Всички сме взаимодействали с разговорни AI приложения като Alexa, Siri и Google Home. Тези приложения направиха ежедневието ни много по-лесно и по-добро.
Разговорният AI захранва бъдещето на съвременните технологии и улеснява подобрената комуникация между хора и машини. Когато проектирате безпроблемен асистент за чат, който работи ефективно и точно, трябва да сте наясно и с многото предизвикателства при разработката, на които може да се натъкнете.
Тук ще говорим за:
- Различни общи предизвикателства за данни
- Как те се отразяват на потребителите?
- Най-добрите начини за преодоляване на тези предизвикателства и много други.
Често срещани предизвикателства с данните в разговорния AI
Въз основа на нашия опит в работата с водещи клиенти и сложни проекти, ние съставихме за вас списък с най-често срещаните предизвикателства при разговор с AI данни.
Разнообразие от езици
Изграждането на разговорен чат асистент, базиран на AI, който може да се погрижи за разнообразието от езици, е голямо предизвикателство.
Има около 1.35 милиарда души които говорят английски или като втори език, или като роден език. Това означава, че по-малко от 20% от световното население говори английски, оставяйки останалата част от населението да разговаря на езици, различни от английския. Така че, ако правите асистент за разговорен чат, трябва да имате предвид и разнообразието от езикови фактори.
Динамизъм на езика
Всеки език е динамичен и улавянето на неговата динамика и обучението на базиран на изкуствен интелект алгоритъм за машинно обучение не е лесно. Диалекти, произношение, жаргон и нюанси може да повлияе на уменията на AI модел.
Въпреки това, най-голямото предизвикателство за приложение, базирано на AI, е точното дешифриране на човешкия фактор в езиковия вход. Човешките същества внасят чувства и емоции в битката, което прави предизвикателство за AI инструмента да разбере и реагира.
Фонов шум
Фоновият шум може да е в едновременни разговори или други припокриващи се звуци.
Почистване на вашата аудио колекция от смущаващи фонови шумове, като напр звънци на врати, лай на кучета или деца говоренето във фонов режим е от решаващо значение за успеха на приложението.
Освен това в наши дни приложенията с изкуствен интелект трябва да се справят с конкурентни гласови асистенти, присъстващи в същите помещения. За гласовия асистент става трудно да прави разлика между човешки гласови команди и други гласови асистенти, когато това се случи.
Аудио синхронизиране
При извличане на данни от телефонен разговор за обучение на виртуалния асистент е възможно обаждащият се и агентът да са на две различни линии. Жизненоважно е аудиозаписите от двете страни да бъдат синхронизирани и разговорите да бъдат заснети без кръстосано препращане на всеки файл.
Липса на специфични за домейна данни
Приложение, базирано на изкуствен интелект, също трябва да обработва език, специфичен за домейна. Въпреки че гласовите асистенти показват изключително обещание в обработка на естествен език, тепърва предстои да докажат своето господство над специфичния за индустрията език. Например, обикновено няма да предостави отговори на специфични за домейна въпроси относно автомобилната или финансовата индустрия.
Готови набори от гласови/говорни/аудио данни за по-бързо обучение на вашия разговорен AI модел
Как тези предизвикателства засягат потребителите?
Разговорните AI чат асистенти може да са подобни на текстово базирано търсене. Но съществува основна разлика между двете. В поддръжката на текстово базирано търсене приложението предлага списък с подходящи резултати от търсенето, от които потребителят може да избира, като дава на потребителите така необходимата гъвкавост при избора на една от опциите.
И все пак, в разговорен AI, потребителите обикновено не получават повече от една опция и също така очакват приложението да предостави най-добрия резултат.
Ако инструментът за изкуствен интелект се предлага с отклонение на данните, резултатът със сигурност няма да е точен или надежден. Резултатите могат да бъдат повлияни от популярността, а не от изискванията на потребителите, което прави резултата излишен.
Решението: Преодоляване на предизвикателствата по време на фазата на събиране на данни
Първата стъпка в борбата с пристрастията към обучението би била осъзнаването и приемането. След като разберете, че вашият набор от данни може да бъде пълен с пристрастия, вие сте длъжни да предприемете коригиращи действия.
Следващата стъпка би била проактивно предоставяне на контроли на потребителя, за да промени настройките, за да компенсира директно отклонението. Или обратната връзка може да бъде включена в системата, за да смекчи проактивно проблемите с пристрастията.
Намаляването на фоновия шум, едновременните разговори и работата с много хора изискват подобрени техники за гласова идентификация. Системата също трябва да бъде обучена да разбира контекстуалния разговор и думите или фразите.
Способността за идентифициране на нечовешки гласове също може да бъде подобрена, когато системата бъде въведена за адресиране на нерегистрирани хора или гласове.
Що се отнася до многообразието в езиците, решението се крие в увеличаване на броя на наборите от езикови данни, използвани за обучение на модела. Така че, когато фирмите увеличат броя на системите, за да се погрижат за големите езикови пазари, езиковото разнообразие може да бъде постигнато безпроблемно.
Ползи от работата с външни доставчици
Има няколко предимства от работата с външни доставчици, тъй като те помагат за смекчаване на някои от предизвикателствата при разговорно събиране на данни.
Работата с опитни доставчици трети страни предлага по-голяма ценова ефективност и надеждност. Рентабилно е да вземете качествени набори от данни от надеждни доставчици вместо да събира събиране на данни от набори от данни за обучение на AI с отворен код.
Въпреки че отклоненията са длъжни да присъстват във всеки набор от данни, с външен доставчик можете да намалите разходите, свързани с преработването или повторното обучение на вашия модел поради несъответствия в данните и прекомерни езикови отклонения.
Опитен продавач също ще ви помогне да спестите време събиране на данни и точна анотация. Външен доставчик ще има необходимата езикова експертиза, за да разработи AI модели, които могат да отворят по-нови пазари за вашия бизнес.
Доставчикът може да предостави висококачествени набори от данни с възможност за персонализиране, които отговарят на предпочитанията и изискванията на вашия модел. Не всички предварително опаковани решения за събиране на данни и анотации могат да работят във ваша полза, когато разглеждате подобрено обслужване на клиенти, по-високи проценти на реализация и намалени бизнес разходи.
Разполагаме с разговорните данни, от които се нуждае вашият AI модел.
Като доверен и опитен доставчик, Shaip има огромна колекция от набори от данни за разговорен AI за всички видове модели за машинно обучение. Освен това, ние също предоставяме изцяло съобразени разговорни данни на няколко езика, диалекта и говора. Ако искате да разработите надеждно и точно базирано на AI приложение за поддръжка на чат, ние разполагаме с всички инструменти, които могат да направят вашия проект успешен.
