تواصل معنا

AI

انحراف IVR مقابل IVR للمحادثة: كيفية تحسين رضا العملاء

الصورة الرمزية

تم النشر

on

اللمس

الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) هي أداة منتشرة في كل مكان ولكنها مكروهة لخدمة العملاء. بينما تبنتها الشركات للرد على استفسارات العملاء والمكالمات بفعالية وتقليل تكاليف الدعم ، فقد خلقت استياءً هائلاً بين العملاء. وصل هذا الاستياء إلى نقطة كبيرة فيها قررت شركة الاتصالات الأمريكية التخلص من IVR تمامًا والسماح للعملاء بالاتصال بوكلاء بشريين مباشرةً. بينما ساعدت الاستجابة الصوتية التفاعلية (IVR) المؤسسات على تحقيق الكفاءات إلى حد ما إلى جانب انخفاض تكلفة المكالمة ، وجد العملاء أن التفاعلات غير الشخصية أقل من مرضية.

يتحول نظام الرد الصوتي التفاعلي ليصبح أكثر أهمية

على الرغم من أوجه القصور في نظام الرد الصوتي التفاعلي ، إلا أنه لا يزال قائماً. بدلاً من ذلك ، فإنه يخضع لعملية تحول لتوفير طرق أفضل لخدمة العملاء. الأساسي من بين التغييرات هو صعود IVR للمحادثة يستبدل الاختيار الميكانيكي للخيارات بأنماط المحادثة الطبيعية .. بالإضافة إلى ذلك ، أثبتت تقنيات مثل انحراف الرد الصوتي التفاعلي (IVR) أيضًا أنها أدوات عملية لتحسين تجربة المستهلك والكفاءات التنظيمية باستخدام IVR. من الأهمية بمكان فهم الاختلافات بين انحراف الرد الصوتي التفاعلي للمحادثة مقابل أتمتة الرد الصوتي التفاعلي لضمان أن المؤسسات يمكنها الاستفادة منها بشكل مناسب لزيادة رضا العملاء في سياق معين.

سيسمح لك فهم هذه الاختلافات بالتعامل بشكل أفضل مع تفاعلات العملاء اعتمادًا على السياق والموقف. تساعدك هذه المرونة على تعزيز رضا المستهلك والمشاركة من خلال تجربة أفضل.

مشكلة الرد الصوتي التفاعلي التقليدي

ينبع استياء العملاء من نظام الرد الصوتي التفاعلي من الطريقة التي تعطي الأولوية للكفاءة على التجربة. الهدف الأساسي من IVR هو تقليل عدد مكالمات الوكيل ، وفقًا لما يزيد عن 57٪ من المديرين التنفيذيين . لتحقيق هذا الهدف ، فإنه يتعامل مع كل عميل وكل موقف على قدم المساواة العملاء من الوصول إلى العملاء إلى أقصى حد ممكن. هذا التصميم لا يركز على العملاء. لا يأخذ في الاعتبار رحلات المستخدم الفردية. يؤدي تطبيق IVR التقليدي إلى متاهة من الخيارات التي يجب على العميل اجتيازها قبل أن يتمكن حتى من الحصول على إجابة بسيطة. وبالنسبة إلى الاستفسارات الهامة ، فإن الوقت المستغرق للتنقل في شجرة الاتصال الخاصة بنظام الرد الصوتي التفاعلي ينتج عنه استياء شديد.

ما هي المحادثة الصوتية IVR؟

IVR للمحادثة ليس فقط الرد الصوتي التفاعلي القائم على الكلام الذي يتفاعل مع الأوامر الصوتية ولكنه يستخدم بدلاً من ذلك الأنماط الطبيعية للمحادثات لتسهيل تفاعل العملاء. يستخدم هذا الشكل المتقدم من المحادثة IVR معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي لفهم استفسارات العملاء والرد بشكل مناسب دون جعل العميل يمر عبر متاهة من الخيارات والاختيارات.

1. تتغير قواعد Messenger لصفحات Facebook الأوروبية. إليك ما تحتاج إلى معرفته

2. هذا هو السبب في أن أعمال Chatbot تحتضر

3. استحوذ Facebook على Kustomer: هل هي نهاية أعمال روبوتات المحادثة؟

4. الخمسة P's لبرامج الدردشة الناجحة

تساعدك الاستجابة الذكية على تحسين معدلات حل المكالمة الأولى (FCR). تساعدك تجربة العملاء المحسّنة أيضًا في الحصول على نقاط مروج صافية أفضل (NPS) ، ناهيك عن مساعدتك في تقليل التكاليف وجعل العمليات الداخلية أكثر كفاءة.

اطلع على اقرأ هذه المقالة لمزيد من التفاصيل على المحادثة IVR ، وحالات استخدامها ، وفوائدها.

