Qu'est-ce que l'IA conversationnelle et comment ça marche ?

introduction

Le monde, comme nous le savons aujourd'hui, évolue à un rythme si rapide que dans dix ans, nous vivrions très certainement dans une société différente. Tout, des ordinateurs à la technologie quantique avancée, connaîtrait une croissance phénoménale de la puissance de calcul et de l'expérience, l'un des domaines où la plupart des changements sont attendus dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Avec le nombre croissant d'entreprises et de scientifiques travaillant jour et nuit pour tirer le meilleur parti de ce domaine à utiliser pour les futurs consommateurs, plus nous nous précipitons vers cet objectif d'IA universelle. Il comprend une pléthore de domaines tels que la traduction automatique, la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel, la génération du langage naturel.

Le marché mondial de la PNL devrait atteindre la valeur marchande d'environ 29 milliards de dollars d'ici 2026. De plus, il existe un domaine extrêmement innovant dans le domaine de l'IA elle-même, et c'est l'IA conversationnelle.

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

Les scientifiques et les chercheurs ont travaillé sans relâche sur ce qui semble être un domaine extrêmement innovant mais difficile à percer. Cela comprend des travaux sur la compréhension du langage naturel (NLU) et le traitement du langage naturel (NLP).

La PNL est un sous-domaine de la science des données et décrit comment les ordinateurs et les langages humains interagissent les uns avec les autres. En revanche, NLU traite de la structuration de données brutes inachevées dans un format informatique compréhensible.

Chatbots et IA

Bien que les chatbots correspondent presque à la PNL et donc à l'IA conversationnelle, ils sont assez différents les uns des autres. Les chatbots suivent une approche basée sur des règles vieille de dix ans qui comprend la formation d'un bot sur les tactiques pré-planifiées consistant à utiliser des phrases courantes pour développer des conversations scénarisées.

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Développement dans ces domaines

Les nouveaux développements dans ces domaines sont relativement complexes et extrêmement prometteurs. Ceux-ci incluent des parties telles que NLU qui inclut la reconnaissance d'intention et d'entité nommée. Ces modules qui se concentrent sur la linguistique tels que la vérification orthographique, la gestion des modules en gardant à l'esprit les scénarios locaux et globaux, ainsi que l'intégration des API.

Tous les chatbots nécessitent beaucoup de patience et de travail acharné pour fonctionner comme prévu.

Mais les récents progrès des technologies associées à Conversation AI ont vraiment ouvert le marché pour ces types de ressources et presque toutes les entreprises travaillent actuellement à la mise à niveau ou au développement de leurs robots NLP pour l'avenir. Leurs utilisations sont exceptionnelles, ce qui comprend.

Appareils intelligents

De nombreux appareils dotés de l'intégration intégrée de l'IA et de l'Internet des objets ont fait leur apparition dans le monde entier avec de nombreux joueurs partageant le gâteau, comme Google a lancé son assistant et Amazon Alexa qui sont également les pionniers de cette compétition. Avec trois produits sur quatre lancés par une seule entreprise Amazon, c'est le leader du marché au moins aux États-Unis d'Amérique. En Chine, la concurrence est plus féroce avec des dizaines de centaines d'entreprises qui tentent d'exploiter ce public massif.

Il existe maintenant d'autres appareils intelligents sur le marché autres que les haut-parleurs intelligents qui exploitent la technologie NLP, tels que les jouets, les appareils automobiles, les appareils électroménagers intelligents comme Philips hue, la porte intelligente, les solutions de chauffage intelligentes et les montres intelligentes.

Assistants virtuels

Ceux-ci fonctionnent sur le même concept dont nous avons discuté précédemment, mais peuvent toucher un public plus large. Il existe de nombreux assistants virtuels sur le marché, notamment Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana, qui sont basés sur les intentions de l'utilisateur et exécutent les commandes en conséquence.

Ils sont préinstallés sur de nombreux appareils que nous utilisons quotidiennement, notamment les téléphones intelligents, les montres intelligentes et les téléviseurs intelligents. En 2018, le nombre d'expéditions d'appareils intelligents a atteint un niveau record de 78 millions d'unités dans le monde. Ces appareils ont le pouvoir de devenir un pont entre le consommateur et les fournisseurs de ressources.

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Comment ça marche?

L'ensemble du processus commence par l'interaction, et ici l'interaction se situe entre une personne et un appareil intelligent tel qu'un smartphone, des haut-parleurs, des téléphones, etc. Dans ces scénarios, les questions soulevées par la personne peuvent inclure des informations sur les services, les produits ou les commandes. pour démarrer ou jouer de la musique. Et par conséquent, la première partie de toute traduction PNL est le traitement du traitement.

Après cela, les plateformes de traitement des dialogues passent en première ligne. Il comprend une reconnaissance automatique de la parole, un texte vers un synthétiseur vocal et d'autres systèmes pour intégrer tout le traitement. Des assistants tels que Google Assistant et Amazon Alexa utilisent la voix d'une personne pour l'authentifier. Par conséquent, des fonctionnalités supplémentaires doivent être ajoutées pour répondre à ces cas d'utilisation.

Le cas est maintenant transféré à Dialog Manager qui effectue une recherche dans la base de données d'état de dialogue et trouve des bases de données similaires avec la même intention. À l'aide de ce contexte, la requête de l'utilisateur ainsi que ce contexte capturé sont transmis au module de traitement du langage naturel où l'intention réelle de l'utilisateur est vérifiée.

Ensuite, ce flux est transmis à Dialog Manager qui à son tour définit comment répondre au client et choisit donc la manière de répondre, par exemple utiliser une boîte, un écran ou une boîte de dialogue qui correspond aux exigences de l'utilisateur et résout le problème. problème efficacement.

Pour générer le texte de la réponse audio, la logique commerciale ou technique est examinée et dirigée vers l'interface système. Les correspondances de mots et les fonctions de coordination de remplacement de macros sont ensuite utilisées pour générer des réponses textuelles. La réponse nouvellement générée est enregistrée dans la base de données pour être évaluée pour la prochaine interaction, et la réponse est envoyée au client.

Conclusion

Le concept de la PNL et de l'IA conversationnelle est en discussion sur le marché depuis environ une décennie, mais le besoin réel de scientifiques de la PNL a augmenté de façon exponentielle, car toutes les nouvelles et anciennes entreprises essaient d'obtenir les meilleurs talents disponibles. Ces scientifiques du PNL se voient proposer des forfaits exponentiels et les meilleurs services disponibles.

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