Dalam perbualan antara pelanggan dan eksekutif pusat panggilan, terdapat khazanah kecerdasan yang tersembunyi. Perbualan suara dan teks yang tidak berstruktur ini dengan cepat menjadi salah satu sumber kecerdasan yang paling mudah. Dalam sesetengah kes, adalah mungkin untuk mendapatkan cerapan pengguna kritikal untuk menambah baik produk dan perkhidmatan, mereka bentuk pembantu maya untuk membantu pekerja menyelesaikan masalah pelanggan yang rumit dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Beberapa kecerdasan berharga lain termasuk mengenal pasti soalan biasa dan mencipta saluran layan diri yang sesuai untuk mereka, meningkatkan penglibatan pelanggan, mengenal pasti dan menetapkan peluang jualan silang dan jualan tinggi, dan pelbagai peluang lain yang berkaitan. Selain itu, keupayaan peneutralan bahasa dan aksen membolehkan pengurus untuk memberi perkhidmatan kepada pelanggan merentas geografi.
Terdapat beberapa halangan dalam membina penyelesaian ini, seperti mencapai transkripsi yang jelas daripada bahasa yang berbeza, dialek dan aksen yang berbeza, mengenal pasti jenis perbendaharaan kata adegan yang berbeza, menghilangkan bunyi ambien dan menggunakan saluran yang berbeza (mis. mono atau stereo) untuk merakam dialog. Syarikat teknologi besar telah menghasilkan banyak penyelesaian selama bertahun-tahun. Mereka telah membina model proprietari yang berkuasa dengan ketepatan yang sangat tinggi. Tetapi cabaran utama ialah data perlu dihantar melalui rangkaian, yang boleh bercanggah dengan isu kerahsiaan dan privasi. Selain itu, model proprietari ini mempunyai skop terhad dalam latihan tersuai khusus domain.
Pada hari-hari yang akan datang, menggunakan pembelajaran mendalam yang berkuasa untuk membina rangkaian penyahkod pengekod menggunakan komponen terlatih dan pembelajaran pemindahan akan menjadi pembeza. Model intensif pengiraan ini memanfaatkan pecutan perkakasan pengkomputeran GPU berprestasi tinggi untuk mengelakkan cabaran yang ditimbulkan oleh terjemahan dan nuansa pertuturan.
Model bahasa besar seperti BERT dan GPT-3 akan menjadi lebih canggih pada hari-hari akan datang, memperluaskan keupayaan mereka untuk mengendalikan persamaan semantik dan perhubungan adegan yang berbeza, dan menambah baik Aplikasi teks sedia ada seperti ringkasan dan penjanaan, chatbots, menambah baik ketepatan terjemahan dan mempertingkatkan perlombongan sentimen, carian, penjanaan kod dan banyak lagi.
Dalam bidang penglihatan komputer, model yang lebih baharu dan lebih berkuasa untuk pengesanan objek, pembahagian, pengesanan dan pengiraan sedang dibina yang memberikan tahap ketepatan yang tidak dapat dibayangkan sebelum ini. Dengan GPU berkuasa, model ini akan menjadi semakin biasa.
Seseorang boleh mengharapkan untuk melihat penyelesaian hibrid memanfaatkan semua kemajuan di atas untuk menghidupkan generasi pembantu AI yang akan datang. Penyelesaian ini akan mempunyai sentuhan hangat perbualan manusia, ditambah dengan pelaksanaan pantas dan keupayaan penaakulan, akhirnya mengurangkan kos operasi dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara mendadak.
