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Sept tendances de l'IA conversationnelle à surveiller en 2023
Sept tendances de l'IA conversationnelle à surveiller en 2023
À mesure que l’IA conversationnelle devient plus sophistiquée et trouve sa place dans une gamme d’applications professionnelles, cet article se penchera sur le développement futur de cette technologie innovante.
Si vous avez déjà demandé les prévisions météo à un assistant virtuel comme Siri ou Alexa, ou utilisé un chatbot ou une application de messagerie pour vérifier l'état d'une commande, vous avez expérimenté la puissance de l'IA conversationnelle. Cet outil d'intelligence artificielle utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et répondre au langage humain.
Mais l’IA conversationnelle implique bien plus que des assistants virtuels et des chatbots. Il s’agit d’un domaine en croissance rapide, doté d’un large éventail d’applications et d’un énorme potentiel d’innovation.
Selon un rapport d'enquête publié par l'organisme de recherche Grand View Research, le marché mondial de l'intelligence artificielle conversationnelle vaudra 12,9 milliards de dollars américains en 2020 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 37,3 % de 2023 à 2030. . Cette croissance exponentielle reflète l’importance croissante de l’IA conversationnelle dans les entreprises et les industries du monde entier.
Voici un aperçu de l’avenir de l’IA conversationnelle et explorez les sept tendances clés de l’IA conversationnelle qui façonneront le domaine en 2023 et au-delà.
L'orientation du développement de l'intelligence artificielle conversationnelle
Ces dernières années, l'intelligence artificielle conversationnelle a fait de grands progrès et continue de se développer à une vitesse vertigineuse. À l’aube de 2023, plusieurs tendances de l’IA conversationnelle pourraient occuper une place centrale pour améliorer l’expérience client.
(1) Recherche par IA conversationnelle
L'une des tendances les plus importantes en matière d'IA conversationnelle est l'utilisation de moteurs de recherche conversationnels. Les moteurs de recherche conversationnels permettent aux utilisateurs d'interagir avec le moteur de recherche de manière conversationnelle en utilisant le langage naturel. Cela signifie que les utilisateurs peuvent poser des questions comme ils le feraient avec un humain, et que les moteurs de recherche comprendront et fourniront des résultats pertinents.
L'essor des moteurs de recherche conversationnels change la façon dont les gens interagissent avec la technologie. Les utilisateurs peuvent avoir des conversations naturelles avec les appareils d’IA sans avoir à saisir de mots-clés ou d’expressions. Cette tendance est susceptible de continuer à se développer à mesure que de plus en plus de personnes s'habituent à la recherche vocale et s'attendent à davantage d'expériences conversationnelles.
(2) Les chatbots d'intelligence artificielle fournissent des services personnalisés
Les chatbots d'intelligence artificielle existent depuis un certain temps, mais deviennent de plus en plus complexes et personnalisés. Les chatbots ne se contentent plus de répondre à des questions simples ou de fournir des informations de base. Voici quelques façons dont les chatbots peuvent fournir des services personnalisés :
Traitement du langage naturel : les chatbots peuvent utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir des réponses personnalisées.
Réponses personnalisées : le chatbot peut personnaliser les réponses en fonction des interactions précédentes de l'utilisateur avec le bot.
Contenu personnalisé : les chatbots peuvent fournir du contenu personnalisé tel que des articles, des vidéos ou des produits en fonction des intérêts ou de l'historique de recherche de l'utilisateur.
La clé du succès des chatbots IA réside dans leur capacité à comprendre le contexte de la conversation et à apporter des réponses pertinentes. À mesure que les chatbots deviennent plus avancés, ils comprendront mieux ce que disent les utilisateurs et pourquoi ils le disent. Cela leur permettra de fournir une réponse plus personnalisée en fonction des besoins et des préférences de l'utilisateur.