أتمتة مع واجهات المحادثة

تعمل واجهات الصوت للمحادثة على تمكين المؤسسات من أتمتة عمليات الأعمال بمساعدة IVR. من منظور تقني ، قد يستخدم العميل مكالمة هاتفية ، أو مساعدًا صوتيًا ، أو أي واجهة أخرى تدعم الصوت للتواصل مع المؤسسة. يمكن لوكيل المحادثة الذي يدير الرد الصوتي التفاعلي الاستجابة بشكل مختلف اعتمادًا على احتياجات العميل والبيانات الأساسية والذكاء. قد تشمل هذه الردود:

  1. تقديم الجواب أو المعلومات للمتصل. على سبيل المثال ، في سيناريو مصرفي ، إذا كان العملاء يرغبون في معرفة أقرب فرع أو مواقع أجهزة الصراف الآلي ، فيمكن لوكيل الرد الصوتي التفاعلي (IVR) أن يطلب الموقع الحالي للعميل ، ومن خلال تكامل GPS ، يقدم قائمة بالفروع القريبة.
  2. أداء المهام المناسبة استجابة لطلب العميل. على سبيل المثال ، يمكن لوكيل الرد الصوتي التفاعلي الخاص بالفندق إعادة جدولة حجز ضيف ، أو قد تسمح صالة عرض السيارات للعملاء بتحديد موعد لاختبار القيادة من خلال المحادثة الصوتية التفاعلية.

غارتنر توقع أنه "بحلول عام 2020 ، سيدير ​​العملاء 85٪ من علاقتهم بالمؤسسة دون التفاعل مع أي إنسان." في حين أن المدى الذي وصل إليه هذا التوقع غير متاح ، البحوث التي أجريت مؤخرا by منتديات الفانيليا وجدت أن 79٪ من العملاء توقع المؤسسات لتوفير أدوات دعم الخدمة الذاتية لمساعدة العملاء في العثور على إجابات دون الحاجة إلى الاتصال بالدعم.

دور الإنسان في أتمتة IVR

في حين أن الأتمتة أمر بالغ الأهمية ، فإن افتراض أنها ستؤدي إلى استبدال كامل للعوامل البشرية يعد أمرًا خاطئًا. أحد الاعتبارات الأساسية لأتمتة الرد الصوتي التفاعلي الفعال هو مدى سهولة تسهيل تفاعلات الوكلاء البشريين. كان المستوى الأول من الأتمتة الموجود بالفعل هو موازنة الحمل بين الوكلاء المتاحين. IVR للمحادثة يضيف قدرة ذكية لنقل التحكم إلى وكيل بشري عندما يكون ذلك مناسبًا أثناء المحادثة.

تحقق من هذا الكتاب الإلكتروني ، الذكاء الاصطناعي للمحادثة: إعادة تعريف أتمتة مركز الاتصال باستخدام الذكاء الاصطناعي ، لفهم التفاصيل التي ستساعدك على الاستفادة من أتمتة IVR بشكل فعال.

مزايا أتمتة الرد الصوتي التفاعلي عبر الرد الصوتي التفاعلي

توقع العديد من الخبراء زوال نظام الرد الصوتي التفاعلي ، نظرًا للتحديات المرتبطة به. باعتبارها أكثر البدائل قوة في أشكال chatbots برز ، يعتقد الكثيرون أن الرد الصوتي التفاعلي قد لا يكون ذا صلة. ومع ذلك ، هناك أوقات يفضل فيها العملاء ويحتاجون إلى التحدث إلى الأشخاص المناسبين. مع الذكاء الاصطناعي للمحادثة ، يتحول الرد الصوتي التفاعلي ليصبح ذا صلة مرة أخرى. وتساعد أتمتة IVR في معالجة بعض المخاوف المتعلقة بأنظمة IVR التقليدية.

استجابة أسرع وحل

نظرًا لأن الاستجابة الصوتية التفاعلية للمحادثة يمكنها العثور على نية العميل بشكل أفضل وأسرع ، فيمكنها مطابقة العميل بالوكيل المناسب مع المهارات المطلوبة بسرعة. بهذه المساعدة الصحيحة ، يجد العملاء حلًا لاستفساراتهم بشكل أسرع بكثير من أنظمة الرد الصوتي التفاعلي التقليدية. كما تتحسن معدلات حل المكالمة الأولى (FCR) ، بينما ينخفض ​​وقت انتظار العميل ومتوسط ​​وقت المناولة (AHT) ، مما يؤدي إلى زيادة الرضا.

سهولة التعامل مع أحجام المكالمات الكبيرة

هناك أوقات يتعرض فيها عملك لارتفاع كبير في المكالمات الواردة. نظرًا لأن أتمتة IVR تقلل الوقت المستغرق لحل كل استعلام ، فإنها تحرر وكلائك بشكل أسرع. تتيح لك المدة الأقصر لكل مكالمة خدمة المزيد من العملاء دون زيادة السعة.

