Conversational AI combineert natural language processing (NLP) met traditionele software zoals chatbots, spraakassistenten of een interactief spraakherkenningssysteem om klanten te helpen via een gesproken of typed interface.
Conversational AI houdt zich bezig met contextuele dialoog met behulp van NLP en andere complementaire algoritmen. Naarmate je een groter corpus van gebruikersinvoer ontwikkelt, wordt je Artificial Intelligence (AI) beter in het herkennen van patronen en het maken van voorspellingen. Conversational Al communiceert met klanten via vier brede stappen die we zullen onderzoeken om een beter beeld te krijgen van deze technologie:
Input Generation. Hier geeft een gebruiker invoer via spraak of tekst.
Input Analysis. Als de invoer op tekst is gebaseerd, wordt natural language understanding (NLU) toegepast om betekenis uit de verstrekte woorden te halen. Als de invoer op spraak is gebaseerd, wordt ASR automatische spraakherkenning eerst toegepast om geluid te ontleden in taaltokens die kunnen worden geanalyseerd.
Dialogue Management. Hier wordt natural language generation gebruikt om een antwoord op de vraag van een gebruiker te creëren.
Reinforcement Learning. Hier worden gebruikersinvoer geanalyseerd om antwoorden in de loop van de tijd te verfijnen om ervoor te zorgen dat hun antwoorden correct en nauwkeurig zijn.
Traditionele chatbots beweren vaak dat ze gespreksmogelijkheden hebben, maar mensen moeten achter de schermen scripts en dialogen schrijven. De chatbot krijgt te horen wat hij moet zeggen als reactie op specifieke trefwoorden. Uw bot moet expliciet worden getraind voor elk voorzienbaar scenario.
Een echt AI chatbotgesprek vereist conversational AI, die geen script nodig heeft, maar zichzelf geleidelijk leert door middel van reinforcement learning.
Conversational AI combineert natural language processing (NLP) met machine learning. Deze NLP processen vloeien in een constante feedbackloop met machine learning processen om de AI algoritmen continu te verbeteren. Conversationele AI heeft principiële componenten waarmee het op een natuurlijke manier een reactie kan verwerken, begrijpen en genereren.
Machine Learning (ML) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie, bestaande uit een reeks algoritmen, functies en datasets die zichzelf voortdurend verbeteren door ervaring. Naarmate de input groeit, wordt de AI machine beter in het herkennen van patronen en gebruikt deze om voorspellingen te doen.
Natural language processing is de huidige methode om taal te analyseren met behulp van machine learning die wordt gebruikt in conversatial AI. Vóór machine learning ging de evolutie van taalverwerkingsmethodologieën van taalkunde naar computerlinguïstiek naar statistische natuurlijke taalverwerking. In de toekomst zal deep learning de natuurlijke taalverwerkingscapaciteiten van conversatie AI nog verder verbeteren.
Conversationele AI applicaties kunnen worden geprogrammeerd met verschillende niveaus van complexiteit, wat resulteert in verschillende eindproducten, die kunnen worden gebruikt als persoonlijke assistenten, om gesprekken tussen klanten en bedrijven te vergemakkelijken, en binnen bedrijven om activiteiten te automatiseren.
Het eenvoudigste voorbeeld van een Conversational AI-toepassing is een FAQ bot, of bot, waarmee u mogelijk eerder interactie hebt gehad. Dit zijn eenvoudige antwoordmachines, ook wel chatbots genoemd, waar u het exacte trefwoord moet typen dat nodig is om het juiste antwoord te ontvangen. Deze chatbots zijn zelfs zo eenvoudig dat ze misschien helemaal niet als Conversational AI mogen worden beschouwd, omdat ze geen gebruik maken van NLP, dialogue management of machine learning.
Het volgende volwassenheidsniveau van Conversational AI applicaties is Virtual Personal Assistants. Voorbeelden hiervan zijn Amazon Alexa, Apple's Siri en Google Home. Ze dienen een algemeen doel en zijn lineair, en dragen geen context over van het ene gesprek naar het andere. Deze assistenten gebruiken ASR en NLP, maar hebben een eenvoudig dialogue management.
Vervolgens hebben we virtuele klant -assistenten, dit zijn meer geavanceerde Conversational AI-systemen die een specifiek doel dienen en daarom meer gespecialiseerd zijn in dialogue management. U hebt waarschijnlijk al eerder contact gehad met een virtuele klant assistent, omdat deze steeds populairder wordt als een manier om klantenservicegesprekken op grote schaal te voeren. Deze applicaties kunnen context van de ene interactie naar de andere overbrengen, wat de gebruikerservaring verbetert.
Op hetzelfde niveau van volwassenheid als Virtual Customer Assistants, zijn Virtual Employee Assistants. Deze toepassingen zijn speciaal gebouwde, gespecialiseerde en geautomatiseerde processen, ook wel Robotic Process Automation genoemd. Ze worden gebruikt in bedrijven om bedrijfsactiviteiten te stroomlijnen. Zowel Virtual Customer Assistants als Virtual Employee Assistants maken vaak gebruik van de meest geavanceerde Conversational AI technologieën en zijn goed geïntegreerd in de backofficesystemen van het bedrijf om klanten en werknemers een contextuele en persoonlijke ervaring te bieden.