هوش مصنوعی محاوره ای چیست؟ مثال ها و پلتفرم ها

تصویر کیمیا تقدیری

کیمیا تقدیری

 

 

هوش مصنوعی محاوره‌ای به سرعت نحوه تعامل ما با فناوری را تغییر می‌دهد و امکان گفت‌وگوی طبیعی‌تر و شبیه انسان را با ماشین‌ها فراهم می‌کند. هوش مصنوعی محاوره‌ای با پشتیبانی از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی، به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا زمینه و هدف را درک کنند و به پرسش‌های کاربر هوشمندانه پاسخ دهند.

 

طیف گسترده‌ای از ابزارها و برنامه‌های هوش مصنوعی مکالمه در چند سال گذشته، از دستیاران مجازی و ربات‌های گفتگو گرفته تا سیستم‌های صوتی تعاملی، توسعه و بهبود یافته‌اند. با پیشرفت فناوری، هوش مصنوعی محاوره ای خدمات مشتری را بهبود می بخشد، عملیات تجاری را ساده می کند و امکانات جدیدی را برای تعامل شخصی بصری انسان و رایانه باز می کند. در این مقاله، هوش مصنوعی محاوره‌ای، نحوه عملکرد آن، موارد استفاده حیاتی، پلتفرم‌های برتر و آینده این فناوری را بررسی خواهیم کرد.

 

هوش مصنوعی محاوره ای(Conversational AI)چیست؟

در حالی که تحقیقات به دهه‌های قبل برمی‌گردد، هوش مصنوعی محاوره‌ای در سال‌های اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است. هوش مصنوعی مکالمه امروزی که با یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های گسترده، می‌تواند در گفت‌وگوهای طبیعی‌تر و با پایان باز باشد. هوش مصنوعی محاوره‌ای بیش از بازیابی اطلاعات، می‌تواند بینش‌هایی به دست آورد، توصیه‌هایی ارائه دهد و حتی بحث و فلسفه‌پردازی کند.

 

هوش مصنوعی مکالمه در مقابل هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد یک دسته گسترده‌تر از نرم‌افزارهای هوش مصنوعی است که می‌تواند محتوای جدید – متن، تصاویر، صدا، ویدئو، کد و غیره – بر اساس الگوهای آموخته‌شده در داده‌های آموزشی ایجاد کند. هوش مصنوعی محاوره ای نوعی از هوش مصنوعی مولد است که به صراحت بر ایجاد گفتگو متمرکز است.

 

در حالی که تمام هوش مصنوعی محاوره ای مولد هستند، همه هوش مصنوعی مولد محاوره ای نیستند. به عنوان مثال، سیستم های تبدیل متن به تصویر مانند DALL-E مولد هستند اما مکالمه نیستند. هوش مصنوعی محاوره‌ای به درک زبان تخصصی، آگاهی زمینه‌ای و قابلیت‌های تعامل فراتر از نسل عمومی نیاز دارد.

 

هوش مصنوعی مکالمه چگونه کار می کند؟

در سطح بالایی، سیستم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای ورودی کاربر (متن یا گفتار) را دریافت می‌کنند، آن را با استفاده از NLP و یادگیری ماشینی پردازش و تفسیر می‌کنند و سپس پاسخ مناسب را بر اساس هدف و زمینه ایجاد می‌کنند. این شامل چندین مرحله و مؤلفه کلیدی است:

 

  • تشخیص گفتار برای تبدیل گفتار به متن
  • درک زبان طبیعی برای تجزیه معنا
  • مدیریت گفتگو برای ردیابی زمینه و جریان
  • تولید پاسخ برای فرموله کردن پاسخ
  • سنتز متن به گفتار برای بیان پاسخ

 

یادگیری ماشینی، به ویژه تکنیک های یادگیری عمیق مانند ترانسفورماتورها، به هوش مصنوعی مکالمه ای اجازه می دهد تا در طول زمان بهبود یابد. آموزش در مورد داده‌ها و تعاملات بیشتر به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا دانش خود را گسترش دهند، زمینه را بهتر درک کنند و به خاطر بسپارند و در مبادلات انسانی بیشتری شرکت کنند.

