2023年需要關注的七個對話式人工智慧趨勢

隨著對話式人工智慧變得越來越複雜，它在一系列商業應用中找到了一席之地，本文將展望一下這項創新技術的未來發展。

如果你曾經向Siri或Alexa這樣的虛擬助理詢問天氣預報，或者使用聊天機器人或訊息應用程式查看訂單狀態，就會體驗對話式人工智慧的力量。這個人工智慧工具使用自然語言處理(NLP)來理解和回應人類語言。

但對話式人工智慧涉及的遠不止虛擬助理和聊天機器人。這是一個快速發展的領域，應用範圍廣泛，創新潛力巨大。

根據研究機構Grand View Research發布的調查報告，2020年全球對話式人工智慧市場規模價值129億美元，預計從2023年到2030年將以37.3%的複合年增長率成長。這種指數級成長反映了對話式人工智慧在全球企業和產業中的重要性日益上升。

以下了解對話式人工智慧的未來發展，並探討將在2023年及以後塑造該領域的七個關鍵對話式人工智慧趨勢。

對話式人工智慧的發展方向

近年來，對話式人工智慧取得了長足的進步，而且還在以令人目眩的速度繼續發展。隨著我們進入2023年，一些對話式人工智慧趨勢可能會成為改善客戶體驗的中心舞台。

（1）對話式人工智慧搜尋

對話式人工智慧最重要的趨勢之一是對話式搜尋引擎的使用。對話式搜尋引擎允許使用者使用自然語言以對話的方式與搜尋引擎互動。這意味著用戶可以像問人類一樣問問題，而搜尋引擎將理解並提供相關結果。

對話式搜尋引擎的興起正在改變人們與科技互動的方式。使用者無需輸入關鍵字和短語，就可以與人工智慧裝置進行自然對話。隨著越來越多的人習慣於語音搜索，並期待更多的對話式體驗，這種趨勢可能會繼續增長。

（2）人工智慧聊天機器人提供個人化服務

人工智慧聊天機器人已經出現了一段時間，但正變得越來越複雜和個性化。聊天機器人不再只是回答簡單的問題或提供基本資訊。以下是聊天機器人提供個人化服務的一些方式：

?自然語言處理：聊天機器人可以使用自然語言處理(NLP)來理解用戶意圖，並提供個人化的回應。

?自訂回應：聊天機器人可以根據使用者先前與機器人的互動自訂回應。

?量身訂製的內容：聊天機器人可以根據使用者的興趣或搜尋歷史提供客製化的內容，例如文章、影片或產品。

人工智慧聊天機器人成功的關鍵是它們能夠理解對話的場景並提供相關的回應。隨著聊天機器人變得越來越先進，它們將更能理解用戶在說什麼，以及為什麼他們會這麼說。這將使他們能夠根據用戶的需求和喜好提供更個人化的回應。

（3）語音助理

亞馬遜的Alexa、GoogleAssistant和蘋果的Siri等語音助理已經無所不在。這些設備使用戶只需透過說話就能控制他們的智慧家庭、播放音樂和獲取資訊。隨著這些語音助理越來越先進，擁有更好的語音數據，它們將更加融入我們的日常生活。

語音助理已經被應用於多個產業，其中包括：

#飯店
• 媒體和娛樂

它們可以用來安排約會，訂購處方，甚至可以預訂飯店房間。隨著語音助理變得越來越普遍，它們將成為企業與客戶互動的更強大工具。

（4）用於元宇宙的對話式人工智慧

#「元宇宙」是一個越來越受歡迎的虛擬世界，尤其是在年輕一代。

許多全球企業的主管(確切地說，71%)對元世界對其公司的正面影響持樂觀態度，一些科技公司已經加入了這一潮流。

Facebook/Meta在開發先進的對話式人工智慧技術方面投入了大量資金，可以在各個方面增加人情味，促進不同場景下的自然對話。

隨著元宇宙的發展，人們可以期待看到更多的企業在這個新環境中使用對話式人工智慧與客戶互動。

（5）擁有高情緒智商的人工智慧聊天機器人

對話式人工智慧領域最令人興奮的趨勢之一是開發具有高情商的聊天機器人。這些聊天機器人被設計用來識別和回應人類的情緒，使它們更有效地與客戶互動。

儘管情感人工智慧尚處於起步階段，但它擁有巨大的潛力，可以改變我們與科技的互動方式。具有情緒智商的聊天機器人可以用於：

• 提供情感支持。
• 幫助客戶處理困難狀況。
• 甚至察覺到客戶不滿意，並提供解決方案來解決他們的擔憂。

人工智慧聊天機器人可以利用人工智慧和機器學習演算法來分析大型人類互動和情感資料集。聊天機器人的模型可以透過訓練資料學習識別和回應各種情緒狀態，增強技術提供個人化和同理心客戶體驗的能力。

（6）積極主動的客戶服務

#對話式人工智慧也可以透過提供主動支援來改善客戶體驗。

例如，聊天機器人可以監控客戶在網站或應用程式上的活動，並在客戶請求協助之前提供協助或建議。這可以節省客戶的時間和精力，讓他們感到更有價值和關心。

此外，對話式人工智慧可以分析客戶數據，以識別模式和趨勢。它將使企業能夠在客戶需求出現之前預測並解決他們的需求。這可以幫助減少客戶的挫折感，並提高整體滿意度。

（7）收集人工智慧訓練資料

為培訓語音助理收集資料既耗時又具有挑戰性。為了有效地收集數據，使用以下來源是很重要的：

• 真實世界對話的錄音和口頭話語的轉錄。
• 標註資料是至關重要的，應該包括說話者的身分、語調和情緒。
• 應該收集一個包含不同演講者、性別、口音和情緒的平衡資料集。
• 清除背景雜訊、錯誤和異常值的乾淨資料也是必不可少的。

如果歷史有任何啟示的話，那麼對話式人工智慧的發展很可能會繼續成為電腦科學富有成效的途徑。

未來五年將帶來更精簡的人工智慧體驗，增強這些互動的安全功能等等。未來幾年的對話式人工智慧趨勢將比以往任何時候都更加光明，更容易實現。

以上是2023年需要關注的七個對話式人工智慧趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！