Provocări AI conversaționale

Cum să atenuați provocările comune ale datelor în IA conversațională

Cu toții am interacționat cu aplicații AI conversaționale, cum ar fi Alexa, Siri și Google Home. Aceste aplicații ne-au făcut viața de zi cu zi mult mai ușoară și mai bună.

Inteligența artificială conversațională alimentează viitorul tehnologiei moderne și facilitează comunicarea îmbunătățită între oameni și mașini. Când proiectați un asistent de chat care funcționează eficient și precis, ar trebui să fiți, de asemenea, conștienți de numeroasele provocări de dezvoltare pe care le puteți întâlni.

Aici, vom vorbi despre:

  • Diverse provocări comune privind datele
  • Cum afectează acestea consumatorii?
  • Cele mai bune modalități de a depăși aceste provocări și multe altele.

Provocări comune ale datelor în IA conversațională

Conversational Ai Data Challenges

Pe baza experienței noastre de lucru cu clienți de top și proiecte complexe, am întocmit o listă cu cele mai comune provocări de date AI conversaționale pentru dvs.

  1. Diversitatea limbilor

    Construirea unui asistent de chat conversațional bazat pe inteligență artificială, care să poată satisface diversitatea limbilor, este o provocare majoră.

    Există aproximativ 1.35 miliarde de oameni care vorbesc engleza fie ca a doua limbă, fie ca limbă maternă. Aceasta înseamnă că mai puțin de 20% din populația lumii vorbește engleza, restul populației lăsând să converseze în alte limbi decât engleza. Deci, dacă creați un asistent de chat conversațional, ar trebui să luați în considerare și diversitatea factorilor lingvistici.

  2. Dinamismul limbajului

    Orice limbă este dinamică, iar captarea dinamismului și formarea unui algoritm de învățare automată bazat pe inteligență artificială nu este ușoară. Dialecte, pronunție, argo și nuanțe poate afecta competența unui model AI.

    Cu toate acestea, cea mai mare provocare pentru o aplicație bazată pe inteligență artificială este descifrarea cu acuratețe a factorului uman în introducerea limbii. Ființele umane aduc sentimente și emoții în luptă, ceea ce face ca instrumentul AI să înțeleagă și să reacționeze o provocare.

  3. Zgomot de fundal

    Zgomotul de fundal poate fi în conversații simultane sau în alte sunete care se suprapun.

    Eliminarea colecției audio de la zgomotele de fond interferente, cum ar fi sonerii, câinii care latră sau copii vorbirea în fundal este crucială pentru succesul aplicației.

    În plus, în zilele noastre aplicațiile AI trebuie să se ocupe de asistenți vocali concurenți prezenți în aceeași sediu. Devine dificil pentru asistentul vocal să facă distincția între comenzile vocale umane și alți asistenți vocali atunci când se întâmplă acest lucru.

  4. Sincronizare audio

    La extragerea datelor dintr-o conversație telefonică pentru a instrui asistentul virtual, este posibil să aveți apelantul și agentul pe două linii diferite. Este vital să aveți sunetele din ambele părți pentru a fi sincronizate și conversațiile capturate fără a face referințe încrucișate pentru fiecare fișier.

  5. Lipsa datelor specifice domeniului

    O aplicație bazată pe inteligență artificială ar trebui să proceseze și limbajul specific domeniului. Deși asistenții vocali arată o promisiune excepțională în prelucrarea limbajului natural, încă trebuie să dovedească dominația lor asupra limbajului specific industriei. De exemplu, în general, nu va oferi răspunsuri la întrebări specifice domeniului din industria auto sau financiară.

Seturi de date standard de voce/vorbire/audio pentru a vă antrena mai rapid modelul AI conversațional

Cum afectează aceste provocări consumatorii?

