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消息传递中的AI:难以解决,但充满希望

发布时间:2019/10/09 新闻 浏览次数:664

 
认识到消息传递的力量和潜力的技术公司正等待着巨大的空白。
大约63%的人喜欢在“黑暗社交”或封闭的私人消息传递环境(如Facebook Messenger和WhatsApp)上共享信息。但是,这些平台上的经验仍然令人circuit回曲折。为了在对话中共享单个内容,用户通常必须离开他们的活动聊天,打开新窗口以查找和复制文件,然后重新输入原始聊天以进行粘贴和共享。
因此,提供一种更智能的方式来共享消息传递内容的机会很大–不管该内容是有趣的动画,晚餐预定还是到达某个地方的指示。实际上,一旦将AI成功应用于这一领域,我们可以看到消息传递中出现了全新的功能,包括为附近餐馆或零售商提供的智能建议,支持AR的通信,增强的视频和音频消息传递,即将到来的行程的实时更新或事件,或其他注重便利性的功能。
同时,AI在消息传递中的应用特别有可能推动整个AI市场向前发展,因为它可以作为实验和创新的温床,以解决AI内部当前的一些挑战。一旦AI在消息传递环境中完全发挥功能(也就是说,一旦它可以完全理解对话中表达的内容或期望的内容),该技术便可以应用于许多领域,并为尚未出现的新行业打开大门存在。
但是,在发现即将到来的令人兴奋的新世界之前,我们必须首先面临将AI应用于全球数十亿在线对话的一系列独特挑战。
技术挑战
这看起来很简单:建立一个完善的人工智能模型,对其进行训练,并将其应用于几年前消费者采用的消息传递应用程序上发生的日常对话。毕竟,我们已经找到了如何利用AI来识别新的救生药物,制造自动驾驶汽车以及提出超个性化产品推荐的方法。但是,不管最近的技术进步如何,消息传递仍然是AI最具挑战性的平台之一,因为它依赖于使人与机器区分开来的最重要差异化因素:理解语言和交流中上下文和细微差别的能力。
换句话说,AI的一般状态与智能消息传递所需的AI之间存在巨大差距。面向消费者的AI与客户服务中通常使用的令人讨厌的聊天机器人相比已经走了很长一段路程,而聊天机器人通常会带来比解决方案更多的问题。但是,在消息传递中实现AI则需要更加复杂和即时的技术能力,再加上语言的细微差别和很小的误差范围,这将是一个艰巨的挑战。
首先,为聊天而构建的AI模型不应由关键字驱动。而是,消息传递需要使用上下文AI,该上下文更为复杂,但更好地模仿了我们使用语言的方式。语言具有创造力和复杂性,充满了微妙,内在的笑话,讽刺和诚意。因此,虽然训练AI基于特定的单词或提示来生成事务响应要容易得多,但是消息传递需要AI能够理解上下文-在细微差别上逐渐发展,并在对话不断发展时适应对话-得出与用户相关且有用的信息在聊天双方。
除了理解语言的工作方式之外,上下文AI还必须了解语言在全球范围内(在多个方言和人口统计中)的差异。例如,为了智能地传递正确的内容来传达“欢乐”,必须对AI进行偏好的培训,使他们能够在巴西,英国和日本之间表达这种情感,然后提出相应的建议。
此外,专门为消息传递环境开发的AI模型必须以令人难以置信的快速速率接收,处理和传递信息。许多其他形式的AI(例如数字助理和社交订阅源)都设计有内置缓冲区,从而可以在信息返回给用户之前有时间将信息传递到服务器进行分析。但是,在消息传递中,对话需要即时进行,这意味着AI仅具有大约10毫秒的时间来收集和解释数据,然后使用该信息无缝地做出正确的决定,无论是完成任务还是交付内容。这是一个紧要但至关重要的周转,因为即使是最轻微的延迟或错误也可能打断对话。挑战在于开发可在如此激烈的条件下工作并为人们带来丰硕成果的AI。
内置的隐私保护
专门针对消息传递的AI面临的最终技术挑战是,还必须安全地实现它。当今的用户在数据隐私方面理应具有很高的标准和期望。如果人们对个人对话数据的管理方式缺乏信任,则在消息传递中使用的AI不会成功。好消息是,通过设计,消息传递是AI最安全的用例之一。它要求AI即时且大规模地执行,这意味着AI没有足够的时间(或在某些设备上没有电源)来将信息从聊天应用程序发送到另一台服务器再发送回来。取而代之的是,AI处理设备上的信息,因此永远不需要将对话数据发送到其他地方即可将结果传递给用户。因此,尽管在设备上构建AI更具挑战性,但最终它在数据隐私方面提供了主要优势。
这些功能出现需要多长时间?
我们已经看到了这种智能推荐技术的一瞥,包括Gmail,iMessage和其他SMS提供商中从轻扫到完整到推荐的单词和表情符号。任何一家致力于在语言和自然语言理解研究中运用语境差异的大型技术公司,今天都在测试该技术。因此,我们可以预期在未来12个月内市场将快速增长,并且我们应该开始看到在不同应用程序中启用了此功能的更多技术。
但是,距离该技术的主流应用完全集成到消息传递环境中还有大约两到三年的时间,并且我们开始看到AI对语言上下文的即时了解。到那时,我希望看到更多的细分市场初创公司利用消息传递特有的机会获利。之后,这种理解对市场意味着什么才是极限。
值得工作
消息传递中的AI仍然难以解决,因为成功的应用程序本质上结合了AI市场目前面临的最大挑战:它必须具有区域和上下文智能性,近乎瞬时且最重要的是安全性。然而,尽管面临这些挑战,消息传递仍可以推动AI市场前进,解决关键技术问题并确定将来很有可能在各个行业应用的解决方案。一旦这项技术为消息传递市场提供了成熟的AI技术更新,并且消费者开始体验到执行良好的智能内容建议的真实面貌,我们将看到该行业中新功能的爆炸式增长。

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