Виртуальные аватары и чат-боты с искусственным интеллектом становятся все более популярными в настоящее время из-за их способности влиять на то, как покупатель покупает реальные продукты. Если бренд хочет включить виртуальный аватар в свои маркетинговые усилия, он должен знать, как функционирует это цифровое существо. Это требует понимания сердца аватара, а именно разговорного интеллекта. С ростом конкуренции и требовательных клиентов брендам необходимо полагаться на разговорный искусственный интеллект, чтобы поддерживать высокий уровень удовлетворенности клиентов при одновременном сохранении низких затрат на поддержку.
Понимание разговорного интеллекта
Разговорный ИИ - это программное обеспечение, которое использует искусственный интеллект для анализа речи или текста, чтобы получать основанную на данных информацию из разговоров, которые цифровые боты ведут с клиентами. Данные разговоров с этих платформ передаются между другими технологическими платформами, такими как CRM, платформы анализа данных и платформы цифрового взаимодействия, так что они могут действовать с данными в режиме реального времени. Затем это используется отделами маркетинга или продаж для улучшения покупательского опыта, увеличения конверсии и, в конечном итоге, увеличения доходов.
Мозг чат-бота / цифровой аватар
Разговорный ИИ использует комбинацию обработки естественного языка, машинного обучения, распознавания речи, понимания естественного языка и других языковых технологий, чтобы обеспечить автоматический обмен сообщениями и общение между компьютерами и людьми. Этот процесс необходим для понимания устного или письменного слова, а также для определения наилучшего способа реагирования на вводимые пользователем данные.
НЛП - Обработка естественного языка включает сочетание компьютерных наук, искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных. НЛП можно назвать подмножеством ИИ, и оно включает в себя программирование компьютеров для обработки больших объемов данных.
Этот процесс включает в себя различные задачи, которые разбивают естественный язык на более мелкие элементы, чтобы машина понимала, как они работают вместе. Общие задачи включают синтаксический анализ, распознавание речи, теги частей речи и извлечение информации. Основное внимание НЛП уделяет преобразованию текста в структурированные данные.
NLU - Понимание естественного языка можно рассматривать как подмножество NLP и является жизненно важной частью успешной обработки данных. NLU ориентирован в первую очередь на машинное понимание прочитанного. Основная цель - научить компьютер понимать, что на самом деле означает весь текст.
NLU работает, используя алгоритмы ИИ для распознавания определенных атрибутов языка, таких как контекст и намерение. Это позволяет компьютеру понимать тонкости и вариации языка. NLU может относиться к чат-боту.
ML - процесс машинного обучения для НЛП включает в себя набор методов для определения частей речи и других аспектов текста. Есть 2 способа работы.
1. Методы машинного обучения превращаются в модель, а затем применяются к остальному тексту. Это называется машинным обучением с учителем.
2. Это также может быть набор алгоритмов, которые работают с большими наборами данных для извлечения смысла, и это называется неконтролируемым машинным обучением.
Методы машинного обучения используют обработку изображений и понимание компьютерного зрения для создания объекта. Алгоритмы используют данные для определения следующего набора данных.
Использование обученных моделей
Машинное обучение и другие формы обученных моделей позволяют компьютерам распознавать комбинации слов, которые обычно указывают на намерение, чтобы они могли улучшить их по сравнению с разговорами с людьми.
Модель состоит из одного конкретного набора данных, а затем проверяется набор предложений, чтобы увидеть, насколько хороша модель. Выполняется тест на точность, и из этих обучающих алгоритмов выбирается лучшая модель.
Разговорный интеллект в цифровом / виртуальном аватаре
В частности, когда речь идет о цифровых аватарах, работа диалогового ИИ очень похожа на чат-ботов, за исключением нескольких дополнительных вещей. Физически воплощенный человек обеспечивает более захватывающий опыт, чем чат-бот, потому что вы можете видеть аватар визуально. Поскольку виртуальный аватар разговаривает с помощью выражений и жестов, необходим другой набор машинного обучения. Другой ML также необходим для синхронизации губ (для синхронизации с речью), что придает эмоциональный аспект тому, как пользователь говорит это правильно и правильно.
Примеры использования разговорного ИИ
Элиза
Наиболее известным примером искусственного интеллекта и языка является тест Тьюринга, разработанный Аланом Тьюрингом в 1950-х годах как способ определить, можно ли считать компьютер интеллектуальным. В 1966 году программа ELIZA была первым чат-ботом с искусственным интеллектом, который использовал диалоговый ИИ, который попытался пройти этот тест, поскольку пользователи считали, что они разговаривают с реальным человеком. ELIZA был чат-ботом, созданным для имитации терапевта, который задавал открытые вопросы и даже отвечал последующими действиями.
МЕХОВАЯ ШАПКА
Это самая последняя разработка диалогового ИИ в виде физического социального робота под названием FURHAT. Первый в своем роде на рынке с задней проекцией лица! Пользователи могут всего лишь одним щелчком мыши изменить цвет кожи, мужские или женские характеристики, размер глаз или губ и т. Д. Анимированная проекция позволяет более плавными движениями лица имитировать реалистичное изображение человека. В дополнение к этой способности робот может участвовать в разговоре с помощью естественных движений, таких как кивание, покачивание головой и поднятие бровей, чтобы получить более человеческий разговор.
Виртуальный аватар DaveAI использует уникальный разговорный интеллект, который моделируется мозгом продавца. Он использует алгоритмы для предоставления рекомендаций в гипер-реальном времени на основе собранных данных. Этот опыт уникален для каждого клиента, с которым взаимодействует Дейв, и это придает ему индивидуальный подход.
