Conversational AI रोजमर्रा के उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के लिए मानव वार्तालाप का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन की गई प्रणालियों को संदर्भित करता है, इसलिए इसका नाम "संवादात्मक" है। चाहे पाठ के माध्यम से हो या आवाज के माध्यम से, ये प्रणालियां उपयोगकर्ता के इनपुट को समझ सकती हैं, उन्हें संसाधित कर सकती हैं, तथा रोबोटिक या एकतरफा उत्तर देने के बजाय स्वाभाविक रूप से प्रतिक्रिया दे सकती हैं।
भले ही आप इस शब्द से अपरिचित हों, लेकिन आपने संभवतः बिना जाने ही संवादात्मक एआई के साथ बातचीत की होगी। आइये कुछ सामान्य उदाहरणों पर नजर डालें:
चैटबॉट्स
यदि आपको कभी किसी ऑनलाइन स्टोर या सेवा प्लेटफॉर्म के साथ समस्याओं का सामना करना पड़ा है, तो संभवतः आपने पहले भी ग्राहक सेवा चैटबॉट के साथ बातचीत की होगी। जबकि बुनियादी सेवा चैटबॉट हो सकता है कि वे रोबोट जैसे लगें या आपके इरादे को गलत समझें, लेकिन अधिक उन्नत लोग मानव सहायता एजेंटों से लगभग अप्रभेद्य होते हैं।
आभासी सहायक
एलेक्सा और सिरी जैसे आभासी सहायक हमारी दैनिक दिनचर्या में बुनियादी उपकरण बन गए हैं, फिर भी वे संवादात्मक एआई के सबसे व्यापक उदाहरणों में से हैं। आपके प्रश्नों या आदेशों को समझकर, आभासी सहायक आपके दैनिक जीवन को व्यवस्थित करने और चलते-फिरते महत्वपूर्ण जानकारी खोजने में आपकी सहायता करते हैं।
आवाज प्रतिक्रिया प्रणाली
ध्वनि प्रतिक्रिया प्रणालियां स्वचालित फोन प्रणालियां हैं जो आपको मेनू के माध्यम से मार्गदर्शन करती हैं या आपको मानव एजेंट से जोड़ने से पहले समस्याओं का निवारण करती हैं। चाहे आपको अपने बैंक से संबंधित कोई समस्या हो या आपको हवाई जहाज का टिकट पुनः बुक करना हो, ये प्रणालियां आपको यह समझने में मार्गदर्शन करती हैं कि आपको किस ऑपरेटर या विभाग के पास भेजा जाए।
संवादात्मक AI कैसे काम करता है?
उन्नत संवादात्मक एआई को जो बात अलग बनाती है, वह है इसकी सीमित, पूर्व-क्रमबद्ध प्रतिक्रियाओं से आगे जाने की क्षमता। इसके बजाय, यह संदर्भ, आशय और लहजे को समझने के लिए मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। इससे बातचीत अधिक व्यक्तिगत और मानवीय लगती है, तथा हम लोगों और मशीनों के बीच धाराप्रवाह संचार के करीब पहुंच जाते हैं।
मशीनों से “बातचीत” करने के लिए कई प्रक्रियाएं एक साथ मिलकर काम करती हैं, जिससे सहज, स्वाभाविक बातचीत बनती है। यह सब कैसे एक साथ आता है, इसका विवरण यहां दिया गया है:
1 उपयोगकर्ता इनपुट को समझना
यह प्रक्रिया तब शुरू होती है जब कोई उपयोगकर्ता किसी चैटबॉट में संदेश टाइप करके या किसी वर्चुअल सहायक से बात करके इनपुट प्रदान करता है। यदि इनपुट बोला गया है, तो वाक् पहचान उपकरण उसे आगे की प्रक्रिया के लिए पाठ में परिवर्तित कर देते हैं।
2 पाठ का विश्लेषण
एक बार इनपुट प्राप्त हो जाने पर, सिस्टम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके उसकी व्याख्या करता है। एनएलपी एआई को महत्वपूर्ण जानकारी की पहचान करने, उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और प्रासंगिक संदर्भ को पहचानने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, यह उचित उत्तर पर निर्णय लेने के लिए “मौसम पूर्वानुमान” और “मुझे एक चुटकुला सुनाओ” के बीच अंतर कर सकता है।