ما هو الانحراف IVR؟

ينقل انحراف الرد الصوتي التفاعلي تجربة العملاء الآلية إلى المستوى التالي. بينما يقيد الرد الصوتي التفاعلي للمحادثة العميل والوكلاء على القناة الصوتية ، يتيح لك الانحراف إضافة تجربة متعددة القنوات لتفاعلات المستهلك. بالنظر إلى الموقف ، قد يفضل الناس قنوات مختلفة. في بعض الأحيان ، يتم إجراء تبادل المعلومات بشكل أفضل من خلال وسائل أخرى غير الصوت.

على سبيل المثال ، افترض أن أحد العملاء يستفسر عن فتح حساب مصرفي. في هذه الحالة ، يمكن لوكيل المحادثة نقل المعلومات إلى طبقة الاستخبارات الأساسية ، وإرسال نموذج فتح الحساب عبر البريد الإلكتروني إلى العميل. هذا مجرد مثال واحد على كيفية عمل انحراف IVR.

يسمح انحراف IVR باستخدام قنوات متعددة لتناسب تفضيلات العملاء وأنماط الاتصال المثلى لإجراءات العميل المقصودة. يفضل العملاء تجربة شاملة ، وسيمكن انحراف IVR المؤسسات من الاستفادة منها. من خلال القنوات الإضافية ، يحصل العملاء أيضًا على إجابات بسرعة ، دون أي قيود على الوقت أو توفر الوكيل.

تنفيذ الانحراف IVR

تقليديا ، تم استخدام مفهوم الانحراف بشكل سلبي. شغلت أنظمة IVR رسالة حول توفر القنوات الأخرى أثناء انتظار الاتصال بالوكيل. ومع ذلك ، كان لهذا النهج عيوب. كان على العميل إسقاط المكالمة وإعادة الاتصال مرة أخرى من خلال قناة مختلفة. مع الأجهزة الذكية اليوم ، يمكن أن تكون العملية أكثر استباقية وسلاسة.

من المحتمل أن يتصل عملاؤك باستخدام الهاتف المحمول. يمكن لنظام IVR تحديد ما إذا كان هذا هو الحال بذكاء وعرض إرسال ارتباط إلى القناة المفضلة لدى العميل. بينما يمكن دعم قنوات الرسائل القصيرة والبريد الإلكتروني عبر كل جهاز تقريبًا الآن ، مع الهواتف الذكية ، يمكن للعملاء الاستفادة من القنوات القادرة مثل وكلاء المحادثة الذكيين (المعروف أيضًا باسم chatbots). يمكن أن تسمح الروابط للعملاء بمواصلة المحادثة من حيث غادروا ، دون البدء من جديد. يمكن أن يستخدم هذا الانحراف الذكي IVR أيضًا قاعدة المعرفة التنظيمية وتوجيه العملاء إلى الموارد المناسبة.

  1. تحديد نية العميل. عصر جديد IVR للمحادثة الأنظمة قادرة على القيام بذلك بذكاء. سيسمح تحديد نية العميل لـ IVR بتقرير ما إذا كان عرض الانحراف هو الاستراتيجية الصحيحة لهذه النية.
  2. أبلغ العميل بالوقت الذي سيستغرقه للتواصل مع العميل وتقديم قنوات مختلفة لتوفير الوقت. قم بتوفير هذه المعلومات في أقرب وقت ممكن ضمن تدفق IVR. أيضًا ، شارك المعلومات حول أي قيود اعتمادًا على النية.
  3. دع العميل يقرر ما إذا كان يريد استخدام هذه البدائل أو التحدث إلى وكيل. يساعد هذا النهج في الانحراف IVR مقابل IVR للمحادثة في زيادة رضا العملاء.
  4. تحقق من التفاصيل ذات الصلة بالقنوات البديلة إذا لزم الأمر. على سبيل المثال ، لاستخدام الرسائل القصيرة أو البريد الإلكتروني ، قم بتأكيد الرقم وعنوان البريد الإلكتروني الذي يجب أن يستخدمه نظام الرد الصوتي التفاعلي.
  5. قبل إنهاء المكالمة ، تأكد من أن العميل يمكنه الوصول إلى الرابط أو المعلومات المرسلة عبر القناة المحددة. بمجرد استلام التأكيد ، يجب على IVR إبلاغ المستخدم قبل إنهاء المكالمة.
  6. دع العميل يعرف ما إذا كانت هناك أي رسوم أو شروط إضافية تنطبق على القناة البديلة المحددة. على سبيل المثال ، لاستخدام قناة الرسائل القصيرة ، قد تكون هناك رسوم شركة نقل قياسية متضمنة.
  7. تأكد من عدم تمرير أي معلومات تعريف شخصية (PII) أو معلومات شخصية حساسة (SPI) عبر قنوات غير آمنة.

يمكن أن تشمل محتويات القناة الأخرى ؛

  • رسالتك
  • رابط لمحادثتك chatbotأو قنوات المراسلة مثل SMS أو Facebook Messenger أو WhatsApp أو تطبيق الجوال أو أي أدوات أخرى للخدمة الذاتية.