Asistenții de chat AI conversaționali ar putea fi similari căutării bazate pe text. Dar, există o diferență de bază între cele două. În sprijinul căutării bazate pe text, aplicația oferă o listă de rezultate relevante ale căutării din care utilizatorul poate alege, oferind utilizatorilor flexibilitatea atât de necesară în alegerea uneia dintre opțiuni.

Cu toate acestea, într-o IA conversațională, utilizatorii nu au în general mai mult de o opțiune și, de asemenea, se așteaptă ca aplicația să ofere cel mai bun rezultat.

Dacă instrumentul de inteligență artificială vine cu părtinire de date, rezultatul cu siguranță nu va fi exact sau de încredere. Rezultatele ar putea fi influențate de popularitate și nu de cerințele utilizatorului, făcând rezultatul redundant.

Soluția: Depășirea provocărilor din timpul fazei de colectare a datelor

Primul pas în combaterea părtinirii antrenamentului ar fi conștientizarea și acceptarea. Odată ce știți că setul dvs. de date ar putea fi plin de părtiniri, sunteți obligat să luați măsuri corective.
Depășirea provocărilor privind datele Ai

Următorul pas ar fi să ofere în mod proactiv controalele utilizatorului pentru a modifica setările pentru a compensa direct părtinirea. Sau, feedback-ul poate fi introdus în sistem pentru a atenua problemele de părtinire în mod proactiv.

Reducerea zgomotului de fond, conversațiile simultane și manipularea mai multor persoane necesită tehnici de identificare vocală îmbunătățite. Sistemul ar trebui, de asemenea, antrenat să înțeleagă conversația contextuală și cuvintele sau expresiile.

Abilitatea de a identifica voci non-umane poate fi, de asemenea, îmbunătățită atunci când sistemul este introdus pentru a se adresa persoanelor sau vocilor neînregistrate.

Când vine vorba de diversitatea în limbi, soluția constă în creșterea numărului de seturi de date lingvistice utilizate pentru antrenarea modelului. Deci, atunci când companiile cresc numărul de sisteme pentru a satisface piețele mari de limbi străine, diversitatea lingvistică poate fi atinsă fără probleme.

Beneficiile lucrului cu furnizori externi

Există mai multe beneficii de a lucra cu furnizori externi, deoarece aceștia ajută la atenuarea unora dintre provocările de colectare a datelor conversaționale.

Lucrul cu furnizori terți cu experiență oferă o mai mare eficiență a costurilor și fiabilitate. Este rentabil să obțineți seturi de date de calitate de la furnizori de încredere în loc să obțină colectarea de date din seturi de date de antrenament AI conversaționale open-source.

Deși părtinirile sunt obligatoriu să fie prezente în fiecare set de date, cu un furnizor extern, puteți reduce costurile asociate cu reelaborarea sau recalificarea modelului dvs. din cauza discrepanțelor de date și a prejudecăților excesive de limbaj.

Un furnizor cu experiență vă va ajuta, de asemenea, să economisiți timp de colectare a datelor și adnotare precisă. Un furnizor extern va avea expertiza lingvistică necesară pentru a dezvolta modele AI care pot deschide piețe mai noi pentru afacerea dvs.

Un furnizor poate oferi seturi de date de înaltă calitate, personalizabile, care se potrivesc preferințelor și cerințelor dvs. de model. Nu toate soluțiile pre-ambalate de colectare și adnotare a datelor pot funcționa în favoarea dvs. atunci când vă uitați la un serviciu îmbunătățit pentru clienți, rate de conversie mai mari și costuri de afaceri reduse.

Avem datele conversaționale de care modelul tău AI are nevoie.

În calitate de furnizor de încredere și cu experiență, Shaip are o colecție masivă de seturi de date conversaționale AI pentru toate tipurile de modele de învățare automată. În plus, oferim și date conversaționale personalizate în mai multe limbi, dialecte și limbi vernaculare. Dacă doriți să dezvoltați o aplicație de asistență prin chat de încredere și precisă, bazată pe AI, avem toate instrumentele care vă pot face proiectul un succes.

Partajare socială