Emogi 公司是用于通信服务的内容引擎, 无论人们是在聊天应用程序上发短信, 在帖子中发表评论, 还是将视频发送给朋友, 都可以帮助人们进行更好的对话. Patrick 领导了场景式对话人工智能的研究, 提升了 Emogi 在消息传递和聊天平台上的智能. 这项研究将进一步提高 Emogi 在完美时机提供相关内容和表达性内容的能力, 从而为丰富的对话铺平了道路, 并最终为人们之间的交流方式带来了转变. Patrick 拥有 15 年以上的人工智能研究与开发, 数据分析和算法开发经验. Patrick 获得博士学位杜兰大学计算机科学博士学位, 同时为 NASA 公司进行研究.
人们生活在一个文本驱动的世界中, 其中消息传递平台已成为数字对话的主要媒介. 在使用占智能手机的超过 25 亿人中, 75% 的人至少使用一个消息传递应用程序.
人们依附于移动设备, 但消息传递方面的创新仍落后于时代. 正如人工智能驱动的助手改变了管理房屋的方式一样, 下一代对话式人工智能也将目标对准了移动消息传递体验, 使他们更接近个人交互, 这些交互具有丰富的场景和情感表达.
改善消息传递的智商
在文字交流中, 通常很难评估他人的想法和感受. 如果没有非言语提示 (例如语音变化, 面部表情和肢体语言), 语气和对话的细微差别就会消失, 从而改变整个对话的解释.
人工智能在这里介入, 积极地发现细微之处, 以将单词与情感联系起来; 并最终加强情感联系. 通过分析内容, 单词, 人物, 地点和时间之间的联系, 人工智能可以确定讨论的基础场景. 而且, 人工智能从人们以前的谈话中汲取了灵感, 可以理解随着谈话的进行了解人们不断变化的情感, 欲望和意图.
富有表现力的互动内容
人们是否依靠视觉内容来传达情感已不再是一个问题. 仅在 2017 年, 就发送了 2.8 万亿条带有表情, 贴纸和 GIF 的消息.
人工智能正在丰富人们在数字对话中的情感表达, 使人们共享内容的方式更加高效和自然. 通过找到针对特定情感或意图的交互式内容, 人工智能可以在用户需要的确切时刻显示内容, 从而实现无缝自然的对话.
例如, 如果你发送一条短信:"我早上想喝一杯咖啡因". 根据场景提示和以前的短信模式, 人工智能可以描述您指的是咖啡, 因此, 无需输入单词就可以提供相应的咖啡表情符号.
而且随着技术向前发展, 人们将不再需要提供明显的场景提示来提供所需的内容. 人工智能将成为对话中的沉默成员, 通过推断一个人的情感, 感受和行为, 提供实时, 快速, 更具表现力的对话.
完成更多工作
像聊天机器人这样的人工智能助手已经改变了人们处理例行任务的方式. 这些易于使用的在线消息已取代了在电话上等待数小时的问题, 仅用于解决 IT 问题或询问有关银行帐户的简单问题. 但是, 局限性很明显: 这些对话遵循预编程的响应脚本.
对话式人工智能会更进一步, 允许进行 "真实" 的自然对话在, 则无需构建特定的提示来获得所需的响应. 通过对用户和他们的对话场景有着更多的了解, 人工智能将能够创建独特且有用的响应, 不仅针对语气, 而且针对情况. 与第一批现有会话式人工智能技术相比, 这是一项更具挑战性的任务, 如果取得成功, 人工智能将推动对话的范围更大, 本质上更具情感.
出于各种原因, 有关场景对话技术和自然语言理解的研究已经在进行中. 展望未来, 人工智能将成为人们的对话助手, 加深人们对人类对话的理解, 并改变人们通过消息传递进行交互的方式.
来源: http://ai.51cto.com/art/201911/606509.htm