3 प्रतिक्रिया उत्पन्न करना
इनपुट को संसाधित करने के बाद, सिस्टम सर्वोत्तम संभव प्रतिक्रिया निर्धारित करता है। इस प्रक्रिया में डेटाबेस में खोज करना, नया उत्तर तैयार करना, या पूर्व-निर्धारित कार्यप्रवाह का अनुसरण करना शामिल हो सकता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम प्रणाली को अतीत की बातचीत से सीखकर समय के साथ सटीकता में सुधार करने में सक्षम बनाता है, जिससे भविष्य में संचार को और अधिक व्यक्तिगत बनाया जा सके।
4 प्रतिक्रिया देना
अंततः, प्रत्युत्तर उपयोगकर्ता को दे दिया जाता है। पाठ-आधारित प्रणालियों में, उत्तर स्क्रीन पर प्रदर्शित होता है। ध्वनि-प्रेरित अनुप्रयोगों के लिए, प्रणाली प्रतिक्रिया को पाठ से भाषण में भेजती हैटीटीएस) इंजन वास्तविक ऑडियो आउटपुट उत्पन्न करने के लिए।
समझ, प्रसंस्करण और प्रतिक्रिया देने का यह संयोजन संवादात्मक एआई को रोबोटिक अंतःक्रियाओं से आगे जाने और ऐसे संवाद बनाने की अनुमति देता है जो वास्तविक रूप से मानवीय लगते हैं, जो संदर्भगत जागरूकता और गहन शिक्षण से परिपूर्ण होते हैं।
संवादात्मक AI के प्रमुख घटक
संवादात्मक एआई इतनी कुशलता से काम करता है क्योंकि इसमें कई शक्तिशाली प्रौद्योगिकियों को संयोजित करने की क्षमता है, जो समय के साथ आगे बढ़ती रहती हैं। इनपुट-से-आउटपुट अनुक्रम के पीछे के प्रवाह को समझने के लिए, हमें चार मुख्य घटकों पर विचार करना होगा:
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मशीनों को मानव भाषा को समझने और उसका प्रसंस्करण करने में सहायता करता है। यह पाठ को विभाजित करता है, आशय की पहचान करता है, तथा प्रासंगिक एवं संदर्भानुसार उपयुक्त प्रत्युत्तर उत्पन्न करता है।
मशीन लर्निंग (एमएल)
मशीन लर्निंग मॉडल एआई को समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने की अनुमति देते हैं। पिछली बातचीत से सीखकर, AI अपनी प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करता है, जिससे वे अधिक सटीक और व्यक्तिगत बन जाती हैं।
वाक् पहचान
आवाज-संचालित अनुप्रयोगों में, वाक् पहचान उपकरण बोले गए इनपुट को एआई द्वारा संसाधित करने के लिए पाठ में परिवर्तित करते हैं। यह प्रक्रिया वास्तविक समय में ध्वनि संवाद को सक्षम करने के लिए आवश्यक है।
टेक्स्ट टू स्पीच (टीटीएस)
टीटीएस प्रौद्योगिकी पाठ को बोले गए ऑडियो में बदल देती है। उन्न टीटीएस ऐसे उपकरण, जैसे कि ElevenLabs, प्रतिक्रियाओं को जीवन्त ध्वनि देने के लिए प्राकृतिक भाषण पैटर्न, भावनाओं और स्पष्टता की नकल करते हैं।
व्यवसाय संवादात्मक AI का उपयोग कैसे करते हैं
ग्राहकों की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए व्यवसायों पर बढ़ते दबाव के कारण, कई संगठनों ने सहायता के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भर होना शुरू कर दिया है। ग्राहक सेवा इंटरैक्शन को बेहतर बनाने से लेकर अधिक सुलभ उपकरण बनाने तक, वास्तविक दुनिया की चुनौतियों को हल करने और नियमित कार्यों को स्वचालित करने के लिए विभिन्न उद्योगों में संवादात्मक AI को अपनाया जा रहा है: