什么是对话式人工智能？
对话式人工智能的定义
对话式人工智能让人们能够模拟与机器的对话。通过结合自然语言处理 (NLP)和机器学习 (ML)，对话式人工智能使用数据来接收语音或文本输入，并产生语音或文本输出，从而本质上与用户进行对话。聊天机器人、虚拟 AI 助手和语音激活助手都是对话式人工智能的示例。
对话式人工智能似乎是新事物，但其首次迭代是 60 年代中期由 Joseph Weizenbaum1 开发的聊天机器人。ELIZA 是世界上第一个机器人心理治疗师，它使用 NLP 来匹配输入中的模式并产生响应。在基本层面上，对话式人工智能今天仍然像这样通过模式识别和预测分析来运作。主要区别在于：ELIZA 仅限于编程到产品中的脚本。今天，大型语言模型 (LLM)的发展、计算能力的进步、数据可用性和 ML 使对话式人工智能能够使用大量数据不断“学习”以响应查询。因此，当今的对话式人工智能有多种用途，从虚拟助手到客户服务聊天机器人和自动化支持系统。
对话式人工智能正在帮助普及信息、商品和服务的访问，同时改善客户体验。使这种交换对所有人开放（以便用户不需要成为程序员就可以从查询中获得答案）需要具备进行自然语言对话的能力。从业务角度来看，对话式人工智能可以减轻员工负担并缓和学习曲线，最终提高运营效率。
对话式人工智能的关键组成部分
对话式人工智能由自然语言处理 (NLP)、机器学习算法 (ML)、语音识别和对话管理系统组成。
自然语言处理
自然语言处理使用分词、词性标注、命名实体识别和情感分析来帮助计算机处理和交流人类语言。计算语言学是这些技术的基础，它使用数据分析来分解和分析语言和语音。词汇分析将数据值分配给查询中的字符。语法分析识别查询中单词的顺序并对其进行标记。然后，句法分析通过句法值识别单词的含义。
例如，在句子“我对这台笔记本电脑的轻巧程度感到惊讶”中，句法分析会将单词“轻”识别为描述“这台笔记本电脑”的形容词。语义分析使用句法输出来确定单词在上下文中的含义，以理解查询的情感或意图。
继续前面的示例，尽管“轻”可能指重量、颜色或缺乏实质，但句法上下文（与“惊讶”和“感觉”相结合）表明了积极的情感。语义分析将“轻”解释为表达对笔记本电脑便携性的赞赏，而不是任何负面含义。
这就是对话式人工智能听起来像对话的原因。
机器学习
机器学习使用数据和算法来模拟人类的学习能力。机器学习算法基于它们所训练的数据进行预测，根据一些预定义的参数评估预测的质量，并更新或优化决策过程以改进未来的预测。
机器学习模型 可以通过三种不同的方式进行训练：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习使用标记的数据集来训练算法进行预测。无监督机器学习模型在未标记的数据上进行训练，使算法能够在没有人为干预的情况下识别模式和数据分组。半监督学习是监督模型和无监督模型的组合，将从较小的标记数据集中的学习应用于较大的未标记数据集。
机器学习与自然语言处理 (NLP) 协同工作，应用于推荐引擎、虚拟助手和语音识别技术。
语音识别
语音识别，也称为语音转文本，是指机器将口语转换为书面文本的能力。语音识别依赖于 自然语言处理 和机器学习算法来理解音频信号的语法、句法、结构和组成，同时通过语言加权、说话人标记、声学训练和脏话过滤技术来训练其模型。
语言加权通过对重复出现的词语进行分类来提高识别准确率。语音识别还可以在转录语音时标记不同的参与者——这就是说话人标记。声学训练使识别软件能够适应不同的音频质量，从不同的环境声学水平到各种声音属性。脏话过滤可用于通过识别亵渎语言来清理转录内容。这通常用于转录服务或听写应用程序。
对话管理系统
对话管理系统解释和语境化机器和用户之间的对话。在语音和文本语境中，对话管理系统表示机器将执行的用于“理解”和“沟通”人类用户的一系列过程。例如，用户查询旅行预订聊天机器人以预订航班。机器人会回复一系列后续问题
用户：我想预订一张机票。
机器人：您好！当然，我可以帮您。您的出发城市是哪里？
用户：蒙特利尔。
机器人：从 YUL 机场出发。您的目的地是哪里？
