Спагетти-суп с искусственным интеллектом (ИИ) Определения для бизнеса

Все знают, что означает аббревиатура AI, но что происходит, когда мы копаем немного глубже? Разобраться в определениях искусственного интеллекта — это задача, с которой специалисты по данным сталкиваются каждый день, но что насчет остальных?

Со спагетти-супом из терминов и аббревиатур терминологический ландшафт может привести человека в полное замешательство. Поэтому мы подумали, что попытаемся составить мини-глоссарий, чтобы попытаться помочь некоторым людям, которые ищут решения ИИ для своего бизнеса, но не хотят вникать в суть технологий и просто хотят получить простейший искусственный интеллект. определение. И, кстати, это неполный список, но он может помочь вам расшифровать некоторые из наиболее часто используемых акронимов и добавить новый словарь в растущий список терминов ИИ.

Давайте начнем с некоторых аббревиатур, список которых, кажется, расширяется и сбивает с толку. Есть AI, разговорный AI, NLP, NLU, DL, ML, RPA, VA, а затем даже IA (интеллектуальная автоматизация).

«А» может обозначать искусственный, как в аббревиатуре искусственного интеллекта, но также может означать автоматизацию, как в Robotic Process Automation. «L» означает «Обучение», но также может означать «Язык». «N» довольно часто встречается в слове «Естественный», как и в «Обработке естественного языка», но если вы углубитесь в технологию ИИ, это может означать «Нейронный». Я даже не буду вдаваться в это здесь.«Я» легко — оно представляет Разум — верно? Ну, тогда вы видите упоминание о диалоговом интерфейсе, где «I» означает «Интерфейс». И вы удивляетесь, почему все становится запутанным? Настоящий алфавитный суп! Итак, вот краткий список некоторых общих терминов и того, как мы их определяем.

Определение ИИ

Считающийся отраслью компьютерных наук, искусственный интеллект (ИИ) представляет собой теорию и практику компьютеров, моделирующих и имитирующих человеческое поведение, такое как распознавание речи и визуального восприятия, принятие решений, понимание языка, языковой перевод и т. д. История ИИ уходит корнями в далекое прошлое. назад в прошлое, поэтому как концепция она не нова, и некоторые аспекты ИИ, такие как робототехника, уже стали мейнстримом.

Но то, что действительно вызвало недавний всплеск внедрения ИИ, заключается в том, что технология стала более доступной и доступной. Открытый исходный код гигантов облачных технологий, таких как Amazon и Google, сделал основные знания и навыки в области ИИ более доступными, что позволяет разработчикам очень быстро набирать скорость и применять ИИ, не требуя глубоких знаний в области машинного обучения. Объедините это с достижениями в вычислительной мощности компьютеров для обработки огромных объемов данных, которые могут подпитывать проекты ИИ, и рынок ИИ расцвел. Чтобы узнать немного о подходе ServisBOT к искусственному интеллекту, посмотрите короткий видеоклип.

Разговорный ИИ

Разговорный ИИ — это форма искусственного интеллекта, которая понимает и имитирует человеческий разговор с помощью ботов, использующих обработку естественного языка (NLP). Это позволяет клиентам выражать намерения с помощью голоса или обмена сообщениями, а боты на базе ИИ выполняют это намерение, автоматизируют необходимые задачи и удовлетворяют потребности клиентов.

Разговорный ИИ представляет собой один из наиболее значительных сдвигов в сторону использования естественного языка для выполнения таких операций, как транзакции, бронирование вещей, поиск предметов, взаимодействие и доступ к услугам, без необходимости в человеческом агенте.Это выходит за рамки простого разговора, чтобы организовать и автоматизировать основные процессы и задачи, необходимые для выполнения в соответствии с потребностями клиента. Естественный язык — очень изменчивая и непроцедурная область, но в бизнесе есть определенные процессы. Таким образом, они должны сочетаться друг с другом и обеспечивать высокую степень гибкости и универсальности при организации нужных задач в нужное время.

Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение — это разновидность ИИ, которая имитирует то, как человеческий мозг обрабатывает информацию и данные для принятия решений. Глубокое обучение опирается на огромное количество неструктурированных исторических данных с известными результатами, из которых оно может извлечь уроки, и применяет математические методы для поиска закономерностей в данных. Но ограничение DL заключается в том, что очень часто в ситуации взаимодействия с клиентами вы сталкиваетесь с новыми проблемами или проблемами, о которых нет предыдущей истории или данных, связанных с ними, поэтому у вас недостаточно данных для обучения системы. Вот почему, чтобы обеспечить исключительный опыт работы с клиентами, часто необходимо сочетать лучшее из ИИ с взаимодействием с помощью человека.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка — это область ИИ, которая относится к компьютерам, обрабатывающим естественный язык и текстовые данные, которые являются неструктурированными, и превращая их в структурированные данные. Концепция НЛП позволяет принимать решения на основе этих данных, чтобы, например, чат-бот мог ответить на запрос. Но взаимодействие между компьютером и естественным языком сложное.

Если мы думаем об устройствах с голосовым управлением, таких как Alexa или Google Home, или даже о текстовых сообщениях в наших приложениях для обмена сообщениями, понимание языковых нюансов и контекста того, что имеет в виду пользователь, намного сложнее, чем руководство человека через набор заранее запрограммированных действий. меню. Тем не менее, красота NLP заключается в том, что он позволяет специалистам по обслуживанию клиентов точно знать, чего хочет клиент, а не пытаться угадать это с помощью управляемых меню.Точность технологии НЛП значительно повысилась за последние годы, что делает ее привлекательной для широкого круга бизнес-применений, помимо простых чат-ботов.

Понимание естественного языка (NLU)

Понимание естественного языка (NLU) относится к способности машины понимать то, что мы говорим. NLU считается подмножеством NLP, и речь идет о понимании того, что на самом деле означают данные, чтобы он мог обрабатывать их соответствующим образом. NLU звучит так, как будто это то же самое или похожее на NLP, но NLU просто относится к пониманию естественного языка.

Машинное обучение (МО)

Существуют различные определения машинного обучения, но, по сути, машинное обучение — это область ИИ, основанная на идее о том, что компьютеры могут учиться на данных, которые им представляются, чтобы они могли постепенно становиться умнее в выявлении закономерностей, принятии решений и выполнении соответствующих действий с помощью минимальное вмешательство человека. Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, которые помогают компьютерам успешно интерпретировать данные, особенно данные, с которыми машина раньше не сталкивалась.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Robotic Process Automation применяет программных роботов (или ботов) для автоматизации процессов, устранения неэффективности, сокращения затрат и повышения скорости и производительности. Обычно он применим к рутинным, повторяемым, основанным на правилах или предсказуемым бизнес-процессам и управляется входными структурированными данными, а не разговором. Технология может варьироваться от простой автоматизации на основе правил до очень сложных решений, основанных на машинном обучении. На более простом конце спектра решения часто являются расширением традиционных бизнес-процессов и управления правилами, в то время как на более продвинутом конце сложность означает, что специалисты по обработке и анализу данных должны создавать специализированные решения ИИ. Это означает, что настоящего RPA-бота не существует.

Виртуальный помощник (ВА)

Виртуальный помощник, также известный как цифровой виртуальный помощник, или помощник ИИ понимает естественный язык, что позволяет ему получать голосовые команды и выполнять определенные задачи. VA — это «разговорный, сгенерированный компьютером персонаж, который воспроизводит разговор для передачи голосовых или текстовых данных пользователю через Интернет, киоск или мобильный интерфейс», согласно определению Gartner. VA сочетает в себе обработку естественного языка, управление разговором, знание предметной области и визуальный элемент (например, изображения или анимацию), который адаптируется к контексту и содержанию обсуждения.

Существует много дискуссий о том, является ли VA чат-ботом и в чем разница между ними, и это зависит от того, как разные компании определяют эти термины. В ServisBOT мы считаем, что виртуальный помощник похож на простого приветственного чат-бота или консьержа, т. е. виртуальный помощник играет роль обработки первоначального взаимодействия с клиентом и запроса, интерпретируя их намерения на высоком уровне, а затем передавая их соответствующим задачам. бот для выполнения намерения. Таким образом, виртуальный робот — это тонко нарезанный бот, роль которого состоит в том, чтобы управлять диалоговым интерфейсом, но передавать его другим ботам или людям для выполнения более глубоких задач с использованием ИИ.