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2023年需要关注的七个对话式人工智能趋势

时间:2023-05-10 09:39:10作者:沃卡惠文章来源:

随着对话式人工智能变得越来越复杂,它在一系列商业应用中找到了一席之地,本文将展望一下这项创新技术的未来发展。

如果你曾经向Siri或Alexa这样的虚拟助手询问天气预报,或者使用聊天机器人或消息应用程序查看订单状态,就会体验对话式人工智能的力量。这个人工智能工具使用自然语言处理(NLP)来理解和响应人类语言。

但对话式人工智能涉及的远不止虚拟助手和聊天机器人。这是一个快速发展的领域,应用范围广泛,创新潜力巨大。

根据调研机构Grand View Research发布的一份调查报告,2020年全球对话式人工智能市场规模价值129亿美元,预计从2023年到2030年将以37.3%的复合年增长率增长。这种指数级增长反映了对话式人工智能在全球企业和行业中的重要性日益上升。

以下了解对话式人工智能的未来发展,并探索将在2023年及以后塑造该领域的七个关键对话式人工智能趋势。

对话式人工智能的发展方向

近年来,对话式人工智能取得了长足的进步,而且还在以令人目眩的速度继续发展。随着我们进入2023年,一些对话式人工智能趋势可能会成为改善客户体验的中心舞台。

(1)对话式人工智能搜索

对话式人工智能最重要的趋势之一是对话式搜索引擎的使用。对话式搜索引擎允许用户使用自然语言以对话的方式与搜索引擎交互。这意味着用户可以像问人类一样问问题,而搜索引擎将理解并提供相关结果。

对话式搜索引擎的兴起正在改变人们与技术互动的方式。用户无需输入关键字和短语,就可以与人工智能设备进行自然对话。随着越来越多的人习惯于语音搜索,并期待更多的对话式体验,这种趋势可能会继续增长。

(2)人工智能聊天机器人提供个性化服务

人工智能聊天机器人已经出现了一段时间,但正变得越来越复杂和个性化。聊天机器人不再只是回答简单的问题或提供基本信息。以下是聊天机器人提供个性化服务的一些方式:

?自然语言处理:聊天机器人可以使用自然语言处理(NLP)来理解用户意图,并提供个性化的响应。

?自定义响应:聊天机器人可以根据用户之前与机器人的交互自定义响应。

?量身定制的内容:聊天机器人可以根据用户的兴趣或搜索历史提供定制的内容,例如文章、视频或产品。

人工智能聊天机器人成功的关键是它们能够理解对话的场景并提供相关的回应。随着聊天机器人变得越来越先进,它们将更好地理解用户在说什么,以及他们为什么这么说。这将使他们能够根据用户的需求和喜好提供更加个性化的响应。

(3)语音助手

亚马逊的Alexa、谷歌Assistant和苹果的Siri等语音助手已经无处不在。这些设备使用户只需通过说话就能控制他们的智能家居、播放音乐和获取信息。随着这些语音助手越来越先进,拥有更好的语音数据,它们将更加融入我们的日常生活。

语音助手已经被应用于多个行业,其中包括:

  • 医疗
  • 银行
  • 酒店
  • 媒体和娱乐

它们可以用来安排约会,订购处方,甚至预订酒店房间。随着语音助手变得越来越普遍,它们将成为企业与客户互动的更强大工具。

(4)用于元宇宙的对话式人工智能

“元宇宙”是一个越来越受欢迎的虚拟世界,尤其是在年轻一代中。

很多全球企业的高管(确切地说,71%)对元世界对其公司的积极影响持乐观态度,一些科技公司已经加入了这一潮流。

Facebook/Meta在开发先进的对话式人工智能技术方面投入了大量资金,可以在各个方面增加人情味,促进不同场景下的自然对话。

随着元宇宙的发展,人们可以期待看到更多的企业在这个新环境中使用对话式人工智能与客户互动。

(5)拥有高情商的人工智能聊天机器人

对话式人工智能领域最令人兴奋的趋势之一是开发具有高情商的聊天机器人。这些聊天机器人被设计用来识别和回应人类的情绪,使它们更有效地与客户互动。

尽管情感人工智能尚处于起步阶段,但它拥有巨大的潜力,可以改变我们与技术的互动方式。具有情商的聊天机器人可以用于:

  • 提供情感支持。
  • 帮助客户处理困难情况。
  • 甚至察觉到客户不满意,并提供解决方案来解决他们的担忧。

人工智能聊天机器人可以利用人工智能和机器学习算法来分析大型人类互动和情感数据集。聊天机器人的模型可以通过训练数据学习识别和回应各种情绪状态,增强技术提供个性化和同理心客户体验的能力。

(6)积极主动的客户服务

对话式人工智能还可以通过提供主动支持来改善客户体验。

例如,聊天机器人可以监控客户在网站或应用程序上的活动,并在客户请求帮助之前提供帮助或建议。这可以节省客户的时间和精力,让他们感到更有价值和关心。

此外,对话式人工智能可以分析客户数据,以识别模式和趋势。它将使企业能够在客户需求出现之前预测并解决他们的需求。这可以帮助减少客户的挫败感,提高整体满意度。

(7)收集人工智能训练数据

为培训语音助手收集数据既耗时又具有挑战性。为了有效地收集数据,使用以下来源是很重要的:

  • 真实世界对话的录音和口头话语的转录。
  • 标注数据是至关重要的,应该包括说话人的身份、语调和情绪。
  • 应该收集一个包含不同演讲者、性别、口音和情绪的平衡数据集。
  • 清除背景噪声、错误和异常值的干净数据也是必不可少的。

如果历史有任何启示的话,那么对话式人工智能的发展很可能会继续成为计算机科学富有成效的途径。

未来五年将带来更精简的人工智能体验,增强这些交互的安全功能等等。未来几年的对话式人工智能趋势将比以往任何时候都更加光明,更容易实现。

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