Зверский чат-бот: искусственный интеллект научит нас общаться с животными

Пение TTS

Технология преобразования текста в речь существует уже много лет. Однако последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) значительно увеличили его мощность и возможности. Эта технология позволяет преобразовывать письменный текст в аудиофайлы с различными языками и голосами искусственного интеллекта. Голоса искусственного интеллекта включают естественные голоса на индонезийском, итальянском, японском и других языках.

Технология искусственного интеллекта быстро развивается. Одна из интересных разработок — использование алгоритмов говорящей головы. Эти алгоритмы могут создавать реалистичные человеческие лица и создавать впечатление, будто они говорят в реальном времени.

Технология преобразования текста в речь (TTS) преобразует письменный текст в речь. Движок TTS преобразует текст в звук и воспроизводит звук через динамики. Движки TTS используют метод преобразования, состоящий из двух частей. Первая часть, называемая «нормализация текста», анализирует необработанный текст. Затем он преобразует его в фонетические транскрипции с помощью процесса, называемого «преобразование текста в фонему» или «графема в фонему».

После понимания введенных пользователем данных система формулирует последовательный и контекстуально соответствующий ответ. Генерация естественного языка (NLG) позволяет виртуальным агентам составлять предложения, похожие на написанные человеком, – четкие, уместные и естественно звучащие. NLG использует мощные алгоритмы глубокого обучения для формулирования ответов в контексте. Более того, по мере того как чат-боты с искусственным интеллектом все больше взаимодействуют с пользователями и агентами-людьми, они все более гибким образом формулируют все более совершенные ответы.

Вы можете использовать инструменты искусственного интеллекта для диалогов, чтобы собирать важные сведения о пользователях или отзывы. Например, при адаптации новых сотрудников взаимодействие может быть больше похожим на общение с живым человеком. Другой сценарий – чаты для общения после покупки или обслуживания, в которых диалоговые интерфейсы собирают отзывы о личном опыте клиента – его впечатлениях и предпочтениях, а также возможных причинах неудовлетворенности.

Напротив, генеративный искусственный интеллект направлен на создание нового оригинального контента и для этого обучается на существующих данных клиента. В каком-то смысле он будет отвечать только на нестандартные вопросы новыми оригинальными способами. Качество ответа может быть не таким, как вы ожидаете, и он может не так понимать намерения клиентов, как искусственный интеллект для диалогов.

Развлечение и практическая ценность

Как искусственный интеллект читает мысли Не одно десятилетие исследователи ищут способ коммуницировать с людьми, утратившими возможность общаться, например, в результате инсульта или другой болезни нервной системы. Искусственный интеллект помог сделать прорыв в этом направлении. Ученые провели эксперимент: добровольцам, лежавшим в аппарате функциональной МРТ, показывали анимационный фильм без звука. Считывая мозговую активность человека, можно было буквально читать его мысли, переводя в текст то, что он видел на экране. Подробности исследования опубликованы в журнале Nature Neuroscience .

В транзакционных сценариях искусственный интеллект для диалогов облегчает выполнение задач, связанных с любой транзакцией. Например, клиенты могут использовать чат-ботов с искусственным интеллектом для размещения заказов на платформах электронной коммерции, бронирования билетов или жилья. Некоторые финансовые учреждения применяют чат-ботов на базе искусственного интеллекта, чтобы пользователи могли проверять баланс счетов, переводить деньги или платить по счетам. Такое использование удобно для ваших клиентов и улучшает их впечатления.

Исследователи давно пытаются выяснить, почему кричат летучие мыши, каркают вороны, расшифровать сложные песни китов. Возможно, именно благодаря программам на базе машинного обучения будет совершен прорыв, ведь они способны различать голоса отдельных видов, звуки, которые животные издают в разных обстоятельствах, разделять вокализации для расшифровки смысла.

