
© pelfophoto dreamstime.com
Technologie |
Skuteczny asystent AI od Toshiby pnie się coraz wyżej
Toshiba zaprezentowała ciekawy system asystenta wirtualnego opartego na technologiach AI i uczenia wzmocnionego. Dzięki niemu klienci będą mogli łatwiej i sprawniej uzyskać dostęp do aktualnych promocji i nowości, a także zostać skutecznie pokierowani, by dostać to, na czym im zależy.
Projektujesz elektronikę? Zarezerwuj 4 października 2018 roku na największą w Polsce konferencję dedykowaną projektantom, Evertiq Expo Kraków 2018. Przeszło 60 producentów i dystrybutorów komponentów do Twojej dyspozycji, ciekawe wykłady i świetna, twórcza atmosfera. Jesteś zaproszony, wstęp wolny: kliknij po szczegóły.Toshiba opracowała ciekawą technologię asystenta wirtualnego opartego na AI. Technologia ta stworzona została z myślą o centrach handlowych i innych tego typu miejscach, gdzie może służyć pomocą i doradztwem. Dostosowuje wskazówki, opierając się na najaktualniejszych informacjach o ofercie i stanie produktów, ich ilości, cenach, itd. System ten w sposób dynamiczny zmienia treść dialogów ofertowych, by móc jak najlepiej sprostać wymaganiom stawianym przez operatora. Użytkownicy zyskują wtedy jak najlepsze rekomendacje dotyczące sklepów i towarów, prezentując informacje w języku naturalnym, w sposób przystępny dla zainteresowanych. Operatorzy mogą dzięki temu skuteczniej i w przystępniejszy sposób dostarczać informacje i rekomendacje dotyczące nowych produktów, przy niewielkiej pracy związanej z aktualizacją stanu produktów. Można też efektywniej informować zainteresowanych o aktualnych ofertach specjalnych oraz nowościach. Użytkownicy (klienci) z kolei także mogą sporo zyskać. System może lepiej wybrać rekomendacje, opierając się na tym, co ich interesuje i jakie mają intencje oraz oczekiwania. Technologia ta została zaprezentowana podczas konferencji „Interaction 2018”, która odbyła się w marcu. Jak podaje producent: system opiera swoją siłę na trzech innowacyjnościach:© Evertiq
- Generuje dialogi, które odzwierciedlać mają zarówno oceny operatorów, jak i warunki podane przez użytkownika, znajdując odpowiednią równowagę pomiędzy tymi dwoma elementami. Opierając się na wysokich wynikach rekomendacji, system stara się jednocześnie jak najlepiej zadowolić klienta, poszukującego odpowiedzi i rekomendacji co do produktów, których poszukuje. System uczenia się maszynowego oparty został na wzmocnionym uczeniu, w którym wyróżnia się trzy główne kryteria pracy systemu: to kiedy użytkownik dotrze, poprzez dialog z asystentem, do interesującego go produktu; stopień zadowolenia użytkownika; stopień zadowolenia operatora. Poziom zadowolenia jest obliczany między innymi na podstawie tego, ile wiadomości wymienił z systemem, by dotrzeć do interesującego go produktu.
- Zdolność do zmiany scenariuszy dialogowych poprzez proste operacje i zdarzenia. Dzięki wprowadzeniu systemu ocen do frameworka wzmocnione uczenia, operator może wpłynąć na generowanie scenariuszy dialogowych, poprzez prostą zmianę ocen danego sklepu i/lub produktu.
- Wysoce zaawansowany i skuteczny model dialogowy. Unikalna metoda Toshiby służąca generowaniu wartości nacechowanych dla systemu wzmocnionego nauczania jest podstawą dla modelu dialogowego asystenta wirtualnego. Jest to jednak system wszechstronny i elastyczny. Może być wykorzystany przez wielu różnych zainteresowanych, nie tylko sklepy. Przykładem mogą być restauracje, systemy rezerwacji hotelowych, itd.