대화형 AI란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

소개

오늘날 우리가 알고 있는 세상은 너무나 빠른 속도로 진화하고 있어 지금으로부터 10년 후에는 분명히 다른 사회에 살고 있을 것입니다. 컴퓨터에서 고급 양자 기술에 이르기까지 모든 분야에서 인공 지능 분야에서 가장 많은 변화가 예상되는 영역 중 하나인 컴퓨팅 성능과 경험의 경이적인 성장을 보게 될 것입니다.

미래의 소비자를 위해 이 영역을 최대한 활용하기 위해 밤낮으로 노력하는 기업과 과학자의 수가 증가함에 따라 우리는 보편적 AI라는 목표를 향해 더 빨리 경주하고 있습니다. 여기에는 기계 번역, 컴퓨터 비전, 자연어 이해, 자연어 생성과 같은 다양한 분야가 포함됩니다.

글로벌 NLP 시장은 2026년까지 약 290억 달러의 시장 가치를 달성할 것으로 예상됩니다. 또한 AI 자체 분야에서 매우 혁신적인 분야가 있는데 바로 대화형 AI입니다.

대화형 AI란?

과학자들과 연구원들은 매우 혁신적이지만 해독하기 어려운 영역에 대해 끊임없이 연구해 왔습니다. 여기에는 자연어 이해(NLU) 및 자연어 처리(NLP) 작업이 포함됩니다.

NLP는 데이터 과학의 하위 분야이며 컴퓨터와 인간 언어가 서로 상호 작용하는 방식을 설명합니다. 대조적으로 NLU는 미완성 원시 데이터를 이해할 수 있는 컴퓨터 형식으로 구조화합니다.

챗봇과 AI

챗봇은 거의 NLP에 해당하므로 대화형 AI에 해당하지만 서로 상당히 다릅니다. 챗봇은 스크립트 대화를 개발하기 위해 일반적인 문구를 사용하는 사전 계획된 전술에 대해 봇을 훈련시키는 것을 포함하는 10년 된 규칙 기반 접근 방식을 따릅니다.

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이 분야의 발전

이 분야의 새로운 발전은 비교적 복잡하고 매우 유망합니다. 여기에는 의도 및 명명된 엔터티 인식을 포함하는 NLU와 같은 부분이 포함됩니다. 맞춤법 검사, 로컬 및 글로벌 시나리오를 염두에 둔 모듈 관리, API 통합과 같은 언어학에 중점을 둔 모듈입니다.

모든 챗봇이 의도한 대로 작동하려면 많은 인내와 노력이 필요합니다.

그러나 최근 대화 AI와 관련된 기술의 발전은 이러한 유형의 리소스에 대한 시장을 실제로 열었고 거의 모든 회사는 현재 미래를 위해 NLP 봇을 업그레이드하거나 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 그들의 용도는 다음을 포함하여 예외적입니다.

스마트 기기

AI와 사물 인터넷 통합이 내장된 많은 장치가 전 세계적으로 등장했으며 Google은 이 경쟁에서 선두주자이기도 한 Google의 조수와 Amazon Alexa를 출시하는 등 많은 플레이어가 파이를 공유하고 있습니다. 단일 회사 Amazon에서 출시된 제품 4개 중 3개 중 하나를 사용하여 적어도 미국에서는 시장 리더입니다. 중국에서는 수만 개의 회사가 방대한 청중을 확보하기 위해 경쟁이 더 치열합니다.

이제 장난감, 자동차 기기, Philips Hue와 같은 스마트 가전 제품, 스마트 도어, 스마트 난방 솔루션 및 스마트 워치와 같은 NLP 기술을 활용하는 스마트 스피커 외에 다른 스마트 기기가 시장에 나와 있습니다.

가상 비서

이들은 이전에 논의한 것과 동일한 개념으로 작동하지만 더 많은 청중을 활용할 수 있습니다. 아마존 알렉사, 구글 어시스턴트, 애플 시리, 마이크로소프트 코타나 등 사용자의 의도에 따라 명령을 실행하는 가상 비서가 시중에 많다.

스마트폰, 스마트워치, 스마트 TV를 포함하여 우리가 매일 사용하는 많은 장치에 사전 설치되어 있습니다. 2018년에는 스마트 기기 출하량이 전 세계적으로 7,800만대로 사상 최고치를 기록했습니다. 이러한 장치는 소비자와 리소스 공급자 사이의 다리가 될 수 있는 힘이 있습니다.

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어떻게 작동합니까?

전체 프로세스는 상호 작용으로 시작되며 여기서 상호 작용은 사람과 스마트폰, 스피커, 전화기 등과 같은 스마트 장치 간의 상호 작용입니다. 이러한 시나리오에서 사람이 제기하는 질문에는 서비스, 제품 또는 명령에 대한 정보가 포함될 수 있습니다. 음악을 시작하거나 재생합니다. 따라서 NLP 번역의 첫 번째 부분은 처리 처리입니다.

그 후 대화 처리 플랫폼이 최전선을 차지합니다. 여기에는 자동 음성 인식기, 음성 합성기에 대한 텍스트 및 모든 처리를 통합하는 기타 시스템이 포함됩니다. Google 어시스턴트 및 Amazon Alexa와 같은 어시스턴트는 사람의 음성을 사용하여 인증합니다. 따라서 이러한 사용 사례를 수용하려면 추가 기능을 추가해야 합니다.

이제 케이스는 Dialog State Database를 검색하고 동일한 의도를 가진 유사한 데이터베이스를 찾는 Dialog Manager로 전송됩니다. 해당 컨텍스트를 사용하여 캡처된 컨텍스트와 함께 사용자의 쿼리가 사용자의 실제 의도가 확인되는 자연어 처리 모듈로 전달됩니다.

그런 다음 다시 이 흐름이 Dialog Manager로 전달되어 클라이언트에 응답하는 방법을 정의하고 이에 따라 예를 들어 사용자의 요구 사항과 일치하고 문제를 해결하는 상자, 화면 또는 대화 상자를 사용하여 응답하는 방법을 선택합니다. 문제를 효과적으로.

음성 응답의 텍스트를 생성하기 위해 비즈니스 또는 기술 논리를 검사하고 시스템 인터페이스로 보냅니다. 그런 다음 단어 일치 및 매크로 대체 조정 기능을 사용하여 텍스트 응답을 생성합니다. 새로 생성된 응답은 다음 상호작용을 위해 평가할 데이터베이스에 저장되고 응답은 클라이언트로 전송됩니다.

결론

NLP와 대화형 AI의 개념은 시장에서 약 10년 동안 논의되어 왔지만, 모든 신규 및 기존 회사가 최고의 인재를 확보하기 위해 노력함에 따라 NLP 과학자에 대한 실제 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이 NLP 과학자들은 기하급수적인 패키지와 최고의 서비스를 제공받습니다.

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