همه چیز درباره چت‌بات‌ها؛ از ابتدا تا امروز

در این مقاله سعی داریم به شکل جامعی به چت‌بات‌ها بپردازیم. این پدیده‌های کاربردی تجارت الکترونیکی در عصر حاضر.

اول پدیده چت‌بات را تعریف می‌کنیم و سپس به معرفی انواع آن و نسل‌های مختلف چت‌بات‌ها و مقایسه آن‌ها با یکدیگر می‌پردازیم.

 به زبان ساده، چت‌بات یک نرم‌افزار پیچیده است که برای درگیر کردن کاربران در مکالمه طراحی شده است. 

در حالی‌که ممکن است احساس کنید در حال گفتگو با انسان دیگری هستید، اما همه این‌ها به لطف مهارت دیجیتالی این ربات‌ها است. برخی چت‌بات‌ها به اسکریپت پای‌بند هستند و پاسخ‌های از پیش تعریف‌شده‌ای را برای سوالات متدوال ارائه می‌دهند. 

با این حال، چت‌بات‌های امروزی کارایی بیشتری نسبت به این مدل‌های اولیه دارند. 

تاریخچه چت‌بات‌ها

 

در اکتبر سال 1950، «آلن تورینگ» که پدر هوش مصنوعی نامیده می‌شود، رویکردی را برای ارزیابی هوش کامپیوتر پیشنهاد کرد و نام معروف «بازی تقلید» را بر آن گذاشت. 

فرض این است که یک مصاحبه‌گر یا بازجو از طریق یک دستگاه «ماشین تحریر» با دو نفر صحبت می‌کند (امروز به آن به عنوان پیام فوری اشاره می کنیم). نکته مهم این است که فقط یکی از مکالمات با یک شخص واقعی است؛ دیگری با یک کامپیوتر.

تورینگ اظهار داشت که تا پایان قرن (سال 2000)، در یک آزمایش کاملا کنترل‌شده، یک کامپیوتر باید بتواند مصاحبه‌گر را در 70 درصد مواقع فریب دهد. در حالی که ما از سال 1950 پیشرفت زیادی داشته‌ایم، هیچ الگوریتمی به طور مداوم به این نوار نرسیده است. با این حال، هنوز پیشرفت قابل توجهی در زمینه توسعه چت‌بات وجود دارد که منجر به صنعت چند‌میلیارد دلاری و ده‌ها محصول سودآور شده است.

• اولین چت‌بات کدام بود؟

اولین چت بات توسط پروفسور MIT «جوزف وایزنبام» در دهه 1960 ساخته شد. اسم این چت‌بات ELIZA بود. 

این برنامه به گونه‌ای طراحی شده است که مکالمه انسان را تقلید می‌کند. چت‌بات ELIZA با انتقال کلماتی که کاربران وارد کامپیوتر می‌کردند و سپس جفت کردن آن‌ها با فهرستی از پاسخ‌های اسکریپت‌شده ممکن کار می‌کرد. 

این چت‌بات از متنی استفاده می‌کند که یک روان‌درمانگر را شبیه‌سازی می‌کند. این متن تاثیر قابل توجهی بر پردازش زبان طبیعی و هوش غیرطبیعی داشته است، به طوری که نسخه ها و انواع آن در آکادمی‌های سراسر جهان درز کرده است.

• Parry، گام دوم چت‌بات

PARRY توسط روان‌پزشک آمریکایی «کنت کلبی» در سال 1972 ساخته شد. این برنامه از یک بیمار مبتلا به اسکیزوفرنی تقلید می‌کرد و سعی در شبیه‌سازی بیماری داشت. این یک برنامه زبان طبیعی است که شبیه تفکر یک فرد است.

PARRY از طریق یک سیستم پیچیده از مفروضات، اسناد، و “پاسخ‌های احساسی” کار می‌کند که با تغییر وزن‌های اختصاص داده شده به ورودی‌های کلامی ایجاد می‌شود. برای اعتبارسنجی کار، PARRY با استفاده از آزمون تورینگ آزمایش شد و نتایج قابل قبولی گرفت.

• گام سوم با Jabberwacky

چت بات توسط برنامه‌نویسی به نام «رولو کارپرتنر» در سال 1988 ساخته شد. هدف آن شبیه‌سازی مکالمه طبیعی انسان به روشی سرگرم‌کننده بود.