Menangkap dan mengekalkan perhatian asas pelanggan anda merupakan satu cabaran yang dihadapi oleh kebanyakan perniagaan. Untuk meningkatkan kesedaran jenama syarikat, adalah perlu untuk terus menjana kandungan berkualiti tinggi yang relevan, menarik dan sesuai digunakan untuk komunikasi dalam pelbagai saluran. AI Generatif menawarkan keupayaan baharu untuk meningkatkan penciptaan kandungan. Menggunakan AI generatif, perniagaan boleh mencipta pelbagai kandungan, seperti imej, video dan bahan bertulis serta mengurangkan masa pemulihan. Rangkaian AI Generatif menggunakan pembelajaran pemindahan atau rangkaian musuh am untuk mencipta kandungan yang mengasyikkan daripada sumber yang berbeza. Di luar penggunaannya yang jelas dalam pemasaran, ia boleh merevolusikan industri media. Pembuatan filem dan pemulihan definisi tinggi filem lama, meningkatkan keupayaan kesan khas dan membina avatar dalam metaverse adalah beberapa aplikasi tanpa had.
Di sini sekali lagi, model bahasa berskala besar seperti GPT-3 akan digunakan untuk mencipta kandungan yang menarik dalam artikel fiksyen, bukan fiksyen dan akademik. Ia sudah mungkin untuk menjana imej konsep abstrak berkualiti tinggi daripada gesaan bertulis mudah daripada pengguna di banyak tapak web yang tersedia secara umum. Dalam bidang seperti sintesis audio, naratif dan bunyi boleh dibuat dalam beribu-ribu nada dan frekuensi. Satu kemungkinan aplikasi berniat jahat yang perlu diwaspadai oleh orang ramai ialah penciptaan deepfakes (imej dan video palsu yang dihasilkan secara buatan), yang akan membawa kepada ancaman yang muncul seperti penyebaran berita palsu dan propaganda berbahaya selanjutnya. Hasilnya, AI generatif akan menjadi kuasa transformasi utama, meningkatkan kreativiti semula jadi manusia dalam pelbagai usaha perniagaan.
Semakin ramai perniagaan menyedari bahawa AI yang boleh dijelaskan diperlukan untuk meningkatkan ketelusan dan membina kebertanggungjawaban serta mendedahkan berat sebelah dalam membuat keputusan automatik sistem. AI yang boleh dijelaskan juga merupakan alat utama untuk mengurangkan risiko yang wujud dalam AI perusahaan. AI yang boleh dijelaskan juga telah ditunjukkan untuk meningkatkan penggunaan AI di seluruh perusahaan, kerana orang ramai lebih mempercayai model AI apabila mereka memberi alasan dan rasional semasa membuat ramalan. Dalam tetapan seperti perkhidmatan penjagaan kesihatan atau kewangan, ini akan mendapat momentum yang ketara kerana rasional untuk rawatan atau diagnosis yang disyorkan perlu difahami dan dinyatakan, atau sebab permohonan pinjaman ditolak.
Sesetengah teknik, seperti LIME, meningkatkan kebolehtafsiran model dengan mengganggu input dan menilai kesan pada output. Satu lagi teknik popular (SHAP) menggunakan pendekatan berasaskan teori permainan dengan menganalisis gabungan ciri dan kesan sepadannya terhadap peningkatan hasil. Ia mencipta skor kebolehtafsiran untuk menyerlahkan aspek input yang menyumbang lebih kepada output. Contohnya, dalam ramalan berasaskan imej, kawasan atau piksel dominan yang membawa kepada output boleh diserlahkan. Memandangkan kesan kecerdasan buatan terhadap perniagaan dan masyarakat terus meningkat, orang ramai juga berhadapan dengan pelbagai isu etika yang timbul daripada kes penggunaan yang kompleks ini. Rangka kerja tadbir urus data yang sesuai, alat untuk mendedahkan faktor berat sebelah dan ketelusan sedang dikaji untuk kekal mematuhi struktur undang-undang dan sosial. Model akan diuji secara menyeluruh untuk keterlaluan, kerendahan hati dan berat sebelah. Mekanisme pengesahan dan pengauditan model yang betul, dengan semakan kebolehtafsiran dan kebolehulangan terbina dalam, akan menjadi kebiasaan untuk mengelakkan kesilapan etika.
