Vue d'ensemble Pitch Avatar L'équipe partage sa vision de l'évolution des outils d'IA conversationnelle et explore comment l'intelligence artificielle nous « parlera » à l'avenir.
Malgré la popularité croissante et l’utilisation généralisée des outils d’IA conversationnelle, ils sont encore confrontés à plusieurs limites et défis. La formation et la compréhension du langage naturel de ces outils, et par conséquent la qualité de leurs réponses, sont souvent en deçà des attentes des utilisateurs. Les IA conversationnelles éprouvent fréquemment des « hallucinations machine », ont du mal à récupérer des informations et se confondent avec les requêtes complexes, en particulier celles comportant des sous-textes ou de l'argot.
D'après notre expérience, la plupart des équipes en développement IA conversationnel Les efforts se concentrent actuellement sur la résolution de ces problèmes. Par conséquent, nous pouvons anticiper que l’IA améliorera la compréhension, la communication et l’efficacité globale, conduisant à une adoption plus large dans un avenir proche.
L’IA sera bientôt capable d’apprendre de manière autonome et rapide
Actuellement, la formation d'une intelligence artificielle conversationnelle est un processus long et coûteux, qui prend plusieurs mois. Il implique la collecte de textes et de données volumineux que l'IA doit « lire » et nécessite des ressources importantes pour identifier et corriger les erreurs. Une partie importante et coûteuse de ce processus consiste à identifier et à corriger les erreurs commises par l'IA. Tout ce qui précède s'applique à la fois à la formation de base des IA et à la création d'agents conversationnels spécialisés basés sur elles, conçus pour diverses tâches professionnelles. Par exemple, les consultants en IA, les vendeurs en IA, Présentateurs de l'IAEt autres.
Cependant, cette approche traditionnelle de la formation deviendra bientôt obsolète. Des méthodes de formation automatisées pour l’IA conversationnelle sont activement développées et mises en œuvre. Ces méthodes permettent à l’IA d’accéder à des sources d’informations, comme Internet, et de s’auto-apprendre en continu. Cela permettra à l’IA de rester à jour avec les dernières informations et de s’adapter aux changements du langage naturel en temps réel.
L’IA améliorera sa compréhension et sa formulation de réponses
L’intelligence artificielle moderne ne nous comprend toujours pas très bien. Il repose sur le sens littéral des mots et des expressions, ce qui rend difficile la compréhension du sous-texte et de l'émotion. Par conséquent, les réponses de l’IA peuvent être inattendues, et elles manquent souvent de profondeur et de variation émotionnelles, sans parler de leurs réponses qui sont bien souvent monotones et sans aucune coloration émotionnelle.
Des efforts importants sont désormais concentrés sur l’amélioration des techniques d’apprentissage profond afin de rendre l’IA conversationnelle plus « humaine ». Cela inclut l'amélioration de la capacité de l'IA à reconnaître les préférences des utilisateurs, à comprendre le contexte, à apprécier l'humour et à interpréter les diverses nuances sémantiques des mots et des expressions.
Dans un avenir proche, l’IA devrait de plus en plus interagir avec les gens en utilisant l'audio et des données vidéo. En apprenant à interpréter les expressions faciales et l’intonation vocale, l’IA conversationnelle progressera dans la compréhension de l’expression émotionnelle. En conséquence, les réponses de l’IA deviendront non seulement plus précises et cohérentes, mais aussi plus créatives, variées et colorées sur le plan émotionnel.
L'IA apprendra à gérer plusieurs tâches simultanément
Actuellement, la plupart des IA conversationnelles fonctionnent sur un principe « une question, une réponse »Les questions complexes ou à plusieurs parties dépassent souvent les capacités de ces systèmes, ce qui conduit à des réponses incomplètes ou insatisfaisantes. Par conséquent, lors de la communication avec l'IA moderne, il n'est pas recommandé de leur confier des tâches composées de plusieurs éléments et exigences. En règle générale, plus la question posée à une IA de dialogue est courte et sans ambiguïté, plus elle répond rapidement et efficacement. De plus, les IA modernes nécessitent encore des procédures assez complexes pour se transformer en outils spécialisés dans diverses sphères professionnelles. En d'autres termes, l'adaptabilité de l'IA à de nouveaux scénarios laisse encore beaucoup à désirer.
Pour remédier à ces limitations, de nombreux chercheurs et développeurs s’efforcent de rendre l’IA conversationnelle plus adaptable et capable d’effectuer plusieurs tâches à la fois. Cela implique de doter l’IA de la capacité de rechercher et d’intégrer de manière indépendante divers outils pour accomplir les tâches qui lui sont assignées. En outre, l’IA peut demander l’aide d’autres systèmes d’IA, ce qui permet une forme d’auto-amélioration. en fonction des tâches à accomplir.
En résumé, les avancées susmentionnées ne sont pas seulement des correctifs isolés mais représentent des améliorations plus larges. Une fois réalisés, ces développements élèveront la qualité de l’IA conversationnelle à un niveau fondamentalement nouveau.
Bonne chance, succès et profits élevés à tous !