(3) Assistants vocaux
Les assistants vocaux tels qu'Alexa d'Amazon, Google Assistant et Siri d'Apple sont déjà partout. Ces appareils permettent aux utilisateurs de contrôler leur maison intelligente, d'écouter de la musique et d'accéder à des informations simplement en parlant. À mesure que ces assistants vocaux deviendront plus avancés et disposeront de meilleures données vocales, ils deviendront de plus en plus intégrés dans notre vie quotidienne.
Les assistants vocaux sont déjà utilisés dans plusieurs secteurs, notamment :
- Santé
- Banque
- Hôtellerie
- Médias et divertissement
Ils peuvent être utilisés pour planifier des rendez-vous, commander des ordonnances et même réserver une chambre d'hôtel. À mesure que les assistants vocaux deviennent plus courants, ils deviendront un outil encore plus puissant permettant aux entreprises d'interagir avec leurs clients.
(4) IA conversationnelle pour le métaverse
Le « Métaverse » est un monde virtuel qui devient de plus en plus populaire, notamment auprès de la jeune génération.
De nombreux dirigeants d'entreprises mondiales (71 %, pour être exact) sont optimistes quant à l'impact positif que Metaverse aura sur leur entreprise, et certaines entreprises technologiques ont déjà pris le train en marche.
Facebook/Meta a investi massivement dans le développement d'une technologie avancée d'intelligence artificielle conversationnelle qui peut ajouter une touche humaine dans tous les aspects et promouvoir des conversations naturelles dans différents scénarios.
À mesure que le métaverse se développe, on peut s'attendre à voir davantage d'entreprises utiliser l'IA conversationnelle pour interagir avec les clients dans ce nouvel environnement.
(5) Chatbots d'intelligence artificielle à haute intelligence émotionnelle
L'une des tendances les plus excitantes dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle est le développement de chatbots à haute intelligence émotionnelle. Ces chatbots sont conçus pour reconnaître et répondre aux émotions humaines, leur permettant ainsi d’interagir plus efficacement avec les clients.
Bien que l'intelligence artificielle émotionnelle en soit encore à ses balbutiements, elle a un énorme potentiel pour changer la façon dont nous interagissons avec la technologie. Les chatbots dotés d'intelligence émotionnelle peuvent être utilisés pour :
- Apporter un soutien émotionnel.
- Aidez les clients à faire face aux situations difficiles.
- Détecte même l'insatisfaction des clients et propose des solutions pour répondre à leurs préoccupations.
Les chatbots IA peuvent exploiter l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser de vastes ensembles de données sur les interactions et les émotions humaines. Les modèles de chatbot peuvent apprendre à reconnaître et à répondre à divers états émotionnels grâce aux données de formation, améliorant ainsi la capacité de la technologie à offrir des expériences client personnalisées et empathiques.
(6) Service client proactif
L'IA conversationnelle peut également aider en fournissant une assistance proactive pour améliorer le client expérience.
Par exemple, un chatbot peut surveiller l'activité d'un client sur un site Web ou une application et fournir de l'aide ou des conseils avant que le client ne demande de l'aide. Cela fait gagner du temps et de l’énergie aux clients et leur permet de se sentir plus valorisés et pris en charge.
De plus, l'IA conversationnelle peut analyser les données des clients pour identifier des modèles et des tendances. Cela permettra aux entreprises d’anticiper et de répondre aux besoins des clients avant qu’ils ne surviennent. Cela peut contribuer à réduire la frustration des clients et à augmenter la satisfaction globale.
(7) Collecte de données de formation à l'intelligence artificielle
La collecte de données pour la formation des assistants vocaux prend du temps et stimulant. Afin de collecter des données efficacement, il est important d'utiliser les sources suivantes :
- Enregistrements audio de conversations réelles et transcriptions d'énoncés parlés.
- Les données annotées sont cruciales et doivent inclure l'identité, le ton et l'émotion de l'orateur.
- Un ensemble de données équilibré de différents locuteurs, genres, accents et émotions doit être collecté.
- Des données propres qui suppriment le bruit de fond, les erreurs et les valeurs aberrantes sont également essentielles. Si l’on en croit l’histoire, le développement de l’IA conversationnelle continuera probablement d’être une voie fructueuse pour l’informatique.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
