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[導(dǎo)讀] 這些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)語境理解,并允許智能設(shè)備解決我們的問題。 物聯(lián)網(wǎng)(IOT)與人工智能(AI)息息相關(guān)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)又是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心。與此同時(shí),隨著連網(wǎng)設(shè)備和傳感

這些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)語境理解,并允許智能設(shè)備解決我們的問題。

物聯(lián)網(wǎng)(IOT)與人工智能(AI)息息相關(guān)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)又是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的核心。與此同時(shí),隨著連網(wǎng)設(shè)備和傳感器的快速擴(kuò)張,智能技術(shù)在這個(gè)空間中的作用也越來越大。

如今,計(jì)算機(jī)智能在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中的應(yīng)用各不相同。在這篇文章中,我想專注于人工智能的一個(gè)特定領(lǐng)域—— 自然語言處理(NLP)。

言語理解的力量

自然語言處理的核心概念之一是理解人類言語的能力。如果沒有自然語言處理,就不可能在不同系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)語音控制。

在物聯(lián)網(wǎng)中,很難預(yù)估語音識(shí)別的價(jià)值。聲控語音接口可為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境帶來諸多好處。在某種情況下,這只是可用性問題——系統(tǒng)越復(fù)雜,實(shí)現(xiàn)用戶友好的移動(dòng)或web界面就越難控制它。反過來,語音控制本身就很直觀,不需要認(rèn)真的學(xué)習(xí)曲線。

有時(shí)候,語音控制不僅僅是關(guān)乎可用性,還關(guān)乎安全性。想象一下,一個(gè)在50米高空電力線上工作的技術(shù)人員,或者在駕駛時(shí)因管理設(shè)備而無法使用雙手。

在消費(fèi)品市場(chǎng),語音控制的普及率也在增長(zhǎng)。大約50%的美國家庭有使用語音訪問在線內(nèi)容。 因此,增加語音激活的智能消費(fèi)電子產(chǎn)品的數(shù)量成為技術(shù)演進(jìn)的一個(gè)自然步驟。

此外,自然語言處理不僅允許我們將語音理解集成到設(shè)備和傳感器中,借助機(jī)器翻譯能力,它還支持本地化功能。隨著市場(chǎng)全球化的今天,我們的本地化甚至超越了翻譯,解開了跨文化創(chuàng)造的好處。

如果產(chǎn)品專注于跨國銷售,那么任何具有語音識(shí)別功能的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯。然而,機(jī)器翻譯功能本身的價(jià)值并不低。

例如,位于東京的初創(chuàng)公司ili推出了一款可穿戴設(shè)備,可以為沒有互聯(lián)網(wǎng)接入的旅客翻譯簡(jiǎn)單的日常用語。pilot是另一個(gè)連網(wǎng)設(shè)備,它支持移動(dòng)翻譯。與ili不同,它可以實(shí)現(xiàn)雙向?qū)υ?,Pilot不僅能聽懂各種語言,還可以用外語合成相關(guān)答案。

必不可少的助手

語音識(shí)別與另一個(gè)自然語言處理概念——“問答”密切相關(guān)。這個(gè)詞很明顯,問答任務(wù)使我們能夠確定自然語言處理給出問題的答案。

現(xiàn)在,越來越多能夠進(jìn)行語音識(shí)別的設(shè)備使用問答方式為用戶提供反饋。最常見的例子是流行的智能家庭助理,如亞馬遜Alexa、Google Home和Apple HomePod。這些設(shè)備都是通過語音激活和控制,并且能夠回答各種問題。因此,語音助手可以提高用戶的生產(chǎn)力,因?yàn)樗麄兛梢詭椭藗兛焖佾@取相關(guān)信息。

