زمان رسیدن به بازار هوش مصنوعی مکالمه: آیا چت بات ها ارزشش را دارند؟

محتوا
-چرا راه اندازی برخی از پروژه های هوش مصنوعی مکالمه بیش از حد طول می کشد؟
-چرا چت ربات های یادگیری ماشین شکست می خورند؟
هوش مصنوعی Zero-Training: چگونه به سرعت یک چت بات راه اندازی کنیم
-پس... آیا چت بات ها به اندازه کافی موثر هستند؟

یکی از اولین سوالاتی که هنگام تصور یک پروژه هوش مصنوعی مکالمه جدید مطرح می شود این است که چقدر زمان برای راه اندازی و اجرای آن نیاز است. 

برخی زمان‌های پیاده‌سازی را در مورد راه‌حل‌های چت بات، اما زمان لازم برای دستیابی به نتایج خوب را دست کم می‌گیرند. اگرچه بازگشت سرمایه (ROI) همیشه یک معیار کلیدی است، اما اگر پروژه شما ماه ها یا یک سال طول بکشد تا کاملاً عملیاتی شود، ممکن است ارزش سرمایه گذاری کاهش یابد. 

یک زمان آهسته به بازار قطعاً می تواند موفقیت آن را ایجاد یا شکست دهد.

چرا راه اندازی برخی از پروژه های هوش مصنوعی مکالمه بیش از حد طول می کشد؟

دلایل زیادی وجود دارد که چرا برخی از پروژه های هوش مصنوعی بیشتر از آنچه انتظار می رود طول می کشد تا نتایج مورد نظر را به دست آورند. 

اول: برنامه ریزی پروژه چت بات

در حالی که ممکن است برخی از مشتریان از قبل یک برنامه پیاده سازی طراحی شده داشته باشند که تیم مسئول پروژه، بودجه، اهداف و نتایج مورد انتظار را تعریف می کند، برخی دیگر تنها پس از خرید نرم افزار شروع به فکر کردن در مورد آن می کنند. این زمان را تا زمانی که برخی از نتایج واقعی مشاهده شود افزایش می دهد.

دوم: پشتیبانی از محتوای چت بات

اینها ممکن است شامل سؤالات متداول، پاسخ ها، جریان گفتگو و سایر منابع محتوا باشد. ممکن است شما یک راه‌حل بسیار قوی هوش مصنوعی مکالمه‌ای داشته باشید، اما اگر محتوایی برای پاسخ به سؤالات رایج کاربران خود ایجاد نکرده‌اید، همه چیز بیهوده است.

سوم، و از همه مهمتر: خود فناوری.

بسته به رویکرد شما هوش مصنوعی مکالمه استفاده می کند، ممکن است زمان کم و بیش طول بکشد تا پروژه شما به درستی با استانداردهای خوب کار کند. به همین دلیل است که باید بدانید چه انتظاراتی از فناوری‌های هوش مصنوعی مختلف در بازار دارید. ما آنها را در زیر تجزیه و تحلیل خواهیم کرد.

پس آیا چت بات ها واقعا ارزش سرمایه گذاری و زمان را دارند؟ 

علیرغم مواجهه با برخی چالش ها، به ندرت یک شرکت تصمیم می گیرد که یک چت بات ارزش سرمایه گذاری را ندارد. نرخ سلف سرویس فعلی می تواند تا 90٪ برسد، اما حتی با یک چت ربات به شدت بهینه نشده، هوش مصنوعی مکالمه به راحتی می تواند به تنهایی به 40 تا 50 درصد سوالات پاسخ دهد. 

چرا چت ربات های یادگیری ماشین شکست می خورند؟

یکی از رایج ترین فناوری هایی که برای چت بات ها استفاده می شود فراگیری ماشین، که رویکردی آماری برای حل پرس و جوها دارد. 

این بدان معناست که یک ربات چت یا یک دستیار مجازی تنها در صورتی قادر به پاسخگویی به یک سوال هستند که قبلاً درخواست مشابهی را دیده باشند. به همین دلیل است که چت بات باید با داده ها تغذیه شود، یعنی عبارات و بیان های مختلف درخواست های مشتری. این چیزی است که ما به آن می گوییمآموزش' هوش مصنوعی.