Jabberwacky به رشد فناوری دیگری منجر شد. برخی از افراد از زمان پیدایش آن از طریق صفحه وب آن برای اهداف تحقیقاتی دانشگاهی استفاده می‌کنند.

در نظر گرفته می شود که این چت‌بات از تکنیک هوش مصنوعی به نام «تطبیق الگوی متنی» استفاده می‌کند.

• Dr. Sbaitso وارد می‌شود

دکتر Sbaitso یک چت‌بات است که توسط Creative Labs برای MS-Dos در سال 1992 ایجاد شد.

این یکی از اولین تلاش‌ها برای ترکیب هوش مصنوعی است. این برنامه طوری با کاربر صحبت می‌کرد که انگار یک روان‌شناس است. به جای انجام هرنوع تعامل پیچیده، بیشتر پاسخ‌های آن در امتداد این جمله بود: «چرا چنین احساسی داری؟» 

• قدم جدید با A.L.I.C.E

A.L.I.C.E. یک چت‌بات پردازش زبان جهانی است که از تطبیق الگوی اکتشافی برای انجام مکالمات استفاده می‌کند. در سال 1995، «ریچارد والاس» پیشگام ساخت ALICE بود. قبلا به نام Alicebot شناخته می‌شد، زیرا اولین بار روی کامپیوتری به نام Alice اجرا شد.

این برنامه با طرح XML معروف به زبان نشانه‌گذاری هوش مصنوعی (AIML) کار می‌کند، که به تعیین قوانین مکالمه کمک می‌کند. در سال 1998، برنامه به زبان جاوا ویرایش شد و در سال 2001 والاس مشخصات AIML را چاپ کرد. از آن‌جا، توسعه‌دهندگان دیگر منابع رایگان و باز ALICE را در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف و انواع زبان‌های خارجی تهیه کردند.

• SmarterChild، پدر Siri

SmartChild از بسیاری جهات پیشروی سیری بود و در سال 2001 توسعه یافت.

این چت‌بات در AOL IM و MSN Messenger با قدرت انجام مکالمات سرگرم‌کننده با دسترسی سریع به داده‌ها به سایر خدمات در دسترس بود.

• و سرانجام Siri

سیری توسط اپل برای iOS در سال 2010 ایجاد شد. این یک دستیار شخصی هوشمند و ناوبر یادگیری است که از رابط کاربری زبان طبیعی استفاده می‌کند. پس از آن سیستم را برای همه چت‌بات‌های هوش مصنوعی و PA‌ها هموار کرد.

همانند پیام‌رسان فیسبوک، پتنت اپل Siri را چیزی توصیف می‌کند که می‌تواند وظایف فعلی را بدون نیاز به چت با صدای بلند انجام دهد. این کاربرد می‌تواند در چندین حوزه عمومی مفید باشد.

این فناوری می‌تواند به یک متن، صدا، تصاویر و ویدئو در صورت انتقال توسط کاربر به آن پاسخ دهد. اپل گفت که این کاربرد منجر به تجربه تعاملی پربارتر بین یک مصرف‌کننده و یک دستیار دیجیتال می‌شود.

• انقلاب بزرگ ChatGPT

ChatGPT یک مدل زبان بزرگ است که توسط OpenAI آموزش داده شده است. این مدل توسط تیم OpenAI در سال 2021 ایجاد شد. این برنامه برای کمک به کاربران در تولید متنی شبیه انسان بر اساس ورودی داده شده طراحی شده است. ChatGPT را می‌توان برای کارهای مختلفی از جمله تولید مکالمه و ترجمه زبان استفاده کرد.

این مدل بر روی حجم انبوهی از داده‌ها آموزش داده شده است و به آن اجازه می‌دهد متنی تولید کند که تشخیص آن از متن نوشته شده توسط انسان اغلب دشوار باشد. ChatGPT به دلیل توانایی آن در تولید متن با صدای طبیعی و کاربردهای بالقوه آن در زمینه‌های مختلف مورد ستایش قرار گرفته است. 

انواع مختلف چت‌بات کدام‌هاست؟

وقتی به عرصه وسیع فناوری کسب‌و‌کار نگاه می‌کنیم، چت‌بات‌ها به عنوان بازیکنان همه‌کاره ظاهر می‌شوند که هر کدام استراتژی منحصربه‌فردی دارند. برای هدایت بازی، درک این استراتژی ها می‌تواند آس شما باشد.