Peruncit terkemuka industri melabur banyak untuk meningkatkan kecekapan operasi dan pengalaman pelanggan melalui kecerdasan buatan. Kedai runcit akan semakin menjadi pusat tumpuan untuk meningkatkan kesedaran jenama dan pengalaman pelanggan berbanding hab transaksi mudah, dan AI Adaptive akan menjadi kuasa di sebalik peralihan ini. Pengalaman membeli-belah yang boleh diakses berdasarkan penglihatan komputer dan sistem AI berasaskan kelebihan akan mengurangkan masa menunggu dan kerumitan serta akan menjadi kawasan pertumbuhan utama. Kedai runcit masa depan juga akan dapat memberikan pengesyoran yang sangat diperibadikan dan mencipta perjalanan pelanggan yang lancar berdasarkan cerapan masa nyata yang dijana oleh analitis video yang dikuasakan oleh infrastruktur terbina dalam.
Analitis dalam kedai akan memberikan cerapan pintar berdasarkan masa tinggal di lorong berbeza di kedai. Mengintegrasikan sejarah beli-belah lepas merentas berbilang saluran dan menggabungkan demografi akan memperkayakan pengalaman pelanggan, menjadikan pengalaman membeli-belah sangat mengasyikkan dan menyeronokkan. Pengurusan saluran omni akan dipertingkatkan dengan kecerdasan buatan adaptif, yang akan memberikan bantuan yang sangat berkaitan konteks. AI perbualan, ditambah dengan teknologi baru muncul seperti AR dan VR, akan memperkasakan rakan niaga untuk mentakrifkan semula sepenuhnya pengalaman membeli-belah dalam kedai.
Kepintaran buatan Edge membolehkan peranti pengguna biasa mempunyai kesedaran pemandangan melalui pembelajaran mendalam yang berkuasa, dan mempunyai keupayaan besar untuk mengubah kehidupan harian orang ramai. AI berasaskan tepi akan menjadi lebih berpatutan kerana model yang lebih ringan dan kebolehcapaian pengkomputeran GPU berprestasi tinggi. Model Edge menggunakan pembelajaran berasaskan senario tempatan dan menyegerakkan dengan model pusat pada masa yang sesuai, dengan itu mengurangkan lebar jalur dan keperluan tenaga. Peranti pintar mampu milik ini akan merevolusikan pelbagai sektor termasuk runcit, pembuatan dan utiliti tenaga, untuk kes penggunaan seperti pemeriksaan kualiti, penyelenggaraan ramalan dan kesihatan dan keselamatan.
Kejatuhan kos disebabkan keperluan pengkomputeran yang lebih rendah akan mewujudkan pasaran untuk peranti pintar dan responsif. Keperluan data yang dikurangkan akan menjadi rahmat kepada industri seperti penjagaan kesihatan dan kewangan, di mana pengurusan data dikawal selia. Setiap model peranti tepi disesuaikan untuk persekitaran tepi khusus dan data kritikal tidak pernah keluar dari rangkaian tepi. Edge AI akan berada di mana-mana dalam bidang seperti gudang pintar, pembuatan dan utiliti. Apabila perusahaan semakin menyedari keperluan tenaga yang besar bagi model besar, AI berasaskan tepi akan diguna pakai untuk mengurangkan jejak karbon AI dan mencapai matlamat kemampanan. Peranti brek anti-kunci akan menyebabkan pemilik kereta terus menekan brek Ia akan menutup dan membuka litar minyak brek dengan melepaskan dan melepaskan komputer peranti brek anti-kunci pada asasnya menggunakan brek kira-kira 15 kali sesaat kereta daripada dikunci brek anti-kunci meningkatkan keselamatan berhenti dalam jarak dekat. Disebabkan ini, peranti brek antikunci sentiasa mengetuk brek setiap kali, jadi pemilik kereta akan berasa melompat pedal apabila mereka menekan brek.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah trend pembangunan kecerdasan buatan pada tahun 2023?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
