什么是对话式人工智能？
对话式AI（对话式人工智能） 是一种 人工智能 使计算机能够理解、处理和生成人类语言。 对话式人工智能主要采取先进的形式 聊天机器人。它们与传统的聊天机器人不同，传统的聊天机器人基于功能有限的简单软件。对话式聊天机器人结合了不同形式的人工智能，以获得更高级的功能。人工智能聊天机器人中使用的技术还可用于增强传统的语音助手和 虚拟代理。对话式人工智能平台背后的技术尚处于萌芽阶段，但正在迅速改进和扩展。 对话式 AI 聊天机器人可以回答常见问题 (FAQ)、解决问题，甚至闲聊，这与功能有限的静态聊天机器人的能力更加有限相反。静态聊天机器人通常出现在公司网站上，并且仅限于文本交互。相比之下，对话式人工智能交互旨在通过各种媒介（包括音频、视频和文本）进行访问和进行。 对话式人工智能如何运作？
对话式人工智能如何运作？
对话式人工智能结合了自然语言处理（自然语言处理）和机器学习（机器学习）使用传统的静态形式的交互技术（例如聊天机器人）进行处理。这种组合用于通过模仿典型人类代理的交互来响应用户。静态聊天机器人是基于规则的，它们的对话流基于一组预定义的答案，旨在引导用户了解特定信息。另一方面，对话式 AI 模型使用 NLP 来分析和解释用户的人类语音以获取意义，并使用 ML 来学习未来交互的新信息。 NLP 处理大量非结构化人类语言数据并创建 结构化数据 格式化通过 计算语言学 和机器学习，使机器能够理解信息以做出决策并产生响应。机器学习算法必须完全掌握一个句子以及其中每个单词的功能。使用词性标记等方法来确保正确理解和处理输入文本。 无论对话式人工智能工具的范围和目的如何，最终用户与其交互的过程通常包括以下四个步骤：
- 输入生成和接收 。 最终用户创建输入（例如查询），然后该工具接收它。可以是文字输入，也可以是语音提示，需要 语音识别 技术将其转换为机器可读的文本。
- 输入合成和分析 。 为了理解用户输入的含义，该工具依赖于自然语言理解（自然语言单元）成功地处理和分析它。
- 输出生成 。 该工具利用其关键组件，特别是开发人员用于准备的对话设计、训练数据和机器学习算法，生成输出。此输出的范围可以从简单答案到复杂响应，具体取决于用户输入的要求。
- 输出交付 。 请求的输出被传送回用户。
对话式人工智能有哪些示例和用例？
组织可以构建和应用不同类型的对话式人工智能工具来满足各种实际用途。示例包括以下内容：
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基于订阅的聊天机器人 。 这些高级聊天机器人生成文本来回答用户对一系列主题的查询。这些工具中最重要的是 OpenAI 聊天GPT。 OpenAI 要求用户提供登录信息才能与应用程序交互，并且可以付费订阅。
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人工智能驱动的搜索引擎助手 。 具有人工智能功能的搜索工具可以快速生成最匹配用户查询的搜索结果。最突出的例子是 谷歌吟游诗人 以及微软 Bing 中的 Copilot。
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会话式商业智能 (BI) 应用程序 。 对话式 BI 将对话式 AI 与数据分析功能相结合——从某种意义上说，让用户与这些应用程序对话并以数据可视化和解释的形式接收输出。对话式 BI 应用程序与数据库集成或 数据仓库 它从中检索分析和可视化所需的数据。
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客户服务聊天机器人 。 最知名的聊天机器人和虚拟助理位于公司网站上，对客户的询问提供有限的响应和一些预定的功能。虚拟助理平台供应商提供服务来帮助企业更好地吸引客户。 IBM Watsonx Assistant 就是一个突出的例子。
聊天机器人可以通过先进的对话人工智能技术理解语言的复杂性。
对话式 AI 模型的流程和组件
需要 NLP 技术来分析人类语音或文本，需要 ML 算法来合成和学习新信息。数据和对话设计是对话式人工智能中所需的另外两个组成部分。开发人员使用培训数据和微调技术来定制系统以满足组织的需求。 此外，NLP 的两个子领域在对话式 AI 中发挥着至关重要的作用：
- 自然语言单元 使机器或应用程序能够根据上下文、意图、语法和语义处理语言数据，并最终确定用户的预期含义。
- 自然语言生成（NLG） 是机器以人类可读语言生成文本的过程，也称为 自然语言，基于给出的所有输入。 NLG 系统的目标是向人类解释人工智能的结构化数据。
对话式人工智能有哪些好处？
