隨著對話式人工智能變得越來越復雜，它在一系列商業(yè)應用中找到了一席之地，本文將展望一下這項創(chuàng)新技術的未來發(fā)展。

如果你曾經向Siri或Alexa這樣的虛擬助手詢問天氣預報，或者使用聊天機器人或消息應用程序查看訂單狀態(tài)，就會體驗對話式人工智能的力量。這個人工智能工具使用自然語言處理(NLP)來理解和響應人類語言。

但對話式人工智能涉及的遠不止虛擬助手和聊天機器人。這是一個快速發(fā)展的領域，應用范圍廣泛，創(chuàng)新潛力巨大。

根據調研機構Grand View Research發(fā)布的一份調查報告，2020年全球對話式人工智能市場規(guī)模價值129億美元，預計從2023年到2030年將以37.3%的復合年增長率增長。這種指數級增長反映了對話式人工智能在全球企業(yè)和行業(yè)中的重要性日益上升。

以下了解對話式人工智能的未來發(fā)展，并探索將在2023年及以后塑造該領域的七個關鍵對話式人工智能趨勢。

對話式人工智能的發(fā)展方向

近年來，對話式人工智能取得了長足的進步，而且還在以令人目眩的速度繼續(xù)發(fā)展。隨著我們進入2023年，一些對話式人工智能趨勢可能會成為改善客戶體驗的中心舞臺。

（1）對話式人工智能搜索

對話式人工智能最重要的趨勢之一是對話式搜索引擎的使用。對話式搜索引擎允許用戶使用自然語言以對話的方式與搜索引擎交互。這意味著用戶可以像問人類一樣問問題，而搜索引擎將理解并提供相關結果。

對話式搜索引擎的興起正在改變人們與技術互動的方式。用戶無需輸入關鍵字和短語，就可以與人工智能設備進行自然對話。隨著越來越多的人習慣于語音搜索，并期待更多的對話式體驗，這種趨勢可能會繼續(xù)增長。

（2）人工智能聊天機器人提供個性化服務

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

?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，并提供個性化的響應。

?自定義響應：聊天機器人可以根據用戶之前與機器人的交互自定義響應。

?量身定制的內容：聊天機器人可以根據用戶的興趣或搜索歷史提供定制的內容，例如文章、視頻或產品。

人工智能聊天機器人成功的關鍵是它們能夠理解對話的場景并提供相關的回應。隨著聊天機器人變得越來越先進，它們將更好地理解用戶在說什么，以及他們?yōu)槭裁催@么說。這將使他們能夠根據用戶的需求和喜好提供更加個性化的響應。

（3）語音助手

亞馬遜的Alexa、谷歌Assistant和蘋果的Siri等語音助手已經無處不在。這些設備使用戶只需通過說話就能控制他們的智能家居、播放音樂和獲取信息。隨著這些語音助手越來越先進，擁有更好的語音數據，它們將更加融入我們的日常生活。

語音助手已經被應用于多個行業(yè)，其中包括：

• 醫(yī)療
• 銀行
• 酒店
• 媒體和娛樂

它們可以用來安排約會，訂購處方，甚至預訂酒店房間。隨著語音助手變得越來越普遍，它們將成為企業(yè)與客戶互動的更強大工具。

（4）用于元宇宙的對話式人工智能

“元宇宙”是一個越來越受歡迎的虛擬世界，尤其是在年輕一代中。

很多全球企業(yè)的高管(確切地說，71%)對元世界對其公司的積極影響持樂觀態(tài)度，一些科技公司已經加入了這一潮流。

Facebook/Meta在開發(fā)先進的對話式人工智能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(fā)展，人們可以期待看到更多的企業(yè)在這個新環(huán)境中使用對話式人工智能與客戶互動。

（5）擁有高情商的人工智能聊天機器人

對話式人工智能領域最令人興奮的趨勢之一是開發(fā)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。

盡管情感人工智能尚處于起步階段，但它擁有巨大的潛力，可以改變我們與技術的互動方式。具有情商的聊天機器人可以用于：

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

人工智能聊天機器人可以利用人工智能和機器學習算法來分析大型人類互動和情感數據集。聊天機器人的模型可以通過訓練數據學習識別和回應各種情緒狀態(tài)，增強技術提供個性化和同理心客戶體驗的能力。

（6）積極主動的客戶服務

對話式人工智能還可以通過提供主動支持來改善客戶體驗。

例如，聊天機器人可以監(jiān)控客戶在網站或應用程序上的活動，并在客戶請求幫助之前提供幫助或建議。這可以節(jié)省客戶的時間和精力，讓他們感到更有價值和關心。

此外，對話式人工智能可以分析客戶數據，以識別模式和趨勢。它將使企業(yè)能夠在客戶需求出現之前預測并解決他們的需求。這可以幫助減少客戶的挫敗感，提高整體滿意度。

（7）收集人工智能訓練數據

為培訓語音助手收集數據既耗時又具有挑戰(zhàn)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。
• 標注數據是至關重要的，應該包括說話人的身份、語調和情緒。
• 應該收集一個包含不同演講者、性別、口音和情緒的平衡數據集。
• 清除背景噪聲、錯誤和異常值的干凈數據也是必不可少的。

如果歷史有任何啟示的話，那么對話式人工智能的發(fā)展很可能會繼續(xù)成為計算機科學富有成效的途徑。

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