Konwersacyjne wyzwania AI

Jak łagodzić typowe wyzwania związane z danymi w konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Wszyscy współpracowaliśmy z konwersacyjnymi aplikacjami AI, takimi jak: Alexa, Siri i Google Home. Te aplikacje sprawiły, że nasze codzienne życie stało się o wiele łatwiejsze i lepsze.

Konwersacyjna sztuczna inteligencja napędza przyszłość nowoczesnej technologii i ułatwia lepszą komunikację między ludźmi a maszynami. Projektując bezproblemowego asystenta czatu, który działa skutecznie i dokładnie, powinieneś również zdawać sobie sprawę z wielu wyzwań programistycznych, z którymi możesz się spotkać.

Tutaj porozmawiamy o:

  • Różne typowe wyzwania dotyczące danych
  • Jak to wpływa na konsumentów?
  • Najlepsze sposoby na pokonanie tych wyzwań i nie tylko.

Typowe wyzwania związane z danymi w konwersacyjnej sztucznej inteligencji

Konwersacyjne wyzwania dotyczące danych Ai

Bazując na naszym doświadczeniu w pracy z najlepszymi klientami i złożonymi projektami, przygotowaliśmy dla Ciebie listę najczęstszych wyzwań związanych z danymi konwersacyjnymi AI.

  1. Różnorodność języków

    Stworzenie konwersacyjnego asystenta czatu opartego na sztucznej inteligencji, który może obsługiwać różnorodność języków, jest dużym wyzwaniem.

    Istnieje około 1.35 miliard osób którzy mówią po angielsku jako drugi język lub jako język ojczysty. Oznacza to, że mniej niż 20% światowej populacji mówi po angielsku, a reszta populacji posługuje się językami innymi niż angielski. Tak więc, jeśli tworzysz asystenta konwersacyjnego czatu, powinieneś również wziąć pod uwagę różnorodność czynników językowych.

  2. Dynamizm językowy

    Każdy język jest dynamiczny, a uchwycenie jego dynamiki i wyszkolenie algorytmu uczenia maszynowego opartego na sztucznej inteligencji nie jest łatwe. Dialekty, wymowa, slang i niuanse może wpłynąć na biegłość modelu AI.

    Jednak największym wyzwaniem dla aplikacji opartej na sztucznej inteligencji jest dokładne rozszyfrowanie czynnika ludzkiego we wprowadzanym języku. Istoty ludzkie wnoszą do boju uczucia i emocje, co utrudnia narzędziu AI zrozumienie i reagowanie.

  3. Szum

    Hałas w tle może występować w jednoczesnych rozmowach lub w innych nakładających się dźwiękach.

    Oczyszczanie kolekcji audio z zakłócających odgłosów tła, takich jak dzwonki do drzwi, szczekanie psów lub dzieci rozmowa w tle ma kluczowe znaczenie dla powodzenia aplikacji.

    Poza tym w dzisiejszych czasach aplikacje AI mają do czynienia z konkurencyjnymi asystentami głosowymi obecnymi w tych samych pomieszczeniach. W takim przypadku asystentowi głosowemu trudno jest odróżnić polecenia głosowe od innych asystentów głosowych.

  4. Synchronizacja dźwięku

    Wydobywając dane z rozmowy telefonicznej w celu przeszkolenia wirtualnego asystenta, można mieć rozmówcę i agenta na dwóch różnych liniach. Niezbędna jest synchronizacja dźwięku z obu stron i przechwytywanie rozmów bez odwoływania się do każdego pliku.

  5. Brak danych specyficznych dla domeny

    Aplikacja oparta na sztucznej inteligencji powinna również przetwarzać język specyficzny dla domeny. Chociaż asystenci głosowi wykazują wyjątkową obietnicę w przetwarzanie języka naturalnego, to jeszcze nie udowodniło ich dominacji nad językiem branżowym. Na przykład zazwyczaj nie udziela odpowiedzi na pytania dotyczące określonej domeny dotyczące branży motoryzacyjnej lub finansowej.

Gotowe zestawy danych głosowych/mowy/dźwiękowych do szybszego trenowania konwersacyjnego modelu AI

Jak te wyzwania wpływają na konsumentów?