在醫(yī)療保健等行業(yè),問答更有價(jià)值。托馬斯·杰斐遜大學(xué)醫(yī)院將這一想法付諸實(shí)踐,并與IBM Watson IoT合作創(chuàng)造了一個(gè)使用環(huán)境,讓患者可以使用自然語言在房間里與智能管家交互。智能管家可以回答問題,甚至可以根據(jù)患者的喜好調(diào)整房間環(huán)境條件,如光線和溫度。

這個(gè)例子演示了智能助理的功能是如何超越好奇心和可用性的,因?yàn)樗麄兡軌蛱峁┣袑?shí)的幫助,并為人類的舒適度做出貢獻(xiàn)。

問答背后還有一個(gè)自然語音處理概念——信息檢索。使用這個(gè)任務(wù),系統(tǒng)可以從不同的文本來源(如科學(xué)論文、文檔和提要)中提取相關(guān)信息。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)可以增強(qiáng)這一功能,并進(jìn)一步處理(分析)檢索到的信息,確定相關(guān)性和模式,快速高效地查找異常情況。

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,將自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,智能設(shè)備可以提供準(zhǔn)確的相關(guān)答案。在這種情況下,連網(wǎng)汽車是一個(gè)非常值得關(guān)注的例子。由于自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的改進(jìn),汽車行業(yè)正在迅速變化,為駕駛者提供智能導(dǎo)航、強(qiáng)大的安全性和汽車語音控制等功能。

理解情感

理解文字的能力本身就是一種財(cái)富,但人類的語言比純文字要復(fù)雜得多。通常,當(dāng)我們說話時(shí),我們會(huì)用感情豐富我們的言語。使用情感分析(也稱為情緒AI),設(shè)備可以檢測(cè)情緒并更好地理解情境。

情感分析有助于我們識(shí)別、提取和研究主觀信息,如說話人的情緒反應(yīng)。例如,用于情感分析的IBM Watson API允許開發(fā)人員構(gòu)建能夠識(shí)別自然語言宜人性、責(zé)任心、外向性、情緒反應(yīng)范圍和開放性的系統(tǒng)。

這些功能為各行各業(yè)的智能設(shè)備打開了全新的應(yīng)用空間。首先,情感分析對(duì)于營(yíng)銷人員來說是一個(gè)很友好工具。我們知道如何挽救我們的不適當(dāng)言語,但情緒難以隱藏。通過分析用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的情緒反應(yīng),營(yíng)銷人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)洞察結(jié)果分析他們產(chǎn)品或服務(wù)的成功和失敗。

如今,這種方法已由迪士尼研究公司成功實(shí)施。該公司正計(jì)劃將情感分析與計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)相結(jié)合,以了解人們對(duì)電影的反應(yīng)。

圖片來源:迪士尼研究

與自然語音處理(NLP)結(jié)合的類似技術(shù)也可以用來增強(qiáng)智能家居應(yīng)用環(huán)境。通過情感分析,互聯(lián)系統(tǒng)可以了解用戶對(duì)新聞、音樂或智能家庭設(shè)備控制和其他任何服務(wù)的反應(yīng)。

客戶服務(wù)也可以利用情感分析,它甚至可以替代無效的市場(chǎng)調(diào)查。相反,智能語音助理可以問客戶一些關(guān)于用戶體驗(yàn)的問題,并自動(dòng)確定他們的滿意度。

一般來說,這些功能既能為企業(yè)創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),又能為客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。此外,通過情感分析和趨勢(shì)監(jiān)控,各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備最終可以找到答案并提供給消費(fèi)者需要和想要的產(chǎn)品和服務(wù)。

如你所見,物聯(lián)網(wǎng)不僅連接事物,還連接技術(shù)。想象一個(gè)設(shè)備與人類協(xié)同工作、理解他們的疑問、感受他們的需求并提供相關(guān)響應(yīng)的世界。在這方面上,只有通過改進(jìn)人工智能和自然語音處理才能實(shí)現(xiàn)這樣的世界。這種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)情境理解并使智能設(shè)備能夠真正解決我們的問題。

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