أخبار التقنية

المحادثة هي واجهة المستخدم النهائية


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


ربما نعيش في العصر الذهبي للمعلومات ، لكن العثور على المعلومات الصحيحة لا يزال يمثل ألمًا في الرقبة. لمواجهة هذا التحدي ، نقوم أنا وفريقي في Amazon Alexa ببناء ما سيؤمن به هو الجيل التالي من واجهة المستخدم التي ستعيد تعريف كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا والعثور على المعلومات.

نقضي ساعات كل يوم منحنين فوق الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة. نفتح التطبيقات ونغلقها ونعيد فتحها. نقوم بالتمرير. نكتب على لوحات مفاتيح QWERTY الصغيرة. وننقر على بحر لا نهاية له من الروابط الزرقاء في كل مرة نقوم فيها بالبحث في الويب. الإنترنت مذهل حقًا. واجهة المستخدم ليست كذلك.

لقد قبلنا هذه الشروط لأن هذا كل ما نعرفه منذ فجر العصر الرقمي. لكن هذه الأساليب للتفاعل مع العالم الرقمي تم تطويرها لخدمة نماذج الأعمال ، وليس تجربة المستخدم. وهي مصممة لزيادة مقدار الوقت الذي تقضيه على الإنترنت ، وزيادة نسبة النقر إلى الظهور ، وزيادة وقت المشاركة إلى أقصى حد. لكن من غير العدل جعل البشر يعثرون على المعلومات بهذه الطريقة. وقد حان الوقت للمضي قدمًا.

المحادثة: الواجهة القديمة

الخطوة الأولى هي تغيير طريقة تفاعلنا مع الإنترنت. ولحسن الحظ ، فإن التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي تجعل من الممكن إنشاء واجهة مستخدم جديدة تمامًا. في الواقع ، إنها الواجهة الأصلية ، التي كنا نستخدمها منذ ما يقرب من مليوني عام. إنها تسمى “محادثة”.

حدث

قمة أمنية ذكية عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

ليس كلام ، مانع لك. لقد استخدمنا ذلك بالفعل منذ ما يقرب من عقد من الزمان ، ونتفاعل مع هواتفنا ومساعدينا الرقميين مثل Alexa. أنا أتحدث عن محادثة فعلية شبيهة بالإنسان. النوع الذي قد يكون لديك مع صديق أثناء تناول الجعة ، حيث يتم فهم الأسئلة الغامضة أو سيئة الصياغة. يتم تلخيص وتشخيص المحادثات التي يتم فيها استنتاج النية وإجابات الأسئلة.

عندما يتحدث شخصان ، فإنهما يفهمان سياق بعضهما البعض ويدمجان الإشارات المرئية. يمكن أن تكون المحادثات دقيقة وفعالة. أو يمكن أن تتنوع عبر مجموعة متنوعة من الموضوعات ، وتغير الاتجاه ، وتؤدي إلى اكتشاف مصادفة. يفعل البشر هذا دون حتى التفكير فيه. لكن لتعليم آلة للقيام بذلك يتطلب تقدمًا كبيرًا في علم الذكاء الاصطناعي. لا يتعلق الأمر فقط بقدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، والتي تتحسن بسرعة مع كل تفاعل صوتي (تتلقى Alexa وحدها أكثر من مليار طلب كل أسبوع من مئات الملايين من الأجهزة بأكثر من 17 لغة.)

الذكاء الاصطناعي في غضون أجزاء من الثانية

بدلاً من ذلك ، لكي تتعلم الآلة طبيعة المحادثة التي تعتمد على الأخذ والعطاء ، تتطلب إعادة التفكير بشكل أساسي في نظامنا الحالي لاسترجاع المعلومات ، بما في ذلك القدرة على الزحف إلى مليارات من صفحات الويب في الوقت الفعلي (استرجاع المعلومات العصبية على نطاق الويب) ، بإيجاز معلومات ملخصة من ضخامة الويب (التلخيص الآلي) ، والقدرة على التعرف على نية المستخدم النهائي والتوصية بمحتوى إضافي ذي صلة (باستخدام محركات التوصية السياقية.)

