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2022年对话式AI终极指南

2022-09-09 10:29:034636

2022年对话式AI终极指南

人工智能多年来一直在发展，并且日益有价值。因此，许多企业现在都在投资人工智能。

企业正在使用人工智能来改善客户体验以及在公司工作的员工。人工智能不仅减少了客户寻求帮助的时间，尤其是当它可以由人工智能快速分类时，比如预订更改或取消，人工智能还可以为您的员工节省宝贵的时间，这些时间可以用于其他任务。

到2026年，对话式AI市场预计将达到186亿美元。它不仅增长迅速，而且超过一半的公司认为对话式人工智能正在颠覆行业，并相信他们的竞争对手很可能会实施这种技术。

如您所见，对话式人工智能正在成为许多企业营销策略和客户服务的重要组成部分。

掌握对话式AI的窍门并将其应用到您的业务中至关重要，这就是为什么今天我们将着眼于2022年对话式AI的终极指南。

机器人手

对话式AI就像简单聊天机器人的升级版。它用于发送自动消息并在计算机和人类之间进行对话。它仍然是一个聊天机器人，但可以进行更像人类的对话。

他们可以通过理解句子的意图，然后以模仿人类的文本进行回复，从而像人类一样进行交流。我们的想法是使用这些对话式聊天机器人与客户互动，让他们感觉自己在与真人交谈。

这让他们觉得自己更重要，并且他们的体验是个性化的。

聊天机器人也更快，并且可以处理可能需要更长时间才能响应和修复的较小问题。

ELIZA是1994年记录在计算机科学史上的第一个聊天机器人。它是由麻省理工学院的Joseph Weizenbaum制造的。正是在这里创造了“Chatterbox”一词。

ELIZA通过识别输入中的关键字或短语来工作，然后使用这些关键字将预编程的响应发回。显然，这意味着ELIZA不是很个性化，并且经常会对不同的短语或句子给出相同的反应。

例如，如果你提到你的家人，比如“我父亲是渔夫”，ELIZA会回答，“告诉我更多关于你父亲的信息。”

ELIZA识别出“父亲”这个词，并有一个与该词相关联的自动响应。因此，无论何时写下“父亲”或“爸爸”这个词，它都会提供相同的答案。

对话式人工智能很容易与普通的聊天机器人混淆，但有足够的差异将它们彼此区分开来。

对话式人工智能是聊天机器人和虚拟助手的核心。

对话式人工智能使用机器学习来分析和理解人类所写的内容。从那里，它可以生成与用户写作相关的响应。

聊天机器人可以使用对话式AI，但也有很多没有。例如，基本的聊天机器人通常使用预先确定的响应或使用规则进行编程，而不是由人工智能来决定回答什么。

对话式AI不是基于规则的，它会根据用户响应的上下文和意图来选择如何响应。

最近的一项研究表明，到2030年，对话式人工智能市场将达到320亿美元。它目前正在被许多公司无休止地投资。

对话式人工智能使用一个结构平台，可以根据输入发送单独的输出。

使用机器学习，对话式人工智能可以继续学习并扩大其可以成功回答或响应的查询范围。这是因为每次用户与AI交谈时，它都可以检查用户响应的上下文和意图，从而学习可能需要相同答案的新问题。

最初看起来很简单，但机器学习比问题和响应要复杂得多。因此，拥有正确的人工智能结构至关重要。

以下是构成会话AI的自然语言处理的一些主要组件。

机器学习(ML)。机器学习是围绕不断发展和改进的算法和数据集构建的人工智能的一部分。这些算法从与人类的先前信息中学习，了解人类对特定问题和答案的反应是什么，以及对人类反应的正确反应是什么。
自然语言处理(NLP)。这是一种与机器学习一起工作的语言学习方法。目前正在使用它，但随着深度学习的临近，大多数对话式人工智能将转向深度学习，以帮助人工智能更好地理解语言。
分析收到的输入。这是人工智能分析用户发送的文本并扫描以找出消息的上下文和意图的部分。
对话管理：在NLP完成并分析输入后，AI需要以适当的响应进行回复。对话管理是人工智能决定哪个答案最适合发送给用户的地方，使用之前的流程来选择响应。
强化学习：最后，存储用户和AI的响应。然后，机器学习分析输入和输出以及它们是否正确匹配。从那里，机器学习可以检查用户的意图和人工智能的答案是否匹配，并更好地学习回答以下类似的输入。