• چت‌بات‌های مبتنی بر منو یا دکمه

چت‌بات‌های مبتنی بر منو یا دکمه‌دار، ابتدایی‌ترین نوع چت‌بات هستند که کاربران می‌توانند با کلیک کردن روی گزینه دکمه از منوی اسکریپت‌شده‌ای که به بهترین شکل نیازهای آن‌ها را نشان می‌دهد، با آن‌ها ارتباط برقرار کنند. بسته به این‌که کاربر روی چه چیزی کلیک می‌کند، چت‌بات ساده ممکن است مجموعه گزینه‌های دیگری را برای کاربر فراهم کند تا مناسب‌ترین و خاص‌ترین گزینه را انتخاب کند. در اصل، این چت‌بات‌ها مانند درخت تصمیم عمل می‌کنند..

اگرچه این چت‌بات‌ها عملکرد ساده‌ای ارائه می‌دهند و می‌توانند برای پاسخ دادن به سوالات تکراری و مستقیم کاربران مفید باشند، با این حال ممکن است در مواجهه با درخواست‌های ظریف‌تر مشکل داشته باشند زیرا به گزینه‌های پاسخ از پیش تعریف‌شده محدود می‌شوند. 

• چت‌بات‌های قانون‌محور

با تکیه بر عملکرد درخت تصمیم‌گیری ساده چت‌بات مبتنی بر منو، چت‌بات مبتنی بر قانون از منطق شرطی if/then برای توسعه جریان‌های اتوماسیون مکالمه استفاده می‌کند. 

ربات‌های مبتنی بر قانون اساسا به‌عنوان پرسش‌های متداول تعاملی عمل می‌کنند که در آن یک طراح مکالمه ترکیبی از گزینه‌های پرسش و پاسخ از پیش تعریف‌شده را برنامه‌ریزی می‌کند تا چت‌بات بتواند ورودی کاربر را درک کند و به دقت پاسخ دهد.

این نوع چت‌بات‌ها که روی تشخیص کلیدواژه اصلی کار می‌کنند، آموزش نسبتا آسانی دارند و در صورت پرسیدن سوالات از پیش تعریف‌شده، به خوبی کار می‌کنند. با این حال، مانند چت‌بات‌های سفت‌و‌سخت و مبتنی بر منو، این چت‌بات‌ها در مواجهه با پرس‌و‌جوهای پیچیده نقص دارند.

 این چت‌بات‌ها برای پاسخ دادن به سوالاتی که توسط طراح مکالمه پیش‌بینی نشده است، تلاش می‌کنند، زیرا خروجی آن‌ها به محتوای از پیش نوشته‌شده‌ای که توسط توسعه‌دهندگان چت‌بات برنامه‌ریزی شده است، بستگی دارد.

• چت‌بات‌های هوش مصنوعی

در حالی‌که جریان مکالمه چت‌بات مبتنی بر قانون فقط از سوالات و گزینه‌های پاسخ از پیش تعریف شده پشتیبانی می‌کند، چت‌بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند سوالات کاربر را بدون توجه به نحوه بیان آن‌ها درک کنند. 

با قابلیت‌های هوش مصنوعی و درک زبان طبیعی (NLU)، ربات هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت تمام اطلاعات متنی مرتبط به اشتراک‌گذاشته‌شده توسط کاربر را شناسایی و به مکالمه اجازه می‌دهد به آرامی و در قالب دیالوگ پیشرفت کند. هنگامی که چت‌بات مجهز به هوش مصنوعی از آن‌چه یک شخص می‌پرسد مطمئن نیست و بیش از یک عمل را پیدا می‌کند که می‌تواند یک درخواست را برآورده کند، می‌تواند سوالات روشن‌کننده‌ای بپرسد. 

علاوه بر این، می‌تواند فهرستی از اقدامات احتمالی را نشان دهد که کاربر می‌تواند از میان آن‌ها گزینه‌ای را انتخاب کند که با نیازهای او هماهنگ است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که زیربنای چت‌بات‌های هوش مصنوعی هستند، به آن اجازه می‌دهند تا خودآموزی کند و پایگاه دانشی هوشمندانه‌تر از پرسش‌ها و پاسخ‌ها را که مبتنی بر تعاملات کاربر است، توسعه دهد. 

