3 Ovire za razvoj pogovorne umetne inteligence

Zahvaljujoč stalnemu napredku na področju umetne inteligence in strojnega učenja lahko računalniki opravljajo vedno večje število kognitivnih nalog. Posledično se podjetja lahko zanašajo na stroje za ključne funkcije, za katere je nekoč menilo, da jih ni mogoče avtomatizirati. Zlasti porast pogovornih platform umetne inteligence, kot je klepetalnice in virtualni kognitivni agenti omogočili organizacijam v številnih panogah, da izboljšajo podporo strankam in kadrovske dejavnosti - in te platforme so samo postajajo pametnejši.

Zanimanje za pogovorno umetno inteligenco leta 2020 skočil v nebo, kot tudi naložbe podjetij v platforme za strojno učenje. To je bilo v veliki meri posledica pandemije COVID-19, ki je prisilila podjetja v skoraj vseh sektorjih, da najdejo načine, kako z manj narediti več. Nenaden porast poizvedb strank, ki so jih prejele banke, trgovci na drobno in letalske družbe, je na primer razkril omejitve človeških skupin za podporo strankam in nujno potrebo po avtomatiziranih zmogljivostih. Poleg tega je pandemija spremenila naša pričakovanja kot potrošnikov in povečala povpraševanje po digitalnih izkušnjah kupcev.

Raziskava Salesforcea, izvedena pred pandemijo, je to pokazala 62% potrošnikov so bila odprta za podjetja, ki vključujejo umetno inteligenco v interakcije s strankami. Ta odstotek se je verjetno povečal, prav tako pa tudi zmogljivosti platform AI. Da pa bo pogovorna umetna inteligenca resnično postala vseprisotna kot orodje za sodelovanje strank, je treba še vedno premagati nekaj ovir:

1. Odkrivanje čustev. Za začetek je večina platform pri odkrivanju čustev še vedno razmeroma nezahtevnih. Človeška komunikacija je odvisna tako od čustev kot od jezika, sprememba tona pa lahko popolnoma spremeni pomen govorjenega ali pisnega dialoga. Da bi usposobili računalnike za odkrivanje prefinjenih kontekstualnih znakov, skupine izdelkov potrebujejo podatke, ki vsebujejo veliko različnih človeških glasov. Iskanje vseh teh podatkov ni majhen izziv.

1. Kako pogovorna umetna inteligenca lahko avtomatizira storitve za stranke

2. Avtomatizirani klepeti v živo: kakšna bo prihodnost storitve za stranke?

3. Chatboti kot zdravniški asistenti pri pandemiji COVID-19

4. Chatbot Vs. Inteligentni virtualni pomočnik - v čem je razlika in zakaj skrb?

2. Učenje novih jezikov. Večina svetovnega prebivalstva ne govori angleško. Globalne organizacije, ki upajo na uporabo pogovorni AI za interakcijo s strankami zunaj ZDA bi bile potrebne platforme, ki ne razumejo le različnih jezikov, temveč tudi različna regionalna narečja in kulturne razlike. Ponovno bi to zahtevalo večje količine večjezičnih govornih in zvočnih podatkov iz različnih skupnosti in najrazličnejših situacij (npr. Pogovori TED, razprave, telefonski pogovori, monologi itd.) In ti podatki bi morali zajemati različne teme .

3. Prepoznavanje pravega glasu. Izobraževanje umetne inteligence za odkrivanje enega samega zvočnika med množico glasov je še en izziv, ki ga verjetno pozna vsakdo, ki ima doma pametni zvočnik, kot sta Google Home ali Amazonova Alexa. V prenatrpani dnevni sobi se te platforme lahko odzivajo na ukaze, ki jim niso namenjeni, ali pa ukazov ne morejo razlikovati med več pogovori. To ponavadi ustvarja manjše frustracije in morda kakšno stripovsko olajšanje, toda kadar se poslovne transakcije, ki vključujejo občutljive podatke o strankah, izvajajo z glasovnimi ukazi, je nujno, da AI ne zmede uporabniških računov.

Kljub tem oviram, pogovorni AI ima izjemen potencial za podjetja vseh vrst. Shaip je tu, da vam pomaga sprostiti ta potencial, vse pa se začne pri podatkih. Skupinam izdelkov lahko zagotovimo ure prepisanih, označenih zvočnih podatkov v več kot 50 jezikov. Z našo lastniško aplikacijo za zbiranje podatkov lahko poenostavimo distribucijo nalog zbiranja podatkov globalnim skupinam izkušenih zbiralcev podatkov. Aplikacijski vmesnik omogoča ponudniki storitev zbiranja in označevanja podatkov lažje si ogledati dodeljene naloge zbiranja, pregledati podrobne smernice projekta, vključno z vzorci, in hitro predložiti in naložiti podatke v odobritev revizorjem projektov.

Uporablja se skupaj z Platforma ShaipCloud, naša aplikacija je le eno od mnogih orodij, ki nam omogočajo pridobivanje, prepisovanje in označevanje podatkov v skoraj vseh obsegih, ki so potrebni za usposabljanje izpopolnjenih algoritmov za uporabo v resničnih interakcijah s strankami. Bi radi izvedeli, kaj nas še dela vodilnih v pogovorni umetni inteligenci? Priti v stikin pogovorimo se o vašem AI.

Source: https://chatbotslife.com/3-obstacles-to-the-evolution-of-conversational-ai-426b18bd02eb?source=rss—-a49517e4c30b—4