Was ist Konversations-KI und wie funktioniert sie?

Einführung

Wie wir heute wissen, entwickelt sich die Welt so schnell, dass wir in zehn Jahren mit Sicherheit in einer anderen Gesellschaft leben würden. Alles, von Computern bis hin zu fortschrittlicher Quantentechnologie, würde ein phänomenales Wachstum an Rechenleistung und Erfahrung erleben – ein solcher Bereich, in dem die meisten Veränderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erwartet werden.

Mit der wachsenden Zahl von Unternehmen und Wissenschaftlern, die Tag und Nacht daran arbeiten, das Beste aus dieser Domäne für zukünftige Verbraucher herauszuholen, rasen wir immer schneller auf dieses Ziel der universellen KI zu. Es umfasst eine Vielzahl von Bereichen wie maschinelle Übersetzung, Computer Vision, Natural Language Understanding, Natural Language Generation.

Der globale NLP-Markt soll bis zum Jahr 2026 einen Marktwert von etwa 29 Milliarden US-Dollar erreichen. Außerdem gibt es im Bereich der KI selbst ein äußerst innovatives Feld, und das ist die Konversations-KI.

Was ist Konversations-KI?

Wissenschaftler und Forscher haben unermüdlich an einem scheinbar äußerst innovativen, aber schwer zu knackenden Gebiet gearbeitet. Dazu gehören Arbeiten zu Natural Language Understanding (NLU) und Natural Language Processing (NLP).

NLP ist ein Teilgebiet der Datenwissenschaft und beschreibt, wie Computer und menschliche Sprachen miteinander interagieren. Im Gegensatz dazu befasst sich NLU mit der Strukturierung roher, unfertiger Daten in ein verständliches Computerformat.

Chatbots und KI

Obwohl Chatbots fast dem NLP und damit der Konversations-KI entsprechen, unterscheiden sie sich doch erheblich voneinander. Chatbots folgen einem jahrzehntealten regelbasierten Ansatz, der das Trainieren eines Bots in den vorgeplanten Taktiken der Verwendung gängiger Phrasen zur Entwicklung von geskripteten Konversationen beinhaltet.

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Entwicklung in diesen Bereichen

Neue Entwicklungen in diesen Bereichen sind relativ komplex und äußerst vielversprechend. Dazu gehören Teile wie NLU, die die Erkennung von Absichten und benannten Entitäten beinhalten. Diese Module konzentrieren sich auf Linguistik wie Rechtschreibprüfung, Modulverwaltung unter Berücksichtigung lokaler und globaler Szenarien sowie API-Integration.

Alle Chatbots erfordern viel Geduld und harte Arbeit, um wie vorgesehen zu funktionieren.

Aber die jüngsten Fortschritte bei den mit Conversation AI verbundenen Technologien haben den Markt für diese Art von Ressourcen wirklich geöffnet, und fast alle Unternehmen arbeiten jetzt daran, ihre NLP-Bots für die Zukunft zu aktualisieren oder weiterzuentwickeln. Ihre Verwendungen sind außergewöhnlich, was beinhaltet.

Intelligente Geräte

Viele Geräte mit integrierter KI und Internet of Things-Integration sind auf der ganzen Welt aufgetaucht, und viele Spieler teilen sich den Kuchen, wie Google seinen Assistenten und Amazon Alexa auf den Markt gebracht hat, die ebenfalls die Spitzenreiter in diesem Wettbewerb sind. Mit drei von vier Produkten, die von einem einzigen Unternehmen auf den Markt gebracht werden, ist Amazon zumindest in den Vereinigten Staaten von Amerika Marktführer. In China ist der Wettbewerb mit Zehnhunderten von Unternehmen, die versuchen, dieses riesige Publikum anzusprechen, härter.

Mittlerweile gibt es neben intelligenten Lautsprechern auch andere intelligente Geräte auf dem Markt, die die NLP-Technologie nutzen, wie Spielzeug, Autogeräte, intelligente Haushaltsgeräte wie Philips Hue, intelligente Türen, intelligente Heizlösungen und Smartwatches.

Virtuelle Assistenten

Diese arbeiten nach dem gleichen Konzept, das wir zuvor besprochen haben, können aber ein größeres Publikum ansprechen. Es gibt viele virtuelle Assistenten auf dem Markt, darunter Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana, die auf den Absichten des Benutzers basieren und Befehle entsprechend ausführen.

Sie sind auf vielen Geräten, die wir täglich verwenden, vorinstalliert, einschließlich Smartphones, Smartwatches und Smart-TVs. Im Jahr 2018 stieg die Zahl der Smart Device-Lieferungen auf ein Allzeithoch von 78 Millionen Einheiten rund um den Globus. Diese Geräte können zu einer Brücke zwischen Verbrauchern und Ressourcenanbietern werden.

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Wie funktioniert es?

Der gesamte Prozess beginnt mit der Interaktion, und hier findet die Interaktion zwischen einer Person und einem intelligenten Gerät wie einem Smartphone, Lautsprechern, Telefonen usw. statt. In diesen Szenarien können die von der Person aufgeworfenen Fragen Informationen über Dienstleistungen, Produkte oder Befehle umfassen um Musik zu starten oder abzuspielen. Und daher ist der erste Teil jeder NLP-Übersetzung die Behandlungsverarbeitung.

Danach übernehmen Dialogverarbeitungsplattformen die Frontlinie. Es enthält einen automatischen Spracherkenner, einen Text zu einem Sprachsynthesizer und andere Systeme, um die gesamte Verarbeitung zu integrieren. Assistenten wie Google Assistant und Amazon Alexa verwenden die Stimme einer Person, um sie zu authentifizieren. Daher müssen zusätzliche Funktionalitäten hinzugefügt werden, um diesen Anwendungsfällen gerecht zu werden.

Der Fall wird nun an Dialog Manager übertragen, der die Dialog State Database durchsucht und ähnliche Datenbanken mit der gleichen Absicht findet. Unter Verwendung dieses Kontexts wird die Abfrage des Benutzers zusammen mit diesem erfassten Kontext an das Natural Language Processing-Modul weitergeleitet, wo die tatsächliche Absicht des Benutzers verifiziert wird.

Dann wird dieser Fluss wieder an den Dialogmanager übergeben, der wiederum definiert, wie auf den Client zu reagieren ist, und daher die Art der Antwort auswählt, z. B. die Verwendung einer Box, eines Bildschirms oder einer Dialogbox, die den Anforderungen des Benutzers entspricht und die löst Problem effektiv.

Um den Text der Audioantwort zu generieren, wird die geschäftliche oder technische Logik untersucht und an die Systemschnittstelle geleitet. Wortübereinstimmungs- und Makroersetzungs-Koordinierungsfunktionen werden dann verwendet, um Textantworten zu erzeugen. Die neu generierte Antwort wird in der Datenbank gespeichert, um für die nächste Interaktion ausgewertet zu werden, und die Antwort wird an den Client gesendet.

Fazit

Das Konzept von NLP und Conversational AI wird seit etwa einem Jahrzehnt auf dem Markt diskutiert, aber der tatsächliche Bedarf an NLP-Wissenschaftlern ist exponentiell gestiegen, da alle neuen und alten Unternehmen versuchen, die besten verfügbaren Talente zu bekommen. Diesen NLP-Wissenschaftlern werden exponentielle Pakete und die besten verfügbaren Dienstleistungen angeboten.

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