تتطلب واجهات المحادثة هذه الأنظمة (والمزيد) للعمل معًا بسلاسة وفورية. على سبيل المثال ، إذا سألت مساعدًا للذكاء الاصطناعي ، “أين أقدم شجرة حية في العالم؟” يجب ألا يكون قادرًا على الإجابة على هذا السؤال بسرعة ودقة فحسب ، بل يجب أن يفهم أيضًا أنك لا تبعد سوى ساعة واحدة بالسيارة عن الشجرة المذكورة ، ومتابعة التوجيهات والتوصيات بشأن مسارات المشي في المنطقة.

أو إذا كنت تشاهد فريق دالاس كاوبويز في ليلة الخميس لكرة القدم وتسأل بشكل غامض ، “من الذي تمكن من الحصول على هذا التمريرة؟” يجب أن يكون قادرًا على استنتاج اللعبة التي تشاهدها ، والفريق الذي يقوم بالهجوم ، ومن سدد التمريرة وعدد الياردات. كل ذلك في غضون مللي ثانية.

هذه مشاكل صعبة وغير مسبوقة. على هذا النحو ، جمعت أمازون فريقًا من علماء الذكاء الاصطناعي على مستوى عالمي مكرس لحلها. نحن نستثمر في هذه الموارد لأننا نعتقد أن هذه القدرات تمثل مستقبل التفاعل بين الإنسان والآلة. ولسنا الوحيدين.

قال هاي وون بارك ، عالم أبحاث في مجموعة الروبوتات الشخصية بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا: “تبني تفاعلات الأخذ والعطاء هذه علاقات من شأنها تشكيل كل من المستخدم والنظام”. “يمكن للوكلاء العلائقية تعطيل مجالات مثل المساعدة الشخصية والرعاية الصحية والشيخوخة والتعليم والمزيد. لقد بدأنا للتو في إدراك فوائد المستخدم “.

التحرك نحو “الذكاء المحيط”

في الواقع ، يمكن للذكاء الاصطناعي للمحادثات أن يفيد أي شركة مهتمة بتغيير طريقة تفاعل عملائها أو موظفيها مع المعلومات الرقمية. ومثل العديد من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها لأول مرة في خدمة Alexa – مثل Amazon Lex و Amazon Polly – نتوقع تمامًا إتاحة هذه الإمكانات لأي شركة ، في أي صناعة ، من خلال خدمات الذكاء الاصطناعي المتاحة على AWS.

الهدف النهائي هو تحويل عبء استرجاع وتقطير المعلومات ذات الصلة من البشر إلى الذكاء الاصطناعي. ومن خلال دمج هذه القدرة التخاطبية في المساحات التي نعيش ونعمل بها – مطابخنا وسياراتنا ومكاتبنا – يمكننا تقليل مقدار الوقت الذي نقضيه في النظر إلى الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة. نطلق على هذا المفهوم “الذكاء المحيط” ، حيث يتوفر الذكاء الاصطناعي في كل مكان من حولك ، ويساعدك عندما تحتاج إليه ، بل ويتوقع احتياجاتك ، ولكنه يتلاشى في الخلفية عندما لا تحتاج إليه.

بمعنى آخر ، لا يزال بإمكاننا الاستفادة من الذهول الكامل للإنترنت بينما نقضي وقتًا أقل بكثير معه. أما بالنسبة لنماذج الأعمال التي تعتمد على الشاشات الصغيرة ، والتمرير اللامتناهي ، وبحر من الروابط الزرقاء؟ حان الوقت لكي يتكيفوا معنا ، وليس العكس.

فيشال شارما هو نائب الرئيس لمعلومات Amazon Alexa AI.

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص الفنيون الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى