Продолжаем тему трендов. Chatbots Magazine рассказывает о трендах в ботостроении, выделяя пять направлений:
1. Use cases. Кажется, что делать ботов становится "проще некуда", поэтому в 2018 мы можем увидеть ботов для всего на свете, как свое время было с мобильными приложениями. Но это также вызов для дизайнеров. Например, как учить игре на пианино или переключать каналы TV в диалоговом режиме? Также из всего этого бума надо научиться отделять, то, что действительно работает и приносит прибыль (и хочется надеяться, что мы увидим новые бизнес-модели).
2. Personality. Эксперименты с личностью ботов продолжатся, в том числе с подключением писателей. Личность бота - это не только способ взаимодействия с пользователем и создания эмпатии, но и также возможность сузить число тем или слов, используемых в диалоге.
3. Context. Понимание, где и когда происходит диалог, поможет строить более качественные гипотезы о намерениях пользователя. Обратная сторона проблемы — это вопрос об объеме знаний чатботов про нас.
4. Webviews. Разработка диалоговых сценариев для всех возможных ситуаций — сложная задача, не случайно в мессенджерах появляются более сложные элементы (кнопки, карусели и т.п.), типичные для мобильных и веб-приложений. Кажется, что следующий шаг — это полноценная поддержка WebView внутри мессенджеров. Дилемма в том, что это хак — способ решить проблему старым методом, который разрушает диалоговое взаимодействие.
5. Omnichannel. Альтернатива использованию WebView — мультиканальное взаимодействие, когда "невозможный" в диалоге сценарий выносится на соответствующий экран (TV, холодильник, mobile и т.п.).
https://chatbotsmagazine.com/chatbot-design-trends-2018-253fb356d3a3 #chat #bot #conversational #ui #future
1. Use cases. Кажется, что делать ботов становится "проще некуда", поэтому в 2018 мы можем увидеть ботов для всего на свете, как свое время было с мобильными приложениями. Но это также вызов для дизайнеров. Например, как учить игре на пианино или переключать каналы TV в диалоговом режиме? Также из всего этого бума надо научиться отделять, то, что действительно работает и приносит прибыль (и хочется надеяться, что мы увидим новые бизнес-модели).
2. Personality. Эксперименты с личностью ботов продолжатся, в том числе с подключением писателей. Личность бота - это не только способ взаимодействия с пользователем и создания эмпатии, но и также возможность сузить число тем или слов, используемых в диалоге.
3. Context. Понимание, где и когда происходит диалог, поможет строить более качественные гипотезы о намерениях пользователя. Обратная сторона проблемы — это вопрос об объеме знаний чатботов про нас.
4. Webviews. Разработка диалоговых сценариев для всех возможных ситуаций — сложная задача, не случайно в мессенджерах появляются более сложные элементы (кнопки, карусели и т.п.), типичные для мобильных и веб-приложений. Кажется, что следующий шаг — это полноценная поддержка WebView внутри мессенджеров. Дилемма в том, что это хак — способ решить проблему старым методом, который разрушает диалоговое взаимодействие.
5. Omnichannel. Альтернатива использованию WebView — мультиканальное взаимодействие, когда "невозможный" в диалоге сценарий выносится на соответствующий экран (TV, холодильник, mobile и т.п.).
https://chatbotsmagazine.com/chatbot-design-trends-2018-253fb356d3a3 #chat #bot #conversational #ui #future
Chatbots Magazine
Chatbot Design Trends 2018
Discover the main topics that will be holding the conversation next year.
Во многих сценариях создания диалоговых интерфейсов разработчики сталкиваются с одной и той же задачей: как отобразить естественные языковые запросы на API конкретных используемых сервисов? Обычно это требует разработки нескольких промежуточных слоев, включая "понимание" речи с разбором на намерения (intent) и отображение намерений на конкретные вызовы API с учетом некоторой логики (например, состояний).
Группа исследователей из Microsoft Research задается в этом контексте таким вопросом: можно ли сделать общий подход для создания NL2API — прослойки между естественными запросами и API конкретных сервисов. В работе по ссылке ниже детально описывается архитектура такого решения, использующая модульный подход, в котором каждый блок имеет свою нейронную сеть, вычленяющую нужные параметры из оргинального запроса + общий контроллер, определяющий, какие модули нужно активировать.
Подобная архитектура, как пишут исследователи, также упрощает создание интерактивных систем, позволяющих пользователям легко уточнять запросы.
Общее описание: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/democratizing-apis-with-natural-language-interfaces/
Публикация: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/04/sigir18_nl2api.pdf
#ai #ml #conversational #ui
Группа исследователей из Microsoft Research задается в этом контексте таким вопросом: можно ли сделать общий подход для создания NL2API — прослойки между естественными запросами и API конкретных сервисов. В работе по ссылке ниже детально описывается архитектура такого решения, использующая модульный подход, в котором каждый блок имеет свою нейронную сеть, вычленяющую нужные параметры из оргинального запроса + общий контроллер, определяющий, какие модули нужно активировать.
Подобная архитектура, как пишут исследователи, также упрощает создание интерактивных систем, позволяющих пользователям легко уточнять запросы.
Общее описание: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/democratizing-apis-with-natural-language-interfaces/
Публикация: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2018/04/sigir18_nl2api.pdf
#ai #ml #conversational #ui
Microsoft Research
Democratizing APIs with Natural Language Interfaces - Microsoft Research
Benefiting from a confluence of factors, such as service-oriented architecture, cloud computing, and Internet-of-Things (IoT), application program interfaces – APIs – are playing an increasingly important role in both the virtual and the physical world. For…