介绍
在今天的世界中，您可能已经观察到，即使是孩子们也被Alexa吸引，驱使他们播放自己喜爱的音乐或电视节目。看到这些小人类使用最新技术之一而不知道它的工作原理是令人惊讶的。这就是人工智能的这个子类型的特殊之处——对话型人工智能。对话型人工智能使计算机和软件应用能够像人类一样听取、理解和回应。试试使用Microsoft的Cortana、Apple的Siri和Google的Bard来理解我们的话。或者前往OpenAI的ChatGPT，这是最新的、最轰动人心的对话型人工智能，它知道一切（直到2021年）。
在此之前，让我们先了解一下这些对话型人工智能模型是如何工作的。此外，我们将讨论它们的交流方式以及它们如何理解您的回应。
什么是对话型人工智能？
基本上，对话型人工智能是一种人工智能（AI）技术，模拟人类对话。它使计算机和软件应用程序能够使用口语/书面语言以类似于人类的方式与人类进行协作。这些系统可以以各种形式实现，例如聊天机器人、虚拟助手、语音激活智能设备和客户支持系统。
对话型人工智能如何工作？
对话型人工智能工作流程是一系列不同的过程。一个典型的对话型人工智能的工作方式如下。
- 交互式用户界面：它具有一个界面，用户可以输入文本。或者，ASR（自动语音识别）系统可以记录用户的语音并将其转换为文本。
- 自然语言处理：然后使用NLP技术从用户输入中提取意图，并将其转换为结构化数据进行分析。
- 自然语言理解（NLU）：NLU专注于从用户的输入中提取意图和上下文。它涉及分析信息以确定用户的目标或所需操作。
- 自然语言生成（NLG）：使用自然语言生成（NLG）生成响应进行对话。NLG用于推断上述过程并生成与人类对话的响应。
自然语言理解（NLU）
顾名思义，自然语言理解（NLU）是一种利用计算机软件理解用户输入的人工智能分支。它有助于弥合用户语言和系统处理和适当响应的能力之间的差距。
准确和上下文感知的语言理解的重要性
随着人工智能的进步，越来越多的公司在其运营中采用基于AI的技术。客户服务和管理是AI采用日益增加的领域之一。因此，能够准确分析客户情感和语言的AI正面临上升趋势。这减少了需要人类专业人员与客户互动并花费大量人力小时尝试理解他们的需求。
对话型人工智能系统中的NLU技术
NLU是所有对话型人工智能系统的重要组成部分。为了分类意图、提取实体并理解上下文，NLU技术通常与机器学习一起使用。它使用监督学习、命名实体识别和深度学习。
- 监督学习：通常使用带标签的训练数据进行NLU模型的训练。训练数据包括用户输入及其相应的意图和实体示例。使用这些数据，NLU模型学会识别输入和所需输出之间的模式和关系。
- 命名实体识别（NER）：NER是一种特定的NLU技术，用于识别和分类文本中的命名实体。它提取实体，如名称、日期、组织或预定义类别。
- 深度学习：各种NLU任务利用循环神经网络（RNN）和变压器捕捉输入数据中更复杂的模式。它有助于有效地理解意图并提取实体。
智能虚拟助手（IVAs）
您是否与Siri、Cortana或Alexa互动过？如果是的话，那么您一定熟悉虚拟助手是什么。即使您没有，您至少也听说过它们。它们是高级对话型人工智能系统，可以模拟人类交互，协助用户完成各种任务并提供个性化的帮助。
虚拟助手在提供人类化互动方面的作用
虚拟助手在当今现实世界中有很多用途。以下是其中一些。
- 上下文感知: 这些助手通过考虑用户历史记录、偏好和来自先前互动的其他相关信息来维护上下文理解。
- 情感智能: 一些具有情感智能功能的先进IVA正在开发中。你一定看过著名电影“她”吧。这部电影展示了人工智能如何与人类的情感需求交流和回应。
对话AI的个性化和定制能力