Голый землекоп, популярный среди ученых подопытный для исследования основ старения, оказался весьма разговорчивым. В его звуковом арсенале есть свист, трели, щебет, хрюканье, икота и шипение. Ученые обнаружили, что в повседневном общении этих бесшерстных грызунов кроется море информации. Чтобы в нем не утонуть, они воспользовались искусственным интеллектом, с помощью которого проанализировали около 36 000 записей из семи разных колоний грызунов. Выяснилось, что у всех землекопов разные голоса, а в каждой колонии свой « диалект » .

В отличие от скандальных «дипфейков» Тома Круза и других исполнителей, этот виртуальный клон человеческого искусственного интеллекта был создан в сотрудничестве с самим Мэнделем. На нашем последнем мероприятии MetaBat в Сан-Франциско использовался искусственный интеллект в образе «виртуального Парижа», который также был говорящей головой TTS.

Другое эксперимент с грызунами, уже более привычными мышами и крысами, привел к созданию в 2019 году программы под названием DeepSqueak . В ее основе алгоритмы машинного обучения, которые позволяют определять, анализировать и классифицировать ультразвуковые сигналы животных. Ученые из вашингтонского университета показали, что можно услышать от крыс, как они себя чувствуют. Позже DeepSqueak стал интерпертировать звуки издаваемые лемурами и китами. А еще появились программы для фиксации и анализа кудахтанья кур и визга свиней .

Повышенная операционная эффективность

Кроме того, вы можете интегрировать прошлые данные о взаимодействии с клиентами в искусственный интеллект для диалогов, чтобы персонализировать взаимодействие со своими клиентами. Например, он может давать рекомендации на основе прошлых покупок клиентов или поисковых запросов.

Технология TTS расширяет доступ для людей с особыми потребностями, особенно для людей с нарушениями зрения и слуха, а также для людей с дислексией. Программы чтения с экрана могут читать текст вслух, что делает чтение гораздо более доступным для людей с ограниченными физическими возможностями, будь то в образовательных или развлекательных целях.

У ИИ для диалогов и генеративного ИИ разные конечные цели. Цель ИИ для диалогов – понять человеческую речь и поток беседы. Его можно настроить так, чтобы он реагировал соответствующим образом на запросы разных типов и не отвечал на вопросы, выходящие за рамки.

А исследователи из некоммерческой организации Earth Species Project использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы выяснить какие языковые навыки утратили гавайские вороны по мере вымирания. Сейчас эти птицы живут только в неволе. Ученые хотят восстановить популяцию, чтобы выпустить их в дикую природу. Но что если вороны даже на уровне языка окажутся неприспособленными к жизни без помощи человека? Ответ на этот вопрос, возможно, будет найден при помощи искусственного интеллекта.

В информационном контексте искусственный интеллект для диалогов в первую очередь отвечает на запросы клиентов или предлагает рекомендации по конкретным темам. Например, ваши пользователи могут спрашивать чат-ботов службы поддержки клиентов о погоде, запрашивать сведения о продукте или рецепты с пошаговыми инструкциями. Другим примером могут служить виртуальные помощники, управляемые искусственным интеллектом, которые отвечают на запросы пользователей, предоставляя информацию в реальном времени – от мировых фактов до обновлений новостей.

Для записи звуков, издаваемых животными, и их отдельных движений у берегов Доминики используют рыб-роботов и 28 подводных микрофонов. Изучение поведения и языка кашалотов поможет понять, как они координируют совместные действия на больших расстояниях, учат детенышей и общаются. Если исследователям удастся добиться нужных результатов, они смогут прогнозировать перемещение животных.

Популярны интервью с говорящими головами. В этом типе видео человек разговаривает с камерой. Кадр обычно представляет собой снимок головы и плеча. Видеоролики с говорящей головой можно использовать для различных целей, включая корпоративные презентации, обучающие видеоролики и маркетинговый контент.

Технология преобразования текста в речь — это значительное достижение в технологии искусственного интеллекта, которое продолжает развиваться и совершенствоваться. Технология становится все более мощной и универсальной. Потенциальные области ее применения растут. Одна из них — создание собственных голосов, похожих на человеческую речь.