Каким видит Фраунгофер будущее разговорного ИИ в 2025 году?

Искусственный интеллект развивается беспрецедентными темпами, и ведущую роль в этом играет разговорный ИИ. В этой статье рассматриваются новаторские исследования, проведенные Фраунгофером, ведущей европейской исследовательской организацией, ориентированной на прикладные задачи. Мы рассмотрим их уникальное видение разговорного ИИ, их непоколебимую приверженность цифровому суверенитету и набор технологий, которые они разрабатывают, чтобы переосмыслить взаимодействие человека и компьютера. В этом обзоре мы рассмотрим все, начиная с основных функций улучшения звука и заканчивая сложными последовательными вопросами-ответами, и глубоко погрузимся в платформу SPEAKER и ее преобразующий потенциал во многих отраслях.

Ключевые моменты

Фраунгофер является ключевой силой в исследованиях и разработках разговорного ИИ.

Обеспечение цифрового суверенитета является основополагающим принципом их работы в области ИИ.

Улучшение качества голоса и совершенствование распознавания речи занимают центральное место в их технологическом стеке.

Графы знаний незаменимы для создания по-настоящему интеллектуальных и контекстных диалоговых систем.

Платформа SPEAKER призвана объединить различные технологии разговорного ИИ и ускорить инновации.

Понимание разговорного ИИ в Фраунгофере

Что такое разговорный ИИ?

Разговорный ИИ относится к технологиям, которые позволяют машинам понимать, обрабатывать и отвечать на человеческий язык естественным, похожим на диалог образом. В этой области работают все - от простейших чат-ботов до сложных голосовых помощников и интеллектуальных устройств.

Признавая стратегическую важность этой области, Фраунгофер выделяет значительные средства на ее развитие. Их цель - разработать решения, которые будут не только интеллектуальными, но и безопасными, приватными и полностью соответствующими европейским нормативным стандартам.

Эффективность любого разговорного ИИ зависит от трех основных способностей:

• Понимание естественного языка: Точная интерпретация человеческого языка со всеми его тонкостями и контекстуальными подсказками является основополагающей.
• Генерировать релевантные ответы: Формирование ответов или инициирование действий, которые имеют смысл и соответствуют течению разговора.
• Поддерживать контекст: Сохранение информации, полученной ранее в ходе диалога, для обеспечения согласованности и уместности в текущем обмене мнениями.

Эти возможности необходимы для создания ИИ, способного естественно взаимодействовать с людьми в различных сценариях.

Ключевыми технологиями, способствующими развитию разговорного ИИ, являются:

• Обработка естественного языка (NLP): Набор алгоритмов, позволяющих машинам анализировать и генерировать человеческий язык.
• Машинное обучение (ML): Модели, которые обучаются на основе данных, чтобы постоянно улучшать их понимание и производительность.
• Графы знаний: Структурированные сети информации, которые позволяют системам ИИ получать доступ к огромным объемам знаний, связывать их и рассуждать о них.

Подход Фраунгофера к разработке разговорного ИИ

Стратегия Фраунгофера в области разговорного ИИ определяется триадой принципов: твердая приверженность цифровому суверенитету, философия проектирования, ориентированная на модульные и адаптируемые системы, и четкая ориентация на практическую применимость в реальном мире.

Их исследования мотивированы острой необходимостью разработки ИИ, работающего независимо от крупных внешних облачных экосистем, обеспечивая тем самым безопасность данных и конфиденциальность пользователей.

Усилия Фраунгофера в области разговорного ИИ возглавляются сотрудничеством двух ведущих институтов:

• Fraunhofer IAIS (Институт интеллектуального анализа и информационных систем): Центр передового опыта в области искусственного интеллекта, машинного обучения и технологии графов знаний, в котором работают более 300 специалистов по науке о данных и ИИ.
• Fraunhofer IIS (Институт интегральных схем): Мировой лидер в области аудио-, медиа- и сенсорных технологий, в котором работают более 1000 специалистов по обработке звука и когнитивным системам.