对话式人工智能正在扩展并提供 为许多不同类型的企业带来好处。不同行业的组织（包括以下行业）可以将对话式人工智能应用于一系列场景并获得收益：
- 卫生保健 。 会话型 人工智能可以帮助患者 通过一系列旨在避免等待时间的问题在线描述他们的状况。
- 零售 。 当客户服务代表不在时，人工智能驱动的聊天机器人能够 24/7 满足客户的需求，即使在节假日也是如此。从历史上看，呼叫中心和亲自拜访是与客户互动的唯一方式。现在，客户支持不再局限于办公时间，因为人工智能聊天机器人可以通过各种媒介和渠道（包括电子邮件和网站）获得。
- 银行业 。 银行使用人工智能聊天机器人 以传统聊天机器人难以处理的方式处理复杂的请求。在处理客户的财务问题时，消除常见的人为错误并提供准确的响应或解决方案来解决问题尤为重要。
- 物联网 。 常见的家用设备通过亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 等接口具有对话式人工智能功能。对话式人工智能代理也集成在智能家居设备中。
- 人力资源（HR） 。 对话式人工智能可以自动化在招聘过程中手动筛选候选人资格这一耗时的人力资源流程。
对话式人工智能面临哪些挑战？
开发人员及其组织必须考虑对话式 AI 系统的一些常见挑战，例如：
- 语言翻译 。 迄今为止，许多对话式人工智能模型主要用英语进行训练，无法与非英语使用者的母语进行交互。 多语言专有聊天机器人 是具有全球业务的公司的客户服务选项。
- 安全 。 通过人工智能聊天机器人进行客户互动的公司必须采取适当的安全措施来处理和存储传输的数据。
- 难以解释某些单词和上下文 。 对话式人工智能可能会被俚语、行话和地方方言所困扰，这些都是人类语言本质不断变化的例子。开发人员开始训练该技术 应对此类挑战。
对话式人工智能与生成式人工智能
对话式人工智能和生成式人工智能是两个不同的概念，用于不同的目的。然而，存在一些重叠。例如，ChatGPT 是一种生成式人工智能工具，可以生成新闻文章、图像、歌曲、诗歌等。它也是一个非常先进的聊天机器人，可以 用于客户服务。
对话式人工智能
对话式 AI 专注于与最终用户进行 NLP 和 ML 驱动的对话。它经常用于从组织获取信息或问题答案，而无需等待联络中心服务代表。这些类型的请求通常需要开放式对话。因此，用户需要一个对话式人工智能工具。 提供给对话式人工智能模型的训练数据与生成式人工智能模型使用的训练数据不同。对话式人工智能的训练数据可以包括人类对话，因此模型可以更好地理解典型人类对话的流程。这确保它能够识别所提供的各种类型的输入，无论是基于文本的还是口头的。
生成式人工智能
生成式人工智能专注于内容的生成，包括文本、图像、视频和音频。如果营销团队想要为广告生成引人注目的图像，该团队可以使用生成式人工智能工具进行单向交互，从而生成生成的图像。 生成式 AI 模型的训练过程使用 神经网络 识别训练数据中的模式。这种分析与人工指导一起帮助生成模型学习提高其生成内容的质量。最终，他们的目标是产生准确且现实的输出。
如何创建对话式人工智能
在开发人员开始构建对话式人工智能应用程序之前，需要一个规划和创建过程。此过程应评估当用户与其交互时工具预期遵循的范围和对话结构。涉及的步骤包括以下内容：
- 收集最终用户的潜在输入 。 此过程的第一步是收集最终用户在交互过程中期望输入的列表。现有的常见问题解答列表或从以前的客户互动中收集的数据足以推动前进。
- 通过样本输入制定范围和目的 。 从第一步收集的潜在用户输入中，可以收集用户在与对话式人工智能工具交互时可能寻找的内容。重要的是要考虑用户在提出请求时可能使用的方式或措辞。使用所有这些信息来定义该工具的范围和用途，使其足够全面，可以处理各种用户输入并响应提出不同方式的请求。
- 定义目标 。 有了足够的数据和样本输入，就可以确定该工具的具体要求和目标。这些为与未来目标用户的全面对话或对话流的设计奠定了基础。
- 设计并测试原型 。 一旦确定了所有要求，就可以设计并构建原型模型。这种方法可以让开发人员确定他们的想法是否有效，并且还可以识别可能的问题。
- 与最终用户一起测试模型 。 人类开发人员指导和 训练原型工具 通过它与用户的潜在交互和场景。结果应该是一个对话式人工智能工具，可以与人类顺利互动，并以适当的方式回答问题。
- 强化学习 。 强化学习 作为训练过程的一部分，模型会随着时间的推移产生更准确的输出。这种方法会奖励模型产生所需的输出，并引导其远离错误的输出。这优化了模型性能。
对话式人工智能工具可以提供良好的客户服务体验，但也存在一些问题。了解更多关于 与使用 ChatGPT 相关的固有风险 以及用于这些任务的其他人工智能工具，包括虚假信息、偏见和安全问题。