Όλοι έχουμε αλληλεπιδράσει με εφαρμογές Conversational AI όπως π.χ Alexa, Siri και Google Home. Αυτές οι εφαρμογές έχουν κάνει την καθημερινή μας ζωή πολύ πιο εύκολη και καλύτερη.
Το Conversational AI τροφοδοτεί το μέλλον της σύγχρονης τεχνολογίας και διευκολύνει την βελτιωμένη επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων και μηχανών. Όταν σχεδιάζετε έναν απρόσκοπτο βοηθό συνομιλίας που λειτουργεί αποτελεσματικά και με ακρίβεια, θα πρέπει επίσης να γνωρίζετε τις πολλές προκλήσεις ανάπτυξης που ενδέχεται να συναντήσετε.
Εδώ, θα μιλήσουμε για:
- Διάφορες κοινές προκλήσεις δεδομένων
- Πώς αυτά επηρεάζουν τους καταναλωτές;
- Οι καλύτεροι τρόποι για να ξεπεράσετε αυτές τις προκλήσεις και πολλά άλλα.
Κοινές προκλήσεις δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας
Με βάση την εμπειρία μας από τη συνεργασία με κορυφαίους πελάτες και σύνθετα έργα, έχουμε συντάξει για εσάς μια λίστα με τις πιο κοινές προκλήσεις δεδομένων AI για συνομιλία.
Ποικιλομορφία Γλωσσών
Η δημιουργία ενός συνομιλητικού βοηθού συνομιλίας με βάση την τεχνητή νοημοσύνη που μπορεί να καλύψει την ποικιλία των γλωσσών είναι μια σημαντική πρόκληση.
Υπάρχουν περίπου 1.35 δισεκατομμύρια ανθρώπους που μιλούν τα αγγλικά είτε ως δεύτερη γλώσσα είτε ως μητρική γλώσσα. Αυτό σημαίνει ότι λιγότερο από το 20% του παγκόσμιου πληθυσμού μιλά αγγλικά, αφήνοντας τον υπόλοιπο πληθυσμό να συνομιλεί σε άλλες γλώσσες εκτός από τα αγγλικά. Επομένως, εάν δημιουργείτε έναν βοηθό συνομιλίας, θα πρέπει επίσης να λάβετε υπόψη την ποικιλομορφία των γλωσσικών παραγόντων.
Γλωσσικός Δυναμισμός
Οποιαδήποτε γλώσσα είναι δυναμική και η αποτύπωση του δυναμισμού της και η εκπαίδευση ενός αλγόριθμου μηχανικής εκμάθησης που βασίζεται σε AI δεν είναι εύκολο. Διάλεκτοι, προφορά, αργκό και αποχρώσεις μπορεί να επηρεάσει την ικανότητα ενός μοντέλου AI.
Ωστόσο, η μεγαλύτερη πρόκληση για μια εφαρμογή που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη είναι η ακριβής αποκρυπτογράφηση του ανθρώπινου παράγοντα στη γλώσσα εισαγωγής. Τα ανθρώπινα όντα φέρνουν συναισθήματα και συναισθήματα στη μάχη, καθιστώντας δύσκολο για το εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης να κατανοήσει και να αντιδράσει.
Θόρυβος
Ο θόρυβος παρασκηνίου μπορεί να είναι σε ταυτόχρονες συνομιλίες ή σε άλλους επικαλυπτόμενους ήχους.
Καθαρίζοντας τη συλλογή ήχου σας από παρεμβολικούς θορύβους φόντου, όπως π.χ κουδούνια, σκύλοι που γαβγίζουν ή παιδιά Η συζήτηση στο παρασκήνιο είναι καθοριστική για την επιτυχία της εφαρμογής.
Επιπλέον, αυτές τις μέρες οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν να αντιμετωπίσουν ανταγωνιστικούς βοηθούς φωνής που βρίσκονται στις ίδιες εγκαταστάσεις. Γίνεται δύσκολο για τον φωνητικό βοηθό να κάνει διάκριση μεταξύ ανθρώπινων φωνητικών εντολών και άλλων φωνητικών βοηθών όταν συμβαίνει αυτό.
