Pomogą Ci dokonać rezerwacji lub zamówić pizzę, znaleźć najlepsze oferty lotów i zauważą, że wydajesz dużo pieniędzy na rozrywkę, a nie na inwestycje. Mówimy o wirtualnych asystentach AI, którzy stali się znaczącą częścią naszego codziennego życia. Ale jakie technologie kryją się pod maską asystentów AI i jak możesz je wykorzystać w swojej firmie? Wszystkie odpowiedzi znajdziesz w tym artykule.
Analiza rynku inteligentnych asystentów wirtualnych
Inteligentni wirtualni asystenci (IVA), znani również jako inteligentni asystenci osobiści (IPA), to agenci sterowani przez sztuczną inteligencję, zdolni do generowania osobowości przy użyciu kontekstu, takiego jak metadane klientów, przeszłe rozmowy, bazy wiedzy, geolokalizacja oraz inne modułowe bazy danych. Technologia asystenta AI jest pod wieloma względami podobna do tradycyjnych chatbotów, ale integruje analitykę nowej generacji, uczenie maszynowe, AR/VR i analizę danych. Podczas gdy tradycyjne chatboty mogą generować odpowiedzi na zapytania w oparciu o łańcuchy Markowa i inne podobne procesy, ich statyczne odpowiedzi bledną w porównaniu z dynamicznymi spostrzeżeniami generowanymi przez inteligentnych wirtualnych asystentów.
Siri i rynek światowy AI
Jednym z najbardziej znanych wirtualnych asystentów jest Siri firmy Apple, produkt konsumencki traktowany jako osobisty asystent. Przykładami innych IVA są Alexa firmy Amazon, Cortana firmy Microsoft i Asystent Google, Google. Siri i konkurenci pomagają klientom w łatwym wykonywaniu poleceń za pomocą podpowiedzi głosowych, automatyzacji zadań, takich jak ustawianie alarmów w smartfonach, ustne czytanie wiadomości e-mail za pomocą technologii zamiany tekstu na mowę, odtwarzanie i wyszukiwanie muzyki oraz wysyłanie wiadomości tekstowych. Wszechobecność i popularność IVA w smartfonach konsumenckich skłoniła producentów samochodów do przyjęcia technologii inteligentnych asystentów osobistych. Azja i Pacyfik to kluczowy rynek, na który warto zwrócić uwagę, jeśli chodzi o inteligentnych wirtualnych asystentów, ze znaczącym wzrostem w dziedzinie opieki zdrowotnej, technologii i finansów. Do największych graczy w branży należą
- Apple Inc.,
- Inbenta Technologies,
- IBM Corporation,
- Avaamo Inc.
- Sonosa
Użytkowników korzystających z technologii asystenta AI można znaleźć w branżach opieki zdrowotnej, telekomunikacji, podróży i hotelarstwa, handlu detalicznego i BFSI. Produkty konsumenckie korzystające z IVA lub IPA obejmują:
- inteligentne głośniki,
- smartfony,
- samochody,
- pojazdy użytkowe,
- komputery domowe,
- urządzenia automatyki domowej i inne.
Podstawowe technologie, na których opierają się IVA i IPA, obejmują uczenie maszynowe, przetwarzanie kognitywne, zamianę tekstu na mowę, rozpoznawanie mowy, widzenie komputerowe i AR. Omówimy je bardziej szczegółowo później.
Dlaczego firmy tworzą asystentów AI?
Jeśli posiadasz urządzenie Apple, prawdopodobnie nie wyobrażasz sobie życia bez Siri. Amazon Alexa, Asystent Google, Samsung Bixby — większość dużych marek inwestuje w rozwój asystentów AI. Dlaczego więc firmy to robią? Główną zaletą wykorzystania sztucznej inteligencji do tworzenia takich rozwiązań jest to, że sztuczna inteligencja może wydajnie i szybko przetwarzać duże ilości danych w celu wyszukiwania spostrzeżeń i dostarczania inteligentnych rekomendacji. Wspierani przez rozpoznawanie głosu i mowy asystenci AI mogą łatwiej wykonywać wiele codziennych zadań, takich jak dodawanie wydarzeń do kalendarza, ustawianie przypomnień czy śledzenie miesięcznych wydatków.