با یادگیری عمیق، هرچه چت‌بات هوش مصنوعی طولانی‌تر عمل کند، بهتر می‌تواند درک کند که کاربر می‌خواهد چه کاری انجام دهد و پاسخ‌های دقیق‌تر و دقیق‌تری را در مقایسه با یک چت‌بات با دانش مبتنی بر الگوریتم اخیرا یکپارچه ارائه کند.

چت‌بات‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای می‌توانند مکالمات با کاربران را به خاطر بسپارند و این زمینه را در تعاملات خود بگنجانند. 

هنگامی که با قابلیت‌های اتوماسیون مانند اتوماسیون فرایند روباتیک (RPA) ترکیب می‌شود، کاربران می‌توانند از طریق تجربه چت‌بات وظایف را انجام دهند. به عنوان مثال، هنگام سفارش پیتزا، چت‌بات رستوران می‌تواند مشتری وفاداری را که برای سفارش دادن بازگشته است، تشخیص دهد، با نامش به او خوشامد بگوید، سفارش «معمولی» او را به خاطر بسپارد و از آدرس تحویل ذخیره شده و کارت اعتباری برای تکمیل سفارش استفاده کند. 

ربات چت هوش مصنوعی که عمیقا با سیستم‌های تجاری یکپارچه شده است، می‌تواند اطلاعات را از منابع متعددی که حاوی تاریخچه سفارش مشتری هستند، جمع‌آوری و یک فرایند سفارشی ساده ایجاد کند.

• چت‌بات‌های صوتی

چت‌بات صوتی یکی دیگر از ابزارهای مکالمه است که به کاربران اجازه می‌دهد به جای تایپ کردن، با ربات صحبت کنند. برخی از چت‌بات‌های صوتی می‌توانند ابتدایی‌تر باشند. برخی از کاربران ممکن است از فناوری پاسخ صوتی تعاملی (IVR) که با آن مواجه شده‌اند ناامید شوند، به خصوص زمانی که سیستم نتواند اطلاعات مورد نظر کاربر را از گزینه‌های منوی از پیش برنامه‌ریزی شده بازیابی کند و کاربر را در حالت انتظار قرار دهد. با این حال، این سیستم با هوش مصنوعی در حال تکامل است.

• چت‌بات‌های هوش مصنوعی زاینده (مولد)

نسل بعدی چت‌بات‌ها با قابلیت‌های مولد هوش مصنوعی می‌توانند از طریق تسلط در درک زبان مشترک، توانایی آن‌ها در انطباق با سبک مکالمه کاربر و استفاده از همدلی در هنگام پاسخ دادن به سوالات کاربران، عملکرد بهتری را ارائه دهند. 

در حالی که چت‌بات‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای می‌توانند سوالات یا نظرات کاربران را هضم و پاسخی شبیه به انسان ایجاد کنند، چت‌ربات‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند با تولید محتوای جدید به عنوان خروجی، این کار را یک قدم جلوتر ببرند. 

این محتوای جدید می‌تواند شبیه متن، تصاویر و صدا با کیفیت بالا بر اساس LLMهایی باشد که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند. رابط‌های چت‌بات با هوش مصنوعی مولد می‌توانند بدون نیاز به تعامل انسانی، محتوا را در پاسخ به درخواست کاربر شناسایی، خلاصه، ترجمه، پیش‌بینی و ایجاد کنند.

هوش مصنوعی محاوره‌ای در برابر چت‌بات‌های سنتی

هوش مصنوعی مکالمه‌ای یا مکالمه‌ای، زیربنای تمام چت‌بات‌های پیشرفته امروزی است که از آن‌ها برای تعامل با مشتریان استفاده می‌شود.

حال این سوال پیش می‌آید که هوش مصنوعی مکالمه‌ای چیست؟

این یک شکل پیچیده از هوش مصنوعی است که تعامل بین انسان و ماشین را با استفاده از زبان طبیعی تسهیل می‌کند.

“یک مطالعه نشان داد که 58 درصد از مصرف‌کنندگان ترجیح می‌دهند تعاملات دیجیتالی بیشتری با برندها داشته باشند، که نشان‌دهنده نقش رو به رشد چت‌بات‌ها در تجربه مشتری است.”

این فناوری از قدرت یادگیری ماشینی (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) برای درک، پردازش و پاسخ به گفتار یا متن انسان استفاده می‌کند.

