然而现在回过头来看看 年人工智能技

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术的潜在前景，人们可能会发现自己处于一个令人着迷的十字路口，技术奇迹与深刻的社会思考相遇。这种观点允许对这些技术可能带来的进步和更广泛的影响进行深思熟虑。 根据国际数据公司 IDC 全球人工智能支出指南的估计，到  年，对人工智能系统的投资预计将超过 亿美元。因此，我们深入研究虚拟代理的实际效率，并探索可解释人工智能的关键透明度。这种探索将增强我们对高度特定领域的理解。此外，它将帮助我们解读这些人工智能技术背后的复杂性。 哪些人工智能技术将在  年占据主导地位？


. 自然语言生成 自然语言生成 NLG 是一种人工智能驱动的软件流程，可根据结构化和非结构化输入生成自然的口头或书面语言。与计算机相比，它使计算机更容易以人类可以理解的语言响应用户。 例如，NLG 可以在分析用户输入后提供定制的、可理  芬兰电话号码列表 解的响应。此输入包括对语音助手的请求、对聊天机器人的问题、对客户支持中心的呼叫或对调查表的评论。 .自然语言理解 自然语言理解涉及使用自然语言的输入例如句子或段落来生成输出。通常，聊天机器人和搜索引擎等面向消费者的系统就证明了这一点，因为用户使用日常语言与系统进行交流。





它是这样工作的： 代币化 首先，NLU 将输入分解为单独的“标记”，例如来自所有语言的单词、标点符号和其他符号。 词法分析 其次，这些标记被输入到包含特定词性名词、动词或形容词的字典中。它还涉及识别要放置在不同数据库中的特定短语。 句法分析 最后，分析这些标记的语法结构，以识别每个标记的用法并解决几种解释之间的任何歧义。 另请阅读： 您应该了解的  年  大人工智能趋势 . 机器学习ML 这是目前人工智能领域普遍存在的人工智能技术之一。简单来说，机器学习就是设计一台能够自我思考的机器。