تمامًا مثل أتمتة IVR ، يعالج انحراف IVR أيضًا العديد من أوجه القصور في أنظمة IVR التقليدية. بعض فوائد حل انحراف الرد الصوتي التفاعلي هي:

تمكين حل أسرع لاستفسارات العملاء

في كثير من الأحيان ، يحتاج العملاء إلى معلومات أولية لا تتطلب الكثير من الخبرة البشرية. على سبيل المثال ، قد يتصل عميل شركة طيران لطلب نسخة من خط سير رحلة طيرانه. بدلاً من انتظار توفر وكيل ، فإن IVR يمكن تحويل المكالمة الهاتفية إلى الرسائل القصيرة لسؤال العميل عن هويته أو سجل معلومات المسافر وإرسال تفاصيل خط سير الرحلة عبر البريد الإلكتروني. لا يحتاج العميل إلى انتظار توفر الوكيل ، خاصة عندما يتضمن الإجراء النهائي إرسال البريد الإلكتروني.

خدمة المزيد من العملاء بوكلاء أقل

بينما ساعدت أتمتة IVR في زيادة حجم المكالمات إلى حد كبير ، إلا أن هناك أوقاتًا يكون فيها هذا غير كافٍ. المهرجانات والعطلات والنكبات والأوبئة هي بعض المواقف التي يمكن أن يغرق فيها وكلائك ، وقد لا تكون لديك القدرة على خدمة هذا الحجم المتزايد. يتيح لك IVR Deflection التعامل مع هذا الحجم المتزايد بسهولة ، دون زيادة السعة أو الإنفاق.

تخفيض التكاليف

تكلفة كل مكالمة عندما يتحدث الوكلاء إلى كل عميل مرتفعة. نظرًا لأن المكالمة الهاتفية هي وضع اتصال غير متزامن ، يمكن تقديم عميل واحد فقط لكل وكيل. مع وجود قنوات متعددة ، تقل تكلفة خدمة طلب العميل بشكل كبير. تتميز قنوات المراسلة والخدمة الذاتية بتكاليف أقل من القنوات الصوتية. يساعد الانحراف أيضًا في تقليل عمليات الاسترداد وتكرار المكالمات. ومن مزايا هذا التخفيض رضا العملاء المحسّن وتقليل التناقص.

تجاوز حدود الوقت

يسمح انحراف الرد الصوتي التفاعلي باستخدام أنظمة الرد الصوتي التفاعلي دون قيود أوقات العمل أو توفر الوكلاء. من خلال انحراف IVR ، يمكنك خدمة عميلك في أي وقت من اليوم ، بما في ذلك الأوقات التي يكون فيها خط خدمة العملاء مغلقًا أو عندما يزداد حجم المكالمات ، مما يؤدي إلى زيادة أوقات الانتظار.

يتيح لك انحراف IVR زيادة درجات رضا العملاء (CSAT) وصافي المروج (NPS) مع الاستفادة من استثماراتك الحالية. كما أنه يسهل استخدام قاعدة المعرفة الموجودة لديك من خلال اعتماد الخدمة الذاتية. من خلال الانحراف IVR ، يمكن للمنظمات ضمان 20٪ استخدام أكثر للقنوات الأخرى من المكالمات.

  1. يسلب الرد الصوتي التفاعلي التقليدي السيطرة على العملاء ويتصرف وفقًا لمنطقه. يعطي انحراف الرد الصوتي التفاعلي الخيار للعميل لاستخدام قنوات أخرى مناسبة.
  2. يستخدم الرد الصوتي التفاعلي التقليدي قناة واحدة ؛ الانحراف متعدد القنوات.
  3. مع الانحراف ، يمكن لـ IVR أن تخدم طلبات متعددة في وقت واحد لأنها تعمل في وضع غير متزامن.
  4. مع الانحراف ، يمكنك السماح للعملاء بالاتصال في أي وقت لحل استفساراتهم أو حل مشكلاتهم.

حتى لا يتم الخلط بينه وبين تجنب المكالمات ، فإن تشتيت المكالمات هو وسيلة لمراكز الاتصال المحملة بالإجابة على أسئلة العملاء وطلباتهم دون الحاجة إلى وكيل للتفاعل معهم. بدءًا من تحسين أنظمة الرد الصوتي التفاعلي وخيارات الخدمة الذاتية إلى تخصيص الرسائل عبر قنوات متعددة ، فإن إتقان تحويل المكالمات في مركز الاتصال الخاص بك سيساعد في موازنة عبء المكالمات وتحسين تجربة العميل. يوفر انحراف IVR تجربة شخصية للعملاء ، والتي توفر رضا العملاء أكثر أهمية من التعامل مع كل مكالمة وعميل بمعيار مماثل. يسمح الانحراف أيضًا بتجربة قناة شاملة أفضل.

