Technologia asystentów głosowych jest jednym z najbardziej innowacyjnych zastosowań sztucznej inteligencji, które ułatwiają nasze codzienne życie, asystenci głosowi, takie jak Alexa, Google Assistant i Siri, to programy komputerowe, które używają sztucznej inteligencji do wykonywania zadań na podstawie poleceń głosowych. Wykorzystują one zaawansowane algorytmy AI do przetwarzania języka naturalnego (NLP), co pozwala im rozumieć i reagować na polecenia głosowe użytkowników. Umożliwiają interakcję z technologią w sposób naturalny i intuicyjny, eliminując potrzebę korzystania z tradycyjnych interfejsów użytkownika, takich jak klawiatury czy ekrany dotykowe.  

Zarządzanie codziennymi zadaniami jest jednym z kluczowych obszarów, w których asystenci głosowi mogą pomóc. Mogą oni pomagać w organizacji codziennych zadań, takich jak przypomnienia o spotkaniach, listy zakupów, ustawianie alarmów, czy wyszukiwanie informacji w intrenecie.  

Kontrola smart home to kolejny obszar, w którym asystenci głosowi mogą być niezwykle pomocne. Mogą one współpracować z innymi inteligentnymi urządzeniami w naszych domach. Możemy na przykład poprosić Siri o włączenie świateł w sypialni, czy poprosić o odtworzenie naszej ulubionej playlisty. 

Komunikacja to kolejny obszar, w którym asystenci głosowi są nieocenieni. Asystenci głosowi mogą służyć do wysyłania wiadomości tekstowych, e-maili czy nawet do przeprowadzania połączeń telefonicznych, co jest szczególnie przydatne podczas prowadzenia samochodu. 

Jednak technologia asystentów głosowych nie stoi w miejscu i ciągle się rozwija, użytkownicy oczekują od przyszłych wersji asystentów, takich jak Siri, bardziej zaawansowanych funkcji, które jeszcze bardziej ułatwią codzienne życie, oto kilka z nich: 

Poprawa zdolności do przetwarzania języka naturalnego, użytkownicy oczekują, że asystenci będą lepiej rozumieć kontekst rozmów i intencje użytkowników, to pozwoli na bardziej płynne i naturalne konwersacje z AI oraz umożliwi zrozumienie bardziej złożonych i subtelnych poleceń, wielozadaniowość, obecnie asystenci mogą obsługiwać tylko jedno zadanie na raz, co może być frustrujące dla użytkowników, którzy chcą wykonywać wiele rzeczy jednocześnie, dodanie możliwości wielozadaniowości pozwoli asystentom na obsługę skomplikowanych zadań jednocześnie, co znacznie zwiększy ich efektywność. 

Proaktywność, użytkownicy chcieliby, aby asystenci byli bardziej proaktywni, czyli przewidywali ich potrzeby i samodzielnie proponowali pomocne działania, na przykład, asystent mógłby samodzielnie wysyłać przypomnienia, dostarczać aktualizacje, zamawiać dostawy, optymalizować ładowanie samochodów elektrycznych, podlewać ogród tylko wtedy, gdy jest to potrzebne, a nawet oferować sugestie oparte na zachowaniu użytkownika lub zewnętrznych danych, takich jak prognozy pogody i warunki ruchu drogowego. 

Biorąc pod uwagę te oczekiwania, możemy przewidywać, że przyszłe generacje asystentów głosowych będą coraz bardziej zaawansowane, wykorzystując najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, detekcja emocji, uczenie maszynowe, zrozumienie kontekstu czy przewidywanie na podstawie analizy danych. Te innowacje, wraz z ciągłym rozwojem AI, mogą przynieść rewolucję w naszej interakcji z AI, mogą one sprawić, że asystenci stają się integralną częścią naszych rodzin, pomagając nam w codziennych zadaniach i czyniąc nasze życie łatwiejszym, wygodniejszym i bardziej efektywnym. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.