淺談對話式人工智慧的發展─資策會 FIND科技報─智邦公益電子報
enews.url.com.tw · November 21,2024淺談對話式人工智慧的發展
FIND研究員:呂文惠
近年來,人工智慧技術已逐漸深入人們生活的各個層面,導入影像辨識、人機對話、智慧助理等不同應用。其中人機對話做為人機互動的重要媒介,已透過聊天機器人(Chatbot)、對話式助理(Conversational Agent)等不同類型的對話式人工智慧(Conversational AI),搭載於Kiosk、智慧音箱、陪伴機器人等各類型的載具中,被廣泛應用在家庭、企業、網路等多元環境之中,提供使用者接近人與人的互動體驗,是近年人工智慧最具成長性的應用。
一、對話式人工智慧發展趨勢
對話式人工智慧是利用文字或語音模擬人類進行自然對話的電腦軟體,其發展可追溯到1966年由MIT開發出來代替心理醫師對病患進行語言治療的聊天機器人ELIZA[1]。早期的聊天機器人是基於特徵比對的技術之上,在解析使用者語言輸入的關鍵字後,比對[輸入-反應]的規則設定,從而組織適合的回應語句,典型的代表包含ELIZA、PARRY、A.L.I.C.E.等[2]。人工智慧技術的導入,加速了簡單問答的聊天機器人走向具備對話管理能力的對話式人工智慧的演進,透過機器學習,人工智慧對於使用者自然語言的理解能力不斷提升,更能做到持續追蹤對話狀態,提供適當的回應以維持對話的進行。在特定領域的應用如智慧客服、智慧導購、虛擬助理方面,對話式人工智慧逐漸已能做到與使用者進行較長的連續對話[3]。整體而言,當前對話式人工智慧的發展方向是提高對於使用者任意形式對話的理解能力,甚至掌握使用者的情緒,並能因應使用者的意圖與需求,做出正確的回應並協助使用者完成特定之工作[4]。
二、對話式人工智慧的重要應用
根據MarketsandMarkets的預測[5],全球對話式人工智慧的市場將如圖1所示,由2017年的2.5億(250 million)美元達到2024年的157億(15.7 billion)美元,年複合成長率CAGR為30.2%,其中亞太地區的市場年成長率將略高於全球,達到30.6%。而在Global Market Insights的研究中[6]指出,導入對話式人工智慧的比例,將由2017年的15%提升到2024年的53%,顯示對話式人工智慧的能力與應用領域都將持續擴張。對話式人工智慧可在不同方面提供使用者所需的便利,重要的應用包含[1,4]:
1.個人助理:如Siri、Alexa,主要載具為智慧手機,透過語音或文字方式進行操控,協助使用者安排生活或工作行程、搜尋資訊、對外聯繫等。使用者將不需自己下載或打開不同應用的APP,個人助理可在後端完成串接連結。
2.智慧家庭:裝載於智慧音箱如Amazon Echo、Google Home等,給予使用者語音操控的便利。主要功能含家電的操控以及對外聯繫如點餐、購物等。而裝載於陪伴機器人的對話式人工智慧,更可搭配對使用者健康狀況的監控、提醒能力,同時具備與使用者對談的能力。
3.智慧客服:對客服而言,虛擬客服助理透過簡單問答處理重複性高的客戶問題,讓客服專員能更專注於處理複雜的問題,而對話式人工智慧,則能透過連續式對話掌握更多元的客戶需求,從而建議適合的解決方案,更進一步緩解客服人力不足的壓力。
4.對話式商務:包含對談式產品諮詢與智慧導購等,透過與客戶連續對談中釐清並掌握客戶對於產品的具體需求,並結合客戶背景資料,推薦適合的產品並解答相關疑問,提升客戶購物體驗,有效協助廠商發掘潛在客戶並提高產品競爭力。
5.其他方面:如政府、銀行等業務的服務等,也已逐步導入對話式人工智慧,大幅降低人力的負荷,提升服務的效率與品質。
三、結語
隨著人工智慧技術的持續精進,可預期對話式人工智慧的功能也將更趨完善,在自然的語音或文字對話中滿足使用者不同的需求並提供多元的服務。當然,這需要在對話式人工智慧研發的持續投入,以及企業更積極的發掘與導入不同的應用,例如由智慧客服邁向智慧導購的演進。此外,在應用的導入上,政府可以扮演積極的推動角色,開放公共服務應用與企業合作,協助企業進行場域驗證與資料蒐集,讓對話式人工智慧能更快速穩定的發展。
參考資料
1.Wikipedia (2020). Chatbot. Available at
https://en.wikipedia.org/wiki/Chatbot
2.J. Masche and N. Le (2017). A Review of Technologies for Conversational Systems. Proceedings of the 5th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, ICCSAMA 2017. Available at
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-61911-8_19
3.J. Mishra (2019). Chatbot Development: Make conversations flawless with a Dialog Manager. Available at
https://medium.com/saarthi-ai/how-do-automated-conversational-agents-learn-80d2c62e5594
