虛擬數字助理是一種能夠理解自然語言并可以根據語音命令回答問題或完成任務的程序
1、什么是虛擬助理？
Siri、Alexa、Google Home 和 Cortana 等虛擬數字助理使用對話式 AI 來識別和響應語音命令，以執行電子任務。對話式 AI 是使用機器學習來開發基于語言的應用程序，使人類能夠通過語音與設備、機器和計算機進行自然交互。當虛擬助理早上喚醒您時，您可以使用對話式 AI。您用正常的聲音說話，設備會理解，找到最佳答案，然后以自然發音的語音回復您。
虛擬數字助理本質上是支持語音的云端應用程序前端。此軟件通常嵌入智能手機、平板電腦、臺式電腦，在某些情況下也會嵌入專用設備。在大多數情況下，助理會連接到互聯網以訪問識別語音和執行查詢所需的基于云的后端。對話式 AI 背后的技術十分復雜，涉及一個多步驟過程，需要大量的功耗計算，并且要在 300 毫秒內完成大量計算，才能提供優質的用戶體驗。
亞馬遜的 Alexa、Apple 的 Siri 和微軟的 Cortana 等虛擬個人助理經過調整，可以響應簡單的請求，而無需將上下文從一個對話帶入到下一個對話。虛擬客戶助理是一種更專業的個人助理版本，它能夠理解上下文，從一個互動到下一個互動進行對話。另一種專門的對話式 AI 形式是虛擬員工助理，它可以了解員工與軟件應用程序和工作流程之間的互動情況，并提出改進建議。虛擬員工助理廣泛用于機器人流程自動化這一熱門的新軟件類別。
2、為什么選擇虛擬助理和對話式 AI？
向在家工作、遠程醫療和遠程學習的轉變，致使人們對基于語言的定制 AI 服務的需求急速增加，從客戶支持到實時轉錄和視頻通話摘要，保證了人們的生產力和聯系。
從語音助手到支持客戶自助服務的問答系統等領域，對于對話式 AI 的使用每天都在增加。將對話式 AI 應用到其解決方案中的行業范圍很廣，涵蓋金融和醫療健康等多個領域。在不方便使用屏幕或鍵盤時，或者在開車等危險情況下，這項技術尤為實用。虛擬助理已經在智能手機中隨處可見。隨著其廣泛應用成為主流，并且在家庭、汽車和辦公室設備中廣泛部署，學術界和業界已加大對此領域的研究力度。
3、對話式 AI 的工作原理
虛擬助理需要大量數據，并包含多項人工智能功能。算法使助理能夠從請求中學習，并通過上下文改進其響應，例如根據先前的查詢提供答案。
典型的對話式 AI 應用程序使用三個子系統來處理和轉錄音頻，即理解提出的問題（獲取含義）、生成回復（文本），然后將回復反饋給人類。通過多個深度學習解決方案協同工作來實現這些步驟。
首先，自動語音識別（ASR）用于處理原始音頻信號,并從中轉錄文本。其次，自然語言處理（NLP）或自然語言理解（NLU）用于從轉錄文本（ASR 輸出）中獲得含義。最后，語音合成或文本轉語音（TTS）用于從文本中人工生成人類語音。
各步驟均需構建和使用一個或多個深度學習模型，因此優化此多步驟流程非常復雜。
深度學習模型能對眾多上下文和語言準確進行泛化處理，因此應用于 NLU。Transformer 深度學習模型，如 BERT（Transformer 雙向編碼器表征模型），是時間遞歸神經網絡的一個替代方案，它應用了一種注意力技術 – 通過將注意力集中在前后最相關的詞上來解析一個句子。BERT 通過在問答（QA）、實體識別、意圖識別、情感分析等基準上提供與人類基準相媲美的準確性，徹底改變了 NLU 的進展。
4、GPU：對話式 AI 的關鍵
對話式需要龐大的計算能力，并且需要在不到 300 毫秒的時間內交付結果。
一個由數百個核心組成的 GPU，可以并行處理數千個線程。GPU 已成為訓練深度學習模型和執行推理的首選平臺，因為它們的性能比純 CPU 平臺高 10 倍。
5、NVIDIA GPU 加速的對話式 AI 工具
借助對話式 AI 部署服務似乎比較困難，但 NVIDIA 現已具備能夠簡化這一流程的工具，包括一項名為 NVIDIA Riva 的新技術。
NVIDIA Riva 是一種使用 GPU 加速的應用程序框架，允許公司使用視頻和語音數據，為自己的行業、產品和客戶定制先進的對話式 AI 服務。
該框架為對話式 AI 提供了端到端的深度學習流程。它包含先進的深度學習模型，例如用于自然語言理解的 NVIDIA Megatron BERT。企業可以利用 NVIDIA NeMo 進一步在數據上調優這些模型，利用 NVIDIA® TensorRT™ 優化推理，并使用 NVIDIA GPU Cloud™（NGC）上的 Helm 圖表（NVIDIA 的 GPU 優化軟件目錄）在云端和本地部署。
6、Riva 用例
世界各地的公司正在使用 NVIDIA 對話式 AI 平臺來改善其服務。
東芝（Toshiba）、AT&T 和其他先進的公司都在使用 Voca 的 AI 虛擬代理——利用 NVIDIA 進行更快、更具交互性以及類似人類的互動。Voca 利用 AI 來理解客戶的對話和語音的全部意圖。這使得智能體可以自動識別不同的音調和聲音線索，從而區分客戶說的話以及客戶話里的含義。此外，他們還可以利用 NVIDIA AI 平臺內置的可擴展性功能來大大縮短客戶的等待時間。
Kensho 位于馬薩諸塞州劍橋市 S&P Global 創新中心，它部署了可擴展的機器學習和分析系統。Kensho 使用 NVIDIA 的對話式 AI 開發了 Scribe，這是一種用于金融和商業的語音識別解決方案。借助 NVIDIA，Scribe 在盈利電話會議和類似的財務音頻方面的準確度比其他商業解決方案高出高達 20%。
Square 創建了一個 AI 虛擬助理，允許 Square 賣家使用 AI 自動確認、取消或更改與客戶的約會。這使他們能夠開展更具戰略性的客戶互動。借助 GPU，Square 能夠以比 CPU 快 10 倍的速度訓練模型，從而提供更準確、更像人類一樣的互動。
7、麗臺 AI 深度學習解決方案
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