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【AI_ROBOT@STSP】利用ChatBot打造你的AI雲端管家

   

作者:沈信甫

人們在普遍擁有智慧型手機的時代裡,人與人之間逐漸由實體互動轉而至線上的溝通模式;許多企業因應人們行為模式的改變,開始轉型朝向新科技的發展,提供更多元的服務方式。以ChatBot作為與消費者對話的工具,透過人工智慧,分析了解客戶的需求,並快速提供適當對應的方法,正是目前運用在商業活動上,一個十分適切的解決方案。

講師BotPartner技術長顏浚原(Luke)(攝影/許睿舫)

本次的工作坊以打造實體的ChatBot為主軸,本次的講師是來自博他夥伴有限公司(BotPartner)的技術長顏浚原(Luke),擁有多年的資料分析、資訊服務程式與數位電路實作的經驗,這次的課程是想要幫助學員清楚ChatBot的每個執行步驟、明白程式如何去跑,到最後能應用在不同的使用情境。

舉例來說: 以ChatBot當作與消費者溝通退貨事宜的軟體工具時,若使用像是 ChatBot Instant App,會引導消費者透過即時通信平台,進行簡便、個性化的退貨流程,收集所有相關資訊,無需使用電子郵件、檔案下載或電話溝通,即時性的平台能大幅度降低使用顧客的操作門檻。

Webduino成為跨入物聯網的第一步

與不同的夥伴進行交流後,Luke與團隊認為使用Open Source的Webduino平台來進行IoT產品的開發,是很適合初學者的入門途徑。 但在傳統的企業環境中,老闆卻比較喜歡用智慧財產權來保護產品,而不讓內部的程式碼被看到。俗話說工欲善其事,必先「棄」其利,知識或軟體上的開放能促進社群上共享與了解,進而有效帶動Maker風氣的進步。

使用Webduino作為開發的優勢包括,它有各樣API(Application Programming Interface 應用程式介面)查詢的索引,並能訓練程式碼的邏輯,讓初學者或小朋友都很快能入門。但有個限制是無法離線使用,因此Luke在課堂上先把網頁上面執行的程式,轉移到node.js後端控制完之後,再部署到熱門的私有雲,如Heroku等,最後才到ChatBot 做為互動裝置。因此,在使用者下達指令時,撰寫的程式才會執行智慧裝置的回饋操作。

COT架構入門語音介面設計

COT前後端的資料分析圖(圖片來源:Luke提供)

Luke說:「任何以智能語音訊息為導向的產品,都能以COT(Conversation of Things)的框架進行整體的開發」。在手機普及化的風氣下,使用熟悉的通訊軟體,作為控制IoT、智慧家庭裝置的中端介面,讓開發者有個很好上手的起跑點,也便於進行監控跟管理。

藉由WebBook技術,當Messenger收到訊息時,就會立即傳輸到伺服器中,並快速把對話訊息轉成機器可以明白的語意,讓機器了解如何回饋使用者;若收到的訊息是語音時,透過Speech API讓語音轉成文字,並透過語意系統來解析客戶到底說了什麼;而如果是傳文字的話,就會直接到後端進行處理。

Luke也整理了一些未來語音服務的趨勢,從明白客戶的語意到能感測出語言聲調,後面隱藏情緒狀況是什麼,知道使用者在講什麼的內容時,就會更精準的去執行使用者所下達的指令。

Speech Recongnition 語音辨識服務

Luke指出,在處理NLP(Natural Language Processing 自然語言處理)識別時,會分成以下幾個不同的階段來進行。

從最一開始會遇見的瓶頸說起,不同文化、族群的人們會產生語調上的落差,導致必須字正腔圓,機器才能進行判別。後來演變成相關的產品都有點像是英語正音班的矯正機器,這是在「自然語言處理」上是許多學者努力想去突破的。

老師在指導課堂中的學員(攝影/許睿舫)

要如何自己做NLP?首先從切分每一個詞開始,這在英語體系不困難,但在中文卻常遇到的問題是,三、四個字圈起來也是對的。所以當微軟、Google等大企業開發出能正確分詞的辨識能力後,讓第一級的NLP處理更為恰當,也讓機器能了解使用者的目標對象是在討論什麼、並要求做什麼動作。

例如當使用者下達指令,說:「把門打開」,這時識別裝置就能判別是什麼物體該執行「打開」的動作。Luke說:「透過一個簡單的類神經網絡模型,針對上下文前後的文句,給機器正確判斷該怎樣做出回應,例如,把你的門打開來」。

結語

科技日新月異下,若企業能找到更加有效率的服務客戶,就能搶得先機。像是ChatBot,能讓客戶在任何平台上都能與終端用戶進行有效率、並具情境關聯的對話。ChatBot軟體能夠以對客戶最為便利的方式,精準收集內容豐富的資料,並觀察數據背後的脈絡,進而提供良性循環的改善服務。

這場工作坊中,Luke期望帶給大家ChatBot 與IoT連結使用的一些想像,讓那些看似非常遙遠的未來科技,可以逐步地在我們現實生活中發揮影響力。

課後學員與講師合影(攝影/許睿舫)

(責任編輯:葉于甄)

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