برخلاف سیستم‌های خودکار ساده‌تر، هوش مصنوعی مکالمه‌ای می‌تواند زمینه را رمزگشایی کند، گفت‌وگوهای پیچیده را مدیریت کند و از تعاملات گذشته درس بگیرد تا پاسخ‌های خود را در طول زمان بهبود بخشد و آن را از چت‌بات‌های سنتی در مقابل هوش مصنوعی مکالمه متمایز کند.
در واقع هوش مصنوعی مکالمه‌ای به قدری عالی است که تقریبا 80 درصد از مدیران عامل به دلیل پیشرفت در فناوری‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای، به طور فعال استراتژی‌های تعامل با مشتری خود را اصلاح می‌کنند یا قصد دارند آن‌ها را اصلاح کنند.

مثال‌ها

• Google Assistant: با صدای فعال در دستگاه‌های تلفن همراه و خانگی، به کاربران کمک ارائه می‌دهد.
• Intercom: از هوش مصنوعی مکالمه‌ای برای افزایش پشتیبانی مشتری از طریق ابزارهای چت زنده استفاده می‌کند.
• Nuance Communications: سیستم پاسخ صوتی مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد.
• Amelia توسط IPSoft: مکالمه انسانی را تقلید می‌کند تا در نقش‌هایی مانند میز کمک، پشتیبانی مشتری و سایر عملیات سازمانی ایفای نقش کند.
• Replika: یک چت‌بات همراه هوش مصنوعی که می‌آموزد با کاربران بر اساس تعاملات قبلی آن‌ها ارتباط برقرار کند.

کاربردهای هوش مصنوعی محاوره‌ای

• خدمات مشتری: پاسخ‌ها را در زمان واقعی خودکار می‌کند، زمان انتظار را کاهش می‌دهد و رضایت کاربر را بهبود می‌بخشد.
• تجارت الکترونیک: با پاسخ دادن به سوالات و ارائه توصیه‌ها به کشف محصول و خدمات مشتری کمک می‌کند.
• حمایت از سلامت روان: حمایت اولیه و همراهی را برای افراد فراهم و به سلامت روان کمک می‌کند.
• خدمات بانکی: درخواست‌ها و تراکنش‌های معمول بانکی را از طریق رابط‌های مکالمه تسهیل و آن را به گزینه خوبی برای توسعه اپلیکیشن بانکی تبدیل می‌کند.
• رزرو سفر: به کاربران در یافتن گزینه‌های پرواز، رزرو بلیط و ارائه توصیه‌های سفر کمک می‌کند.

هوش مصنوعی محاوره‌ای در برابر هوش مصنوعی زاینده (مولد)

بیایید با مقایسه دو غول، هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی زاینده، شروع کنیم.

هنگام بحث در مورد هوش مصنوعی محاوره‌ای در مقابل هوش مصنوعی زاینده، مهم است که تفاوت‌های اساسی در برنامه‌های کاربردی و فناوری‌های زیربنایی آن‌ها را تشخیص دهید.

هوش مصنوعی محاوره‌ای به طور خاص برای درگیر شدن در گفتگوهایی طراحی شده است که نیاز به درک و پردازش زبان انسانی، استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی برای تفسیر و پاسخ دادن به ورودی های کاربر به شیوه‌ای مکالمه‌ای دارند.

در مقابل، هوش مصنوعی زاینده به سیستم‌های هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که می‌توانند محتوای جدید، خواه متن، تصویر، موسیقی یا کد، بر اساس داده‌های آموزشی تولید کنند.

این سیستم‌ها با استفاده از مدل‌های پیچیده مانند شبکه‌های متخاصم (GAN) یا ترانسفورماتورها، نه تنها اطلاعات را درک یا پردازش می‌کنند، بلکه می‌توانند خروجی‌های کاملا جدید و واقعی ایجاد کنند.

این قابلیت برای کارهایی که نیاز به خلاقیت و نوآوری دارند، مانند تولید محتوا، طراحی و دستکاری رسانه، بسیار مهم است.

تمایز کلیدی در عملکردهای اصلی آن‌ها نهفته است:

هوش مصنوعی محاوره‌ای تعامل را افزایش می‌دهد، با هدف برقراری ارتباط یکپارچه مانند انسان، در حالی که هوش مصنوعی زاینده تولید را هدایت می‌کند و مرزهای آن‌چه ماشین‌ها می‌توانند به‌طور مستقل تولید کنند را پیش می‌برد.