IVA已经为个性化体验打开了更多的大门。它们可以记住用户的偏好，适应用户的行为，并提供量身定制的建议。最广泛使用的个人虚拟助手是苹果的Siri。苹果的面向直接消费者的虚拟助手可以根据用户的偏好进行个性化设置，包括声音、口音等。
全渠道整合
对话式AI的另一个不同点是全渠道整合。词源学上，全渠道方法可以无缝地将正在进行的对话从一个渠道延续到另一个渠道。猜猜哪项技术使其成为可能？它就是对话式AI。
多渠道无缝整合
对话式AI系统通过全渠道整合在不同渠道上保持一致的行为和响应。正在进行的对话上下文、用户偏好和以前的互动内容无缝共享，允许用户在各个渠道之间切换。
一致的用户体验和数据同步
要提供全渠道体验，必须跟踪客户互动发生的所有渠道。这可能是您的网站、应用程序、Whatsapp、Facebook 或其他平台。集成一个AI驱动的全渠道聊天机器人可以帮助连接所有这些渠道。这将极大地增强您在所有数字媒体上的品牌存在感，并实现大规模的数据同步。
上下文理解和记忆
对话式AI系统提供高度准确的上下文理解和记忆。这使它们能够为用户维护连贯的响应。
保留和回忆以前的互动能力
对话式AI系统在监控正在进行的互动进程的同时，回忆以前互动的数据和上下文。当用户提到先前提到的实体或提出跟进问题时，系统可以参考存储的信息。
个性化对话的上下文意识
这是通过考虑历史记录、用户查询、正在进行的对话的上下文和其他相关因素来解决消除疑虑的。例如，如果您问一个对话式AI，“今天会下雨吗？”AI系统会理解您指的是当前日期，并寻求天气信息。
意图识别和对话管理
对话式AI的另一个关键不同点是意图识别和对话管理。
准确识别用户意图的技术
最广泛使用的识别用户意图的技术是NLU。正如您在上面所读到的，NLU使这些系统能够分析和识别用户输入数据中更复杂的模式和上下文。在NLU过程中使用监督学习、递归神经网络和命名实体识别等技术。
动态对话的自适应对话管理
在确定意图和上下文之后，对话管理组件选择对话式AI系统应该如何响应。这涉及在考虑对话的当前状态、用户的意图和系统的能力的情况下选择最佳行动方案。这是通过预定义规则、状态机和其他技术如强化学习实现的。
机器学习和人工智能算法
机器学习和人工智能——这两个最近的发展使算法觉醒并让机器和计算机活了起来。作为对话式AI的关键不同点，两者都为计算机辅助的人类互动做出了贡献。
使用机器学习技术训练会话式人工智能模型
由于它们几乎存在于每个社交平台中，因此它们的普及需要先进的机器学习培训。这可以通过监督和无监督学习以及决策树、神经网络、回归、SVM和贝叶斯网络等算法来完成。一些其他的训练方法包括聚类、分组、关联规则、维度分析和人工神经网络算法。
强化学习和深度学习在会话式人工智能中的应用
强化学习涉及通过试错过程来训练模型。在这里，会话式人工智能模型与环境交互，并学习最大化奖励信号。在会话式人工智能中，强化学习可以通过基于用户满意度或任务完成的奖励函数来训练模型生成响应。
与后端系统的集成
会话式人工智能系统可以与众多后端系统集成，增强其适用性。
与CRM、ERP等系统连接以获取数据访问
为了从会话式人工智能系统中获得更多好处，您可以将它们与CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划）等应用程序连接起来。通过与这些系统集成，会话式人工智能可以根据来自这些应用程序的实时数据提供个性化和上下文相关的回复。
简化工作流程和自动化流程
这种集成可以通过将这些应用程序的输入数据直接提供给会话式人工智能模型来简化大多数工作流程。例如，客户可以通过会话式人工智能界面直接开始支持问题、预约、检查订单状态和提交订单。然后，会话式人工智能系统可以与基础CRM或ERP系统通信，以平稳地满足这些请求。
