智能语音助理的未来

作者: Peggy Smedley 2020-02-10 08:20:48

 人工智能已经真正改变了智能语音助理在我们日常生活中的使用方式,而我们才刚刚开始了解它们。

一份又一份报告预测智能语音助理将会快速发展,这意味着这些物联网设备背后的工具和技术正在塑造技能互联网。这些新一代智能工具和技术可以促进零售、物流、医疗保健、智慧城市、制造业和自动驾驶汽车等领域的增长。

普华永道(PWC)最近的一项调查显示,智能语音助理在过去十年中已被广泛应用,未来,它们将继续塑造我们的生活和工作。以下是报告中的一些数字:

  • 90%的人认可智能语音助理
  • 72%使用智能语音助理
  • 57%的语音命令来自智能手机
  • 27%的语音命令来自智能扬声器
  • 20%的语音命令来自车辆导航系统

此外,在18-24岁的青少年中,语音辅助技术的采用率很高。但使用智能语音助理频率比较高的年龄段是25-49岁,其中65%的人被认为是“重量级”用户,每天至少向设备发出一次语音命令。

更重要的是,让我们考虑一下今天语音助理的用途。根据普华永道的调查,人们要求语音助理执行的最常见任务是在互联网上搜索信息、回答问题、提供天气或新闻、播放音乐以及设置计时器或提醒。此外,该报告还显示了一些不太常见的任务,比如发送文本或电子邮件以及检查网络流量。有趣的是,50%或更多的人说他们从来不通过智能语音助理购买或订购东西并使用它们来控制其他物联网设备。

至于增长,Juniper Research表示,到2023年将有80亿个数字语音助理投入使用。这意味着该阶段已经迈出了重要的一步,但是,这种增长对聊天机器人等意味着什么呢?

在过去十年的使用中,第一个障碍,意识,已经被消除了。现在,在同一时期,第二个障碍,即在不同人群中获得接受和基本使用,也已经消除。这项技术在相对较短的时间内也取得了长足的进步,然而,下一个障碍将与用户的信任有关。

还有很多工作需要做。我们需要扪心自问,为什么人们不使用智能语音助理来完成更复杂的任务?普华永道的报告显示,当涉及到更复杂的任务并涉及到人们辛苦赚来的金钱时,人们更喜欢使用他们知道和信任的方法。这意味着语音助理还没有出现在信任列表中。但并不是每个人都这样,在这项调查中,大约50%的人说他们用智能语音助理购物,购买包括食品(34%)、日用品(31%)、书籍(24%)和交通出行(21%)。

但约有25%的受访者表示,他们不考虑使用智能语音助理进行购物。最主要的原因是人们不相信智能语音助理能够正确地理解和处理购买。

这与风险有关。当您要求Google Home mini在Spotify上播放某个列表或者告诉您外面的温度时,风险并没有那么高。但如果您在Echo上要求亚马逊Alexa给您买一个新的空气过滤器并把它送到您家时,那么这就涉及资金交易了。

您相信人工智能能够理解您的要求,买到正确的过滤器,向您收取正确的费用,并把它送到正确的地方。但即使在不到50美元情况下,仍然存在很大风险。赢得消费者信任将是语音助理技术公司的下一个重大任务,因为购物只是人们不愿意做的事情之一。

根据普华永道的调查显示,使用智能语音助理控制其智能家居的人数甚至更少,而这或许就是问题的较大症结所在。(来自物联之家网)在未来,我们需要看看语音助理还能做什么,而这将需要得到更多用户的信任,例如,对智能语音助理的一个预测是,它们将在医疗保健领域得到越来越多的应用。

智能语音助理有能力在如此多的领域中提供帮助,但现在真正的问题是,我们还需要多长时间才能真正相信智能语音助理?

智能语音 人工智能 物联网
上一篇:2020,人工智能和深度学习未来的五大趋势 下一篇:史上一次超大规模AI抗疫
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

MIT提出Liquid机器学习系统,可像液体一样适应动态变化

麻省理工学院(MIT)的研究者开发出了一种新型的神经网络,其不仅能在训练阶段学习,而且还能持续不断地适应。

机器之心 ·  2021-02-21 15:47:47
规划智慧城市时,别忘了无障碍通行

要想成为一个智慧城市甚至一个智慧世界,虽然可能需要时间和有针对性的规划,但我们必须以人为本。

蒙光伟 ·  2021-02-21 10:26:41
2021关于人工智能的五大趋势

数字化变革,比过去10年更多,这主要是由于远程工作的规模,以及企业迅速部署了必要的技术,尤其是与网络安全相关的技术。那,2021关于人工智能的五大趋势会是如何的呢?

Lichu ·  2021-02-21 10:21:01
使数据中心更智能:人工智能如何发挥作用?

随着数据成为维持几乎所有业务运营以获取洞察力和业务成果的先决条件,数据中心正处于这种数字化转型的关键。

Cassie ·  2021-02-21 10:14:59
IBM拟出售Watson Health后,AI医疗还能不能碰

医疗服务仍然是一块商业上尚未被完全发掘的市场,看病难/看病贵、医疗资源紧缺、医疗资源不平均等痛点问题长期存在,对应的市场空间理应是巨大的。而Watson Health作为IBM曾寄予厚望的业务方向,为何要在此时萌生退意?它的故事给业界带来哪些启发?眼下的AI医疗市场,究竟是一副什么样的局面呢?

物联传媒 ·  2021-02-21 08:41:16
抛弃归一化,深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平

我们知道,在传递给机器学习模型的数据中,我们需要对数据进行归一化(normalization)处理。

机器之心 ·  2021-02-20 21:09:12
华人博士生首次尝试用两个Transformer构建一个GAN

最近,CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明,transformer 有可能成为计算机视觉任务(如分类、检测和分割)的强大通用模型。

Yifan Jiang ·  2021-02-20 21:04:53
无监督训练用堆叠自编码器是否落伍?ML博士对比了8个自编码器

柏林工业大学深度学习方向博士生 Tilman Krokotsch 在多项任务中对比了 8 种自编码器的性能。

Tilman Krokotsch ·  2021-02-20 20:57:16
Copyright©2005-2021 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载