Główne korzyści z budowy wirtualnego asystenta dla przedsiębiorstwa to:
- Poprawa jakości obsługi klienta
Dzięki asystentowi AI możesz zautomatyzować procesy biznesowe interakcji z klientami. Dzięki temu Twoi pracownicy będą mogli skupić się na bardziej złożonych zadaniach i nie tracić czasu na zlecenia, które mogą być obsługiwane automatycznie.
- Łatwe zbieranie kluczowych danych
Dane dotyczące doświadczeń klientów zbierane za pośrednictwem tradycyjnych rozmów telefonicznych lub czatów wymagają od analityków przeszukiwania niezliczonych godzin rozmów telefonicznych oraz informacji zbieranych i rejestrowanych przez agentów obsługi klienta na żywo. Dzięki IVA zapytania klientów i związane z nimi metadane mogą być natychmiast archiwizowane i kategoryzowane do celów analizy bez konieczności tworzenia doskonałej dokumentacji przez agentów obsługi klienta.
- Spersonalizowane wrażenia użytkownika
Asystent sztucznej inteligencji dostosowuje się do potrzeb każdego użytkownika, zapewniając klientom wysoce spersonalizowaną obsługę. Na przykład IPA może zapamiętać nie tylko Twoją nazwę użytkownika, ale także Twoje preferencje. Pomaga to zwiększyć zaangażowanie użytkowników, a także zwiększyć satysfakcję i lojalność klientów. Zdolność firmy do łączenia obsługi klienta ze złożonymi częściami łańcucha narzędzi firmy, jest jednym z największych atutów inteligentnego wirtualnego asystenta. Po kilku modyfikacjach wirtualny asystent może łączyć się z dowolną bazą danych lub dowolnym zasobem, aby dostarczać krytyczne informacje i optymalizować przepływ pracy na każdym poziomie.
Rodzaje wirtualnych asystentów AI
Istnieje kilka różnych typów wirtualnych asystentów AI, a każdy z nich omawiamy poniżej:
Chatboty są podstawą przestrzeni e-commerce od samego początku, ale nowoczesne implementacje chatbotów oparte na sztucznej inteligencji pozwalają im przemyśleć zapytania klientów, zamiast popychać ich przez serię statycznych zdarzeń.
Asystenci głosowi, tacy jak słynne produkty Siri i Asystent Google, wykorzystują automatyczne rozpoznawanie mowy i przetwarzanie języka naturalnego, aby odpowiadać na zapytania za pomocą mowy.
Awatary AI, to modele 3D zaprojektowane tak, aby wyglądały jak ludzie, do użytku w aplikacjach rozrywkowych lub w celu zapewnienia ludzkiego kontaktu z wirtualnymi interakcjami z obsługą klienta. Najnowocześniejsze technologie firm takich jak Nvidia mogą tworzyć niemal realistyczne ludzkie awatary w czasie rzeczywistym.
Wirtualni asystenci specyficzni dla domeny to wysoce wyspecjalizowani wirtualni asystenci AI stworzeniu dla bardzo konkretnych branż, zoptymalizowani pod kątem wysokiej wydajności w podróżach, finansach, inżynierii, cyberbezpieczeństwie i innych wymagających biznesach. Znajdziemy również technologie wirtualnego asystenta stworzone do konkretnych zadań. Na przykład technologia Avatar to Person (ATP) oparta na sztucznej inteligencji i technologii modelowania 3D może umożliwić osobom niepełnosprawnym wykonywanie zadań, takich jak „wirtualna rekonstrukcja twarzy” i „symulacja generowania mowy”, aby swobodnie komunikować się online.
