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我是秋说,研究人工智能、大数据等前沿技术,传递Java、Python等语言知识。
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引言⚡

✈️人工智能(AI)是模拟人类智能的科技,通过学习、理解、推理和决策等能力,使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。
✒️本文将着重探讨 AI智能助手和人工智能交互技术的实现原理、落地场景及发展前景等,创新无限,智能无边。

✈️文章目录

    • 1️⃣什么是AI智能助手
    • 2️⃣实现原理
    • 3️⃣落地场景
    • 4️⃣智能助手的未来
    • 5️⃣总结

1️⃣什么是AI智能助手

⭐智能助手是一种基于人工智能技术的应用程序或设备,旨在帮助用户完成各种任务、提供信息和服务。智能助手通常具备语音识别自然语言处理机器学习等技术,使其能够理解和解释用户的指令问题或请求,并以相应的方式作出回应

智能助手可以运行在智能手机、智能音箱、智能手表等设备上,我们日常接触的 Siri、小度、小布都是 AI智能助手


小布助手简称小布,也叫Breeno,是OPPO智能手机和IoT设备上内置的AI助手,包含语音、建议、指令、识屏和扫一扫5大能力模块。小布助手以机智有趣温暖为理念,致力于提供多场景、智慧有度的用户体验

同时,AI智能助手也可以作为一个嵌入式系统集成在 汽车家居等环境中。它们被设计成能够与用户进行对话交互,通过语音、文本或触摸界面来接收指令提供反馈

在乘坐网约车时,我们经常发现司机使用高德地图进行导航该AI智能助手利用人工智能技术提供实时路况信息、导航路径规划、语音导航等功能。

️除了基本的导航功能,高德地图导航还提供实时路况监测道路收费查询停车场信息等功能,这些功能都依赖于智能算法实时数据分析

随着人工智能技术的不断进步,智能助手在实现更加 智能化个性化人性化 方面也不断发展,为用户提供更加便捷和智能的服务。


2️⃣实现原理

️AI智能助手是基于 自然语言处理机器学习知识图谱上下文理解 等技术的综合应用,本文将从几个主要方面剖析AI智能助手的底层实现原理

在自然语言处理中,词法分析是NLP的第一步,将输入的文本切分成单词或标记,并对其进行词性标注(Part-of-speech Tagging)。 这些标记和标注有助于后续的句法分析和语义理解。

接着通过分析词语之间的依存关系或短语结构关系,构建出句子的句法树,并提取出其中的语法信息。

简单的自然语言处理示意图:csdn@秋说自然语言处理 | ___________________| |词法分析句法分析| |标记化句法树构建、依存关系分析| |_____________ ___________________ | | | |语义理解信息抽取文本生成 | | | |意图识别实体识别 机器翻译、摘要生成等 | |情感分析 

然后利用知识库、语义网络等方式,对单词、短语和句子的意义进行理解和表示,再利用实体识别、关系抽取等技术从文本中提取结构化的信息,如人名地点组织事件等实体及其之间的关系。

在生成符合语法和语义规则的自然语言文本后,利用统计机器翻译、神经网络机器翻译等技术,对文本进行跨语言的转换。

✈️NLP使用了各种技术,包括规则-based 方法统计模型神经网络深度学习等,使得计算机能够与人类进行自然而直接的沟通和交互。


⭐️当涉及到AI智能助手的原理时,知识图谱是一个非常重要的概念。

什么是知识图谱呢?

✔️知识图谱是一种用于表示和组织结构化知识的方式,它通过将实体、属性和关系编码为图形结构,以便机器可以理解和查询这些知识。

在一个知识图谱中,实体通常表示为节点,属性表示为节点上的标签,关系表示为节点之间的连接边。这种图形结构有助于机器理解实体之间的关联和语义关系。

▶️例如,一个简单的知识图谱可以表示为以下形式:

(Shanghai) -- 首都 --> (China)(Shanghai) -- 有人口 --> 2400万(Shanghai) -- 位于 --> (East China)

➿在这个示例中,Shanghai 是一个实体节点,首都有人口位于 是该实体的属性标签,而 (China)2400万(East China) 则是与之相关联的实体节点。这样的表示方式让机器可以识别出 Shanghai 是中国的首都,拥有2400万人口,并且位于华东地区。

