Gerçek konuşmalara daha çok benzeyen konuşmalarla kullanıcı deneyimi
Konuşmalı yapay zekanın ilerlemesini yönlendiren en önemli faktörlerden biri, doğal dili analiz etmek, anlamak ve oluşturmak için kullanılan (genelde konuştuğumuz gibi) temeldeki derin öğrenme algoritmalarındaki katlanarak artan gelişmelerdir. Yapay Zeka uzmanı Ray Kurzweil'in Hızlandırılmış Performans Yasasında özetlenen eğilimlere göre, Yapay Zekanın temel yeteneklerinin gücü ve karmaşıklığı her 12-18 ayda bir ikiye katlanıyor. Bu, 2024 yılına kadar konuşma aracıları tarafından kullanılan doğal dil işleme algoritmalarının ve sinir ağlarının mevcut modellerden 4 ila 16 kat daha karmaşık olabileceği anlamına geliyor.
Çeşitli dillerde ve dillerde konuşmalar
İngilizce gibi dillerde dil algılama, gerçek zamanlı çeviri ve aktarım öğrenimiyle ilgili yapay zeka ilerlemeleri daha geniş bir demografiye hizmet edecek. Bu, chatbot algoritmalarının yalnızca Shakespeare'in dilinde öğrenmekle kalmayıp aynı zamanda anında çeviriler de yapacağı ve Hintçe, İspanyolca, Portekizce veya başka herhangi bir dilde daha akıcı etkileşimlerin gerçekleşeceği anlamına geliyor.
Yeni ortaya çıkan bir trend, yapay zeka temsilcileriyle daha sürükleyici, çok turlu konuşma deneyimlerini mümkün kılmak için ses, görüntü, jestler ve bakış izleme gibi birden fazla yöntemin entegrasyonudur. Duyguların ve duyguların bilgisayar görüşü aracılığıyla tanınması gibi unsurları bir araya getiren konuşma yapay zekası, sözsüz sinyalleri ve konuşmaların incelikli alt metinlerini algılayabiliyor. Bu, insan kullanıcılar ve yapay zeka asistanları arasında çok daha doğal, bağlamsal ve anlamlı bir diyaloğu mümkün kılabilir.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın gelişimi daha fazla kişi ve şirketin erişimine açık olacak
Günümüzde kurumsal düzeyde konuşmaya dayalı yapay zeka geliştirmek, derin mühendislik ve veri bilimi uzmanlığı gerektiriyor. Ancak, düşük kodlu veya kodsuz yapay zeka geliştirme platformlarının yanı sıra açık kaynaklı, etkileşimli yapay zeka çerçeveleri sayesinde bu alanda daha fazla demokratikleşme bekleniyor. Bu araçlar, teknik olmayan uzmanların, iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, ancak yoğun programlama gerektirmeyen, nispeten karmaşık konuşma aracıları oluşturmalarına olanak tanıyacaktır.
Şeffaflık ve önyargıyla ilgili güncel zorluklar
Konuşmaya dayalı yapay zeka gelişmeye devam ettikçe şeffaflık eksikliği, önyargı, adaletsizlik ve mahremiyet ve rıza ile ilgili sorunlar gibi zorluklara ilişkin kamu incelemesi devam edecek. Şirketler, potansiyel önyargı, olgusal yanlışlık, ilgisiz metin ve düzenlemelere ve uyumluluk standartlarına uyum sorunlarını ele alan önlemlere sahip olmalıdır. Yararlı, hedefe yönelik sonuçlar üretirken etik olmayan yapay zeka davranışlarına karşı koruma bariyerleri oluşturmak, kuruluşların gerçek dünyadaki dağıtım için ele alması gereken önemli bir zorluk teşkil ediyor.
Konuşmalı yapay zekanın ilerlemesini yönlendiren en önemli faktörlerden biri, doğal dili analiz etmek, anlamak ve oluşturmak için kullanılan (genelde konuştuğumuz gibi) temeldeki derin öğrenme algoritmalarındaki katlanarak artan gelişmelerdir. Yapay Zeka uzmanı Ray Kurzweil'in Hızlandırılmış Performans Yasasında özetlenen eğilimlere göre, Yapay Zekanın temel yeteneklerinin gücü ve karmaşıklığı her 12-18 ayda bir ikiye katlanıyor. Bu, 2024 yılına kadar konuşma aracıları tarafından kullanılan doğal dil işleme algoritmalarının ve sinir ağlarının mevcut modellerden 4 ila 16 kat daha karmaşık olabileceği anlamına geliyor.
Çeşitli dillerde ve dillerde konuşmalar
İngilizce gibi dillerde dil algılama, gerçek zamanlı çeviri ve aktarım öğrenimiyle ilgili yapay zeka ilerlemeleri daha geniş bir demografiye hizmet edecek. Bu, chatbot algoritmalarının yalnızca Shakespeare'in dilinde öğrenmekle kalmayıp aynı zamanda anında çeviriler de yapacağı ve Hintçe, İspanyolca, Portekizce veya başka herhangi bir dilde daha akıcı etkileşimlerin gerçekleşeceği anlamına geliyor.
Yeni ortaya çıkan bir trend, yapay zeka temsilcileriyle daha sürükleyici, çok turlu konuşma deneyimlerini mümkün kılmak için ses, görüntü, jestler ve bakış izleme gibi birden fazla yöntemin entegrasyonudur. Duyguların ve duyguların bilgisayar görüşü aracılığıyla tanınması gibi unsurları bir araya getiren konuşma yapay zekası, sözsüz sinyalleri ve konuşmaların incelikli alt metinlerini algılayabiliyor. Bu, insan kullanıcılar ve yapay zeka asistanları arasında çok daha doğal, bağlamsal ve anlamlı bir diyaloğu mümkün kılabilir.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın gelişimi daha fazla kişi ve şirketin erişimine açık olacak
Günümüzde kurumsal düzeyde konuşmaya dayalı yapay zeka geliştirmek, derin mühendislik ve veri bilimi uzmanlığı gerektiriyor. Ancak, düşük kodlu veya kodsuz yapay zeka geliştirme platformlarının yanı sıra açık kaynaklı, etkileşimli yapay zeka çerçeveleri sayesinde bu alanda daha fazla demokratikleşme bekleniyor. Bu araçlar, teknik olmayan uzmanların, iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, ancak yoğun programlama gerektirmeyen, nispeten karmaşık konuşma aracıları oluşturmalarına olanak tanıyacaktır.
Şeffaflık ve önyargıyla ilgili güncel zorluklar
Konuşmaya dayalı yapay zeka gelişmeye devam ettikçe şeffaflık eksikliği, önyargı, adaletsizlik ve mahremiyet ve rıza ile ilgili sorunlar gibi zorluklara ilişkin kamu incelemesi devam edecek. Şirketler, potansiyel önyargı, olgusal yanlışlık, ilgisiz metin ve düzenlemelere ve uyumluluk standartlarına uyum sorunlarını ele alan önlemlere sahip olmalıdır. Yararlı, hedefe yönelik sonuçlar üretirken etik olmayan yapay zeka davranışlarına karşı koruma bariyerleri oluşturmak, kuruluşların gerçek dünyadaki dağıtım için ele alması gereken önemli bir zorluk teşkil ediyor.