Алгоритмы искусственного интеллекта учатся на разговорах с людьми с помощью технологий обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML). 4

NLP позволяет программным системам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. 4 Для этого используется комбинация синтаксиса и семантического анализа, которая раскрывает намерения пользователя и контекстуальное значение слов, используемых в разговоре. 2

Машинное обучение позволяет системам изучать и улучшать данные и опыт. 4 Алгоритмы анализируют шаблоны разговоров и используют эти идеи для принятия обоснованных прогнозов и решений. 4

Некоторые этапы процесса обучения:

1. Сбор входных данных. 1 Пользователи предоставляют данные посредством текста или голоса. 1 Для текстового ввода используется понимание естественного языка (NLU) для извлечения смысла, а голосовой ввод сначала преобразуется в текст с помощью автоматического распознавания речи (ASR). 1
2. Определение ответа. 5 Менеджер диалога использует обработанные входные данные для определения соответствующего ответа. 5 Он учитывает текущий контекст разговора, прошлые взаимодействия и предопределённые правила или модели машинного обучения, управляющие ходом разговора. 5
3. Генерация ответа. 5 Система использует NLG для генерации предложения или фразы на естественном языке, которые передают предполагаемое сообщение. 5
4. Возврат ответа. 5 При текстовом взаимодействии ответ отображается на экране, а при голосовом — компонент синтеза речи преобразует текст в устную речь. 5

Со временем алгоритмы искусственного интеллекта совершенствуют свои ответы, становясь более точными и полезными с каждым разговором. 1