コンピューティングは過去XNUMX年間で大幅に進歩し、私たちのほとんどにとって、コンピューティングは私たちの生涯でさらに大きくなるでしょう。 機械学習と人工知能は、コンピューティングの最近の進歩に大きく起因しています。 限られた処理とハードウェアでほとんど廃棄されていたフィーチャーフォンやコンピューターが馬鹿げていた時代に立ち返るのは、ちょっと驚くべきことです。 スペクトルの一端には、そのようなレガシーデバイスとシステムがほぼ消滅に近づいています。次に、MicrosoftのHoloLensやAmazonAlexaなどのデバイスとサービスがあり、将来がどうなるかを垣間見ることができます。
AIの最近の偉業のXNUMXつは、コンテキストアウェアなアシスタントソフトウェアとボットです。 グーグル、アップル、マイクロソフトなどの企業は、私たちがスマートアシスタントと見なしているものの自家製バージョンをより人間らしいものにするために多大な貢献をしてきました。
AIとスマートアシスタントの歴史
さて、この分野で正確に何が起こったのか、そして大したことではないようにこのテクノロジーをどのように使用するようになったのかを調べることが重要です。 AppleがSiriを発売した当時、スマートアシスタントは実際には問題ではなく、「ボット」という言葉を聞いたときだけ、実際の物理的なハードウェアロボットと関係があると確信できました。 ユーザーとしての私たちがこれらのアシスタントと対話することができた方法は、一種のXNUMXつの方法でした。 私が一言で言うと、これらのアシスタントまたはボット(その時点で存在した場合)は、ユーザーのクエリに応答するために、特定のホットな単語または質問に対して事前にプログラムされた応答を使用したことを意味します。
このアプローチの問題は、それが非常に迅速に繰り返されることでした。 このXNUMXつの理由は、アシスタントが有用であるとは誰も気付かなかったという事実に起因するのに十分な大きさであり、アシスタントは有用な機能になるのではなく、すぐに単なる仕掛けになりました。
Apple(当時)はテクノロジーのパイオニアだったので、他のすべての企業が時流に乗って独自の製品を構築しようとしました。そのため、SamsungがGalaxyデバイスや他の多くのデバイスでSVoiceをリリースしました。
スマートアシスタントの進歩において極めて重要な瞬間と見なすことができるのは、Googleがゲームに参加し、このスマートアシスタント全体を試してみることにしたときでした。 グーグルがどれだけのデータを保持しているかについて少しでも知っていれば、グーグルがそれを正しく行うのに最善を尽くしたことを否定することはできません。 Google Nowは、スマートアシスタントが日常的に使用できるようなものに見えたのは初めてでした。 Googleがシステムをトレーニングするために投入した膨大な量のデータにより、エクスペリエンス全体が自然に感じられました。 機械学習、特にニューラルネットワークの分野における最近の進歩により、システムが人間レベルの精度でタスクを実行できるようになり、私たちは間違いなく変曲点に到達しました。 これが、今日、アシスタントと双方向のコンテキストアウェアな会話ができる最大の理由です。 そして、これがボットとアシスタントが有用になり始めた主な理由です。 (AyがTayと呼ばれるボットを作成できることを示すためにMicrosoftに特別な叫び声を上げてください!)
SiriとGoogleNowは、スマートアシスタントがゲームに参加してからわずかな時間しか経っていないため(2012年にのみリリースされたことを考えると)、IBMはすでにAIセクターの時代をはるかに超えていました。 同社は、この分野での40年以上の仕事に裏打ちされた研究と革新を行っています。 これは、Jeopardy 2011での勝利を決定した重要な要因のXNUMXつです(スマートアシスタントが存在する前)。
ジェパディとは何ですか?
Jeopardyは、MervGriffinによって作成されたアメリカのテレビゲーム番組です。 ショーは、出場者が回答の形で一般的な知識の手がかりを提示され、質問の形で彼らの回答を表現しなければならないクイズ大会を特徴としています、続きを読む ここ。 これは単なるクイズ番組だと思われるかもしれませんが、これがJeopardyとの取引です。質問自体を理解することは、答えを理解することは言うまでもなく、大きな問題です。 これだけでも、Watsonはこれまでに構築された中で最もスマートなマシンのXNUMXつになります。
IBMの革新のもう1997つの証拠は、IBMのディープブルーシステムが1997年に当時の世界チェスチャンピオンであるギャリーカスパロフを破ったときです。囲碁のゲームでの李世ドルの敗北はより注目を集めましたが、この分野の革新はXNUMX年に始まりました。ディープブルーの敗北。
今日、IBM、Microsoft、Facebookなどの企業は、多くの専門知識を必要とせずにボットを構築できるプラットフォームに多くの投資を行っています。 作成方法に入る前に、そもそもなぜ作成するのかを尋ねるのは簡単です。
もう少し詳しく見ると、ボットが支援するだけでなく、人間がタスクを実行できる効率を超えることができる状況がたくさんあります。 それらの例のいくつかは、カスタマーサポート、ヘルスケアです。 (IBMWatsonが癌研究において医師や医療専門家をどのように支援しているかを確認する必要があります。 このリンク 詳細については) およびeコマース拡張機能。 大手企業が運営している規模と膨大な量のデータは、ビジネスの規模を拡大するのに役立つだけでなく、消費者により豊かで魅力的な体験を提供します。
この投稿では、プログラミングの知識がまったくない人にとって、スマートで状況に応じたボットを作成するのがいかに簡単であるかを見ていきます。 IBMのWatsonConversation Service(WCS).
あなたが尋ねるこのワトソンは何ですか?