الأثنين معا IVR للمحادثة و IVR Deflection يحددان نية العميل بشكل أفضل بكثير من أنظمة IVR التقليدية القائمة على الهاتف. يساعد اعتماد هذه التحسينات الأكثر ذكاءً على الاستجابة الصوتية التفاعلية على توفير نهج يركز بشكل أكبر على العملاء ويركز على الرحلة. يمكّنك كل من التحويل الصوتي التفاعلي IVR و IVR Deflection من تحسين عملياتك الداخلية مع ضمان رضا العملاء بشكل أفضل.

هل تريد تطوير حل مساعد افتراضي ذكي لعلامتك التجارية؟

تواصل معنا

Source: https://chatbotslife.com/ivr-deflection-vs-conversational-ivr-how-to-improve-customer-satisfaction-7bfad4f9990b?source=rss—-a49517e4c30b—4

AI

عرض مجتمع Amazon Rekognition Custom Labels

الصورة الرمزية

تم النشر

on

في عرض المجتمع الخاص بنا ، تسلط Amazon Web Services (AWS) الضوء على المشاريع التي أنشأها AWS Heroes وبناة مجتمع AWS. 

لقد عملنا مع AWS Machine Learning (ML) Heroes و AWS ML Community Builders لإحياء المشاريع واستخدام الحالات التي تكتشف الكائنات المخصصة باستخدام تسميات Amazon Rekognition المخصصة.

مجتمع AWS ML عبارة عن مجموعة نابضة بالحياة من المطورين وعلماء البيانات والباحثين وصناع القرار في مجال الأعمال الذين يتعمقون في مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، ويساهمون في تجارب العالم الحقيقي ، ويتعاونون في بناء المشاريع معًا.

الأمازون إعادة الاعتراف هي خدمة رؤية حاسوبية مُدارة بالكامل تتيح للمطورين تحليل الصور ومقاطع الفيديو لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك التعرف على الوجه والتحقق منه ، وذكاء الوسائط ، والأتمتة الصناعية المخصصة ، وسلامة مكان العمل.

قد يكون اكتشاف الكائنات والمشاهد المخصصة أمرًا صعبًا ، كما أن التدريب على نموذج رؤية الكمبيوتر وتحسينه باستخدام البيانات المتزايدة يجعل المشكلة أكثر تعقيدًا. تسمح لك Amazon Rekognition Custom Labels باكتشاف الكائنات والمشاهد ذات العلامات المخصصة بدون تجربة استخدام دفتر Jupyter. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد الشعارات في الوسائط المتدفقة ، وتبسيط الصيانة الوقائية ، وتوسيع نطاق إدارة مخزون سلسلة التوريد. يستفيد ممارسو ML وعلماء البيانات والمطورون الذين ليس لديهم خبرة سابقة في ML من خلال نقل نماذجهم إلى الإنتاج بشكل أسرع ، بينما تهتم Amazon Rekognition Custom Labels بالحمل الثقيل لتطوير النموذج.

في هذا المنشور ، نسلط الضوء على عدد قليل من أدلة البدء والبرامج التعليمية المنشورة خارجيًا من AWS ML Heroes و بناة مجتمع AWS ML التي طبقت Amazon Rekognition على مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، بدءًا من المشاريع المنزلية مثل مدقق مخزون الثلاجة إلى كاشف نظافة مرشح HVAC على مستوى المؤسسة.

AWS ML Heroes وبناة مجتمع AWS ML

صنف مكعبات LEGO باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Mike Chambers. في هذا الفيديو ، يرشدك مايك خلال حالة الاستخدام الممتع هذه لاستخدام Amazon Rekognition Custom Labels لاكتشاف 250 قطعة LEGO مختلفة.

نماذج التدريب باستخدام صور الأقمار الصناعية على Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Rustem Feyzkhanov (مع عينات الرموز). أصبحت صور الأقمار الصناعية مصدرًا أكثر أهمية للرؤى مع ظهور بيانات الأقمار الصناعية التي يمكن الوصول إليها من مصادر مثل Sentinel-2 على البيانات المفتوحة على AWS. في هذا الدليل ، يوضح Rustem كيف يمكنك العثور على الحقول الزراعية باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels.

اكتشاف الرؤى من بيانات الأشعة السينية باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels بواسطة Olalekan Elesin (مع عينات التعليمات البرمجية). تعرف على كيفية اكتشاف الحالات الشاذة بسرعة وبتكلفة منخفضة واستثمار في الموارد باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels.

بناء مصنف الزهور الطبيعية باستخدام ملصقات Amazon Rekognition المخصصة بواسطة Juv Chan (مع عينات من الرموز). قد يكون بناء نموذج رؤية الكمبيوتر من البداية مهمة شاقة. في هذا الدليل المفصل خطوة بخطوة ، ستتعلم كيفية إنشاء مصنف زهور طبيعية باستخدام مجموعة بيانات Oxford Flower 102 و Amazon Rekognition Custom Labels.

