2022年对话式人工智能的终极指南

到2026年，对话式人工智能市场预计将达到186亿美元。不仅它正在快速增长，而且超过一半的公司认为对话式人工智能正在扰乱行业，并认为他们的竞争对手最有可能实现这种技术。

如你所见，对话式人工智能正成为许多企业的重要组成部分营销策略还有客服。

掌握对话式人工智能的诀窍并在你的业务中实现它是必不可少的，这就是为什么今天我们将在2022年看对话式人工智能的最终指南。

什么是对话式人工智能

对话式人工智能就像是简单聊天机器人的升级版。它被用来发送自动信息，并在计算机和人类之间进行对话。它仍然是一个聊天机器人，但可以进行更像人类的对话。

他们可以像人类一样交流，理解句子的意图，然后模仿人类的文本进行回复。这个想法是使用这些聊天机器人来吸引顾客，让他们感觉像是在和一个真正的人交谈。

这让他们觉得自己更重要他们的体验是个性化的.

A 聊天机器人也更快，可以处理较小的问题，这些问题可能需要更长的时间来响应和解决。

聊天机器人:谁发明的?

伊莱扎是1994年计算机科学史上记录的第一个聊天机器人。它是由麻省理工学院的约瑟夫·韦岑鲍姆发明的。“话匣子”这个术语就是在这里产生的。

ELIZA的工作方式是从输入中识别关键字或短语，然后使用这些关键字发送回预编程的响应。显然，这意味着伊莱扎不是很个性化，经常对不同的短语或句子做出相同的反应。

例如，如果你提到你的家庭，像“我的父亲是一个渔民，”伊莱扎会回答，“告诉我更多关于你父亲的事情。”

伊莱扎认出了“父亲”这个词，并且有一个与这个词相关联的自动响应。因此，无论何时写下“父亲”或“爸爸”这个词，它都会给出相同的答案。

说说对话式AI和传统聊天机器人的区别?

很容易将对话式人工智能与普通的聊天机器人混淆，但有足够的差异将它们彼此分开。

对话式人工智能是聊天机器人和虚拟助手的核心。

对话人工智能使用机器学习来分析和理解人类正在写的东西。从那里，它可以生成与用户的书写相关的响应。

聊天机器人可以使用对话式人工智能，但也有很多不这样做。例如，基本的聊天机器人通常使用预先确定的响应或用规则编程，而不是由人工智能决定回答什么。

对话式人工智能不是基于规则的，而是根据用户响应的上下文和意图来选择如何响应。

最近的一项研究表明，到2030年，对话式人工智能市场将达到320亿美元。它目前正被无数的公司投资。

对话式人工智能是如何工作的?

对话式人工智能使用一个结构平台，可以根据输入发送单独的输出。

使用机器学习，对话式人工智能可以不断学习，并扩大其可以成功回答或回应的查询范围。这是因为每次用户与AI交谈时，它都可以检查用户响应的上下文和意图，从而学习可能需要相同答案的新问题。

最初看起来可能很简单，但机器学习比问题和回答复杂得多。因此，拥有右人工智能结构至关重要。

以下是构成对话式人工智能自然语言处理的一些主要组件。

机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一部分，围绕算法和数据集不断发展和改进。这些算法从先前与人类的消息中学习，学习人类对特定问题和答案的反应，以及对人类反应的正确反应。

自然语言处理(NLP)。这是一种与机器学习一起工作的语言学习方法。它目前正在使用，但随着深度学习的到来，大多数对话式人工智能将转向深度学习，以帮助人工智能更好地理解语言。

分析收到的输入。这是人工智能分析用户发送的文本并扫描以找出信息的上下文和意图的部分。

对话管理:在NLP完成并且输入已经被分析之后，人工智能需要回复一个适当的响应。对话管理是人工智能决定哪个答案最适合发送给用户，使用前面的过程来选择响应。

强化学习:最后，用户和人工智能的反应被存储起来。然后，机器学习分析输入和输出，以及它们是否匹配正确。从那里，机器学习可以检查用户的意图和人工智能的答案是否匹配，并更好地学习回答以下类似的输入。

对话式AI是用来做什么的?

大多数人以前都遇到过某种形式的对话式人工智能，甚至可能不知道他们在和人工智能而不是真人交谈。有些聊天机器人很容易被发现，但有些却不容易。

客户服务

对话式人工智能有很多用途。例如，如果你曾经在客户服务网站上使用messenger与他们交谈过，那么很有可能它是一个聊天机器人。在这一点上，它经常被用于客户服务，因为FAQ很容易被编程为聊天机器人的响应，以及管理预订、日程安排和取消。

IT服务台服务

对话式人工智能还可以用于IT服务台服务，帮助进行基本的IT查询和修复。聊天机器人可以帮助可能有简单修复和解决方案的人，而不是让IT人员整天忙于简单的修复。如果问题无法解决，聊天机器人仍然可以把用户转到真人面前。

销售

对话式人工智能也可以用于广告和销售产品。这些机器人可以被设置为提供促销或只是销售，并将其发送到目标受众。如果你有一个设置良好的聊天机器人，它应该能够称呼对方的名字，并可能知道他们的一些基本信息。

这些机器人可以让用户注册订阅或进入你的产品页面。

数据收集

许多企业忘记了对话式人工智能可以用来收集数据。

一天有无数次交互，你的对话式人工智能程序应该能够存储一天中收集的所有信息，并提供关于一天的活动和消息的特定分析。

记录所有信息和客户电话。

让所有对话都可以搜索，这样您就可以发现客户可能遇到的问题。

跟踪所有电话和信息中与问题相关的特定关键词，并寻找客户回复。

收集必要的数据，如通话时间、每天的回复次数以及当天的反应结果。