ワトソンはIBMのスーパーコンピューターであり、AIと分析ソフトウェアを利用して、パフォーマンスが最適化された質問応答システムを作成します。 ワトソンは毎秒80テラフロップスの速度で処理することができます。 クエリを処理して回答を提供しながら人間レベルの精度を達成するために、ワトソンは90億ページの情報を組み合わせたデータストアを備えた200台以上のサーバーにアクセスします。 これは、IBMの最初のCEOにちなんで名付けられました(Sherlock Holmesの文学オタクではありません!)。 この記事ではワトソン会話サービスに焦点を当てていますが、ワトソンはこのXNUMXつのタスクだけに限定されているわけではないことに注意してください。 ワトソンは、コンピューターというよりも「賢い人間」のように情報を処理することができます。つまり、与えられたデータのコンテキスト分析を行うことができます。 システムは非常に高度であるため、データが構造化されているか非構造化されているかを判断でき、データが同じように作成されていないことを認識しています。 コンテキスト分析とは別に、さまざまなタイプの情報を区別することもできます。 また、人間と同じように、自然言語を読んだり、分析したり、学習したりすることもできます。 これは非常に洗練されたシステムであり、すべての機能を実行することはできませんが、ワトソンは時間とともに学習および進化し、現在IBMが許可しているため、上記のシステムは現在運用されている他のシステムよりも十分に優れています。開発者は、その機能を利用してアプリケーションとサービスを強化します。
ワトソン会話サービス
Watson Conversation Serviceは、IBMのBluemix Cloudの上にあり、SlackやFacebook Messengerなどの人気のあるクライアント用のインターフェースを作成して、ユーザーが簡単な方法で必要なものにアクセスできるようにします。 (実際、会話型インターフェイスは将来的にビジュアルインターフェイスに取って代わるでしょう!)
Watson Conversation Serviceは非常に高度で、非常によくレイアウトされているため、チャットボットを10分未満で稼働させることができます。これは私が言っていることではなく、IBMが主張していることです。 その使いやすさは、あらゆる開発者の武器に最適なツールキットになります。 このようなインテリジェンスを統合することで、次のアプリやサービスがどれほど賢くなるか想像してみてください。その最大の利点は、機械学習の経験がまったく必要ないことです。
チャットボットの構築を開始する前に、ワトソンがどのように機能するかについていくつかの重要なことを理解する必要があります。 Watsonは、次の3つの重要な要素を利用しています。
- 意図
- エンティティ
- 対話
An 意図 は、ユーザーが特定の目標やアイデアを伝えるために言うかもしれない例のグループです。 簡単に言うと、インテントは、ユーザーが実行したいタスクの大まかな説明です。
エンティティ一方、アプリケーションとサービスは、より低い/詳細なレベルで、ユーザーが何をしたいのかを正確に決定できます。 エンティティは、ユーザー入力を処理するための重要な方法を処理するワトソンの方法です。 これは、意図を明確にし、ケースごとに異なる応答を可能にするために使用されます。
最後に、 対話 意図と実体を結びつけるものです。 これにより、ボットはユーザーのクエリに応答するインテントとエンティティを認識できます。 ダイアログは、提供された情報が十分でない場合に明確な質問をしたり、より複雑なプロセスを通じてユーザーをガイドしたりするために使用されます。
上記で私があなたに与えた知識だけを使用して、IBMのWebツールを使用して、質問に応答するチャットボットを簡単に作成できます。 唯一の要件は、IBMBluemixアカウントが必要であることです。 それを除けば、すべてがかなり簡単です。 Bluemixアカウントにサインアップすることができます このリンク.
始めるには、オンラインで利用できるガイドやビデオがたくさんあります。もちろん、IBMのドキュメントは、始めるのにかなり自給自足です。 Bluemixは30日間の試用期間が無料であるという事実を考慮すると、手を汚すのではなく、しばらく待つ必要があります。
チャットボットの構築に関するIBMのブログがあります。これは特に役立ちます。 このリンク それを見てください。 役立つリソースとして、IBMは以下に埋め込まれているウォークスルー・ビデオも作成しました。これは、詳細な概要のリファレンスとして使用できます。
また、IBMは、Watsonを使用して物を構築することに関心のある開発者向けに、2つのCrowdChatとFacebook LiveSessionをホストしています。 以下のリンクから登録することを強くお勧めします。
- クラウドチャット 02 – http://ibm.co/2jgrrq9 (13th 2017月 XNUMX)
- フェイスブックライブ – http://ibm.co/2jo6rM1 (16th 2017月 XNUMX)
簡単なウォークスルーが必要な場合は、6分以内に独自のボットを作成する方法を説明するビデオをご覧ください。
最後に、詳細とWatsonの開発を確認するには、GitHubページを確認してください。 このリンク.
まとめ
テクノロジーが進歩するペースで、ハードウェアやソフトウェアでさえ後部座席を占める一方で、スマートアシスタントとボットが次世代のサービスを強化することは非常に明白です。 ユーザーは、可能な限り最も自然な方法でサービスに直接関与できるようになります。 IBMがBluemixやWatsonConversation Serviceなどの製品を実験しているとき、これらのエクスペリエンスを開発する際に企業が直面する唯一のボトルネックは、才能の欠如です。 したがって、AIと機械学習を、キャリアの見通しとしてより難しいものにする必要があります。
リシミシュラ
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ジェスリン
私はちょうどあなたのブログに出くわしました、そして私があなたのブログ投稿を読むことを本当に楽しんだと言いたかったです。 とにかく私はあなたのフィードを購読します、そしてあなたがすぐにまた投稿することを願っています。