對(duì)話式人工智能供應(yīng)商Gnani堅(jiān)信，在未來(lái)兩到三年內(nèi)，對(duì)話型AI機(jī)器人將得到大幅改善，并激發(fā)消費(fèi)者和企業(yè)用戶的信心。

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早期的對(duì)話AI系統(tǒng)是圍繞關(guān)鍵字構(gòu)建的，當(dāng)用戶提及這些關(guān)鍵字時(shí)，就會(huì)觸發(fā)相關(guān)的響應(yīng)。問(wèn)題是，這個(gè)過(guò)程往往缺乏上下文理解。對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，這可能會(huì)令人沮喪，因?yàn)楫?dāng)機(jī)器人不理解他們時(shí)，他們會(huì)被轉(zhuǎn)移到一個(gè)人工客服，不得不重復(fù)他們已經(jīng)與機(jī)器人溝通的所有內(nèi)容。這會(huì)讓人抓狂，難怪有人調(diào)侃“人工智能”就是“人工智障”。

消費(fèi)者使用的對(duì)話式AI能否成功，取決于他們要求它為他們做什么。

如果你要預(yù)約，今天就可以。預(yù)約試駕和其他任務(wù)都可以用機(jī)器人來(lái)完成。但如果人工智能機(jī)器人不能滿足人類客戶的期望要求，就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

如果你想在汽車經(jīng)銷商那里試駕，你可以用一百萬(wàn)種方法來(lái)表達(dá)。你可以說(shuō)“我想試駕”，但也可以說(shuō)“我想看看長(zhǎng)城炮的性能”。

除非機(jī)器人的人工智能(AI)接受了這種多變的訓(xùn)練，否則它將無(wú)法理解客戶的要求。目前Gnani編碼的方式是，先提出一組初始方法，然后將其輸入自然語(yǔ)言處理算法。它們會(huì)生成聽(tīng)起來(lái)類似的句子，但可能不會(huì)涵蓋所有地區(qū)的所有選項(xiàng)，某些用例可能有一些獨(dú)特之處。

對(duì)于今天的許多客服電話來(lái)說(shuō)，會(huì)話式AI機(jī)器人在70%的情況下工作良好。

那么，具有更高的反應(yīng)性和理解能力的對(duì)話AI何時(shí)成為可能呢?

在未來(lái)幾年內(nèi)，情況會(huì)越來(lái)越好。但不要指望一蹴而就，需要系統(tǒng)從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，從一個(gè)80%有效的系統(tǒng)開(kāi)始。當(dāng)然，如果不解決剩下的20%時(shí)，系統(tǒng)仍然還是一團(tuán)糟。你需要一個(gè)NLP(自然語(yǔ)言處理)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，而且還要根據(jù)自己行業(yè)和用途進(jìn)行定制，這種針對(duì)每個(gè)用例的定制對(duì)于實(shí)現(xiàn)廣泛用途和行業(yè)的準(zhǔn)確可用會(huì)話AI至關(guān)重要。

人工智能正在努力幫助降低成本，并提供給更多的企業(yè)使用。但其成熟形式相當(dāng)昂貴。IBM Watson已經(jīng)被用于保險(xiǎn)銷售中，它是如此可信，一些男子試圖邀請(qǐng)他們正在交談的虛擬女性約會(huì)。問(wèn)題不再是硬件的性能，而是訓(xùn)練它需要付出多大的努力。

這種培訓(xùn)依靠高度人力和成本密集型，希望下一代神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)將減少相關(guān)培訓(xùn)時(shí)間和成本。

只要有足夠大的預(yù)算，會(huì)話計(jì)算可以在今天成功地實(shí)現(xiàn)。業(yè)界正在努力將成本降至更合理的水平。它一旦成熟，勢(shì)必會(huì)極大地改變我們與電腦的互動(dòng)方式，也會(huì)極大地改變商業(yè)客戶服務(wù)模式。