Microsofts bots: Fra spørsmål og svar til komplekse samtaler

Hva kan Cortana og Siri gjøre for å få tak i Alexa og Google Assistant? Smarte assistentteknologier fra datadrevne selskaper som Google og Amazon leder markedet, mens Siri og Cortana faller bak. Slik kan sistnevnte gi gevinster.

Maskinlæring er et kraftig verktøy, men det er ikke alltid like lett å implementere eller bygge inn i virksomheten din. Et alternativ er å bruke den til å drive selvbetjeningsverktøy for samtale, til e-handel eller for støtte. Brukere bruker kjente kanaler for å snakke med digitale agenter, som enten leverer enkle oppgaver eller samler informasjon som er evaluert og gitt videre til en menneskelig agent.

Mer om Windows

  • Slik bruker du God Mode i Windows 10
  • Windows 10 PowerToys: Et jukseark
  • Microsofts største flopper i tiåret
  • 10 triks og finpusse for tilpasning av Windows 10 (gratis PDF)

Vi er kjent med digitale assistenter som Siri, Alexa og Microsofts Cortana: stemmedrevne grensesnitt til hjemmene våre, telefonene og PCene våre. De er den mest åpenbare manifestasjonen av moderne kunstig intelligens, og kobler sammen skytjenester, underholdningsapper, tingenes internett og kjente produktivitetsverktøy bak stemmegjenkjenning og talesyntese.

Det er mange års datavitenskapelig forskning på disse plattformene, mye av det i komplekse maskinlæringsalgoritmer og de enorme opplæringssettene med data som trenger ressursene til et stort selskap. Men vi er ikke begrenset til disse verktøyene, da skyplattformer som Azure gjør verktøyene som brukes til å bygge tjenester som Cortana tilgjengelige for partnere for sine egne assistenter, starter med enkle chatinteraksjoner i Azure Bot Framework og går videre opp i bunken for å bygge dine egne virtuelle assistenter, som de som er utviklet av BMW og Thyssen-Krupp.

Komme i gang med Bot Framework

Azures Bot Service er et verktøy for å bygge og distribuere grunnleggende samtalesystemer på mange forskjellige chat-plattformer, fra nettet til team til Skype og utover. Den bygger på elementer fra Azure Cognitive Services, og integrerer API-ene deres i et samlingsramme som er enkelt å bygge. Du kommer raskt i gang med en åpen kildekode 'botkit' som inkluderer emulatorverktøy for å teste interaksjoner før du distribuerer tjenesten din.

Å bygge bots er som å bygge en hvilken som helst app, du skriver kode som fungerer med eksisterende API-er for å analysere brukerinnspill, bestemme intensjon og deretter svare på riktig måte. Denne hensikten kan være mange ting, fra å stille supportspørsmål, til å bestille en pizza og sjekke leveringstidene. Du bygger ikke et generelt formål - du bygger en veldig målrettet applikasjon som har samtale naturlige språkfunksjoner.

Det som gjør en bot annerledes enn en app bygget på Azure Cognitive Services, er konseptet med en dispatcher. Dette er et verktøy som skifter brukere mellom kognitive tjenestemodeller som et resultat av det de gjør. Det gjør at den samme bot kan støtte, for eksempel, språkforståelse for å bestemme brukerens intensjon og bruke den til å drive apper og APIer, eller QnA Maker for å svare på enkle supportspørsmål.

Når den er bygget, er en bot konfigurert til å fungere med ditt valg av kanaler, ved å bruke Microsofts Adaptive Cards for å gi interaktive svar der det er nødvendig. Du er ikke begrenset til kun Microsoft-kanaler, Azure bot-tjenesten fungerer med populære messengers og samarbeidstjenester, inkludert Twilios utvalg av tjenester. Alt du trenger å gjøre er å definere kanaler i Azure Portal, og brukerne dine skal samhandle med boten din.

En nyttig funksjon som ble lansert på Build 2019, er en forbedret versjon av QnA Maker. Dette verktøyet tar virksomhetens dokumentasjon, trekker ut nøkkelinformasjon og svarer deretter på spørsmål. Det er et nyttig verktøy for å bygge og kjøre grunnleggende hjelpebots, ved å bruke vanlige spørsmål for å trene de underliggende kognitive tjenestene. Den nye utgivelsen støtter nå flere turnus-samtaler, med muligheten til å svare på brukernes oppfølgingsspørsmål.

