了解人工智能驱动的虚拟助理如何利用 NLP、ML 和 TTS 实现任务自动化、提高生产率并改变行业。
虚拟助理(VA)是一种由人工智能(AI)驱动的软件代理,旨在理解自然语言命令(语音或文本)并为用户执行任务。这些任务既包括设置提醒事项或播放音乐等简单操作,也包括管理日程、控制智能家居设备或提供从各种来源获取的信息等更复杂的操作。虚拟助理在很大程度上依赖于自然语言处理(NLP)、语音识别和机器学习(ML)等技术来解释用户请求、了解用户偏好,并随着时间的推移改进其响应。流行的例子包括亚马逊 的 Alexa、苹果的 Siri 和Google 助手。
虚拟助理集成了几项关键的人工智能技术:
虚拟助理是一个重要的应用领域,推动着对话式人工智能、大型语言模型(LLM)和人机交互(HCI)领域的研究与发展。它们需要复杂地集成多种人工智能功能和大量训练数据,才能有效发挥作用。对更自然、更能感知上下文和更主动的助手的需求推动了个性化和更准确地理解用户意图等领域的创新。未来的虚拟助理虽然主要基于语言,但可能会集成计算机视觉 (CV),可能使用的模型包括 Ultralytics YOLO等模型来完成物体检测等任务,从而理解视觉上下文,进一步缩小数字助理与物理世界之间的差距,或许还能在医疗保健环境或汽车应用 中帮助实现人工智能。Ultralytics HUB等平台可促进人工智能模型的培训和部署,包括云培训选项,这些模型可成为此类先进系统的组成部分。解决人工智能伦理问题(如数据隐私和算法偏差)对其发展也至关重要,这就要求提高人工智能的透明度。
虚拟助理被嵌入到众多设备和平台中:
虽然虚拟助理和聊天机器人都能进行对话,但它们在范围和能力上有所不同:
两者的界限可能会模糊,尤其是当聊天机器人使用LLM 等技术变得更加复杂时,但核心区别在于任务的广度和通常与 VA 相关的集成能力。两者的发展都依赖于Ultralytics 综合教程中讨论的先进技术。