ماذا يوجد في ثلاجتي بواسطة كريس ميلر وسياترليس كونستانتينوس. كم مرة ذهبت إلى متجر البقالة ونسيت قائمتك ، أو لم تكن متأكدًا مما إذا كنت بحاجة لشراء الحليب أو البيرة أو أي شيء آخر؟ تعرف على كيفية استخدام أعضاء مجتمع AWS ML ، كريس ميلر وسياترليس كونستانتينوس ، لملصقات Amazon Rekognition Custom Labels و AWS DeepLens لبناء مدقق مخزون الثلاجة للسماح لمنظمة العفو الدولية بالقيام بالرفع الثقيل في قائمة البقالة الخاصة بك.

نظيفة أم قذرة HVAC؟ استخدام Amazon SageMaker و Amazon Rekognition Custom Labels لأتمتة الاكتشاف بواسطة Luca Bianchi. كيف يمكنك إدارة 1-3,000 فحص نظافة مع عدم وجود خبرة في تعلم الآلة أو عالم بيانات على الموظفين؟ تعرف على كيفية اكتشاف أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء النظيفة والقذرة باستخدام Amazon Rekognition Custom Labels و الأمازون SageMaker من AWS ML Hero Luca Bianchi.

النتيجة

إن بدء استخدام Amazon Rekognition Custom Labels أمر بسيط. تعلم المزيد مع دليل البداية و أمثلة على حالات الاستخدام.

سواء كنت بدأت للتو في تعلم الآلة ، أو كنت خبيرًا بالفعل ، أو شيء ما بينهما ، فهناك دائمًا شيء لتتعلمه. اختر من بين المدونات ومقاطع الفيديو وأدلة التعلم الإلكتروني التي أنشأها المجتمع والتي تركز على تعلم الآلة ، وغير ذلك الكثير من مجتمع AWS ML.

هل أنت مهتم بالمساهمة في المجتمع؟ تنطبق على بناة مجتمع AWS برنامج.

 

المحتوى والآراء الواردة في المنشورات المرتبطة السابقة خاصة بمؤلفي الجهات الخارجية ولا تتحمل AWS مسؤولية محتوى أو دقة تلك المنشورات.


عن المؤلف

كاميرون بيرون هو مدير التسويق الأول في AWS Amazon Rekognition ومجتمع AWS AI / ML. يوضح كيف يحل ابتكار الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي التحديات المعقدة التي تواجه المجتمع والمؤسسة والشركات الناشئة على حد سواء. خارج المكتب ، يستمتع بالبقاء نشيطًا مع رياضة kettlebell ، وقضاء الوقت مع أسرته وأصدقائه ، وهو من أشد المعجبين بكرة السلة في الدوري الأوروبي.

المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-rekognition-custom-labels-community-showcase/

مواصلة القراءة

AI

جني PlayStation 2.6 مليار دولار من مبيعات PS5

الصورة الرمزية

تم النشر

on

على الرغم من بطء الطرح لتلبية طلب المستهلكين ، فقد تم بيع 5.21 مليون PS5 ، اعتبارًا من هذا الأسبوع ، مع انتظار المزيد من الأشخاص فرصتهم لشراء واحدة من وحدات التحكم. Source: https://www.techrepublic.com/article/playstation-rakes-in-2-6-billion-in-ps5-sales/#ftag=RSS56d97e7

مواصلة القراءة

AI

هل الروبوتات تصنع أصدقاء جيدين؟ بدأ العلماء بالفعل في اكتشاف ذلك

الصورة الرمزية

تم النشر

on

الروبوت والطفل في السوق

في الفيلم 2012 روبوت وفرانك، بطل الرواية ، سارق قط متقاعد يدعى فرانك ، يعاني من الأعراض المبكرة للخرف. قلقًا ومذنبًا ، يشتريه ابنه "روبوتًا منزليًا" يمكنه التحدث والقيام بالأعمال المنزلية مثل الطهي والتنظيف وتذكير فرانك بأخذ دوائه. إنه روبوت مثله مثلنا الاقتراب من المبنى في العالم الحقيقي.

يتتبع الفيلم فرانك ، الذي أصابته الرعب في البداية بفكرة العيش مع إنسان آلي ، حيث بدأ تدريجياً في رؤية الروبوت على أنه مفيد وظيفيًا ورفقًا اجتماعيًا. ينتهي الفيلم بعلاقة واضحة بين الإنسان والآلة ، بحيث يقوم فرانك بحماية الروبوت عندما يواجه الزوجان مشكلة.

هذه ، بالطبع ، قصة خيالية ، لكنها تتحدانا لاستكشاف أنواع مختلفة من الروابط بين الإنسان والروبوت. بحثي الأخير في العلاقات بين الإنسان والروبوت ، يفحص هذا الموضوع بالتفصيل ، ويتطلع إلى ما وراء الروبوتات الجنسية وشؤون حب الروبوتات لفحص تلك العلاقات الأكثر عمقًا وذات مغزى: الصداقة.