Объединив алгоритмическое мастерство IAIS и опыт IIS в области аудиотехники, Фраунгофер создает мощный, единый фронт в разработке разговорного ИИ.

Составные части технологий разговорного ИИ Фраунгофера

Улучшение качества голоса и распознавание речи

Передача устной команды начинается с захвата чистого звука. В шумной реальной обстановке это представляет собой серьезную проблему.

Чтобы решить эту проблему, Fraunhofer IIS создал технологию повышения качества голоса UpHear. Эта система разработана для:

• Уменьшение шума: Активно подавлять фоновые звуки, чтобы выделить голос говорящего.
• Подавление акустического эха: Устранение обратной связи и эха, которые могут искажать звук и сбивать с толку системы распознавания речи.
• Извлечение голосовых сигналов: Чистое отделение основного голоса от других источников звука в окружающей среде.

Такая надежная предварительная обработка звука необходима для создания систем распознавания речи, которые будут надежно работать в любом месте, от оживленного офиса до движущегося автомобиля.

Известные продукты, использующие технологию UpHear:

• Смарт-динамик Yandex Station
• Смарт-динамик LG XBoom
• Конференц-система Kandao Meeting 360

После того, как аудиозапись будет готова, ее необходимо преобразовать в текст. Fraunhofer IAIS разрабатывает высокоточные, адаптируемые к конкретной области модели распознавания речи для выполнения этого важнейшего шага.

Последовательные ответы на вопросы и графы знаний

Последовательные ответы на вопросы позволяют выходить за рамки однокомандного взаимодействия и создавать настоящие многооборотные диалоги, в которых пользователи могут задавать последующие вопросы на основе предыдущих ответов.

Эта расширенная возможность обеспечивается за счет:

• Графы знаний: Структурированная база знаний, которая служит долговременной памятью и механизмом рассуждений ИИ.
• Контекстное понимание: Способность системы отслеживать историю разговора и использовать ее для интерпретации намерений, стоящих за каждым новым запросом.
• Способность к умозаключениям: Умение логически связывать разрозненные факты в графе знаний для получения новой информации.

В совокупности эти элементы позволяют ИИ давать тонкие, информативные и учитывающие контекст ответы.

Как графы знаний помогают разговорному ИИ:

Благодаря организации информации в виде взаимосвязанных сущностей графы знаний позволяют системам ИИ:

• Получать доступ к релевантной информации: Мгновенно извлекать данные и факты, связанные с вопросом пользователя.
• Рассуждать о взаимосвязях: Понимать и прослеживать связи между различными понятиями (например, человек, его творчество и место рождения).
• Генерировать ответы, соответствующие контексту: Формулировать ответы, непосредственно относящиеся к непосредственному запросу пользователя и более широкому контексту диалога.

Например, пользователь может спросить: "Что такое Бранденбургские ворота?". Система запрашивает свой граф знаний, чтобы идентифицировать их как достопримечательность Берлина и предоставить исторические подробности. В графе также хранятся отношения, связывающие ворота с их архитектором, Карлом Готхардом Лангхансом.

Пример с несколькими переходами: Если пользователь спрашивает: "Откуда он был родом?", система выполняет запрос "двойной прыжок". Сначала она находит сущность "Лангханс", а затем прослеживает связь с местом его рождения, Польшей, предоставляя точный и связный ответ.

Синтез речи (преобразование текста в речь)

В завершение разговора ИИ отвечает вслух. Для этого необходимо преобразовать текстовые ответы в естественную, похожую на человеческую речь.

Передовые технологии преобразования текста в речь, разработанные Fraunhofer IIS, позволяют:

• Создавать высококачественный звук: Генерировать четкую, плавную и приятную на слух речь.
• Адаптация к различным голосам и акцентам: Создание различных голосовых образов для различных приложений и предпочтений пользователей.
• Управление просодией и интонацией: Регулировка ритма, акцента и высоты тона для передачи правильного смысла, эмоций и нюансов.