用户：巴黎。
机器人：好的！从 YUL 出发，抵达 CDG。
这种对话由对话管理系统驱动，该系统使用策略学习和反馈机制来提供情境化且准确的响应。它识别请求，遵循必要的下一步，并以自然、会话的方式继续对话。有效的对话管理确保人工智能可以处理多轮对话和情境切换。
为什么对话式人工智能很重要？
对话式人工智能改变了用户与日常技术进行有意义的互动的方式，其重要性可以从其益处中看出
- 提高运营效率：从虚拟助手到语义搜索应用程序，对话式人工智能可以帮助员工快速找到答案并自动化任务，以便他们可以专注于更复杂和更具创造性的工作。随着在细微的、耗时的工作上花费的时间减少，生产力和运营效率会飞速提升。
- 增强客户支持：对话式人工智能提供即时、个性化的响应，通过提供 24/7 全天候服务、减少等待时间和高效处理各种查询，从而提高客户满意度和参与度。它可以快速准确地解决常见问题，从而让座席人员可以专注于更复杂的任务，从而建立更有效的响应式客户支持系统，建立更牢固的客户关系并培养长期忠诚度。
- 提高可扩展性：对话式人工智能可以同时响应多个用户，从而积极影响组织处理大量客户交互的能力。交互的可扩展性还可以通过简化的流程、缩短的响应时间和降低的运营成本来提高运营效率。这使组织能够以更少的资源为更多客户提供服务，并提高客户满意度，因为客户可以在无需等待代表的情况下解决他们的问题。
最终，对话式人工智能之所以重要，是因为它具有成本效益。中小型企业受益于对话式人工智能同时、全天候处理大量交互的能力，从而降低了与培训和工资相关的重大业务成本。
对话式人工智能与生成式人工智能是同一事物吗？
对话式人工智能是 生成式人工智能 的特定应用。但是，它们可能具有不同的目标，产生不同的输出，并且依赖于不同的训练。区别在于，对话式人工智能使用预测来继续并保持双向交互，而生成式人工智能则根据提示生成内容。
在与用户对话时，对话式人工智能通过分析查询、解析知识库（特定于业务的本地知识库，通过检索增强生成 (RAG) 检索）或 ChatGPT 的整个互联网进行分析，以及模式识别来生成答案。
对话式人工智能生成的输出是一种预测，这与使生成式人工智能能够“创建”新内容的原理相同。这使对话式人工智能和生成式人工智能都能产生在情境上相关的响应。
对话式人工智能的使用案例和示例
从“嘿，Siri”到银行应用程序中的虚拟助手和聊天机器人，对话式人工智能正在各行各业中使用。一些常见的使用案例包括
客户服务和支持
对话式人工智能通常用于客户服务和支持应用程序，主要是以聊天机器人的形式来响应常见查询并执行某些任务。聊天机器人可以回答与运输、账单、退货政策等相关的常见问题。它们还可以作为购物助手提供在线支持，根据搜索历史或以前的购买提供个性化建议。
医疗保健
对话式人工智能在医疗保健中使用时，可以提高患者的参与度，并减轻提供商的行政负担。一些医生办公室使用语音识别技术来转录患者与医生之间的互动，并帮助保持与患者及其护理相关的最新和详尽的记录。虚拟助手还可以安排预约、提供医疗信息，并提供药物依从性提醒。
安全性和可观测性
虚拟助手是任何安全或可观测性技术堆栈中日益重要的组成部分。通过利用搜索技术、链接到本地知识库和使用数据分析，虚拟助手可以帮助 IT 用户回答各种特定于情境的问题、访问专业知识和数据以及自动化某些任务。
电子商务
对话式人工智能在电子商务中得到广泛应用，可为在线购物者提供客户帮助。无论是聊天机器人还是虚拟助手，对话式人工智能都可以通过处理常见问题和提供个性化建议来补充人工客户服务代表。对话式人工智能的 24/7 全天候可用性也意味着它可以对客户体验产生积极影响，从而推动销售。
教育和培训
在教育环境中，对话式人工智能用于提供个性化辅导、回答学生问题和促进互动式学习体验。它为学生提供额外的资源，并在这样做时支持教育工作者。
聊天机器人和对话式人工智能有什么区别？
虽然聊天机器人是对话式人工智能的一种形式，但它们只是对话式人工智能的一种应用。对话式人工智能是一个总称，涵盖各种自然语言处理和机器学习应用，例如语音助手、文本到语音 (TTS) 和语音到文本 (STT) 技术。