آموزش‌های یادگیری ماشینی به تعداد زیادی داده نیاز دارند تا الگوریتم‌ها به صورت آماری تصمیم بگیرند که چگونه به یک سؤال خاص پاسخ دهند. در طول چند سال گذشته، تبلیغات و وعده‌های یادگیری ماشینی موفق شد این موضوع بزرگ را مخدوش کند. برای ایجاد نتایج مناسب، مشتریان به داده های زیادی نیاز دارند.

وقتی این داده‌ها را در دسترس نداریم، چت‌بات‌های مجهز به یادگیری ماشینی فاقد زمینه هستند و نمی‌دانند چگونه ابهام را حل کنند، که منجر به نتایج غیربهینه و ناامیدی در بین کاربران می‌شود. 

به علاوه، آموزش‌ها به زمان و منابع زیادی نیاز دارند: مهندسین یادگیری ماشین، و هفته‌ها و هفته‌ها مدیریت داده‌ها به طوری که راه‌حل بتواند با دقت به درخواست‌ها پاسخ دهد.

هوش مصنوعی Zero-Training: چگونه به سرعت یک چت بات راه اندازی کنیم

برای مقابله با مشکل «آموزش»، چند راه‌حل هوش مصنوعی محاوره‌ای برای شرط‌بندی روی رویکردهای مختلف انتخاب شده‌اند. 

هدف؟ برای حذف آموزش های طولانی و سرعت بخشیدن به زمان ورود به بازار برای چت بات ها، دستیاران مجازی و سایر پروژه های هوش مصنوعی مکالمه. همچنین، برای آسان کردن زندگی کاربر و کاهش حدس و گمان در جستجوی گفته های جدید بالقوه. 

هوش مصنوعی عصبی نمادین یک رویکرد ترکیبی است که از روابط معنایی برای ایجاد ارتباط بین پرس و جو کاربر و هدف استفاده می کند. 

فرض کنید یک را اجرا می کنیم شرکت بیمه و ما در حال راه اندازی یک ربات چت برای کمک به مشتریان فعلی و بالقوه هستیم. اگر به بیمه نیاز داریم، ممکن است برویم و بپرسیم "من به دنبال بیمه اموالم هستم" یا "من به بیمه خانه نیاز دارم" یا حتی "چگونه از خانه خود در برابر دزد محافظت کنم". 

ممکن است بیمه‌گر بخواهد به همه این سؤال‌ها با یک پاسخ پاسخ دهد و کاربران را راهنمایی کند تا بیمه خانه‌ای را انتخاب کنند که مناسب‌تر است، با این حال، چگونه می‌توانیم مطمئن شویم که مجبور نیستیم تمام عبارات ممکن را تصور کنیم؟

هوش مصنوعی Neuro-Symbolic اینبنتا با a واژگان از پیش آموزش دیده که می تواند "مال" را با "خانه" یا "خانه" و همچنین "بیمه" را با "بیمه" و حتی "حفاظت" تطبیق دهد. به این ترتیب، ربات چت می‌تواند بدون توجه به اینکه کدام یک از این سه پرس‌وجو استفاده می‌شود، بدون نیاز به آموزش، پاسخ درست را پیدا کند. 

علاوه بر این، چند لایه یادگیری ماشینی اضافه می‌کنیم تا از رفتار کاربران بیاموزیم، در حالی که نتایج را از روز اول ارائه می‌کنیم.

بنابراین... آیا چت بات ها به اندازه کافی موثر هستند؟

پاسخ کوتاه بله است. ربات‌های چت می‌توانند به شدت بر عملکرد تیم‌های شما تأثیر بگذارند و به آن‌ها زمان می‌دهند تا روی درخواست‌های پیچیده تمرکز کنند و در عین حال بخش بزرگی از درخواست‌ها را خودکار می‌کنند و تا ۹۰ درصد از درخواست‌های مشتریان شما را پاسخ می‌دهند.

با این حال، اگر می‌خواهید از همان روز اول مؤثر باشند، احتمالاً می‌خواهید فناوری‌ای را انتخاب کنید که از قبل آموزش دیده باشد، بتواند بدون نیاز به هزاران داده پاسخ دهد و به اندازه کافی هوشمندانه باشد که زمینه و هدف واقعی پشت پرس و جوها را درک کند. 

اگر می خواهید آن را امتحان کنید، برای یک دوره آزمایشی رایگان 14 روزه در اینجا ثبت نام کنید و شگفتی های هوش مصنوعی بدون آموزش را کشف کنید.

مقالات مشابه ما را بررسی کنید