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通讯AI:挑战重重,却未来可期

作者:匿名 更新:2019-11-08 16:31:36

[云狩猎网]10月9日报道(编译:小猪完成)

编者按:特拉维斯·蒙塔克是霍尔的首席执行官。

科技公司意识到信息传递的力量和潜力,并致力于填补这一领域的巨大空白。

大约63%的人喜欢点击“黑暗社交”网站,如果你通过电子邮件或聊天软件点击该网站,很难追踪到。)或封闭的私人信息环境,如facebook messenger和whatsapp。然而,在这些平台上的经历仍然是痛苦和迂回的。为了在对话中共享单个内容,用户通常必须离开他们的活动聊天,打开一个新窗口来定位和复制文件,然后重新输入以前的对话来粘贴和共享。

因此,这是一个很好的机会,可以提供一种更智能的方式来分享信息内容,无论是有趣的动画、预订餐点还是导航。事实上,一旦人工智能成功应用于这一领域,我们就可以在通讯信息中看到一系列新的功能出现:附近餐馆或商店的智能推荐、ar聊天、视频和音频信息的优化、即将到来的旅行或事件的实时更新,以及其他更方便的功能。

同时,人工智能在信息领域的应用有可能推动整个人工智能市场向前发展,因为它可以作为实验和创新的温床来解决人工智能目前面临的一些挑战。一旦人工智能在信息环境中充分发挥作用,也就是说,一旦它能够完全理解对话中表达的内容或人们想要什么,那么这项技术就可以应用于许多领域,并为尚不存在的新产业打开大门。

然而,在我们发现这个激动人心的新世界之前,我们必须首先面对一系列独特的挑战,即如何将人工智能应用于全球数十亿次在线对话。

这看起来很简单:建立一个完美的人工智能模型,训练它,并将其应用到用户多年前使用的即时通讯应用程序的日常对话中。毕竟,我们已经找到了如何使用人工智能来识别新的救命药物,制造自动驾驶汽车,并提出高度个性化的产品建议。然而,不管最近的技术进步如何,信息传输仍然是人工智能最具挑战性的平台之一,因为它依赖于人和机器之间最重要的区别:理解语言和交流中的上下文和意义。

换句话说,人工智能的总体情况和智能消息传递所需的人工智能之间存在巨大的差距。面向消费者的人工智能已经从通常用于客户服务的(烦人的)聊天机器人发展了很长时间。聊天机器人通常带来的问题多于解决方案。然而,在消息传递中实现人工智能需要更复杂和即时的技术能力,加上语言上的细微差异和内部操作上的小错误,这是一个令人生畏的挑战。

首先,为聊天建立的人工智能模型不应该是关键字驱动的。相反,信息传递需要上下文人工智能,它更复杂,但更好地模仿了我们使用语言的方式。语言具有创造性和复杂性,带有微妙的情感,如影射和真诚。虽然人工智能更容易根据特定的单词或提示生成交易响应,但消息需要人工智能来理解上下文、实现细微差别并适应对话的展开,以便为聊天双方提供有用的相关信息。

除了理解语言是如何工作的,语境人工智能还必须理解不同方言和人口特征下的全球语言差异。例如,为了智能地传达传递快乐的正确内容,人工智能必须根据巴西、英国和日本表达这种情感的偏好进行训练,然后给出相应的建议。

此外,专门为消息传递环境开发的人工智能模型必须以难以置信的速度接收、处理和传递信息。许多其他形式的人工智能,如数字助理和社交摘要,都设计有内置缓冲区,允许在将结果返回给用户之前将信息发送给服务器进行分析。

然而,在消息传递中,对话需要实时进行,这意味着人工智能只有大约10毫秒来收集和解释数据,然后使用这些信息无缝地做出正确的决定,是完成任务还是传递内容。这是一个紧迫但至关重要的角落,因为即使是最轻微的延误或错误也会破坏对话。面临的挑战是开发能够在如此紧张的条件下工作并给人们带来巨大成果的人工智能。

人工智能在消息传递方面面临的最后一个技术挑战是,它也必须安全地执行。

今天的用户对数据隐私有很高的标准和期望。如果人们对个人对话数据的管理缺乏信任,用于消息传递的人工智能将不会成功。

好消息是,根据设计,消息传递是人工智能最安全的用例之一。它需要人工智能的实时大规模执行,这意味着人工智能没有足够的时间或能力将信息从聊天应用程序发送到某些设备上的另一个服务器,然后返回。相比之下,人工智能处理设备上的信息,因此对话数据永远不需要发送到其他地方才能将结果传递给用户。

因此,尽管设备上的人工智能更具挑战性,但它最终在数据隐私方面提供了主要优势。

在这些功能出现之前,我们还有多长时间?

我们已经在gmail、imessage和其他短信提供商中看到了这种智能推荐技术的影子,从点击完成到推荐单词和表情符号。任何主流技术公司都在对语言和自然语言理解环境的细微差别进行研究,并测试这项技术。因此,我们可以预计市场将在未来12个月内迅速加速,我们应该开始看到更多的技术在不同的应用中实现这一功能。

然而,在这项技术的主流应用完全集成到消息传递环境中之前,我们还有大约两到三年的时间,然后我们将看到人工智能对语言环境的近乎实时的理解。到那时,我预计会有更多的初创企业利用这个机会获利。此后,这种人工智能对市场的理解将是无限的。

人工智能在消息传递中的问题仍然需要解决,因为成功的应用基本上结合了当前人工智能市场面临的最大挑战:它必须具有区域和上下文智能,几乎是即时的,最重要的是安全性。然而,尽管面临这些挑战,消息传递仍将推动人工智能市场向前发展,解决关键技术问题,并确定未来可能应用于整个行业的解决方案。

一旦该技术向消息传递市场提供了成熟的人工智能支持的更新,消费者开始体验运行良好的智能内容推荐,我们将会看到该行业新功能的激增。

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