Leo, tuna baadhi ya roboti zinazozungumza kama gumzo, wasaidizi pepe na mengine mengi katika nyumba zetu, mifumo ya magari, vifaa vinavyobebeka, suluhu za otomatiki za nyumbani, n.k. Vifaa hivi husikiliza kwa usahihi kile tunachosema na jinsi tunavyosema na kurejesha matokeo au kutekeleza majukumu mahususi. .
Na ikiwa umekuwa ukitumia msaidizi kama Siri au Alexa, pia utagundua kuwa wanazidi kuwa wa ajabu siku hadi siku. Majibu yao ni ya kijanja, wanajibu, wanakejeli, wanatoa pongezi na wana tabia kama ya kibinadamu kuliko baadhi ya wenzako unaowajua. Hatufanyi mzaha. Kulingana na PwC, 27% ya watumiaji waliowasiliana na mshirika wao wa hivi majuzi wa huduma kwa wateja hawakujua kama walikuwa wakizungumza na binadamu au chatbot.
Kutengeneza mifumo na vifaa hivyo tata vya mazungumzo ni jambo gumu sana na lenye kuogopesha. Ni mchezo tofauti wa mpira wenye mbinu mahususi za ukuzaji. Ndiyo maana tulifikiri tunapaswa kuichanganua kwa ajili yako ili uielewe kwa urahisi. Kwa hivyo, ikiwa unatafuta kutengeneza injini ya mazungumzo ya AI au msaidizi pepe, mwongozo huu utakusaidia kupata uwazi.
Umuhimu wa AI ya Maongezi
Kadiri teknolojia inavyokuwa sehemu muhimu zaidi ya maisha yetu katika mfumo wa vifaa na mifumo mipya zaidi, kunatokea haja ya kusukuma vizuizi, kuvunja mikataba na kuja na njia mpya za kuingiliana navyo. Kutoka kwa kutumia vifaa vya pembeni vilivyounganishwa kama vile kipanya na kibodi, tulibadilisha hadi pedi za kipanya ambazo zilitoa urahisi zaidi. Kisha tulihamia kwenye skrini za kugusa ambazo zilitoa urahisi zaidi katika kulisha pembejeo na kutekeleza majukumu.
Huku vifaa vikiwa viendelezi vyetu, sasa tunafungua njia mpya ya kuamuru kupitia sauti. Hatuhitaji hata kuwa karibu na kifaa ili kukitumia. Tunachopaswa kufanya ni kutumia sauti yetu kuifungua na kuamuru pembejeo zetu. Kutoka kwenye chumba kilicho karibu, unapoendesha gari, ukitumia kifaa kingine wakati huo huo, AI ya mazungumzo hufanya kazi zetu zilizokusudiwa bila mshono. Kwa hivyo tunaanzia wapi - yote huanza na data ya sauti ya hali ya juu ili kutoa mafunzo kwa miundo ya ML.
Misingi ya Kukusanya Data ya Mafunzo ya Hotuba
Kukusanya na kubainisha data ya mafunzo ya AI kwa AI ya mazungumzo ni tofauti sana. Kuna tani nyingi za ugumu unaohusika katika amri za wanadamu na hatua mbalimbali zinapaswa kutekelezwa ili kuhakikisha kila kipengele kinashughulikiwa kwa matokeo yenye athari. Wacha tuangalie ni nini baadhi ya misingi ya data ya hotuba.
Uelewa wa Lugha Asilia (NLU)
Kwa chatbots na wasaidizi pepe kuelewa na kujibu kile tunachotuma au kuamuru, mchakato unaoitwa NLU inatekelezwa. Inasimama kwa Uelewa wa Lugha Asilia na inahusisha dhana tatu za teknolojia kutafsiri na kuchakata aina mbalimbali za ingizo.
Kusudi
Yote huanza na nia. Mtumiaji fulani anajaribu kuwasilisha, kuwasiliana au kufikia nini kupitia amri? Je, mtumiaji anatafuta taarifa? Je, wanasubiri masasisho kwa ajili ya kitendo? Je, wanaamuru maagizo kwa mfumo kutekeleza? Je, wanaiamuruje? Je, ni kwa swali au ombi? Vipengele hivi vyote husaidia mashine kuelewa na kuainisha dhamira na madhumuni ya kupata majibu yasiyopitisha hewa mtawalia.
Mkusanyiko wa Matamshi
Kuna tofauti kati ya amri," ATM ya karibu iko wapi?" na amri," Nitafutie ATM iliyo karibu." Sasa wanadamu wangekubali kwamba zote mbili zinamaanisha kitu kimoja lakini mashine lazima zifafanuliwe na tofauti hii. Zinafanana katika suala la dhamira lakini jinsi dhamira imeundwa ni tofauti kabisa.
Mkusanyiko wa matamshi ni kuhusu kufafanua na kuchora ramani tofauti za matamshi na vishazi kuelekea malengo mahususi kwa ajili ya utekelezaji sahihi wa kazi na majibu. Kitaalam, wataalamu wa ufafanuzi wa data hufanya kazi kwenye data ya usemi au data ya maandishi ili kusaidia mashine kutofautisha hili.
Uchimbaji wa chombo
Kila sentensi ina maneno au vishazi mahususi vinavyobeba uzito uliosisitizwa na msisitizo huu ndio unaopelekea kufasiriwa kwa muktadha na madhumuni. Mashine, kama mifumo ngumu ilivyo, zinahitaji kulishwa kwa kijiko. Kwa mfano," Ninaweza kupata wapi nyuzi kutoka kwa gitaa langu karibu na 6th Avenue?"