حددت أنا وزميلي بعض المخاطر المحتملة ، مثل التخلي عن الأصدقاء البشريين عن الروبوتات ، لكننا وجدنا أيضًا العديد من السيناريوهات حيث يمكن للرفقة الروبوتية زيادة حياة الناس بشكل بناء ، مما يؤدي إلى صداقات يمكن مقارنتها مباشرة بالعلاقات بين البشر

فلسفة الصداقة

الروبوتات الفيلسوف جون داناهر يضع معيارًا عاليًا جدًا لما تعنيه الصداقة. كانت نقطة انطلاقه هي الصداقة "الحقيقية" التي وصفها لأول مرة الفيلسوف اليوناني أرسطو ، والذي رأى أن الصداقة المثالية تقوم على حسن النية والإعجاب والقيم المشتركة. في هذه الشروط ، الصداقة هي عبارة عن شراكة بين أنداد.

يعد بناء روبوت يمكنه تلبية معايير أرسطو تحديًا تقنيًا كبيرًا وهو بعيد جدًا ، كما يعترف داناهر نفسه. الروبوتات التي يبدو أنها تقترب ، مثل صوفيا هانسون للروبوتات، يبني سلوكهم على مكتبة من الردود المعدة مسبقًا: روبوت محادثة شبيه بالبشر ، بدلاً من محادثة متساوية. أي شخص خضع للاختبار ذهابًا وإيابًا مع Alexa أو Siri سيعرف أن الذكاء الاصطناعي لا يزال أمامه طريق طويل في هذا الصدد.

تحدث أرسطو أيضًا عن أشكال أخرى من الصداقة "غير الكاملة" ، مثل الصداقات "النفعية" و "المتعة" ، والتي تعتبر أدنى من الصداقة الحقيقية لأنها لا تتطلب ترابطًا متماثلًا وغالبًا ما تكون لصالح أحد الأطراف غير المتكافئ. يضع هذا الشكل من الصداقة معيارًا منخفضًا جدًا نسبيًا يلتقي به بالفعل بعض الروبوتات ، مثل "الروبوتات الجنسية" والحيوانات الأليفة الآلية.

أميجو اصطناعي

بالنسبة للبعض ، يعتبر الارتباط بالروبوتات مجرد امتداد طبيعي للعلاقة مع أشياء أخرى في عالمنا ، مثل الأشخاص والحيوانات الأليفة والممتلكات. حتى أن علماء النفس لاحظوا كيف يستجيب الناس بشكل طبيعي واجتماعي المصنوعات الإعلامية مثل أجهزة الكمبيوتر وأجهزة التلفزيون. كنت تعتقد أن الروبوتات الروبوتية أكثر أناقة من جهاز الكمبيوتر المنزلي.

ومع ذلك ، فإن مجال "أخلاقيات الروبوتات" بعيد كل البعد عن الإجماع حول ما إذا كان بإمكاننا - أو ينبغي - تطوير أي شكل من أشكال الصداقة مع الروبوتات. لمجموعة مؤثرة من الباحثين في المملكة المتحدة الذين رسموا مجموعة من "المبادئ الأخلاقية للروبوتات ،"الرفقة" بين الإنسان الآلي هي تناقض لفظي ، وتسويق الروبوتات على أنها تتمتع بقدرات اجتماعية أمر غير أمين ويجب التعامل معه بحذر ، إن لم يكن ناقصًا. بالنسبة لهؤلاء الباحثين ، فإن إهدار الطاقة العاطفية على الكيانات التي يمكنها فقط محاكاة المشاعر سيكون دائمًا أقل فائدة من تكوين روابط بين الإنسان.

لكن الناس يطورون بالفعل روابط مع الروبوتات الأساسية ، مثل آلات التنظيف بالمكنسة الكهربائية وتقليم الحشائش التي يمكن شراؤها بسعر أقل من سعر غسالة الأطباق. من المدهش أن عددًا كبيرًا من الأشخاص يطلقون على هذه الروبوتات أسماء حيوانات أليفة - وهو شيء لا يفعلونه بغسالات الأطباق الخاصة بهم. حتى أن البعض يأخذ روبوتات التنظيف الخاصة بهم في اجازة.

تشمل الأدلة الأخرى على الروابط العاطفية مع الروبوتات حفل مباركة شنتو كلاب سوني Aibo الروبوت التي تم تفكيكها من أجل قطع الغيار ، وأطلقت فرقة من القوات الأمريكية 21 طلقة تحية ، ومنحت ميداليات لرجل آلي خاص بإبطال مفعول القنابل اسمه "العامل"بعد أن تم تدميره في العمل.

توضح هذه القصص والأدلة النفسية التي لدينا حتى الآن أنه يمكننا توسيع الروابط العاطفية لتشمل أشياء مختلفة تمامًا عنا ، حتى عندما نعلم أنها مصنعة ومبرمجة مسبقًا. لكن هل تشكل هذه الروابط صداقة مماثلة لتلك المشتركة بين البشر؟

صداقة حقيقية؟

أنا وزميل استعرض مؤخرا الأدبيات المكثفة حول العلاقات بين البشر لمحاولة فهم كيف ، وما إذا كانت ، المفاهيم التي وجدناها يمكن أن تنطبق على الروابط التي قد نشكلها مع الروبوتات. لقد وجدنا دليلاً على أن العديد من الصداقات المرغوبة بين البشر لا ترقى في الواقع إلى مستوى أرسطو المثالي.

