嘿,我和男人还是一台机器?

我们越来越多的询问商业交互和智能技术的流程自动化。今天’科技景观提供广泛的服务,以实现这些要求,所以我想突出我最近遇到的机器人周围的一些介绍性想法。

智能技术

在智能技术领域,我们看到三个主要的参与水平:

机器人 通常被视为聊天机器人,它在网站和内部应用程序上模拟人类对话。 Chatbot通常与真实的人沟通–尽管也可能有两个Chatbots可以彼此通信的场景。关于机器人的伟大件是,一旦安装,它们需要最小的支持,但只有商业用户的订婚,以确保机器人在其域中是最新的。微软为该地区提供了他们的 基于Azure的机器人服务 和一套 先进的认知服务.

机器人过程自动化(RPA) 另一方面,将人类与系统的交互仿真为业务应用程序或数据库以及喜欢。与Excel宏非常相似,它包括遵循基于规则的决策,复制,粘贴或交换系统之间的数据,以便以精度和速度自动化例程和手动任务。 RPA通常没有自学习能力。那个空间的先锋是英国的 蓝色棱镜 software company.

最后但肯定并非最不重要的, 人工智能(AI) 由可以感知,理解,行动和学习的算法组成。 AI技术可以组合和分析具有大数据集的数据,以提供结果,比人类更有效地开展任务,具有更高,更可靠的精度。此外,它’在AI的性质中提供自学能力。在过去几年中,微软从根本上投入了 基于云的AI解决方案 提高业务生产力。

聊天怎么工作

通常,机器人允许用户或客户通过点击,对话或消息来完成命令/事务或查找信息。虽然我们经常看到具有外部客户的焦点的机器人(如客户支持或请求/提供产品信息),但也有许多内部员工导向的场景(帮助办公室或人力资源),机器人可以真正提供显着的附加值。重要的是要记住,机器人不连续学习,例如机器学习,但需要人类输入来更新和提高准确性。实际上,机器人可以呼叫认知服务(比如语音,语言或愿景)来提高他们的质量和相关性。

所以基本上是一个聊天......

 聊天  ai bot azure
  • 是ui基础 通过消息或言语与自然语言的客户或员工沟通
  • 有API. ’s 这允许BOT调用服务或将应用程序集成到 向用户提供结果(查找信息,调度A. meeting, …)
  • 地图关键短语 和言语 后端的答案。通过手动更新和准确性提高了准确性 反馈(“这个聊天会议有用吗? - “yes” or “no” or “did you 必须被路由到第二级支持”?)

让你的机器人聪明

为了扩展上面列出的特点,Microsoft提供了一套全面的基于Azure云平台的认知服务套件,以集成到机器人体系结构中。微软本身称之为“ AI. 的民主化”与基于云的部署模型一样,这种技术基本上是每个人都可以使用。

我想在此处突出显示的一种能力是理解服务(称为LUIS)的语言,它是基于机器的基于机器,并允许将自然语言理解建立在应用程序和机器人中。它正在帮助客户提高他们的聊天语言语境的方式,以便他们的机器人可以通过自然语言进行通信。有一个伟大的 光控制演示 在Azure网站上进一步说明这一点。

除了路易斯旁边还有其他类别来提高机器人体验,使其更聪明:

  • 想象 - 识别和分析图像和视频内的内容
    图像识别的可能示例是支持机器人,其中客户可以上传有诊断目的的有缺陷物品的照片,并且该机器人识别基于预定图案存在的产品和哪些缺陷。
  • 演讲 - 集成语音处理能力
    该地区提供了很多起点。例如,可以使用文本的语音来通过语音在坐在汽车中的演讲进入CRM,或者在某些东西处于文本形式的情况下,这是通过语音再现的。它也可以在机器人环境中使用实时翻译,例如,如果提供不同的支持语言,没有专用团队可用的所有语言。
  • - 了解非结构化文本的含义
    文本分析识别文本中的关键短语和不同语言,并可以在基于机器人的对话中使用它们。另一方面,内容主持人为图像,文本和视频提供机器辅助内容审核,以检测对话中的冒犯或不需要的内容。
  • 知识 - 将知识资源集成到应用程序和服务中
    QNA制造商允许基于现有内容提取信息进入常见问题解答环境,并允许培训您的机器人以提高服务的答案质量。
  • 搜索 - 构建启用搜索的应用和服务
    基于Bing的Web /图像/视频/新闻/ Visual Web级,可广告搜索引擎,以启用您的应用和服务

最后一个思想

智能助理和自然语言处理的传播还为讨论带来了道德维度:作为客户,我想和机器人交谈吗?我如何觉得如果我不知道它是一个机器人,而且稍后我发现了吗?有一个 IBM的有趣文章 在这个讨论周围,值得一读。

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