Ukiboresha sentensi, tafuta ni chombo cha kwanza, nyuzi ni mbili, gitaa ni tatu na njia ya 6 ni 4. Mashirika haya yameunganishwa pamoja na mashine ili kupata matokeo yanayofaa na ili hili lifanyike, wataalam hufanya kazi kwa nyuma.
Seti za Data za Sauti / Hotuba / Sikizi za Kufunza Muundo Wako wa Maongezi wa AI Haraka
Kubuni Mijadala kwa AI ya Maongezi
Lengo la AI kwa kiasi kikubwa limekuwa likiiga tabia ya binadamu kupitia ishara, vitendo na majibu. Akili ya mwanadamu yenye ufahamu ina uwezo wa ndani wa kuelewa muktadha, dhamira, sauti, hisia, na mambo mengine na kujibu ipasavyo. Lakini mashine zinawezaje kutofautisha vipengele hivi?
Kubuni mazungumzo ya AI ya mazungumzo ni ngumu sana na muhimu zaidi, haiwezekani kabisa kusambaza mfano wa ulimwengu wote. Kila mtu ana njia tofauti ya kufikiri, kuzungumza, na kujibu. Hata katika majibu, sote tunaelezea mawazo yetu kwa njia ya kipekee. Kwa hivyo, mashine zinapaswa kusikiliza na kujibu ipasavyo.
Walakini, hii sio laini vile vile. Wanadamu wanapozungumza, vipengele kama vile lafudhi, matamshi, kabila, lugha, na mengine mengi hujitokeza na si rahisi kwa mashine kuelewa vibaya na kutafsiri vibaya maneno na kujibu.. Neno fulani linaweza kueleweka na mashine kwa njia nyingi sana linapoamriwa na Mhindi, Muingereza, Mwamerika, na Mmeksiko. Kuna tani za vizuizi vya lugha ambavyo hutumika na njia ya vitendo zaidi ya kupata mfumo wa majibu ni kupitia programu ya kuona ambayo inategemea chati.
Kupitia vitalu maalum kwa ishara, majibu na vichochezi, waandishi na wataalamu wanaweza kusaidia mashine kukuza mhusika. Hii ni kama mashine ya algoriti inaweza kutumia kupata majibu sahihi. Ingizo linapotolewa, maelezo hutiririka kupitia vipengele vinavyolingana, na hivyo kusababisha jibu sahihi kwa mashine kuwasilisha.
Piga D Kwa Anuwai
Kama tulivyosema, mwingiliano wa wanadamu ni wa kipekee sana. Watu duniani kote wanatoka katika tabaka tofauti za maisha, asili, mataifa, idadi ya watu, makabila, lafudhi, diction, matamshi na zaidi.
Ili roboti ya mazungumzo au mfumo ufanye kazi kwa wote, inabidi ufunzwe kwa kutumia data mbalimbali za mafunzo iwezekanavyo. Ikiwa, kwa mfano, modeli imefunzwa tu na data ya usemi ya lugha au kabila fulani, lafudhi mpya itachanganya mfumo na kuulazimisha kutoa matokeo yasiyo sahihi. Hii sio tu ya aibu kwa wamiliki wa biashara lakini ni matusi kwa watumiaji pia.
Ndio maana awamu ya ukuzaji inapaswa kuhusisha data ya mafunzo ya AI kutoka kwa mkusanyiko tajiri wa hifadhidata mbalimbali zinazoundwa na watu kutoka asili zote zinazowezekana. Kadiri mfumo wako unavyoelewa lafudhi na makabila zaidi, ndivyo utakavyokuwa wa ulimwengu wote. Kando na hilo, kinachoweza kuwaudhi watumiaji zaidi si urejeshaji wa taarifa usio sahihi lakini kushindwa kuelewa michango yao hapo kwanza.
Kuondoa upendeleo kunapaswa kuwa kipaumbele kikuu na njia moja ambayo kampuni zinaweza kufanya hivi ni kuchagua data iliyoletwa na watu wengi. Unapokusanya data yako ya hotuba au data ya maandishi, unaruhusu watu kutoka duniani kote kuchangia mahitaji yako, na kufanya mkusanyiko wako wa data kuwa mzuri pekee (Soma blog kuelewa manufaa na mitego ya kutoa data kwa wafanyakazi wa rasilimali watu). Sasa, kielelezo chako kitaelewa lafudhi na matamshi tofauti na kujibu ipasavyo.
Njia ya Mbele
Kukuza AI ya mazungumzo ni ngumu kama kulea mtoto mchanga. Tofauti pekee ni kwamba mtoto mchanga hatimaye angekua kuelewa mambo na kuwa bora katika kuwasiliana kwa uhuru. Ni mashine zinazohitaji kusukumwa mara kwa mara. Kuna changamoto kadhaa katika nafasi hii kwa sasa na tunapaswa kukiri ukweli kwamba tuna baadhi ya mifumo ya mazungumzo ya AI ya kimapinduzi inayotokana na changamoto hizi. Hebu tusubiri na tuone mustakabali wa soga za ujirani wetu na wasaidizi pepe. Wakati huo huo, ikiwa unakusudia kupata AI ya mazungumzo kama Google Home iliyoundwa kwa ajili ya biashara yako, wasiliana nasi kwa data yako ya mafunzo ya AI na mahitaji ya ufafanuzi.