 

خطرات و مزایای هوش مصنوعی مکالمه ای

مزایای کلیدی هوش مصنوعی مکالمه عبارتند از:

 

  • در دسترس بودن 24/7 همیشه فعال
  • دسترسی سریع و راحت به اطلاعات/پشتیبانی
  • بهبود بهره وری عملیاتی و صرفه جویی در هزینه
  • افزایش تعامل کاربر و تجربه مشتری شخصی
  • توانایی مقیاس کردن تعاملات یک به چند

خطرات و چالش های هوش مصنوعی محاوره ای عبارتند از:

 

  • بالقوه برای خروجی های مغرضانه یا توهین آمیز
  • اتکای بیش از حد و اعتماد نابجای کاربر
  • فقدان ویژگی های انسانی مانند همدلی
  • مشکل در رسیدگی به موارد لبه پیچیده
  • نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی/امنیتی با داده‌های کاربر
  • توسعه دقیق، آزمایش و نظارت برای به حداکثر رساندن منافع و در عین حال کاهش خطرات حیاتی است. هوش مصنوعی مکالمه باید به جای اینکه کاملاً جایگزین تعامل انسانی شود، تقویت شود.

 

مثال‌ها و موارد استفاده از هوش مصنوعی مکالمه‌ای

هوش مصنوعی محاوره ای طیف رو به رشدی از برنامه های کاربردی را در سراسر صنایع، از جمله:

  • دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل
  • خدمات مشتری و پشتیبانی از چت ربات ها
  • بازرگانی مکالمه و دستیاران خرید
  • اتوماسیون دفتر کار، منابع انسانی و فناوری اطلاعات
  • ارزیابی بسترهای هوش مصنوعی مکالمه ای

هنگام ارزیابی پلتفرم‌های هوش مصنوعی مکالمه، چندین عامل کلیدی باید در نظر گرفته شود. قبل از هر چیز، اطمینان از اینکه پلتفرم با مورد خاص مورد استفاده و الزامات صنعت شما هماهنگ است، بسیار مهم است. این شامل ارزیابی قابلیت های NLP پلتفرم، دانش از پیش ساخته شده دامنه و توانایی مدیریت اصطلاحات و گردش کار منحصر به فرد بخش شما می شود.

 

سهولت اجرا و زمان به ارزش نیز ملاحظات مهمی هستند، زیرا شما می خواهید پلتفرمی را انتخاب کنید که بتواند به سرعت مستقر شود و بدون نیاز به سفارشی سازی یا تخصص فنی گسترده، مزایایی را ارائه دهد.

 

مقیاس پذیری و عملکرد برای اطمینان از اینکه پلت فرم می تواند تعاملات رو به رشد را مدیریت کند و با افزایش استفاده، زمان پاسخگویی سریع را حفظ کند، ضروری است.

 

گزینه های سفارشی سازی و یکپارچه سازی برای تنظیم پلت فرم با نیازهای خاص شما و اتصال آن با سیستم ها و منابع داده موجود شما ضروری است.

 

مدل قیمت گذاری و هزینه کل مالکیت باید به دقت ارزیابی شود تا اطمینان حاصل شود که پلتفرم با بودجه شما مطابقت دارد و بازده سرمایه گذاری قوی را ارائه می دهد.

 

قابلیت‌های امنیت و انطباق غیرقابل مذاکره هستند، به‌ویژه برای صنایعی که داده‌های حساس مشتری را مدیریت می‌کنند یا تحت مقررات سخت‌گیرانه قرار دارند.

 

پشتیبانی فروشنده و قدرت اکوسیستم شریک پلتفرم می تواند به طور قابل توجهی بر موفقیت بلندمدت و توانایی شما در استفاده از آخرین پیشرفت ها در فناوری هوش مصنوعی مکالمه تأثیر بگذارد.

 

برترین شرکت های هوش مصنوعی مکالمه ای

بازیکنان تثبیت شده

IBM watsonx

نمای کلی: یک انتخاب قدرتمند برای چت ربات های پیچیده که به قابلیت های پیشرفته NLP نیاز دارند. این می تواند وظایفی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، شناسایی موجودیت ها در مکالمات و کار با مجموعه داده های بزرگ را انجام دهد.

مزایا: ایده آل برای تعاملات پیچیده خدمات مشتری، دستیاران مجازی برای برنامه های کاربردی سازمانی و مدیریت گفتگوهای ظریف.

معایب: منحنی یادگیری تندتر به دلیل ویژگی های پیشرفته آن و هزینه می تواند بسته به استفاده زیاد باشد.

چارچوب ربات مایکروسافت

Microsoft Bot Framework

نمای کلی: یک جعبه ابزار مناسب برای توسعه‌دهندگان که بلوک‌های ساختمانی برای ایجاد ربات‌های چت سفارشی برای کانال‌های مختلف مانند Skype، Teams یا Facebook Messenger فراهم می‌کند.

مزایا: بسیار قابل تنظیم است که امکان عملکردهای پیچیده و ادغام با محصولات مایکروسافت را فراهم می کند. برای توسعه دهندگانی که می توانند از چارچوب برای ساخت ربات های گفتگوی منحصر به فرد استفاده کنند عالی است.