Συγχρονισμός ήχου
Κατά την εξαγωγή δεδομένων από μια τηλεφωνική συνομιλία για την εκπαίδευση του εικονικού βοηθού, είναι δυνατό να έχετε τον καλούντα και τον πράκτορα σε δύο διαφορετικές γραμμές. Είναι ζωτικής σημασίας να συγχρονίζονται ήχοι και από τις δύο πλευρές και να καταγράφονται οι συνομιλίες χωρίς να γίνεται παραπομπή σε κάθε αρχείο.
Έλλειψη δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα
Μια εφαρμογή που βασίζεται σε AI θα πρέπει επίσης να επεξεργάζεται γλώσσα συγκεκριμένης περιοχής. Παρόλο που οι βοηθοί φωνής δίνουν εξαιρετικές υποσχέσεις επεξεργασία φυσικής γλώσσας, δεν έχει ακόμη αποδείξει την κυριαρχία τους στη γλώσσα που αφορά τη βιομηχανία. Για παράδειγμα, γενικά δεν θα παρέχει απαντήσεις σε ερωτήσεις που αφορούν συγκεκριμένους τομείς σχετικά με την αυτοκινητοβιομηχανία ή τη χρηματοοικονομική βιομηχανία.
Σύνολο δεδομένων φωνής / ομιλίας / ήχου εκτός ραφιού για να εκπαιδεύσετε το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας πιο γρήγορα
Πώς επηρεάζουν αυτές οι προκλήσεις τους καταναλωτές;
Οι βοηθοί συνομιλίας AI για συνομιλία μπορεί να είναι παρόμοιοι με την αναζήτηση βάσει κειμένου. Όμως, υπάρχει μια βασική διαφορά μεταξύ των δύο. Στην υποστήριξη αναζήτησης βάσει κειμένου, η εφαρμογή προσφέρει μια λίστα με σχετικά αποτελέσματα αναζήτησης από τα οποία μπορεί να επιλέξει ο χρήστης, δίνοντας στους χρήστες την απαραίτητη ευελιξία στην επιλογή μιας από τις επιλογές.
Ωστόσο, σε μια συνομιλητική τεχνητή νοημοσύνη, οι χρήστες γενικά δεν έχουν περισσότερες από μία επιλογές και περιμένουν επίσης ότι η εφαρμογή θα παρέχει το καλύτερο αποτέλεσμα.
Εάν το εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης συνοδεύεται από προκατάληψη δεδομένων, το αποτέλεσμα σίγουρα δεν θα είναι ακριβές ή αξιόπιστο. Τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να επηρεαστούν από τη δημοτικότητα και όχι από τις απαιτήσεις των χρηστών, καθιστώντας το αποτέλεσμα περιττό.
Η λύση: Ξεπερνώντας τις προκλήσεις κατά τη φάση συλλογής δεδομένων
Το πρώτο βήμα για την καταπολέμηση της προκατάληψης της εκπαίδευσης θα ήταν η συνειδητοποίηση και η αποδοχή. Μόλις γνωρίζετε ότι το σύνολο δεδομένων σας θα μπορούσε να είναι γεμάτο με προκαταλήψεις, είστε υποχρεωμένοι να προβείτε σε διορθωτικές ενέργειες.
Το επόμενο βήμα θα ήταν η προληπτική παροχή στοιχείων ελέγχου στον χρήστη για την αλλαγή των ρυθμίσεων για την άμεση αντιστάθμιση της προκατάληψης. Εναλλακτικά, η ανατροφοδότηση μπορεί να συνδεθεί με βρόχο στο σύστημα για τον μετριασμό των προβλημάτων μεροληψίας προληπτικά.
