Что такое разговорный ИИ и как он работает?

Введение

Мир, каким мы его знаем сегодня, развивается такими быстрыми темпами, что через десять лет мы наверняка будем жить в другом обществе. Все, от компьютеров до передовых квантовых технологий, увидит феноменальный рост вычислительной мощности и опыта — одна из таких областей, где ожидается больше всего изменений в области искусственного интеллекта.

С ростом числа предприятий и ученых, работающих день и ночь, чтобы максимально использовать эту область для будущих потребителей, тем быстрее мы движемся к цели универсального ИИ. Он включает в себя множество областей, таких как машинный перевод, компьютерное зрение, понимание естественного языка, генерация естественного языка.

Утверждается, что к 2026 году мировой рынок НЛП достигнет рыночной стоимости около 29 миллиардов долларов. Кроме того, в области самого ИИ существует чрезвычайно инновационная область, и это разговорный ИИ.

Что такое разговорный ИИ?

Ученые и исследователи неустанно работают над тем, что кажется чрезвычайно инновационной, но сложной областью. Сюда входит работа над пониманием естественного языка (NLU) и обработкой естественного языка (NLP).

НЛП — это раздел науки о данных, описывающий, как компьютеры и человеческие языки взаимодействуют друг с другом. Напротив, NLU имеет дело со структурированием необработанных незавершенных данных в понятный компьютерный формат.

Чат-боты и ИИ

Хотя чат-боты почти соответствуют НЛП и, следовательно, разговорному ИИ, они сильно отличаются друг от друга. Чат-боты следуют десятилетнему подходу, основанному на правилах, который включает в себя обучение бота заранее спланированной тактике использования общих фраз для разработки разговоров по сценарию.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

Развитие в этих областях

Новые разработки в этих областях относительно сложны и чрезвычайно перспективны. К ним относятся такие части, как NLU, который включает в себя распознавание намерений и именованных объектов. Эти модули сосредоточены на лингвистике, такой как проверка орфографии, управление модулями с учетом локальных и глобальных сценариев, а также интеграция API.

Все чат-боты требуют большого терпения и тяжелой работы, чтобы работать по назначению.

Но недавний прогресс в технологиях, связанных с разговорным ИИ, действительно открыл рынок для этих типов ресурсов, и почти все компании сейчас работают над обновлением или разработкой своих ботов НЛП для будущего. Их использование является исключительным, в том числе.

Умные устройства

Множество устройств со встроенным ИИ и интеграцией с Интернетом вещей появилось по всему миру, и многие игроки поделились пирогом, например, Google запустил своего помощника и Amazon Alexa, которые также являются лидерами в этом соревновании. Каждые три из четырех продуктов, выпущенных одной компанией Amazon, являются лидером рынка, по крайней мере, в Соединенных Штатах Америки. В Китае конкуренция более жесткая: десятки сотен компаний пытаются задействовать эту огромную аудиторию.

Теперь на рынке есть и другие интеллектуальные устройства, помимо интеллектуальных динамиков, которые используют технологию NLP, такие как игрушки, автомобильные устройства, интеллектуальные бытовые приборы, такие как Philips hue, интеллектуальные двери, решения для интеллектуального отопления и умные часы.

Виртуальные помощники

Они работают по той же концепции, которую мы обсуждали ранее, но могут привлечь более широкую аудиторию. На рынке существует множество виртуальных помощников, в том числе Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri, Microsoft Cortana, которые основаны на намерениях пользователя и соответственно выполняют команды.

Они предустановлены на многих устройствах, которые мы используем каждый день, включая смартфоны, смарт-часы и смарт-телевизоры. В 2018 году количество поставок смарт-устройств увеличилось до рекордного уровня в 78 миллионов единиц по всему миру. Эти устройства могут стать мостом между потребителем и поставщиком ресурсов.

Читайте также: Идеи и темы проектов ИИ

Как это работает?

Весь процесс начинается с взаимодействия, и здесь взаимодействие происходит между человеком и интеллектуальным устройством, таким как смартфон, колонки, телефоны и т. д. В этих сценариях вопросы, поднятые человеком, могут включать информацию об услугах, продуктах или командах. для запуска или воспроизведения музыки. И, следовательно, первой частью любой трансляции НЛП является обработка обработки.

После этого на передовую выходят платформы обработки диалогов. Он включает в себя автоматический распознаватель речи, синтезатор текста в речь и другие системы для интеграции всей обработки. Такие помощники, как Google Assistant и Amazon Alexa, используют голос человека для аутентификации. Следовательно, необходимо добавить дополнительные функции для удовлетворения этих вариантов использования.

Теперь дело передается в Dialog Manager, который выполняет поиск в базе данных состояний диалога и находит похожие базы данных с тем же намерением. Используя этот контекст, запрос пользователя вместе с этим захваченным контекстом передается в модуль обработки естественного языка, где проверяется фактическое намерение пользователя.

Затем снова этот поток передается Диспетчеру диалогов, который, в свою очередь, определяет, как реагировать на клиента, и, следовательно, выбирает способ ответа, например, использовать окно, экран или диалоговое окно, которое соответствует требованиям пользователя и решает проблему. проблема эффективно.

Для формирования текста аудиоответа проверяется бизнес- или техническая логика и направляется в интерфейс системы. Затем для генерации текстовых ответов используются функции сопоставления слов и замены макросов. Вновь сгенерированный ответ сохраняется в базе данных для оценки для следующего взаимодействия, и ответ отправляется клиенту.

Заключение

Концепция НЛП и разговорного ИИ обсуждается на рынке уже около десяти лет, но реальная потребность в ученых НЛП растет в геометрической прогрессии, поскольку все новые и старые компании пытаются привлечь лучших специалистов. Этим ученым НЛП предлагаются экспоненциальные пакеты и лучшие доступные услуги.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.