4.C. Hudak (2019). Chatbots vs. Conversational AI: What’s the difference? Available at
https://avaamo.ai/chatbots-vs-conversational-ai/
5.MarketsandMarkets (2019). Conversational AI Market by Component (Platform and Services), Type (IVA and Chatbots), Technology, Application (Customer Support, Personal Assistant, and Customer Engagement and Retention), Deployment Mode, Vertical, and Region - Global Forecast to 2024. Available at
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/conversational-ai-market-49043506.html
6.Global Market Insights (2018). Chatbot Market Size By Application (Customer Service, Social Media, Payment/Order Processing, Marketing), By Interface (Standalone, Web-Based, Third-Party), By End-Use (BFSI, Media and Entertainment, Healthcare, E-commerce, Retail, Travel and Tourism), By Type (Rule-Based, AI-Based), By Deployment Model (On-Premise, Cloud) Industry Analysis Report, Regional Outlook, Growth Potential, Competitive Market Share & Forecast, 2018–2024. Available at
https://www.gminsights.com/industry-analysis/chatbot-market
smart cargobike-智慧物流運送車
FIND研究員:李彥賢
目前雖然網路購物及物流業十分興盛,但在物流配送時,若同一小道路或小巷內有多個收件者,送貨者就得反覆執行,撥電話、按電鈴或通知社區警衛等方式聯絡收件者,再花時間等待收件者簽收領貨的動作,最後將車移動至隔壁住戶的門口。
本服務於運送貨物的車上使用影像辨識捕捉送貨員的身影,並在送貨員移動至隔壁住戶的門口時,裝貨物的車將自動跟隨送貨員,如此一來可減少將車移動至隔壁住戶門口的時間。
【服務說明】
1.以往送貨員需要不斷的上下車將貨物精確的交給收件者,透過smart cargobike服務,送貨員不需再反覆的上下車只需步行前往隔壁住戶 , smart cargobike將會自動跟隨送貨員移動至下一個送貨地點。
2.smart cargobike服務–除了上述功能之外,也可以供一般民眾使用,透過APP呼叫smart cargobike並選擇送貨目的地後,客服中心會將呼叫者的位置最近的smart cargobike派遣至其家門口,將貨物放入smart cargobike後, smart cargobike將會自動前往目的地,收件者也會在smart cargobike快抵達時收到通知。
需求者種類:
1.欲將貨物送至不遠處且不想出門的使用者。
2.身體因素不適合出門的使用者。
3.送貨員。
【服務情境介紹】
1-1使用手機APP呼叫服務。
1-2車自動移動至地點
1-3使用手機解鎖
1-4使用手機解鎖
1-5自動移動至目的地
1-6收貨者收到通知
1-7使用手機解鎖
1-8領取貨物
2-1跟隨模式
【臺灣適切性簡評】
雖移動式物流車在德國可行,但德國與臺灣生活型態及交通等大不相同,以下針對技術面、環境、經濟面進行分析:
環境面:跟隨模式並無上述問題,可用在小巷較多的區域中,對於送貨員來說可以減少許多不必要的工;在呼叫並自動送貨的服務中因可以運送的種類多元有可能會衝擊臺灣的外送食物產業。
技術面:在呼叫並自動送貨的服務中,因德國路上的車及交通狀況與臺灣相比之下較為單純,在影像辨識及交通安全上可能須進一步實測及改進。
經濟面:在呼叫並自動送貨的服務中的訂價將直接影響使用意願度。
資料來源:
1.Iav官網:
https://www.iav.com/en/ces/mobility-concepts
2.designboom:
https://www.designboom.com/technology/iav-smart-cargobike-follows-courier-01-14-2020/
3.youtube_Iav官方影片:
https://www.youtube.com/watch?v=78ZKI9uBHK4
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