Technologia stojąca za asystentem AI
Załóżmy, że chcesz stworzyć własnego wirtualnego asystenta, takiego jak Siri. Co zrobisz? Pierwszą i najłatwiejszą opcją jest zintegrowanie Siri bezpośrednio z aplikacją. Siri, Cortana i Asystent Google to trzy dobrze znane przykłady asystentów AI, które wielu programistów integruje ze swoimi aplikacjami. W 2016 roku Apple Inc. Wydano SiriSDK, zestaw programistyczny, który umożliwia programistom zintegrowanie funkcjonalności ich własnych aplikacji z „zadaniami”, które może wykonywać Siri. Siri SDK używa „intencji” jako etykiety dla użytkownika i kojarzy intencje z niestandardowymi klasami i właściwościami. Jeśli Twoja firma nie chce polegać na istniejących opcjach asystenta AI, potrzebujesz dedykowanego zespołu inżynierów AI do stworzenia własnego rozwiązania. Przyjrzyjmy się kluczowym technologiom AI stojącym za inteligentnymi asystentami wirtualnymi.
Zamiana mowy na tekst (STT) i zamiana tekstu na mowę (TTS)
Jeśli mówimy o inteligentnych asystentach wirtualnych, potrzebują oni przynajmniej możliwości zamiany mowy na tekst (STT) i zamiany tekstu na mowę (TTS).
Zamiana mowy na tekst STT dzięki AI
Ta funkcja umożliwia aplikacjom konwersję ludzkiej mowy na sygnały cyfrowe. Oto jak to działa. Kiedy mówisz, tworzysz serię wibracji. Oprogramowanie konwertuje je na sygnały cyfrowe za pomocą przetwornika analogowo-cyfrowego (ACD) i wyodrębnia dźwięki, a następnie segmentuje je i dopasowuje do istniejących fonemów. Fonem to najmniejsza jednostka językowa zdolna do rozróżniania powłok różnych słów. Na podstawie złożonych modeli matematycznych system porównuje te fonemy z poszczególnymi słowami i wyrażeniami i tworzy tekstową wersję tego, co powiedziałeś.
Zamiana tekstu na mowę TTS
Zamiana tekstu na mowę jest odwrotna. Technologia tłumaczy tekst na mowę. TTS to komputer, który wykorzystuje uczenie maszynowe do symulacji ludzkiej mowy z tekstu. System musi przejść przez trzy kroki, aby przekonwertować tekst na mowę. Najpierw musi przekonwertować tekst na słowa, następnie dokonać transkrypcji mowy, a następnie dokonać transkrypcji na mowę.
Zamiana mowy na tekst (STT) i zamiana tekstu na mowę (TTS) są wykorzystywane w technologii wirtualnych asystentów w celu zapewnienia płynnej i wydajnej komunikacji między użytkownikami, a aplikacjami. Aby zamienić podstawowego asystenta głosowego ze statycznymi poleceniami w prawdziwego asystenta AI, musisz również dać programowi możliwość interpretowania żądań użytkowników za pomocą inteligentnych tagów i heurystyki.
Wizja komputerowa (CV)
Wizja komputerowa to technika sztucznej inteligencji, która może wydobywać ważne informacje z danych wizualnych, takich jak obrazy cyfrowe lub filmy. CV jest integralną częścią tworzenia wirtualnej asystentki. Ci asystenci mogą odpowiadać za pomocą wideo generowanego przez twórcę zamiast głosu, co znacznie poprawia wrażenia użytkownika. Wizja komputerowa pozwala systemowi rozpoznawać mowę ciała, która jest ważnym elementem komunikacji. Wizualny wirtualny asystent korzystający z tej technologii wykorzystuje kamery, które przechowują dane i wykorzystuje wykrywanie twarzy w czasie rzeczywistym, aby uchwycić, kiedy ktoś patrzy na ekran, a następnie wysyła sygnał do reszty systemu, aby przekonwertować mowę użytkownika na tekst. CV może również znacznie poprawić dokładność rozpoznawania mowy, porównując to, co mówi użytkownik, z ruchem twarzy i ust użytkownika.
