2023 年に注目すべき 7 つの会話型 AI トレンド
会話型人工知能がより洗練され、さまざまなビジネス アプリケーションに定着するにつれて、この記事ではこの革新的なテクノロジーの将来の開発について考察します。
Siri や Alexa などの仮想アシスタントに天気予報を聞いたり、チャットボットやメッセージング アプリを使用して注文のステータスを確認したりしたことがある方なら、次のような経験があるでしょう。会話型人工知能の力。この人工知能ツールは、自然言語処理 (NLP) を使用して人間の言語を理解して応答します。
しかし、会話型 AI には仮想アシスタントやチャットボットだけではありません。これは、幅広い用途と大きなイノベーションの可能性を備え、急速に成長している分野です。
Grand View Research が発表した調査レポートによると、世界の会話型人工知能市場は 2020 年に 129 億米ドルの価値があり、2023 年から 2030 年にかけて 37.3% 成長すると予想されています。 . 年間複合成長率。この急激な成長は、世界中のビジネスや業界における会話型 AI の重要性の高まりを反映しています。
ここでは、会話型 AI の将来について考察し、2023 年以降のこの分野を形作る 7 つの主要な会話型 AI トレンドを探ります。
会話型人工知能の開発の方向性
近年、会話型人工知能は大きな進歩を遂げ、今も人々を生み出し続けています。 ..目まぐるしいスピードが続きます。 2023 年に入ると、顧客エクスペリエンスを向上させるために、いくつかの会話型 AI トレンドが中心となる可能性があります。
(1) 会話型人工知能検索
会話型人工知能における最も重要なトレンドの 1 つは、会話型検索エンジンの使用です。会話型検索エンジンを使用すると、ユーザーは自然言語を使用して会話形式で検索エンジンを操作できます。つまり、ユーザーは人間と同じように質問でき、検索エンジンはそれを理解し、関連する結果を提供します。
会話型検索エンジンの台頭により、人々がテクノロジーと対話する方法が変化しています。ユーザーはキーワードやフレーズを入力することなく、AIデバイスと自然な会話を行うことができます。音声検索に慣れ、より多くの会話エクスペリエンスを期待する人が増えるにつれて、この傾向は今後も拡大すると考えられます。
(2) 人工知能チャットボットはパーソナライズされたサービスを提供します
人工知能チャットボットは以前から存在していましたが、ますます普及しつつあります。ますます複雑化、個人化が進んでいます。チャットボットは、単純な質問に答えたり、基本的な情報を提供したりするだけではありません。チャットボットがパーソナライズされたサービスを提供できる方法のいくつかを次に示します。
?自然言語処理: チャットボットは自然言語処理 (NLP) を使用して、ユーザーの意図を理解し、パーソナライズされた応答を提供できます。
? カスタム応答: チャットボットは、ユーザーとボットとの以前のやり取りに基づいて応答をカスタマイズできます。
? カスタマイズされたコンテンツ: チャットボットは、ユーザーの興味や検索履歴に基づいて、記事、ビデオ、製品などのカスタマイズされたコンテンツを配信できます。
人工知能チャットボットの成功の鍵は、会話のコンテキストを理解し、適切な応答を提供する能力です。チャットボットがより高度になるにつれて、ユーザーが何を言っているのか、そしてなぜそれを言っているのかをよりよく理解できるようになります。これにより、ユーザーのニーズや好みに基づいて、よりパーソナライズされた応答を提供できるようになります。
(3) 音声アシスタント
Amazon の Alexa、Google アシスタント、Apple の Siri などの音声アシスタントは、すでにどこにでも存在します。これらのデバイスを使用すると、ユーザーは話すだけでスマート ホームを制御したり、音楽を再生したり、情報にアクセスしたりできます。これらの音声アシスタントがより高度になり、より優れた音声データを備えれば、私たちの日常生活にさらに溶け込むようになるでしょう。
音声アシスタントは、次のような複数の業界で使用されています。
- 医療
- 銀行
- ホテル
- メディアとエンターテイメント
これらは、予約のスケジュール、処方箋の注文、さらにはホテルの部屋の予約にも使用できます。音声アシスタントがより一般的になると、企業が顧客と関わるためのさらに強力なツールとなるでしょう。
(4) メタバース向け会話型 AI
「メタバース」は、特に若い世代の間で人気が高まっている仮想世界です。
世界的な企業経営者の多く (正確には 71%) は、メタバースが自社に与えるプラスの影響について楽観的であり、一部のテクノロジー企業はすでにこの流れに乗っています。
Facebook/Meta は、あらゆる面で人間味を加え、さまざまなシナリオで自然な会話を促進できる、高度な会話型人工知能テクノロジーの開発に多額の投資を行ってきました。
メタバースが進化するにつれて、会話型 AI を使用してこの新しい環境で顧客と対話する企業がさらに増えることが予想されます。
(5) 高い心の知能指数を備えた人工知能チャットボット
会話型人工知能の分野で最もエキサイティングなトレンドの 1 つは、次のような開発です。高い感情知能を備えたチャットボット。これらのチャットボットは人間の感情を認識して反応するように設計されており、顧客とより効果的に対話できるようになります。
感情型人工知能はまだ初期段階にありますが、テクノロジーとの関わり方を変える大きな可能性を秘めています。心の知能指数を備えたチャットボットは次の用途に使用できます:
- 精神的なサポートを提供します。
- 顧客が困難な状況に対処できるよう支援します。
- 顧客の不満を検出し、懸念に対処するソリューションを提供します。
人工知能チャットボットは、人工知能と機械学習アルゴリズムを活用して、人間のやりとりや感情に関する大規模なデータセットを分析できます。チャットボット モデルは、トレーニング データを通じてさまざまな感情状態を認識して対応することを学習し、パーソナライズされた共感的な顧客エクスペリエンスを提供するテクノロジーの能力を強化します。
(6) プロアクティブな顧客サービス
会話型 AI は、プロアクティブなサポートを提供することで顧客エクスペリエンスを向上させることもできます。
たとえば、チャットボットは、Web サイトまたはアプリでの顧客のアクティビティを監視し、顧客がサポートを要求する前にヘルプやアドバイスを提供できます。これにより、顧客の時間とエネルギーが節約され、より価値があり、大切にされていると感じることができます。
さらに、会話型 AI は顧客データを分析してパターンと傾向を特定できます。これにより、企業は顧客のニーズが発生する前に予測して対応できるようになります。これにより、顧客のフラストレーションが軽減され、全体的な満足度が向上します。
(7) 人工知能トレーニング データの収集
音声アシスタントをトレーニングするためのデータの収集は、時間がかかり、困難です。データを効果的に収集するには、次のソースを使用することが重要です:
- #現実世界の会話の音声録音および話し言葉の文字起こし。
- 注釈付きデータは非常に重要であり、話者の身元、イントネーション、感情を含める必要があります。
- さまざまな話者、性別、アクセント、感情のバランスの取れたデータセットを収集する必要があります。
- バックグラウンドノイズ、エラー、外れ値を除去したクリーンなデータも不可欠です。
歴史が示すものであれば、会話型 AI の開発は、コンピューター サイエンスにとって今後も有益な手段であり続けるでしょう。
今後 5 年間で、合理化された AI エクスペリエンス、これらのインタラクションのための強化されたセキュリティ機能などが提供されるでしょう。今後数年間の会話型 AI のトレンドは、これまで以上に明るく、実装が容易になるでしょう。
以上が2023 年に注目すべき 7 つの会話型 AI トレンドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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