معایب: برای ساخت و نگهداری ربات‌های چت به تخصص کدنویسی نیاز دارد که می‌تواند مانعی برای کاربران غیر فنی باشد.

Amazon Lex

نمای کلی: گزینه ای مقرون به صرفه از خدمات وب آمازون (AWS) که به راحتی تنظیم می شود و به خوبی با سایر سرویس های AWS ادغام می شود. برای چت بات‌های ساده‌تر با جریان‌های مکالمه کاملاً تعریف شده مناسب است.

مزایا: رابط کاربری مقرون به صرفه و کاربر پسند و ادغام آسان با سایر سرویس های AWS مانند ذخیره سازی داده ها و تجزیه و تحلیل.

معایب: گزینه‌های سفارشی‌سازی محدود در مقایسه با برخی از رقبا ممکن است آن را برای چت‌بات‌های پیچیده با جریان‌های گفتگوی پیچیده نامناسب کند.

Google Dialogflow

 

نمای کلی: گزینه ای کاربرپسند با ادغام های از پیش ساخته شده برای محصولات Google مانند Assistant و Search. این یک انتخاب محکم برای کسانی است که می خواهند راه سریع و آسانی برای شروع توسعه ربات چت داشته باشند.

مزایا: استفاده آسان با رابط بصری، قابلیت کشیدن و رها کردن و ادغام های از پیش ساخته شده با محصولات Google. مناسب برای چت ربات های خدمات مشتری یا دستیاران مجازی شخصی.

معایب: سفارشی سازی کمتری را در مقایسه با برخی از چارچوب های منبع باز ارائه می دهد و پیچیدگی ربات های چت را که می توانید بسازید محدود می کند.

ابزارهای سازمانی متمرکز

Kore.ai

 

بررسی اجمالی: یک پلتفرم چت بات درجه یک سازمانی که در اتوماسیون و ساده‌سازی جریان‌های کاری کسب‌وکار برتر است. می تواند با سیستم های مختلف سازمانی ادغام شود و وظایف پیچیده را انجام دهد.

مزایا: ویژگی های اتوماسیون قوی، مدیریت گردش کار کارآمد، ادغام با سیستم های سازمانی موجود و مناسب برای سازمان های بزرگ با نیازهای پیچیده.

معایب: ممکن است برای برنامه های چت بات ساده تر زیاد باشد و ممکن است قیمت برای مشاغل کوچکتر تندتر باشد.

LivePerson

 

بررسی اجمالی: یک پلت فرم جامع تعامل با مشتری که عملکردهای چت بات را با ویژگی های چت زنده ترکیب می کند. این یک راه حل جامع برای مدیریت تعاملات مشتری در کانال های مختلف ارائه می دهد.

مزایا: خدمات مشتری Omnichannel با چت بات ها و چت زنده، پلت فرم جامع برای مدیریت تمام تعاملات با مشتری، و مناسب برای شرکت های بزرگی که به یک راه حل واحد نیاز دارند.

معایب: می تواند برای مشاغل کوچکتر گران باشد، با ساختارهای قیمت گذاری بالقوه پیچیده بسته به ویژگی های مورد استفاده.

آنها می ترسند

 

بررسی اجمالی: متخصص در مراکز تماس سازمانی، ارائه راه حل هایی که چت بات ها را با سایر ابزارهای مدیریت تعامل با مشتری ادغام می کند. این برای رسیدگی به حجم بالایی از سوالات مشتری طراحی شده است.

مزایا: به طور یکپارچه با ابزارهای مرکز تماس موجود ادغام می شود، برای مدیریت حجم زیادی از تعاملات با مشتری در شرکت ها مناسب است و برای کارهایی مانند برنامه ریزی قرار ملاقات و پشتیبانی فنی مناسب است.

معایب: ممکن است کاربرپسندترین گزینه برای برنامه های اصلی چت بات نباشد و تمرکز بر مراکز تماس ممکن است برای همه مشاغل ایده آل نباشد.

منبع باز و ابزارهای تخصصی

OpenAI GPT

 

بررسی اجمالی: اگرچه GPT یک ابزار هوش مصنوعی محاوره ای نیست، یک مدل زبان قدرتمند است که می تواند چت بات هایی با قابلیت های پیشرفته تولید متن بسازد. هنوز در دست توسعه است، اما نویدبخش تعاملات خلاقانه ربات های چت است.

مزایا: تولید متن پیشرفته برای تعاملات خلاقانه ربات‌های گفتگو و قابلیت‌های پردازش زبان قدرتمند برای تحقیق و توسعه.

