会話型AIとは何ですか？どのように機能しますか？
公開: 2020-12-22目次
序章
今日私たちが知っているように、世界は非常に速いペースで進化しているので、10年後、私たちは間違いなく別の社会に住んでいるでしょう。 コンピューターから高度な量子技術に至るまで、コンピューティング能力と経験が驚異的に成長します。これは、人工知能の分野でほとんどの変化が期待される分野の1つです。
このドメインのほとんどを将来の消費者に使用するために昼夜を問わず働く企業や科学者の数が増えるにつれ、私たちはユニバーサルAIの目標に向けてより速く競争しています。 これには、機械翻訳、コンピュータービジョン、自然言語理解、自然言語生成などの多数の分野が含まれます。
世界のNLP市場は、2026年までに約290億ドルの市場価値に達すると言われています。また、AI自体の分野には非常に革新的な分野があり、それが会話型AIです。
会話型AIとは何ですか？
科学者や研究者は、非常に革新的であるが、解読するのが難しいと思われる領域に精力的に取り組んできました。 これには、自然言語理解（NLU）と自然言語処理（NLP）に関する作業が含まれます。
NLPはデータサイエンスのサブフィールドであり、コンピューターと人間の言語がどのように相互作用するかを説明します。 対照的に、NLUは、未完成の生データを理解可能なコンピューター形式に構造化することを扱います。
チャットボットとAI
チャットボットはほぼNLPに対応しているため、会話型AIに対応していますが、互いにまったく異なります。 チャットボットは、スクリプト化された会話を開発するために一般的なフレーズを使用するという事前に計画された戦術についてボットをトレーニングすることを含む、10年前のルールベースのアプローチに従います。
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これらの分野での開発
これらの分野での新しい開発は比較的複雑で、非常に有望です。 これらには、インテントと名前付きエンティティの認識を含むNLUなどの部分が含まれます。 これらのモジュールは、スペルチェック、ローカルおよびグローバルシナリオを念頭に置いたモジュールの管理、APIの統合などの言語学に焦点を当てています。
すべてのチャットボットは、意図したとおりに機能するために多くの忍耐と努力を必要とします。
しかし、Conversation AIに関連するテクノロジーの最近の進歩により、これらのタイプのリソースの市場が実際に開かれ、ほぼすべての企業が将来に向けてNLPボットのアップグレードまたは開発に取り組んでいます。 それらの用途は例外的であり、以下を含みます。
スマートデバイス
AIとモノのインターネットの統合が組み込まれた多くのデバイスが世界中に出現し、Googleがアシスタントを立ち上げ、Amazon Alexaもこの競争の最有力候補であるなど、多くのプレーヤーがパイを共有しています。 単一の会社Amazonから発売された4つの製品のうち3つごとに、少なくともアメリカ合衆国ではマーケットリーダーです。 中国では、何千もの企業がその大勢の聴衆を利用しようとしているため、競争はさらに激しくなっています。
現在、NLPテクノロジーを活用するスマートスピーカー以外にも、おもちゃ、自動車デバイス、Philips Hueなどのスマート家電、スマートドア、スマートヒーティングソリューション、スマートウォッチなどのスマートデバイスが市場に出回っています。
バーチャルアシスタント
これらは、前に説明したのと同じ概念で機能しますが、より多くのオーディエンスを利用できます。 市場には、Amazon Alexa、Googleアシスタント、Apple Siri、Microsoft Cortanaなど、ユーザーの意図に基づいてコマンドを実行する多くの仮想アシスタントがあります。
これらは、スマートフォン、スマートウォッチ、スマートTVなど、私たちが毎日使用する多くのデバイスにプリインストールされています。 2018年には、スマートデバイスの出荷数は世界で過去最高の7,800万台に増加しました。 これらのデバイスには、コンシューマープロバイダーとリソースプロバイダーの間の架け橋となる力があります。
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それはどのように機能しますか？
プロセス全体は対話から始まります。ここでは、対話は人とスマートフォン、スピーカー、電話などのスマートデバイスとの間で行われます。これらのシナリオでは、人が提起する質問には、サービス、製品、またはコマンドに関する情報が含まれる場合があります。音楽を開始または再生します。 したがって、NLP変換の最初の部分は処理処理です。
その後、対話処理プラットフォームが最前線に立ちます。 これには、自動音声認識機能、音声合成機能へのテキスト、およびすべての処理を統合するための他のシステムが含まれています。 GoogleアシスタントやAmazonAlexaなどのアシスタントは、人の声を使用してその人を認証します。 したがって、これらのユースケースに対応するには、追加の機能を追加する必要があります。
ケースはDialogManagerに転送され、Dialog State Databaseが検索され、同じ意図を持つ類似のデータベースが検索されます。 そのコンテキストを使用して、このキャプチャされたコンテキストとともにユーザーのクエリが自然言語処理モジュールに渡され、そこでユーザーの実際の意図が検証されます。
次に、このフローはダイアログマネージャに渡されます。ダイアログマネージャは、クライアントへの応答方法を定義します。したがって、応答方法を選択します。たとえば、ユーザーの要件に沿ったボックス、画面、またはダイアログボックスを使用して、効果的に問題。
音声応答のテキストを生成するために、ビジネスロジックまたは技術ロジックが調べられ、システムインターフェイスに送信されます。 次に、単語のマッチングとマクロ置換調整機能を使用して、テキスト応答を生成します。 新しく生成された応答はデータベースに保存され、次の対話のために評価され、応答がクライアントに送信されます。
結論
NLPと会話型AIの概念は、約10年間市場で議論されてきましたが、すべての新旧の企業が最高の人材を獲得しようとしているため、NLP科学者の真のニーズは飛躍的に高まっています。 これらのNLP科学者には、指数関数的なパッケージと利用可能な最高のサービスが提供されます。
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