對話式 AI 是一種綜合運用多種技術的復雜的人工智能形式，能夠使人機間實現(xiàn)類似于真人的交互。復雜系統(tǒng)能夠識別語音和文本、理解意圖、識別特定語言的習語和格言，并且能夠以適當?shù)淖匀徽Z言做出回應。

什么是對話式 AI?

對話式 AI 是應用機器學習來開發(fā)基于語言的應用程序，使人們能夠通過語音與設備、機器和計算機進行自然交互。

無論是虛擬助手在早上喚醒您，還是您詢問通勤路線，或者您在網購時與聊天機器人進行交流，這些情況中您均在使用對話式 AI。您用正常的聲音說話，而設備可以理解并找到適當答案，然后用聽起來自然的聲音回復您。

對話式 AI 的應用程序有多種形式。最簡單的是 FAQ 機器人，它們經過訓練，可以從具有預先格式化答案的定義數(shù)據(jù)庫中回復查詢(通常是以書面形式表達)。一種更復雜的對話式 AI 形式是虛擬個人助理，例如 Amazon 的 Alexa、Apple 的 Siri 和 Microsoft 的 Cortana。這些工具設備經過調節(jié)，可以回應簡單的請求。

虛擬客戶助理是一種更專業(yè)的個人助理版本，它能夠理解上下文，從一個互動到下一個互動進行對話。另一種專門的對話式 AI 形式是虛擬員工助理，它可以了解員工與軟件應用程序和工作流程之間的互動情況，并提出改進建議。虛擬員工助理廣泛用于機器人流程自動化這一熱門的新軟件類別。

“簡單來說，對話式AI就是機器可以進行類似人類的對話，通過捕獲上下文并提供智能的應答。也就是機器聽懂了你的需求，并給了一個回答，與Siri只能一問一答不同的是，對話式AI實現(xiàn)了多輪對話與交流?！?

對話式 AI 的工作原理是什么?

回答問題的步驟如下：將用戶語音轉換為文本，理解文本含義，搜索符合上下文的適當應答，最后使用文本轉語音工具提供應答。對話式 AI 流程通常由三個階段組成：

?自動語音識別 (ASR)

?自然語言處理 (NLP) 或自然語言理解 (NLU)

?帶有語音合成的文本轉語音 (TTS)

每一步都需要運行多個 AI 模型，因此每個單獨網絡的可用執(zhí)行時間約為 10 毫秒或更短。

自動語音識別 (ASR) 會收錄人類語音，然后將其轉換為可讀文本。深度學習在識別音素時具有更高的準確性，已經取代了傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，如隱馬爾可夫模型和高斯混合模型。

自然語言理解 (NLU) 會錄入文本，理解上下文和意圖，然后生成智能回復。深度學習模型能對眾多上下文和語言準確進行泛化處理，因此應用于 NLU。Transformer 深度學習模型，如 BERT(Transformer 雙向編碼器表征模型)，是時間遞歸神經網絡的一個替代方案，它應用了一種注意力技術—通過將注意力集中在前后最相關的詞上來解析一個句子。BERT 通過在問答 (QA)、實體識別、意圖識別、情感分析等基準上提供與人類基準相媲美的準確性，徹底改變了 NLU 的進展。

對話式 AI 流程的最后一個階段是將 NLU 階段生成的文本響應改為自然發(fā)音的語音。聲清晰度是通過使用深度神經網絡實現(xiàn)的，生成類似人類的語調和清晰的單詞發(fā)音。此步驟是通過兩個網絡完成的：一個根據(jù)文本生成頻譜圖的合成網絡，一個從頻譜圖生成波形的聲碼器網絡。

對話式人工智能產品于2016年首次掀起波瀾，被吹捧為下一個顛覆應用程序的技術。2018年，美國和澳新銀行調查的近50%的歐洲消費者表示，對話式AAI產品“令人討厭”，54%的美國在線消費者表示，與對話式AI產品互動“對他們的生活質量產生負面影響”。三年后的2019年，當世界上最具影響力的獨立研究和咨詢公司Forrester的一份報告稱，大多數(shù)聊天機器人實施得很糟糕，實際上“破壞了客戶體驗”時，對話式人工智能產品徹底改變人們互動方式的夢想似乎達到了低谷?！翱梢钥闯觯煌难芯繖C構得出了類似的結論。

在2020、2021年對話式AI平臺市場均實現(xiàn)高速增長。大到國家級會議服務，小到零售商鋪都遍布對話式AI機器人的身影，他們像真人客服一樣聽懂客戶的問題，準確告訴相應的答案?？梢哉f，如今的AI機器人已經服務于社會生活的各個領域。

對話式AI在醫(yī)療保健中的應用

對話式AI技術開啟了數(shù)字患者護理的新時代?；颊呖梢噪S時訪問其需要的數(shù)據(jù)，這得益于組織通過在醫(yī)療保健中使用對話式AI提供的全渠道協(xié)助和后端連接。

對話式AI可以對醫(yī)療保健行業(yè)產生重大影響，且在許多領域已經產生了影響。如果使用得當，對話式AI可以提高操作效率和臨床結果，并減輕醫(yī)護人員的工作量。

1、掛號預約助手

智能機器人，在預約掛號時，提供導航、導醫(yī)、咨詢等服務。通過機器人的引導，協(xié)助患者便利地完成掛號，改善就醫(yī)體驗，提高醫(yī)療服務質量。

2、患者隨訪

在高血壓、糖尿病等慢性病隨訪管理中，通過將隨訪問題轉化為機器人的多輪對話，通過外呼機器人可批量電話觸達患者，完成患者患病信息的收集，并形成可視化報表，極大地降低醫(yī)生工作量。

3、健康跟蹤

對一些人來說，去看醫(yī)生可能是一種可怕的經歷，因為他們經常對自己的癥狀感到壓力，并且覺得很不容易得到醫(yī)療專業(yè)人員的幫助。患者可以詢問具體的數(shù)據(jù)，例如他們應該采取哪些具體行動來實現(xiàn)健康目標或何時需要服用處方。使用對話式AI系統(tǒng)跟蹤他們在實現(xiàn)個人健康目標方面的進展，如體重、情緒或生育能力。為了讓患者在整個過程中保持興趣和參與，這些技術還可以提醒用戶完成特定任務或發(fā)送必要的提醒。

4、常見問題解答

通常情況下，病人有緊急的問題需要立即解決，但他們并不總是需要專業(yè)的幫助。大多數(shù)客戶更喜歡自助服務，而不是與他人互動。由于它解決了Internet上醫(yī)療保健網站FAQ部分經常出現(xiàn)的許多問題，例如必須滾動多個頁面或找到特定問題的正確答案，因此對話性AI是醫(yī)療保健行業(yè)自助服務的理想方法。智能對話界面解決了這個問題，它使用NLP為查詢提供適當?shù)拇鸢福恍枰颊呷テ渌胤剿阉?。此外，即使問題中使用的單詞與網站上使用的單詞不完全匹配，對話性AI也可以匹配正確的查詢響應。