Abbiamo tutti interagito con applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale come Alexa, Siri e Google Home. Queste applicazioni hanno reso la nostra vita quotidiana molto più semplice e migliore.
L'IA conversazionale sta alimentando il futuro della tecnologia moderna e facilitando una migliore comunicazione tra esseri umani e macchine. Quando progetti un assistente di chat senza interruzioni che funzioni in modo efficace e preciso, dovresti anche essere consapevole delle numerose sfide di sviluppo che potresti incontrare.
Qui parleremo di:
- Varie sfide di dati comuni
- In che modo questi influenzano i consumatori?
- I modi migliori per superare queste sfide e altro ancora.
Sfide comuni sui dati nell'IA conversazionale
Sulla base della nostra esperienza di lavoro con i migliori clienti e progetti complessi, abbiamo compilato per te un elenco delle sfide più comuni relative ai dati di IA conversazionale.
Diversità delle lingue
Costruire un assistente di chat conversazionale basato sull'intelligenza artificiale in grado di soddisfare la diversità delle lingue è una sfida importante.
Ci sono circa 1.35 miliardi di persone che parlano inglese come seconda lingua o come lingua madre. Ciò significa che meno del 20% della popolazione mondiale parla inglese, lasciando il resto della popolazione a conversare in lingue diverse dall'inglese. Quindi, se stai creando un assistente di chat conversazionale, dovresti anche considerare la diversità dei fattori linguistici.
Dinamismo linguistico
Qualsiasi linguaggio è dinamico e catturarne il dinamismo e addestrare un algoritmo di apprendimento automatico basato sull'intelligenza artificiale non è facile. Dialetti, pronuncia, slang e sfumature può influire sulla competenza di un modello di intelligenza artificiale.
Tuttavia, la sfida più grande per un'applicazione basata sull'intelligenza artificiale è decifrare accuratamente il fattore umano nell'input linguistico. Gli esseri umani portano sentimenti ed emozioni nella mischia, rendendo difficile per lo strumento AI la comprensione e la reazione.
Rumore di sottofondo
Il rumore di fondo può essere in conversazioni simultanee o altri suoni sovrapposti.
Cancellare la tua raccolta audio dai rumori di sottofondo che interferiscono come campanelli, cani che abbaiano o bambini parlare in background è fondamentale per il successo dell'applicazione.
Inoltre, in questi giorni le applicazioni di intelligenza artificiale hanno a che fare con assistenti vocali concorrenti presenti negli stessi locali. Diventa difficile per l'assistente vocale distinguere tra comandi vocali umani e altri assistenti vocali quando ciò accade.
Sincronizzazione audio
Quando si estraggono dati da una conversazione telefonica per addestrare l'assistente virtuale, è possibile avere il chiamante e l'agente su due linee diverse. È fondamentale sincronizzare l'audio da entrambi i lati e acquisire le conversazioni senza fare riferimenti incrociati in ogni file.
Mancanza di dati specifici del dominio
Un'applicazione basata sull'intelligenza artificiale dovrebbe anche elaborare il linguaggio specifico del dominio. Anche se gli assistenti vocali stanno mostrando una promessa eccezionale elaborazione del linguaggio naturale, deve ancora dimostrare il loro dominio sul linguaggio specifico del settore. Ad esempio, in genere non fornisce risposte a domande specifiche di dominio sui settori automobilistico o finanziario.
Set di dati vocali / vocali / audio pronti all'uso per addestrare il tuo modello di IA conversazionale più velocemente
In che modo queste sfide influiscono sui consumatori?
Gli assistenti di chat AI conversazionali potrebbero essere simili alla ricerca basata su testo. Ma esiste una differenza fondamentale tra i due. Nel supporto della ricerca basata su testo, l'applicazione offre un elenco di risultati di ricerca pertinenti tra cui l'utente può scegliere, offrendo agli utenti la flessibilità necessaria nella scelta di una delle opzioni.
Tuttavia, in un'IA conversazionale, gli utenti generalmente non ottengono più di un'opzione e si aspettano anche che l'applicazione fornisca il miglior risultato.
Se lo strumento di intelligenza artificiale viene fornito con dati distorti, il risultato non sarà sicuramente accurato o affidabile. I risultati potrebbero essere influenzati dalla popolarità e non dalle esigenze degli utenti, rendendo il risultato ridondante.
La soluzione: superare le sfide durante la fase di raccolta dei dati
Il primo passo per combattere i pregiudizi di formazione sarebbe la consapevolezza e l'accettazione. Una volta che sai che il tuo set di dati potrebbe essere pieno di pregiudizi, sei obbligato a intraprendere azioni correttive.
Il passaggio successivo sarebbe fornire in modo proattivo i controlli all'utente per modificare le impostazioni per compensare direttamente la distorsione. Oppure, il feedback può essere inserito nel sistema per mitigare i problemi di bias in modo proattivo.
La mitigazione del rumore di fondo, le conversazioni simultanee e la gestione di più persone richiedono tecniche avanzate di identificazione vocale. Il sistema dovrebbe anche essere addestrato a comprendere la conversazione contestuale e le parole o frasi.
La capacità di identificare voci non umane può anche essere migliorata quando il sistema viene introdotto per rivolgersi a persone o voci non registrate.
Quando si tratta di diversità nelle lingue, la soluzione sta nell'aumentare il numero di set di dati linguistici utilizzati per addestrare il modello. Pertanto, quando le aziende aumentano il numero di sistemi per soddisfare i grandi mercati linguistici, la diversità linguistica può essere raggiunta senza problemi.
Vantaggi della collaborazione con fornitori esterni
Ci sono diversi vantaggi nel lavorare con fornitori esterni in quanto aiutano a mitigare alcune delle sfide della raccolta di dati conversazionali.
Lavorare con fornitori di terze parti esperti offre maggiore efficienza e affidabilità in termini di costi. È conveniente ottenere set di dati di qualità da fornitori affidabili invece di acquisire la raccolta di dati da set di dati di addestramento di intelligenza artificiale conversazionale open source.
Sebbene le distorsioni siano inevitabilmente presenti in ogni set di dati, con un fornitore esterno è possibile ridurre i costi associati alla rielaborazione o alla riqualificazione del modello a causa delle discrepanze dei dati e delle eccessive distorsioni linguistiche.
Un venditore esperto ti aiuterà anche a risparmiare tempo raccolta dei dati e annotazione accurata. Un fornitore esterno avrà le competenze linguistiche necessarie per sviluppare modelli di intelligenza artificiale in grado di aprire nuovi mercati per la tua attività.
Un fornitore può fornire set di dati personalizzabili di alta qualità che soddisfano le preferenze e i requisiti del modello. Non tutte le soluzioni di annotazione e raccolta dati preconfezionate possono funzionare a tuo favore quando si guarda a un servizio clienti migliorato, tassi di conversione più elevati e costi aziendali ridotti.
Abbiamo i dati conversazionali di cui il tuo modello di intelligenza artificiale ha bisogno.
In qualità di fornitore affidabile ed esperto, Shaip ha una vasta collezione di set di dati di IA conversazionale per tutti i tipi di modelli di machine learning. Inoltre, forniamo anche dati di conversazione completamente personalizzati in diverse lingue, dialetti e vernacoli. Se desideri sviluppare un'applicazione di supporto chat basata sull'intelligenza artificiale affidabile e accurata, abbiamo tutti gli strumenti che possono rendere il tuo progetto un successo.
