1.用于文本、语音和视觉的人工智能将继续成为主流在客户与呼叫中心高管的对话中 , 隐藏着情报的宝藏 。这些非结构化的语音和文本对话正迅速成为最简单的情报来源之一 。在某些情况下 , 有可能获得关键的消费者洞察来改进产品和服务 , 设计虚拟助手来帮助员工解决复杂的客户问题 , 并提高客户满意度 。其他一些有价值的情报包括识别常见问题 , 并为他们创建适当的自助服务渠道 , 增加客户参与度 , 识别和规定交叉销售和追加销售的机会 , 以及大量其他相关机会 。此外 , 语言和口音中和功能可以使管理人员跨地域为客户提供服务 。
在构建这些解决方案时存在几个障碍 , 比如从不同的语言、不同的方言和口音中实现清晰的转录 , 识别不同类型的场景词汇 , 去除环境噪音 , 以及使用不同的渠道(如单声道或立体声)来录制对话 。多年来 , 大型科技公司提出了许多解决方案 。他们建立了强大的专有模型 , 精度非常高 。但主要的挑战是数据需要通过网络发送 , 这可能与保密性和隐私问题相冲突 。此外 , 这些专有模型在特定领域定制的训练中具有有限的范围 。
在未来的日子里 , 使用强大的深度学习来使用预训练的组件和迁移学习来构建编码器解码器网络将是一个区别 。这些计算密集型模型利用高性能GPU计算的硬件加速来规避翻译和语音细微差别带来的挑战 。
像BERT和GPT-3这样的大型语言模型将在未来的几天里变得更加复杂 , 扩展它们的能力来处理不同的语义相似性和场景关系 , 并改进现有的文本摘要和生成、聊天机器人、提高翻译准确性和增强情感挖掘、搜索、代码生成等应用程序 。
在计算机视觉领域 , 人们正在构建用于物体检测、分割、跟踪和计数的更新、更强大的模型 , 这些模型提供了以前无法想象的精度水平 。通过强大的GPU , 这些模型将变得越来越普遍 。
人们可以期待看到混合解决方案利用所有上述进步 , 将下一代人工智能助手带入生活 。这些解决方案将具有人类对话的温暖触感 , 再加上快速执行和推理能力 , 最终降低运营成本 , 极大地提高客户满意度 。
2.生成式人工智能在艺术和创意空间吸引和保持客户群的注意力是大多数企业一直在努力应对的挑战 。为了提高企业的品牌知名度 , 需要不断生成高质量的内容 , 这些内容是相关的、吸引人的 , 并适当地用于各种渠道的传播 。生成式人工智能提供了增强内容创作的新功能 。使用生成式人工智能 , 企业可以创建各种内容 , 如图像、视频和书面材料 , 并减少周转时间 。生成式人工智能网络采用迁移式学习或一般对抗网络从不同来源创建沉浸式内容 。除了在市场营销中的明显用例外 , 它还可能彻底改变媒体行业 。电影制作和高清修复老电影、增强特效能力以及在元世界中构建虚拟形象都是一些无限的应用 。
在这里 , 像GPT-3这样的大型语言模型将再次发挥作用 , 在小说、非小说和学术文章中创造引人入胜的内容 。在许多公开可用的网站上 , 已经可以从用户的简单书面提示中生成高质量的抽象概念图像 。在音频合成等领域 , 可以创建数千种音调和频率的叙述和声音 。人们需要警惕的一个可能出现的恶意应用程序是深度伪造(人工生成的虚假图像和视频)的创建 , 这将导致假新闻扩散和进一步有害宣传等新兴威胁 。因此 , 生成式人工智能将成为一股主要的转型力量 , 在各种商业追求中增强人们与生俱来的创造力 。
3.可解释的人工智能使道德和负责任的人工智能成为现实越来越多的企业意识到 , 需要可解释的人工智能来提高透明度 , 建立问责制 , 并暴露自动决策系统中的偏见 。可解释的人工智能也是降低企业人工智能固有风险的主要工具 。事实也证明 , 可解释的人工智能也增加了整个企业对人工智能的采用 , 因为当人工智能模型在预测的同时给出理由和基本原理时 , 人们会更加信任 。在医疗保健或金融服务等环境中 , 这将获得很大的动力 , 因为需要理解和阐明推荐治疗或诊断的理由 , 或者为什么贷款申请被拒绝 。
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