Konwersacyjne asystenty czatu AI mogą być podobne do wyszukiwania tekstowego. Ale istnieje między nimi podstawowa różnica. W przypadku obsługi wyszukiwania tekstowego aplikacja oferuje listę odpowiednich wyników wyszukiwania, z których użytkownik może wybierać, co zapewnia bardzo potrzebną elastyczność w wyborze jednej z opcji.

Jednak w konwersacyjnej sztucznej inteligencji użytkownicy zazwyczaj nie mają więcej niż jednej opcji i oczekują, że aplikacja zapewni najlepszy wynik.

Jeśli narzędzie sztucznej inteligencji zawiera stronniczość danych, wynik z pewnością nie będzie dokładny ani wiarygodny. Na wyniki może mieć wpływ popularność, a nie wymagania użytkownika, co sprawia, że ​​wynik jest zbędny.

Rozwiązanie: pokonywanie wyzwań podczas fazy zbierania danych

Pierwszym krokiem w walce ze stronniczością treningu byłaby świadomość i akceptacja. Gdy już wiesz, że Twój zbiór danych może być pełen błędów systematycznych, jesteś zobowiązany do podjęcia działań naprawczych.
Pokonywanie wyzwań związanych z danymi AI

Następnym krokiem byłoby proaktywne zapewnienie użytkownikowi kontroli w celu zmiany ustawień w celu bezpośredniego zrównoważenia odchylenia. Lub, sprzężenie zwrotne może być zapętlone w systemie, aby proaktywnie łagodzić problemy z uprzedzeniami.

Łagodzenie szumów tła, jednoczesne rozmowy i obsługa wielu osób wymagają ulepszonych technik identyfikacji głosu. System powinien być również przeszkolony w rozumieniu konwersacji kontekstowej oraz słów lub fraz.

Zdolność do identyfikacji głosów innych niż ludzkie można również zwiększyć, wprowadzając system w celu adresowania niezarejestrowanych osób lub głosów.

Jeśli chodzi o różnorodność języków, rozwiązaniem jest zwiększenie liczby zestawów danych językowych wykorzystywanych do uczenia modelu. Tak więc, gdy firmy zwiększają liczbę systemów, aby zaspokoić duże rynki językowe, różnorodność językową można osiągnąć bezproblemowo.

Korzyści ze współpracy z zewnętrznymi dostawcami

Istnieje kilka korzyści z pracy z dostawcami zewnętrznymi, ponieważ pomagają one złagodzić niektóre wyzwania związane z gromadzeniem danych konwersacyjnych.

Współpraca z doświadczonymi zewnętrznymi dostawcami zapewnia większą efektywność kosztową i niezawodność. Opłacalne jest uzyskać wysokiej jakości zestawy danych od wiarygodnych dostawców zamiast pozyskiwania danych z zestawów danych szkoleniowych konwersacyjnej sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym.

Chociaż odchylenia są z pewnością obecne w każdym zestawie danych, z zewnętrznym dostawcą można zmniejszyć koszty związane z przerabianiem lub ponownym szkoleniem modelu z powodu rozbieżności danych i nadmiernych odchyleń językowych.

Doświadczony sprzedawca pomoże Ci również zaoszczędzić czas w zbieranie danych i dokładna adnotacja. Zewnętrzny dostawca będzie dysponował wymaganą wiedzą językową, aby opracować modele sztucznej inteligencji, które mogą otworzyć nowe rynki dla Twojej firmy.

Dostawca może zapewnić wysokiej jakości zestawy danych, które można dostosować do własnych preferencji i wymagań dotyczących modelu. Nie wszystkie gotowe rozwiązania do gromadzenia danych i adnotacji mogą działać na Twoją korzyść, jeśli chodzi o lepszą obsługę klienta, wyższe współczynniki konwersji i niższe koszty biznesowe.

Mamy dane konwersacyjne, których potrzebuje Twój model AI.

Jako zaufany i doświadczony dostawca, Shaip ma ogromną kolekcję konwersacyjne zestawy danych AI dla wszystkich typów modeli uczenia maszynowego. Poza tym dostarczamy również całkowicie skrojone na miarę dane konwersacyjne w kilku językach, dialektach i gwarach. Jeśli chcesz stworzyć niezawodną i dokładną aplikację do obsługi czatu opartą na sztucznej inteligencji, mamy wszystkie narzędzia, które mogą sprawić, że Twój projekt odniesie sukces.

Podziel społecznej