Ο μετριασμός του θορύβου περιβάλλοντος, οι ταυτόχρονες συνομιλίες και ο χειρισμός πολλών ατόμων απαιτούν βελτιωμένες τεχνικές αναγνώρισης φωνής. Το σύστημα θα πρέπει επίσης να εκπαιδευτεί ώστε να κατανοεί τη συνομιλία με τα συμφραζόμενα και τις λέξεις ή φράσεις.
Η ικανότητα αναγνώρισης μη ανθρώπινων φωνών μπορεί επίσης να βελτιωθεί όταν το σύστημα εισάγεται για να απευθύνεται σε μη εγγεγραμμένα άτομα ή φωνές.
Όσον αφορά την ποικιλομορφία στις γλώσσες, η λύση βρίσκεται στην αύξηση του αριθμού των συνόλων δεδομένων γλωσσών που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση του μοντέλου. Έτσι, όταν οι επιχειρήσεις αυξάνουν τον αριθμό των συστημάτων για να καλύψουν μεγάλες γλωσσικές αγορές, η γλωσσική ποικιλομορφία μπορεί να επιτευχθεί απρόσκοπτα.
Οφέλη από τη συνεργασία με εξωτερικούς προμηθευτές
Υπάρχουν πολλά οφέλη από τη συνεργασία με εξωτερικούς προμηθευτές, καθώς συμβάλλουν στην άμβλυνση ορισμένων από τις προκλήσεις συλλογής δεδομένων συνομιλίας.
Η συνεργασία με έμπειρους τρίτους προμηθευτές προσφέρει μεγαλύτερη αποδοτικότητα κόστους και αξιοπιστία. Είναι οικονομικά αποδοτικό να λάβετε ποιοτικά σύνολα δεδομένων από αξιόπιστους προμηθευτές αντί της απόκτησης συλλογής δεδομένων από σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα.
Παρόλο που είναι βέβαιο ότι υπάρχουν προκαταλήψεις σε κάθε σύνολο δεδομένων, με έναν εξωτερικό προμηθευτή, μπορείτε να μειώσετε το κόστος που σχετίζεται με την εκ νέου επεξεργασία ή την επανεκπαίδευση του μοντέλου σας λόγω διαφορών δεδομένων και υπερβολικών γλωσσικών μεροληψιών.
Ένας έμπειρος πωλητής θα σας βοηθήσει επίσης να εξοικονομήσετε χρόνο συλλογή δεδομένων και ακριβής σχολιασμός. Ένας εξωτερικός προμηθευτής θα έχει την απαιτούμενη γλωσσική τεχνογνωσία για να αναπτύξει μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να ανοίξουν νεότερες αγορές για την επιχείρησή σας.
Ένας προμηθευτής μπορεί να παρέχει υψηλής ποιότητας, προσαρμόσιμα σύνολα δεδομένων που ταιριάζουν στις προτιμήσεις και τις απαιτήσεις του μοντέλου σας. Δεν μπορούν όλες οι προσυσκευασμένες λύσεις συλλογής δεδομένων και σχολιασμού να λειτουργήσουν υπέρ σας όταν εξετάζετε τη βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών, τα υψηλότερα ποσοστά μετατροπών και το μειωμένο επιχειρηματικό κόστος.
Έχουμε τα δεδομένα συνομιλίας που χρειάζεται το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης σας.
Ως αξιόπιστος και έμπειρος πάροχος, Η Shaip έχει μια τεράστια συλλογή από συνομιλητικά σύνολα δεδομένων AI για όλους τους τύπους μοντέλων μηχανικής εκμάθησης. Επιπλέον, παρέχουμε επίσης εξ ολοκλήρου προσαρμοσμένα δεδομένα συνομιλίας σε διάφορες γλώσσες, διαλέκτους και καθομιλουμένους. Εάν θέλετε να αναπτύξετε μια αξιόπιστη και ακριβή εφαρμογή υποστήριξης συνομιλίας που βασίζεται σε AI, έχουμε όλα τα εργαλεία που μπορούν να κάνουν το έργο σας επιτυχημένο.
