Создать отличный разговорный опыт непросто. В результате большинство из них не впечатляют. Чтобы избежать неудовлетворительных результатов, рассмотрите подход, который включает людей в цикле (HitL). При таком подходе, когда диалоговое приложение зависает, оно может вызвать человека на помощь. Этот человек может обеспечить выполнение работы конечного пользователя, а также обучить систему, чтобы будущие события не требовали вмешательства. Это может значительно сократить время запуска независимо от того, запускаете ли вы внутренние или клиентские диалоговые приложения или навыки.
В недавней статье Manning Publications преимущества машинного обучения человек в цикле четко сформулированы: HitL меняет правила игры. От автоматизированных симуляций вождения с профессиональными игроками до выявления культурных предубеждений. в данных все места применения ИИ становятся более безопасными, точными и инклюзивными.
«Сегодня один из самых важных вопросов в области технологий — как люди и машины могут работать вместе для решения проблем? Более 90% приложений, использующих искусственный интеллект, улучшаются благодаря обратной связи с людьми. Например, автономные транспортные средства становятся умнее, чем больше они наблюдают за водителями; умные устройства становятся умнее, поскольку слышат больше голосовых команд; а поисковые системы становятся умнее, отслеживая, на какие сайты люди на самом деле кликают по каждому поисковому запросу. Машинное обучение «человек в цикле» подробно описывает процесс оптимизации взаимодействия между алгоритмами машинного обучения и людьми, которые создают данные, лежащие в основе этих алгоритмов».
Автоматизация хороша настолько, насколько хороши данные, и в этом мощном шаблоне люди предоставляют данные, чтобы помочь в обучении бота. Пользователи либо передают боту информацию для машинного обучения, либо создают для них определенный сценарий. Возможность использовать способность или навык для связи с коллегами-людьми (HitL) по разным каналам — будь то колл-центр, каналы чата, текстовые сообщения или инструменты для совместной работы, такие как Slack — для получения необходимой информации улучшает приложение в несколько путей. В этой статье освещается ряд других преимуществ HitL, в том числе:
"Избегать предвзятости, создавать рабочие места, дополнять редкие данные, поддерживать точность на уровне человека, привлекать экспертов в предметной области, обеспечивать согласованность и точность, упрощать работу, повышать эффективность, обеспечивать прозрачность и подотчетность, а также повышать безопасность".
Хорошо это или плохо, но ажиотаж вокруг диалогового ИИ возлагает большие надежды на конечных пользователей. HitL может помочь вам оправдать эти ожидания своевременно, в соответствии с потребностями пользователей, без существенной задержки сроков запуска.
Прочтите полную статью от Manning Publications, чтобы узнать больше.