معایب: هنوز در حال توسعه است، بنابراین برای استفاده موثر و ادغام با سایر عملکردهای ربات چت به تخصص فنی نیاز دارد.

NVIDIA Riva

 

نمای کلی: تمرکز بر روی تشخیص و ترکیب گفتار در زمان واقعی است که آن را به گزینه خوبی برای برنامه های مبتنی بر صدا تبدیل می کند. می توان آن را با سایر ابزارهای توسعه چت بات برای ایجاد ربات های گفتگو با قابلیت صوتی ادغام کرد.

مزایا: ایده آل برای تعاملات گفتاری در زمان واقعی، مناسب برای ساخت دستیارهای مجازی با قابلیت صوتی یا برنامه های کاربردی ترجمه گفتار.

معایب: به طور صریح برای توسعه ربات چت به تنهایی طراحی نشده است و ممکن است به ابزارهای اضافی و تلاش توسعه برای ایجاد یک راه حل کامل چت بات نیاز داشته باشد.

 

 

Rasa

نمای کلی: یک چارچوب متن باز که بلوک های ساختمانی را برای توسعه دهندگان برای ایجاد ربات های چت سفارشی فراهم می کند. برای توسعه دهندگانی که می خواهند چت بات ها را با نیازهای خاص خود تنظیم کنند، انعطاف پذیری و سفارشی سازی را ارائه می دهد.

مزایا: منبع باز و رایگان برای استفاده، اجازه می دهد تا سطوح بالایی از سفارشی سازی برای قابلیت های منحصر به فرد ربات چت. انجمن بزرگ و فعال برای پشتیبانی و عیب یابی. پشتیبانی از چندین زبان برای ساخت ربات های چت چند زبانه.

معایب: برای توسعه و نگهداری ربات‌های چت به تخصص کدنویسی نیاز دارد که می‌تواند مانعی برای کاربران غیر فنی باشد. فاقد رابط کاربری از پیش ساخته شده برای طراحی تعامل آسان است، بنابراین تلاش برای توسعه ممکن است بیشتر باشد.

آینده هوش مصنوعی مکالمه چیست؟

آینده هوش مصنوعی محاوره ای فوق العاده امیدوارکننده است. در سال‌های آینده، این فناوری حتی هوشمندتر، زمینه‌ای‌تر و شبیه‌تر به انسان خواهد شد.

 

می‌توانیم انتظار پیشرفت‌های قابل توجهی در هوش هیجانی و همدلی داشته باشیم که به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا احساسات کاربر را بهتر درک کند و به آنها پاسخ دهد. مکالمات همه‌کاناله بدون درز در صدا، نوشتار و اشاره به یک امر عادی تبدیل می‌شود و تجربه‌ای ثابت و بصری را در همه دستگاه‌ها و پلتفرم‌ها به کاربران ارائه می‌دهد.

 

توسعه آواتارهای واقع‌گرایانه تعاملات چهره به چهره جذاب‌تری را امکان‌پذیر می‌سازد، در حالی که شخصی‌سازی عمیق‌تر بر اساس نمایه‌های کاربر و تاریخچه، مکالمات را بر اساس نیازها و ترجیحات فردی تنظیم می‌کند.

 

با گسترش پایگاه‌های دانش، هوش مصنوعی محاوره‌ای می‌تواند تقریباً در هر موضوعی در سطح متخصص گفتگو کند. توانایی های چند زبانه موانع زبان را از بین می برد و ارتباط بین زبانی قابل دسترسی را تسهیل می کند. علاوه بر این، ادغام فناوری‌های واقعیت افزوده و واقعیت مجازی، راه را برای دستیاران مجازی فراگیر برای راهنمایی و پشتیبانی از کاربران در محیط‌های غنی و تعاملی هموار می‌کند.

 

هدف نهایی ایجاد همراهان هوش مصنوعی است که وظایف را به طور موثر انجام می دهند، اطلاعات را بازیابی می کنند و روابط معنادار و مبتنی بر اعتماد با کاربران ایجاد می کنند، و پتانسیل انسانی را به روش های بی شماری افزایش می دهند.

 

خط پایان

 

هوش مصنوعی مکالمه‌ای از NLP و یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا گفت‌وگوی انسان‌مانند با رایانه را فعال کند. دستیارهای مجازی، ربات‌های گفتگو و موارد دیگر می‌توانند زمینه و هدف را درک کنند و پاسخ‌های هوشمندی تولید کنند. در حالی که خطرات وجود دارد، مزایای آن منجر به پذیرش سریع می شود. آینده تجربیات هوش مصنوعی محاوره ای همدلانه، آگاهانه و فراگیرتر را به ارمغان خواهد آورد.

ارسال دیدگاه