Kurs Pitch Avatar zespół dzieli się swoją wizją ewolucji konwersacyjnych narzędzi sztucznej inteligencji i bada, w jaki sposób sztuczna inteligencja będzie z nami „rozmawiać” w przyszłości.
Pomimo rosnącej popularności i powszechnego stosowania konwersacyjnych narzędzi AI, nadal stoją one przed szeregiem ograniczeń i wyzwań. Szkolenie i zrozumienie języka naturalnego tych narzędzi, a co za tym idzie jakość ich odpowiedzi, często nie spełniają oczekiwań użytkowników. Konwersacyjne AI często doświadczają „halucynacji maszynowych”, mają trudności z wyszukiwaniem informacji i mylą się przy skomplikowanych zapytaniach, szczególnie tych zawierających podtekst lub slang.
W oparciu o nasze doświadczenie, większość zespołów rozwijających konwersacyjna sztuczna inteligencja obecnie skupiają się na rozwiązywaniu tych problemów. W rezultacie możemy oczekiwać, że AI poprawi zrozumienie, komunikację i ogólną skuteczność, co doprowadzi do szerszej adopcji w niedalekiej przyszłości.
Sztuczna inteligencja wkrótce będzie mogła uczyć się autonomicznie i to szybko
Obecnie szkolenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji jest długim i kosztownym procesem, trwającym kilka miesięcy. Polega na zbieraniu obszernych tekstów i danych do „odczytania” przez AI i wymaga znacznych zasobów do identyfikowania i korygowania błędów. Ważną i kosztowną częścią tego procesu jest identyfikowanie i korygowanie błędów popełnianych przez AI. Wszystko powyższe dotyczy zarówno podstawowego szkolenia AI, jak i tworzenia wyspecjalizowanych agentów konwersacyjnych na ich podstawie, zaprojektowanych do różnych zadań zawodowych. Na przykład konsultanci AI, sprzedawcy AI, Prezenterzy AI, I inne.
Jednak to tradycyjne podejście do szkolenia wkrótce stanie się przestarzałe. Aktywnie opracowywane i wdrażane są zautomatyzowane metody szkoleniowe w zakresie konwersacyjnej sztucznej inteligencji. Metody te umożliwiają sztucznej inteligencji dostęp do źródeł informacji, takich jak Internet, i ciągłe uczenie się. Dzięki temu sztuczna inteligencja będzie na bieżąco z najnowszymi informacjami i będzie dostosowywać się do zmian w języku naturalnym w czasie rzeczywistym.
Sztuczna inteligencja poprawi zrozumienie i formułowanie odpowiedzi
Współczesna sztuczna inteligencja wciąż nie rozumie nas zbyt dobrze. Opiera się na dosłownym znaczeniu słów i wyrażeń, co utrudnia uchwycenie podtekstu i emocji. W związku z tym reakcje sztucznej inteligencji mogą być nieoczekiwane i często brakuje im emocjonalnej głębi i zmienności, nie mówiąc już o tym, że ich reakcje są często monotonne i w żaden sposób nie zabarwione emocjonalnie.
Znaczące wysiłki skupiają się obecnie na udoskonalaniu technik głębokiego uczenia się, aby uczynić konwersacyjną sztuczną inteligencję bardziej „ludzką”. Obejmuje to poprawę zdolności sztucznej inteligencji do rozpoznawania preferencji użytkownika, rozumienia kontekstu, doceniania humoru i interpretowania różnych niuansów semantycznych słów i wyrażeń.
Oczekuje się, że w niedalekiej przyszłości sztuczna inteligencja będzie coraz bardziej komunikować się z ludźmi za pomocą dźwięku i danych wideo. Ucząc się interpretować mimikę twarzy i intonację głosu, konwersacyjna sztuczna inteligencja będzie rozwijać się w rozumieniu ekspresji emocjonalnej. W rezultacie odpowiedzi sztucznej inteligencji staną się nie tylko dokładniejsze i bardziej spójne, ale także bardziej kreatywne, zróżnicowane i zabarwione emocjonalnie.
Sztuczna inteligencja nauczy się wykonywać wiele zadań jednocześnie
Obecnie większość sztucznej inteligencji konwersacyjnej działa na zasada „jedno pytanie, jedna odpowiedź”. Złożone lub wieloczęściowe pytania często przekraczają możliwości tych systemów, co prowadzi do niekompletnych lub niezadowalających odpowiedzi. Dlatego też, komunikując się z nowoczesną sztuczną inteligencją, nie zaleca się dawania im zadań składających się z kilku elementów i wymagań. Z reguły im krótsze i bardziej jednoznaczne pytanie zadane dialogowej sztucznej inteligencji, tym szybciej i lepiej ona odpowiada. Ponadto, współczesne sztuczne inteligencje nadal wymagają dość złożonych procedur, aby przekształcić się w wyspecjalizowane narzędzia w różnych sferach zawodowych. Innymi słowy, adaptacyjność sztucznej inteligencji do nowych scenariuszy nadal pozostawia wiele do życzenia.
Aby rozwiązać te ograniczenia, wielu badaczy i programistów koncentruje się na uczynieniu konwersacyjnej AI bardziej adaptacyjną i zdolną do wykonywania wielu zadań jednocześnie. Obejmuje to wyposażenie AI w zdolność do samodzielnego wyszukiwania i integrowania różnych narzędzi w celu wykonywania przypisanych zadań. Ponadto AI może szukać pomocy u innych systemów AI, umożliwiając formę samodoskonalenia na podstawie zadań, które są do wykonania.
Podsumowując, wyżej wymienione udoskonalenia to nie tylko pojedyncze poprawki, ale stanowią szersze ulepszenia. Po wdrożeniu te zmiany podniosą jakość konwersacyjnej sztucznej inteligencji na zupełnie nowy poziom.
Powodzenia, sukcesu i wysokich zysków dla wszystkich!