知识图谱的构建通常涉及两个主要任务:实体识别关系抽取

  • 实体识别旨在从文本中提取出有意义的实体,并将其映射到知识图谱中的节点。
  • 关系抽取则是识别文本中的实体之间的语义关系,并将其表示为图谱中的边。

链接数据是构建知识图谱的一个方法,其核心思想是将各个分散的数据源连接起来,形成一个巨大的知识图谱网络:

知识图谱在AI智能助手中是怎么应用的呢?举个例子:

▶️我们向系统给出一个问题:牡丹花一般开在安徽哪个地区?

系统将对用户的查询进行自然语言处理,包括分词词性标注语法分析等,以理解查询的语义。如牡丹花、安徽名词动词

⛽智能助手将使用查询中的关键词,如牡丹花安徽等,作为查询条件,与知识图谱进行匹配。

✔️系统会识别查询中的实体,即牡丹花安徽。这有助于缩小查询范围,并更准确地定位到相关的信息。

⌚系统根据知识图谱中存储的属性信息,查询与实体相关的属性 例如分布地区

✏️系统会查找实体之间的关系,比如牡丹花的分布地区在中国这样的关系。

✂️根据查询结果,系统会生成文本、语音或图形回答:牡丹花一般开放在中国的河南省、山东省等地区。

✉️AI智能助手可以使用知识图谱来理解用户的查询、回答问题、提供相关信息等。通过对知识图谱进行查询和推理,智能助手可以获取结构化的知识,并基于此做出相应的响应。


3️⃣落地场景

基于AI智能助手的强大生命力与延展性,现已经在多个领域中找到了广泛的应用场景 ✔️

☀️智能助手可以提供日常生活服务,例如设置闹钟提醒事项查询天气获取新闻等,当人们腾不出手时,也可完成部分任务,节省精力和体力。

☀️智能助手可以搜索和获取信息,例如通过互联网搜索答案获得实时资讯解读文本内容等,为用户提供广泛的知识和实时资讯帮助用户更加便捷地获取所需的信息

❄️可以通过智能助手控制智能家居设备,例如通过语音控制灯光温度安全系统等,以获得更便捷和智能化的居家体验。

➿可以利用 AI智能助手执行任务和操作,例如发送短信观看电影订购商品预订餐厅等。

除了上述例子,AI智能助手还在不同领域被使用着。

⛪随着AI智能助手的发展和不断推进,我们可以预期在更多的行业中看到AI智能助手的实际应用落地,并为业务带来更大的价值和更多的服务


4️⃣智能助手的未来

未来的AI智能助手将更加智能化、个性化和人性化。它们将具备更强大的语言理解推理能力,更准确地理解人类的需求,同时,智能助手将能够适应用户的喜好提供定制化的服务体验

本文从一些AI智能助手的新颖角度预测其发展趋势

⛲本文引入一个概念: 多模态交互。 多模态交互是指人通过声音肢体文字图片环境等多个通道与计算机进行交流,模拟人与人之间的交互方式。

智能助手将逐渐支持多种交互方式,包括语音图像手势等。这将使用户能够更自由地与智能助手进行交流,提供更丰富和全面的服务。

▶️如图为某音箱眼神交互的多模态设计:

⛲未来的智能助手可以在医疗领域发挥重要作用。它们可以为患者提供医疗咨询解答常见问题,甚至辅助医生进行诊断和治疗决策。智能助手还可以根据患者的健康数据提供个性化的健康管理建议。

⛲未来的智能助手可以为用户提供更智能化和个性化的金融服务。它们可以分析用户的财务状况投资偏好等信息,并提供个性化的投资建议理财规划等,帮助用户做出更明智的金融决策。

⛺随着技术的进一步演进和研究的深入,我们可以期待更多创新和突破


5️⃣总结

智能AI引领现代,深度学习赋能未来。 AI智能助手作为与人类互动的下一代人工智能技术,展现出了巨大的潜力和前景。随着技术的不断发展,我们可以期待智能助手在未来的进一步创新和改进

我是秋说,我们下次见