Эти функции являются ключевыми для того, чтобы сделать взаимодействие с ИИ не только функциональным, но и увлекательным и естественным.

Технология преобразования текста в речь позволяет создавать динамичные ответы, такие как:

• "Музей подразделяется на..."
• "Технический университет Берлина..."
• "Да, спросите меня об этом городе..."
• "Nordwind und Sonne"
• "Это зависит от моей работы, но я действительно..."
• "En behertzet Kölle Allaaaf..."

Как использовать платформу разговорного ИИ

Как повысить безопасность данных с помощью платформы?

Платформы, построенные по принципу цифрового суверенитета, позволяют вам полностью контролировать свои данные.

• Данные остаются защищенными и обрабатываются непосредственно на устройстве пользователя или в контролируемой им инфраструктуре.
• Исключается зависимость от внешних, сторонних облачных сервисов для основной обработки данных.
• Все операции с данными полностью соответствуют GDPR и другим нормам конфиденциальности.

Цены на платформу SPEAKER

Стоимость платформы SPEAKER

В то время как Фраунгофер разрабатывает инновационную платформу SPEAKER, конкретная информация о моделях ценообразования, структуре оплаты и сопутствующих расходах пока не разглашается. Заинтересованные пользователи должны следить за последними обновлениями на официальном сайте Fraunhofer и получать подробную информацию о ценах по мере их появления. Ожидается, что окончательная стоимость будет зависеть от конкретного случая использования и масштаба развертывания технологии разговорного ИИ.

Плюсы и минусы платформы SPEAKER

Плюсы

Бескомпромиссная ориентация на цифровой суверенитет и надежную защиту данных.

Модульная архитектура облегчает настройку и простую интеграцию в существующие системы.

Предлагает экосистему для совместной работы, призванную стимулировать инновации и партнерство.

Минусы

Платформа все еще находится в стадии активной разработки, и ее эффективность в реальном мире еще предстоит всесторонне проверить.

Интеграция и взаимодействие различных независимых модулей может потребовать технического обучения.

Примеры использования технологий разговорного ИИ

Тестирование разговорного ИИ в автомобилях

Интеграция разговорного ИИ в автомобили может значительно улучшить впечатления от вождения. Он позволяет водителю получить доступ к навигационной помощи, местной информации или развлечениям с помощью естественной речи, сокращая количество отвлекающих факторов. Например, водитель может поинтересоваться ближайшими ресторанами или завязать с ИИ непринужденную беседу во время длительной поездки.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

В чем заключается подход Фраунгофера к разговорному ИИ?

Подход Фраунгофера строится на трех столпах: приоритет цифрового суверенитета для контроля над данными, разработка модульных и гибких решений, а также обеспечение того, чтобы все технологии были основаны на практических, реальных приложениях, которые уважают конфиденциальность пользователей.

Каковы ключевые компоненты технологий разговорного ИИ Фраунгофера?

Основными технологическими компонентами являются улучшение качества голоса (UpHear), усовершенствованное распознавание речи, последовательные ответы на вопросы на основе графов знаний и высокоточный синтез речи (Text-to-Speech).

Что такое платформа SPEAKER?

Платформа SPEAKER - это новая инициатива Фраунгофера, направленная на объединение технологий разговорного ИИ в целостное предложение для предприятий. Она сосредоточена на предоставлении суверенных модулей речевого помощника, а тестируемый релиз ожидается около 2026 года.

Похожие вопросы

Как Fraunhofer обеспечивает безопасность и конфиденциальность данных в своих решениях разговорного ИИ?

Fraunhofer обеспечивает безопасность данных с помощью своей системы цифрового суверенитета. Благодаря этому данные пользователей остаются под их контролем, исключается зависимость от внешних облаков и гарантируется соблюдение строгих норм, таких как GDPR. Такой подход призван обеспечить защиту и конфиденциальность данных клиентов по умолчанию.