聊天机器人经过基于规则的算法训练，可以处理特定任务并提供预定义的响应。因此，它们用于简单的交互，有时在处理复杂或细致的对话时会遇到困难。
语音助手是更高级的聊天机器人，它们使用语音识别技术与用户互动。语音助手的优点是它们是免提的，并且可以在各种环境中执行各种命令——在用户做饭、清洁、开车等情况下。
语音助手理解和响应用户交互的能力的基础是 TTS 和 STT 技术。当语音助手听到提示时——“嘿，Siri”——它依赖 STT 来识别和理解它。为了回应，“是吗？”，它必须使用 TTS，将“学习到的”文本答案转换为语音答案。
其他技术也与对话式人工智能集成，例如情感分析。聊天机器人可能需要识别负面语言，以便以同情的方式做出响应并提供有效的客户服务。
对话式人工智能的开发和实施
开发和实施对话式人工智能首先要确定其所需的上下文及其必须实现的目标。根据这些决策，您可以设计有效的对话流程，选择正确的平台，并建立衡量成功的指标。
基于云的解决方案为企业提供可扩展性和灵活性，而无需广泛的本地基础设施。在云平台上托管对话式人工智能应用程序使企业能够利用强大的 AI 工具，这些工具可以根据需要进行扩展，并且可以更轻松地部署。
设计对话流程
要设计对话流程，请绘制用户旅程并依赖最常见的问题 (FAQ)。常见问题解答是开发对话式人工智能工具的基础，用户旅程可以帮助告知在开发中优先考虑哪些对话提示。从小处着手是关键。这使您能够测试用例并调整输出语调（友好、中性等）以适应您的品牌和需求。
选择正确的平台
选择正确的对话式人工智能平台首先要明确目标。是客户服务聊天机器人，您是否需要多语言功能，或者您是否正在寻找自动化功能？从那里，您可以确定各种平台的功能并测试预训练模型，以查看它们是否合适。
考虑该平台是否可以无缝集成到您当前的系统中，并评估人机协作能力——需要或可能进行多少人工劳动来进行调整？选择正确的平台还将取决于您的自定义需求。
建立成功指标
实施后，您需要根据您的目标建立成功指标。这些成功指标应衡量用户满意度、响应准确率、响应速度和交互完成率。
确保数据隐私和安全
确保数据隐私和安全对于开发有效的对话式人工智能至关重要。通过选择一个集成数据隐私和安全措施的平台，并在实施过程中建立数据隐私和安全准则，公司可以满足合规性和法规标准。这对于保持信任和避免法律问题至关重要。
对话式人工智能的挑战
自然语言处理和机器学习的发展产生了更复杂的对话式人工智能应用程序，但是，该技术仍然面临着一系列挑战
- 理解不清楚或模棱两可的用户输入是对话式人工智能面临的重大挑战。语气、讽刺、错别字、句法错误等等，都可能使人工智能感到困惑，并产生不正确、不准确或不令人满意的响应。
- 处理口音和不同语言可能会给语音和语音识别软件带来挑战。该技术必须在大量数据上进行训练，这是一项资源密集型的工作。
- 确保可靠性和准确性是对话式人工智能的另一个挑战。组织必须部署资源来审查和评估其对话式人工智能工具的输出质量，以帮助避免幻觉。这可能耗费时间和资源。
此外，使用对话式人工智能的伦理问题也是一个重要的挑战。确保回复的公正性和维护用户隐私在对话式人工智能的开发中至关重要。开发人员必须解决这些问题，以创建公平和值得信赖的系统。
对话式人工智能的未来趋势
随着自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和搜索技术的发展，对话式人工智能将变得越来越复杂——从更好地理解输入到更好地检测情绪和情感。对话式人工智能的个性化能力将得到提升，从而增强用户体验。
我们很可能会看到对话式人工智能工具在物联网和智能设备中持续集成，以继续改善客户与机器的互动。
Elastic 的对话式人工智能
Elastic 利用生成式人工智能来驱动其自然语言 AI 助手，从而指导 SRE 和安全分析师从检测到解决问题。通过使用对话式人工智能，AI 助手充当副驾驶，自动化和简化流程——使工程师和分析师从繁琐的任务中解放出来，以便他们可以专注于更复杂的问题。