چت‌بات در برابر هوش مصنوعی محاوره‌ای

اصطلاحات چت‌بات در مقابل هوش مصنوعی محاوره‌ای (مکالمه‌ای) اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما پیچیدگی‌ها و قابلیت‌های متفاوتی را در طیف هوش مصنوعی نشان می‌دهند.

چت‌بات معمولا یک سیستم برنامه‌ریزی شده است که از طریق قوانین از پیش تعریف شده یا الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ساده با کاربران در تعامل است. این ربات‌ها معمولا برای انجام وظایف ساده یا پاسخ به مجموعه‌های خاصی از سوالات طراحی شده‌اند که آن‌ها را برای عملیات اصلی خدمات مشتری مناسب می‌کند.

از سوی دیگر، هوش مصنوعی محاوره‌ای نشان‌دهنده ادغام پیشرفته‌تری از فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله یادگیری عمیق و قابلیت‌های گسترده NLP است. این به پلتفرم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای اجازه می‌دهد تا زمینه را درک کنند، تعاملات گذشته را به خاطر بسپارند و مکالمات پیچیده‌تر و ظریف‌تری را مدیریت کنند.

در نتیجه، هوش مصنوعی محاوره‌ای می‌تواند طیف وسیع‌تری از وظایف را انجام دهد و پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری را ارائه دهد، که آن‌ها را برای سناریوهایی ایده‌آل می‌کند که به درک عمیق‌تری از قصد کاربر و مدیریت گفتگوی پیچیده‌تر نیاز دارند.

هوش مصنوعی زاینده در برابر چت‌بات

تفاوت بین هوش مصنوعی زاینده و چت‌بات حول عملکردهای اصلی آن‌ها و پیچیدگی وظایف آن‌ها می‌چرخد.

چت‌بات‌ها عمدتا برای تعامل طراحی شده‌اند و اغلب بر روی هوش مصنوعی ساده‌تر یا پاسخ‌های اسکریپتی برای انجام مکالمه با کاربران تکیه می‌کنند. آن‌ها معمولا در نقش‌های خدمات مشتری برای ارائه پاسخ‌های سریع و کارامد به سوالات رایج استفاده می‌شوند.

در مقابل، هوش مصنوعی زاینده شامل ایجاد محتوا یا داده‌های جدید و اصلی است که قبلا وجود نداشتند، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند شبکه‌های یادگیری عمیق و GAN. این نوع هوش مصنوعی به تعاملات متنی محدود نمی‌شود و در زمینه‌های مختلف برای کارهایی مانند آهنگ‌سازی، تولید تصاویر واقعی، نوشتن داستان یا حتی کدنویسی استفاده می‌شود.

در حالی‌که یک چت‌بات ممکن است به خودکارسازی پاسخ‌ها و مدیریت تعاملات با مشتری کمک کند، هوش مصنوعی زاینده دامنه وسیع‌تری دارد و بر خلاقیت و تولید ایده‌ها و محصولات جدید تمرکز دارد و آن را به ابزاری قدرتمند در زمینه‌هایی تبدیل می‌کند که نیاز به نوآوری و خروجی خلاق دارند.

جمع‌بندی

چشم‌انداز فناوری هوش مصنوعی، شامل چت‌بات‌ها، هوش مصنوعی محاوره‌ای و هوش مصنوعی مولد، به سرعت در حال تحول است و فرصت های بی‌سابقه‌ای را برای کسب‌و‌کارها برای افزایش تعامل با کاربر و ساده کردن عملیات ارائه می‌دهد.

با درک قابلیت‌های متمایز و ادغام‌های بالقوه این فناوری‌ها، شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی بهره ببرند تا نه تنها انتظارات مصرف‌کننده مدرن را برای خدمات هوشمند، پاسخگو و شخصی برآورده کنند، بلکه از آن فراتر روند.

همان‌طور که ما مشتاقانه منتظر آینده هستیم، استقبال از این پیشرفت‌های هوش مصنوعی برای ماندن در رقابت و نوآوری در دنیای دیجیتالی بسیار مهم خواهد بود.

منبع: تالیف و گردآوردی توسط تیم محتوای زیگپ