持续学习和改进
由于会话式人工智能尚属于新兴技术进步领域，因此它提供了持续学习和改进的领域。
此外，AI专家可以根据消费者反馈调整这些系统，以提高可用性和功能。
反馈循环和基于数据的模型增强
获取用户反馈可以比您想象的更有价值。可以通过明确的方式（例如用户评级或调查）或通过监视用户交互来获取。基于这些数据，可以增强AI系统。无论数据是否完美，使用质量标准都可以改进见解，并让公司从用户反馈中获得更多利益。
迭代更新和用户驱动的改进
迭代更新意味着基于用户与模型的交互方式的不断更新和改进循环。这有助于AI模型管理员识别标准问题，映射用户期望并实时查看模型的性能。此外，开发人员可以使用这些数据对会话式人工智能系统进行微调、调整算法和集成新功能。
会话式分析
数据分析已成为处理数据的公司的标准实践。相对较新的一个分支，会话式分析，旨在分析用户与系统之间的任何对话数据。
捕获和分析对话数据以获取见解
会话式分析结合了NLP和机器学习技术，以收集和分析对话数据。数据是从用户与会话式人工智能系统的交互中收集的。这可以包括用户查询、系统响应、时间戳、用户人口统计信息（如果可用）等。然后对其进行预处理并用于分析。
基于分析优化会话式人工智能
根据对话数据分析结果，开发人员可以更好地了解用户参与度、响应误解、流程问题、意图识别差距和缺乏上下文理解。这些见解可以帮助他们提高系统响应的相关性。
合规性和安全性
数据隐私、安全性和合规性是使用AI系统时最普遍的担忧。由于这些技术摄取大量数据，如果某些输入数据不道德或不适当，则总是存在不道德的结果风险。
确保对话式AI的隐私和数据保护
您可以通过以下几种方式确保对话式AI系统的隐私和数据保护：
- 双重认证：在对话式AI中，这种方法是保持机密性的绝佳方式。如果客户希望使用聊天机器人连接到网站，则需要进行双向验证。
- 数据验证：在登录以使用对话式AI模型时，要求用户确认以保护个人或客户信息的隐私。当用户注册时，可以向其个人电子邮件或电话号码发送链接。只有在验证了其个人信息后，才允许某人访问或共享信息。
符合行业法规和标准
遵守数据保护法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）或美国的《加利福尼亚消费者隐私法》（CCPA）。医疗保健行业的对话式AI系统还必须遵守《健康保险可携带性与责任法案》（HIPAA）。
未来趋势和创新
由于该领域的持续研究和发展，对话式AI及其关键差异化因素正在萌芽。此外，不断增长的用户期望和需求推动了技术的发展。
语音助手和语音启用设备
未来，对话式AI将与配备IVAs的物联网（IoT）设备和智能家居系统无缝集成，使用户可以通过语音或聊天界面与其设备交互并控制其环境。
自然语言处理和理解的进展
由于这些AI模型高度依赖自然语言处理和理解，因此这些领域的任何发展都将随后影响对话式AI系统的展开方式。他们将为我们提供更准确、深刻和类似于人类的响应。
随着对话式AI变得越来越普遍，它将制定指南和标准，以促进对话式AI技术的负责任和公平使用。
结论
总之，对话式AI提供了几个关键的差异化因素，并标志着人机交互的重大发展。首先，对话式AI通过启用自然语言理解使人们更自然、更类似于人类地与AI系统交流。它使用机器学习和自然语言处理来理解用户意图并相应地做出回应。此外，对话式AI系统可以随着时间的推移学习和改进。通过迭代更新和用户驱动的增强，它们不断完善其性能并适应用户的偏好。
从业务角度来看，这些系统有助于改善用户体验、提高客户参与度、简化客户支持操作并提供更个性化的服务。
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