什么是对话式人工智能？揭示人工智能在增强客户互动方面的作用

[muskanislam99]

机器过去最出名的就是其在动作、语音识别和语言方面的缺陷。现在，机器学习技术可以几乎无缝地模仿人类的自然行为。其中之一就是人类对话的“易学难精”行为。

作为一家企业，您希望解决每个客户问题。不幸的是，一对一解决根本不可能，而且效率低下。没有一家公司拥有员工亲自解决每个问题。这就是对话式人工智能发挥作用的地方，您需要一点人类无法触及的人性化服务。

想象一下：一位消费者深夜在网上购物，不知道该买哪双鞋。聊天窗口出现，购物者无需滚动浏览无尽的常见问题解答或等待营业时间才能获得答案，而是可以与人工智能进行友好对话，人工智能了解最新趋势、购物者的风格，甚至他们的鞋子尺码。这就是对话式人工智能的魔力，它正在改变人类与技术的联系方式。

对话式人工智能如何工作？
使用对话式人工智能的人的图片
这是 TaskDrive 团队利用 AI 生成的图像
它不仅仅是输入单词并让更多单词弹出来，还有很多事情要做。它实际上是以自然语言处理 (NLP) 为中心的技术和技巧的结合。

以下是对话式人工智能流程的细分：

步骤 1：了解输入
您是否曾经与机器人聊天，感觉它真的“明白”了您在说什么？这是 AI 输入理解的结果。对话式 AI 技术在理解和解读消息方面非常敏锐。它们可以识别您话语背后的意图，无论您是在提问、寻求信息还是表达沮丧。

它是如何工作的？首先是单词的贡献。用户会 芬兰数字数据 输入内容。然后，对话式人工智能使用 NLP 技术来理解人类语言并分析输入。

对话式人工智能通过识别关键词、识别每个单词的语法部分以及识别姓名和日期等内容来实现这一点。然后，所有这些都构建了一个上下文，使人工智能能够最好地理解您的输入。您可以将其视为人工智能如何突破您的语言理解和人工智能自己的语言理解之间的语言障碍。

第 2 步：意图识别
在确认上下文后，对话式人工智能将确定输入的意图或目的。它将参考机器学习模型建立的示例，将输入与这些模型已经学到的内容进行匹配。

这与当有人问你“你多大了？”（输入）时学到的没什么不同。然后你参考父母教你的那些事：人们问你这个问题是因为他们想知道你的年龄（意图）。

因此你的回答是“我X岁”。

在人机对话的背景下，你会问“今天天气怎么样？”（输入）。然后，人工智能会将意图识别为“天气查询”，然后使用人类语言生成适当的响应。

步骤3：实体提取
除了识别意图之外，对话式人工智能还会识别与您的请求相关的信息。这些信息被称为“实体”。

回到天气示例，实体可以是日期或地点。人工智能现在会明白您可能还想知道“何时”（日期）和“何地”（您的位置）。

自然语言生成将有助于完善人工智能的响应，现在考虑到您想了解您所在地今天的天气。

这是另一个例子。当你说“我需要 9 月 10 日飞往纽约的航班”时，对话式 AI 不只是听取单词；它还会识别关键信息，例如：

目的地：纽约
日期：9 月 10 日
服务：航班
这种实体提取超能力可以帮助人工智能通过磨练细节为您提供更相关的回应。

步骤 4：上下文管理
现在，对话式人工智能可以保持你们两人对话的一致性。它会跟踪正在进行的对话，确保其回答与当前上下文相关。

该上下文将包括您之前的查询、他们自己的回复以及与您作为用户相关的任何信息。

想象一下，你正在和朋友聊天，谈话自然地从一个话题流向另一个话题。对话式人工智能旨在实现同样的流畅性。一切都与上下文有关。

如果你在一条消息中提到“它”，AI 会记住下一条消息中“它”指的是什么。所以，当你继续对话时，AI 不会说“嗯？”它会让一切保持连贯。就像和一个记得你昨天谈论内容的朋友聊天一样。

步骤 5：响应生成
然后，对话式人工智能会根据步骤 1 至 4 生成适当的响应。它与交互式语音响应和常规搜索引擎结果的区别在于，它精心设计了响应，使其听起来自然，几乎像人类的语音一样。

对话式人工智能工具不只是从尘封的图书馆中提取预先写好的回复。它可以即时制作回复。无论您是正式的还是健谈的，它都会调整语言以适应您的语气。这就像与一个擅长模仿的人工智能交谈，让您感到被倾听和理解。

序列到序列机器学习模型最适合生成这些响应。将这些模型视为虚拟讲故事的人。当您为其提供输入时，它会将所有学习到的示例放在一起并给出响应。

第 6 步：个性化
还记得咖啡师如何知道您最喜欢的咖啡订单吗？对话式人工智能可以做类似的事情，但使用数据。它根据您过去的行为、偏好和个人资料个性化互动。因此，当您与它互动时，它不是普通的人工智能；它是您的人工智能，为您提供量身定制的体验。

一旦你与这些系统（如对话式 AI 聊天机器人）进行多次交互，它们甚至可能会了解你的语气、情绪和沟通风格。

第七步：对话管理
这些技术可以帮助人工智能使用用户输入、系统响应和上下文提示来决定对话中的最佳行动方案。

对话就像一条蜿蜒的河流，从一个话题流向另一个话题。对话式人工智能不会迷失在水流中，因为它采用了对话管理技术。它通过处理多个话题并平稳地转换上下文来管理对话。

第 8 步：学习和改进
最后但同样重要的是，对话式人工智能是一个永久的学习者。它不是那种“设置好就忘了”的小玩意。它不断从与你和其他人的互动中学习，随着时间的推移不断改进其反应。

因此，聊天越多，它就越聪明。随着时间的推移，与人工智能进行更多对话会有所帮助。