会话型人工智能:制造更智能、更可扩展的模型

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会话式人工智能的趋势和挑战

对话式人工智能(AI)已经出现在许多家庭的客厅、汽车和在线购物体验中。聊天机器人、语音助手、智能扬声器、交互式语音识别系统:所有这些都是会话型人工智能的例子。这是一个吸引了大量投资的领域,因为它通过增强客户体验提供了更多的可访问性。

在最简单的术语中,会话AI可以被定义为人类和机器之间的交互。它识别言语和文本,意图和各种语言以模仿自然语言或人的谈话。会话AI解决方案可以完全完成人类通常bob平台app下载会做的重复任务,节省资金和时间,释放人类,以便在更高级别的战略努力上工作。

作为机器学习领域发展最快的领域之一,对话式人工智能并非没有挑战。但随着智能工作流规划和战略基础设施到位,它可以成为企业投资最有利可图的领域之一。

会话型人工智能中值得关注的趋势

在会话AI字段中,有几个关键趋势和换档。

越来越多的数字助理被采用

数字助理的使用率正稳步上升,年增长率高达34%。其中包括智能扬声器、智能家居应用和其他技术驱动的语音命令(例如,亚马逊Alexa或谷歌助手)。预测显示,在未来两年内,三分之一的美国人口将使用语音助手。

人工智能驱动车内体验

驾驶员理想地需要在导航车辆时保持她的手在车轮上,使语音是在运动中安全地执行任务的自然解决方案。汽车制造商已经增强了车内的经验使用语音辅助功能;在一些模型中,你可以问:“What 's the weather like in Beijing?”并立即得到准确的答复。

汽车制造商也在添加面部识别功能,以了解更多关于司机的信息,以及他们需要什么样的理想驾驶体验。

集成人工智能的客服

在未来几年,AI将成为希望提高客户体验的公司的主流投资。根据Gartner的说法,47%的组织将在接下来的几年里杠杆聊天,而40%将部署虚拟助手。这部分是一项成本节省的措施,也是对越来越多的客户对个性化的需求的回应,以及对问题的立即解决。雇用虚拟助手也可以快速帮助企业缩放,因为这些聊天波特比他们的人类同行更便宜。

对话ai的挑战

对话式人工智能虚拟助手

对话型AI也面临着AI开发所带来的许多挑战。偏压多样性是思想之大,必须持续解决。在这些元素扮演关键角色的情况下,在用于训练模型的数据中。bob体育手机下载特别是语音助手的培训数据必须具有深度和广度来涵盖不同的方言,口音和语言,就像全球人士的说法一样多变。

当培训数据bob体育手机下载不足时,失败的机会显着增加。例如,对流行的自动语音识别技术进行的一项研究最近发现非洲裔美国人的演讲者比白种人发言者更高的错误率。这些技术和他们所服务的人民​​将受益于非洲裔美国议员在其培训数据中的大幅提名。bob体育手机下载如果在这些项目的早期阶段已经解决了代表,则差异可能不会那么戏剧性,而客户体验则影响不太受影响。

当涉及到数据时,数据的隐私和安全性也应该是首要考虑因素。在建立人工智能之前,公司应该制定数据治理政策来保护敏感数据,并确保数据来源合乎道德。

在开始AI旅程之前需要考虑的另一点是生产规模和ML数据管道。建筑和自动化管道使公司能够在部署之后继续调整和培训其模型,因为模型将不断遇到边缘案例,新用户和场景。介绍human-in-the-loop是监测模型性能和提供地面真值精度的理想方法。

这些挑战并不是微不足道的,需要持续的主动性。通过预先就道德和数据提出正确的问题,对话人工智能领域的公司将有更高的可能性满足不同地域、文化和语言的客户。

为会话型AI构建工作流

构造清晰的项目工作流是模型构建过程的第一步之一。在设计会话AI工作流程时,请记住培训数据准备阶段是最关键的组件。bob体育手机下载这个步骤包括收集数据,标记它,使用该数据培训您的模型,并分析输出。在AI项目上度过的绝大多数时间都致力于培训数据准备阶段,因此公司需要拥有正确的工具和流程来实现在这项关键时刻的成功。bob体育手机下载

通常,会话型AI在与人类的一次交互中会执行以下一系列事件:

  • 语音到文本转换:人工智能将客户所说的原始音频文件转换为文本。
  • 自然语言理解(NLU):AI分析和处理文本以创建可操作指令。
  • 内容相关性:AI返回可帮助客户的最佳信息。

构建会话AI模型的示例工作流程可能包括例如汽车虚拟助手。培训bob体育手机下载数据准备工作流程可能看起来像这样:

步骤1。使用客户命令收集音频数据并包含质量保证确保数据高质量和准确的步骤。重做任何低质量的数据。

步骤2。段音频剪辑以检测剪辑的哪个部分是语音,背景噪声或音乐。

步骤3。转录音频剪辑以将它们转换为文本。

步骤4。注释并标记文本以识别意图并实现对自然语言的理解。为句子中的每一个单词分配不同标记的类标签。

第5步。用这些数据类型训练你的模型,使它能够理解语音命令的主题,以及它背后的上下文和意图。

大多数公司会雇佣来自不同地域和语言的工作人员来处理工作流所需的大量注释工作,并使模型的多样性最大化。

数据合作伙伴如何提供帮助

前面的示例是一个简单的工作流或数据管道。随着模型的复杂性增加,这些步骤可能会变得越来越复杂。在任何情况下,您都希望寻找一个支持各种用例的数据平台和合作伙伴,它可以帮助您在模型构建、部署等过程中自动使用管道。这将使您能够快速扩展并处理模型漂移。对于那些注重质量和可伸缩性的公司,以及那些构建了正确的流程、基础设施和工具集的公司来说,对话式人工智能以及整体人工智能的成功是可以实现的。了解更多关于“发生”如何能有所帮助。

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