Å rulle din egen Cortana med Virtual Assistant Solution Accelerator

Hvis du vil bygge din egen virtuelle assistent, er det en åpen kildekode Virtual Assistant-løsning som du vil bruke til å bygge dine egne ekvivalenter av Cortana eller Thyssen-Krupps Alfred. Med utgangspunkt i den tidligere utgitte enterprise assistent-malen samler den en blanding av forskjellige verktøy fra Cognitive Services-pakken.

Du starter med å laste ned løsningen fra GitHub og deretter tilpasse den for å legge til ditt eget sett med funksjoner, inkludert assistentens stemme og personlighet. Den resulterende tjenesten er en flerkanals bot som kjører på Bot Framework, med et sett ferdigheter som håndterer alt fra hendelser til arbeid med brukerkontoer. Virtual Assistant-ferdighetene vil være kjent for alle som har brukt Cortana, da de integreres med Microsoft Graph så vel som Azure-tjenester som Maps.

Når du har bygd og trent en Virtual Assistant, distribueres den automatisk i Azure, sammen med alle tjenestene du trenger for å støtte den, inkludert verktøy for logging og ytelsesanalyse. Alle maskinlæringsmodellene som er brukt er forhåndstrenet, så du er klar til å gå så snart assistenten din er online. Det er et sterkt fokus på å bruke virtuelle assistenter til håndfri operasjoner, ved å bruke Azures talegjenkjenningsverktøy sammen med LUIS, dets språkforståttjeneste. Microsoft planlegger å tilby spesiallagde og trente maskinlæringsmodeller for vanlige bruksscenarier, og begynner med en bilspråkmodell.

Med en ferdig trent modell som denne trenger du ikke å utvikle dine egne tilpassede talegjenkjenningsverktøy for å styre stemmekontroll av en bil. Når den er konfigurert, vil den tillate din virtuelle assistent å gjenkjenne spørsmål om vanlige aktiviteter, for eksempel navigasjon eller bruk av en sammenkoblet mobiltelefon, samt kontrollere bilfunksjonene.

Det er til og med støtte for en Cortana- eller Alexa-lignende ferdighetsmodell, der ekstra funksjonalitet blir lagt til en personlig assistent etter behov. Kanskje bygger du en assistent for virksomheten din, så legger du til nye funksjoner og tjenester når de rulles ut, i tillegg til at du drar nytte av nye kanaler når Microsoft legger til støtte. En ferdighetsmal gjør det lettere å lage og dele nye funksjoner med assistentens brukere.

På Build 2019 demonstrerte Microsoft hvordan neste generasjon av samtale AI kan være, ved å bruke en video av en mulig versjon av sin Cortana personlige assistent. I stedet for samtaler som manglet kontekst, som omhandlet en ting om gangen, viste konseptvideoen en bruker som snakket gjennom kalenderen sin, la til møter, sende informasjon til kollegene, justere tidsplaner, alt i en samtale.

Hjertet i denne prosessen var en dypere forståelse av konteksten av samtalen, ved å bruke elementer i Microsoft Graph til å koble innhold til mennesker, bygge en modell av relasjoner og verktøy som deretter tolkes av de underliggende maskinlæringsverktøyene. En del av dette er arbeidet som er utført av en nylig Microsoft-anskaffelse, Semantic Machines, som er spesialister på samtale AI. Det Microsoft demonstrerte på Build var et blikk på hvordan Semantic Machines ’arbeid ville gi liv til verktøy som Cortana, og gjort det fra et relativt enkelt stemmebrukergrensesnitt til noe mye rikere.

Selv om noen av de første spådommene om en strålende naturlig språkgrensesnitt fremover kan ha blitt overdrevet, har ikke det stoppet utviklingen deres. Ved å bygge videre på sine kognitive service-API-er og Bot Framework, tar Microsoft en evolusjonær tilnærming som kundene synes er attraktive. Det er ikke nødvendig å løpe før du kan gå, og starter med grunnleggende spørsmål og svar-boter blir brukere vant til naturlige språkinteraksjoner før du begynner å rulle ut mer komplekse virtuelle samtaleassistenter.

Microsoft Weekly Newsletter

Vær din virksomhets Microsoft-innsider ved hjelp av disse Windows- og Office-opplæringsprogrammene og våre eksperters analyser av Microsofts bedriftsprodukter. Leveres mandager og onsdager

Registrer deg i dag

© Copyright 2020 | mobilegn.com