Kontrola hałasu
Kontrola hałasu to kolejna kluczowa funkcja zapewniająca dokładność asystenta głosowego. Chociaż wiele smartfonów zawiera oprogramowanie do kontroli i redukcji szumów oparte na oprogramowaniu, nie można oczekiwać, że będzie działać dla wszystkich klientów. Aby zrekompensować brak oprogramowania do redukcji szumów na pokładzie, najlepsze słuchawki Bluetooth zawierają również sprzętową redukcję szumów, ale znowu nie ma gwarancji, że Twój asystent AI będzie w stanie wykryć, co mówią Twoi klienci w zatłoczonym przedziale pociągu. Integrując wewnętrzny pakiet kontroli hałasu, możesz zminimalizować ryzyko błędnej interpretacji zapytań głosowych.
Kompresja głosu
Twój asystent AI będzie również musiał przynajmniej tymczasowo przechowywać informacje o mowie w celu ich przetworzenia, chyba że planujesz lokalnie zapełnić dysk twardy klienta danymi mowy. Technologia kompresji szybko się rozwija, ale przy opracowywaniu asystentów głosowych kodeki audio i rozwiązania do kompresji wymagają dokładnej analizy.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Po uzyskaniu danych mowy asystent AI musi przetworzyć i zinterpretować dane przy użyciu przetwarzania języka naturalnego (NLP), a następnie wykonać żądane polecenia. NLP upraszcza proces rozpoznawania mowy. Chociaż wiele zestawów AI jest wstępnie szkolonych na niezliczonych godzinach próbek mowy, nadal potrzebujesz wystarczającej ilości danych o klientach, aby dostosować je pod kątem dokładności w danym przypadku użycia. Jeśli Twój asystent AI ma odpowiadać werbalnie, potrzebujesz syntezy mowy, takiej jak najlepsze rozwiązania chmurowe Google, aby generować realistyczne i wyraźne głosy.Przetwarzanie mowy jest jednak niewystarczające do określenia rzeczywistych intencji osoby i prowadzenia normalnej rozmowy. Żądanie nadal musi zostać poprawnie zinterpretowane i tu właśnie wchodzi w grę rozumienie języka naturalnego.
Zrozumienie języka naturalnego (NLU)
Rozumienie języka naturalnego (NLU) to inne podejście do przetwarzania języka naturalnego i jest uważane za podtemat NLP przez większość informatyków i informatyków. Metody NLP analizują, tokenizują i normalizują język naturalny w znormalizowane struktury do przetwarzania poleceń, podczas gdy NLU interpretuje język naturalny bez jego normalizacji i wyprowadza znaczenie z zapytań poprzez rozpoznawanie kontekstu. W skrócie, NLP zajmuje się gramatyką, strukturą i rekompensuje użytkownikom błędy ortograficzne, podczas gdy NLU bada rzeczywistą intencję zapytania.
Generowanie języka naturalnego (NLG)
Generowanie języka naturalnego generuje dane wyjściowe w języku naturalnym. Dzięki tej technologii użytkownicy mogą uzyskać ludzkie odpowiedzi od wirtualnych asystentów i chatbotów. Modele i techniki stosowane w NLG mogą się różnić w zależności od celów projektu i metodologii rozwoju. Jedną z najprostszych metod jest system szablonów, który można zastosować do tekstu, którego struktura jest z góry określona i wymaga bardzo małej ilości danych do wypełnienia. Ta metoda może automatycznie wypełnić luki danymi pobranymi z wierszy w arkuszach kalkulacyjnych, rekordów w tabelach bazy danych itp. Innym podejściem jest dynamiczne NLG, które nie wymaga od programistów pisania kodu dla każdego przypadku brzegowego i pozwala systemowi na samodzielną reakcję. Jest to bardziej zaawansowany rodzaj generowania języka naturalnego, który opiera się na algorytmach uczenia maszynowego.
