmi seda ise internetiavarustest leidma, kuna see on kuskil juba olemas.
Teine suur küsimus on, kuidas juturobotit luua, kuna ta ei oska vastata kõigile klientide küsimustele. Ei oska tõesti ja ega peagi seda oskama. Kes on vähegi klienditeenindusega kokku puutunud, see teab, et suur osa küsimustest on standardsed ja korduvad. Piisab, kui juturobot oskab neile vastata, ja kui ei oska, siis saab juturobot pärast kolme valet arvamist suunata vestluse edasi reaalsele inimesele. Reeglina suudavad juturobotid 10–50% küsimustest kohe ära vastata.
Seejuures on oluline nüanss, et juturobot õpib samal ajal, kui inimene vastab ehk järgmine kord suudab robot juba ise sellele küsimusele vastata. Selline tagasiside teeb roboti väga õppimisvõimeliseks. Siinkohal saab paralleeli tuua Google’i otsingumootoriga, mis ei olnud algushetkedel samuti nii võimas ja tark. Meie otsimiste ja klõpsimiste tulemusena muutus see aga järjest paremaks. Samamoodi toimub ka juturobotite arendamine.