Głęboka nauka
Chatboty, które odpowiadają tylko tekstem, są znacznie bardziej wyrafinowane niż asystenci głosowi. Ponieważ nie musisz konwertować mowy na tekst w celu interpretacji, będziesz potrzebować wielu narzędzi podczas tworzenia chatbota. Generowanie tekstu nowej generacji, takie jak GPT-3, jest w stanie generować nie tylko odpowiedzi na podstawowe zapytania, ale także kompletne wiadomości z „ziarna”. Umożliwia to głębokie uczenie się. Wirtualni asystenci i chatboty korzystające z algorytmów głębokiego uczenia się i zdobywają wiedzę na podstawie swoich danych i rozmów międzyludzkich. Chatbot korzystający z głębokiego uczenia bada istniejące interakcje między klientami, a agentami wsparcia i tworzy sparowane wiadomości i odpowiedzi, które rekompensują użytkownikom błędy ortograficzne i gramatyczne.
Rzeczywistość rozszerzona (AR)
Rzeczywistość rozszerzona umożliwia nakładanie obiektów 3D na rzeczywisty świat w celu uzyskania wciągających wrażeń. Mobilne chatboty i awatary AR oparte na AR to dobre przykłady wykorzystania tej technologii. Na przykład firma Arcade stworzyła mobilnego chatbota z interfejsem AR o nazwie Miss Perkins dla muzeum Ragged School we wschodnim Londynie. Asystent działa jako przewodnik dla zwiedzających muzeum i rozwiązuje ich quizy, zapewniając interaktywne doświadczenie. Kolejny przykład inteligentnego chatbota AR został opracowany dla Wiedeńskiego Muzeum Techniki. Twórcy wykorzystali również mobilny AR. Funkcje chatbotów obejmują przeprowadzanie wycieczek i odpowiadanie na pytania użytkowników dotyczące określonych elementów wyświetlanych w formatach tekstowych, graficznych, wideo i audio. Rozwój technologii Metaverse i VR prowadzi do logicznej konkluzji wirtualnych asystentów: awatarów 3D AI. W połączeniu ze sztuczną inteligencją, wirtualni asystenci AR stają się bardziej użyteczni, omijając ograniczenia istniejących narzędzi AR. Na przykład głębokie uczenie umożliwia IVA przechwytywanie zachowań użytkowników w czasie rzeczywistym aby doprowadzić do kierowania sieciami neuronowymi w celu automatycznego szkolenia i poprawy wydajności wirtualnych asystentów.
Generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN)
Jako architektura algorytmiczna wykorzystująca sieci neuronowe, generatywne sieci kontradyktoryjne tworzą nowe instancje danych syntetycznych. Sieci GAN składają się z rzeczywistych próbek obrazu i generatorów, które są wprowadzane do dyskryminatora w celu wygenerowania realistycznych twarzy 3D dla awatarów AI i asystentów 3D.
Ta technika była używana w wielu grach wideo i innych produktach do tworzenia realistycznych postaci ludzkich. Sieci GAN mogą być również wykorzystywane do przekształcania nieruchomych obrazów w obrazy 3D o pełnej głębi. Być może najbardziej zaawansowaną integracją awatarów AI do tej pory jest Omniverse Avatar Project Maxine firmy Nvidia, która tworzy w czasie rzeczywistym fotorealistyczną animację ludzkiej twarzy mówiącej próbki tekstu na mowę.
Inteligencja emocjonalna (EI)
Jeśli chodzi o awatary AI lub wirtualnych asystentów 3D, nie tyle chodzi o głos, ile o język ciała i ludzkie emocje. Inteligencja emocjonalna oparta na sztucznej inteligencji pomaga IPA śledzić niewerbalne zachowania użytkowników w czasie rzeczywistym podczas komunikacji i odpowiednio na nie reagować. Dlatego wirtualni asystenci zareagują szybciej dzięki Emotion AI, która monitoruje ludzkie emocje, śledząc mimikę twarzy, mowę ciała czy mowę. Sercem Emotion AI są algorytmy widzenia komputerowego i uczenia maszynowego. Technologia rozpoznawania twarzy wykorzystuje standardową kamerę internetową lub aparat w smartfonie do analizy mimiki twarzy. Algorytmy widzenia komputerowego identyfikują główne punkty twarzy i śledzą ich ruchy w celu interpretacji emocji. Następnie system określa, jak czuje się dana osoba, na podstawie kombinacji wyrazów twarzy i porównuje zebrane dane z biblioteką szablonów obrazów. Rozwiązania takie jak Affectiva czy Kairos mogą mierzyć następujące wskaźniki emocjonalne: szczęście, smutek, złość, pogarda, wstręt, strach i zdziwienie. Należy również wspomnieć o rozpoznawaniu emocji na podstawie mowy. Takie oprogramowanie analizuje nie tylko to, co ludzie mówią, ale także sposób, w jaki to mówią. Aby to zrobić, system wyodrębnia cechy paralingwistyczne, które pomagają zidentyfikować zmiany wysokości, głośności i rytmu, aby można je było zinterpretować jako ludzkie emocje.
Wyzwania i przyszłość technologii Virtual AI Assistant
Nie możemy uciec od faktu, że przyjęcie technologii wirtualnych asystentów wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Jedną z głównych przeszkód na drodze do przyszłości technologii asystentów AI jest regulacja dotycząca przechowywania i wykorzystywania danych. Niekontrolowane wykorzystanie danych klientów jako danych szkoleniowych do implementacji sztucznej inteligencji jest podatne na zmieniające się przepisy dotyczące bezpieczeństwa danych w krajach na całym świecie.
Legislatywa i bezpieczeństwo
Kontrowersyjne zasady postępowania z danymi w firmach takich jak Meta (wcześniej Facebook) wzbudziły obawy dotyczące nadmiernego zasięgu korporacyjnego i obaw o prywatność w następstwie głośnych skandali z AI. Dlatego podczas tworzenia aplikacji asystentów AI należy wziąć pod uwagę wymagania dotyczące prywatności i ochrony danych, takie jak RODO w prawodawstwie UE. Upewnij się, że Twoja aplikacja jest w pełni zgodna z tymi przepisami! Równolegle z pierwszym wyzwaniem jest kwestia bezpieczeństwa i ochrony przed gałęzią security. Mechanizmy bezpieczeństwa, takie jak szyfrowanie typu end-to-end, uwierzytelnianie dwuskładnikowe i dane biometryczne to jedne z najlepszych funkcji zabezpieczających aplikacje wspomagające sztuczną inteligencję. Dodatkowo zespół doświadczonych inżynierów sztucznej inteligencji pomoże Ci wdrożyć niestandardowy system bezpieczeństwa oparty na algorytmach uczenia maszynowego.
Przyszłość to AI
Pomimo wyzwań przyszłość technologii asystentów AI rysuje się w jasnych barwach. Postęp technologiczny napędza również rozwój inteligentniejszych wirtualnych asystentów. W miarę ewolucji procesów NLP wirtualni asystenci będą mogli wykonywać bardziej złożone zadania. W szczególności IVAa będzie w stanie proaktywnie przedstawiać sugestie oparte na samouczących się algorytmach, co będzie bardziej pomocne dla użytkowników. Rozwój Metaverses jest również ściśle powiązany ze sztuczną inteligencją i wirtualnymi asystentami. Inteligentne awatary to najlepszy sposób na zapewnienie sobie tożsamości we wszechświecie 3D. Sztuczna inteligencja pozwoli nam uzyskać bardziej realistyczne awatary. Na podstawie badań ruchu ciała model może na przykład nauczyć się dokładnie przewidywać pozycje ramion i łokci na podstawie pozycji gogli i kontrolerów. Wszystkie powyższe elementy pokazują, żę wirtualni asystenci są przyszłością wielu gałęzi gospodarczych!