لاحظنا مجموعة واسعة من العلاقات بين البشر ، من الأقارب والعشاق إلى الآباء ومقدمي الرعاية ومقدمي الخدمات والعلاقات المكثفة (ولكن أحادية الاتجاه) التي نحافظ عليها مع أبطال المشاهير لدينا. يمكن وصف القليل من هذه العلاقات بأنها متساوية تمامًا ، والأهم من ذلك ، أنها جميعًا مقدر لها أن تتطور بمرور الوقت.

كل هذا يعني أن توقع قيام الروبوتات بتشكيل روابط أرسطية معنا هو وضع معيار حتى تفشل العلاقات البشرية في الارتقاء إليه. لاحظنا أيضًا أشكالًا من الترابط الاجتماعي التي تكون مجزية ومرضية ولكنها بعيدة كل البعد عن الصداقة المثالية التي حددها الفيلسوف اليوناني.

نحن نعلم أن التفاعل الاجتماعي مفيد في حد ذاته ، وهو شيء مثل البشر ، مثل الثدييات الاجتماعية لديك حاجة قوية ل. يبدو من المحتمل أن العلاقات مع الروبوتات يمكن أن تساعد في معالجة الرغبة العميقة الجذور التي نشعر بها جميعًا للتواصل الاجتماعي - مثل توفير الراحة الجسدية والدعم العاطفي والتبادلات الاجتماعية الممتعة - التي يقدمها حاليًا البشر الآخرون.

ناقشت ورقتنا أيضًا بعض المخاطر المحتملة. تنشأ هذه بشكل خاص في الأماكن التي يمكن أن يأتي فيها التفاعل مع الروبوت ليحل محل التفاعل مع الأشخاص ، أو حيث يُحرم الناس من الاختيار فيما إذا كانوا يتفاعلون مع شخص أو روبوت - في بيئة رعاية ، على سبيل المثال.

هذه مخاوف مهمة ، لكنها احتمالات وليست حتمية. في الأدبيات التي قمنا بمراجعتها ، وجدنا بالفعل دليلًا على التأثير المعاكس: تعمل الروبوتات على تعزيز التفاعلات الاجتماعية مع الآخرين ، والعمل ككسر الجليد في مجموعات ، ومساعدة الناس على تحسين مهاراتهم الاجتماعية أو تعزيز تقديرهم لذاتهم.

يبدو من المرجح أنه مع تقدم الوقت ، سيتبع الكثير منا ببساطة طريق فرانك نحو القبول: الاستهزاء في البداية ، قبل الاستقرار في فكرة أن الروبوتات يمكن أن تصنع رفقاء جيدين بشكل مدهش. يقترح بحثنا أن هذا يحدث بالفعل - وإن لم يكن بطريقة كان أرسطو يوافق عليها.المحادثة

يتم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة المشاع الإبداعي. إقرأ ال المقال الأصلي.

الصورة الائتمان: آندي كيلي on Unsplash

المصدر: https://singularityhub.com/2021/02/25/will-robots-make-good-friends-scientists-are-already-starting-to-find-out/

مواصلة القراءة

AI

تنقل Alexa معظم العمليات إلى شرائح من Amazon

الصورة الرمزية

تم النشر

on

تابان تشوهان

اليكسا تنقل غالبية أنشطتها إلى وحدة المعالجة المركزية Inferentia سلمت بواسطة الأمازون. الحركة بعيدًا عن رقائق نفيديا تستخدم من قبل اليكسا سيساعد مؤخرًا في سرعة المساعد الصوتي ويقلل من طلبات الطاقة ، كما أشارت المنظمة ، مع منح أمازون المزيد من التحكم في صوت مساعد.

أصبحت رقائق Nvidia بمثابة المحطة البؤرية لـ Alexa. تسلم الرقائق استفسارات وأوامر عملاء Alexa إلى مزارع خوادم Amazon Web Services في السحابة وتدور رد فعل النص في الخطاب. في الوقت الحاضر ، ستتولى رقائق Inferentia المهمة.

يتم تصنيعها بشكل صريح من أجل مهام الذكاء الاصطناعي التي تتضمن الكثير من أعمال Alexa ، مثل إدراك اللغة والصور وإنتاج رد فعل مناسب.

إلى جانب Alexa ، سيتم استخدام رقائق Inferentia حاليًا للتعرف على الوجه ، بما في ذلك Rekognition. كان الهدف المحوري لبناء الشريحة المخصصة هو تحسين سرعة وإنتاجية Alexa ، على عكس النموذج الحالي.

تتضمن ترقيات Alexa المضمونة بواسطة الشريحة الجديدة نقل المعلومات من وإلى السحابة. إنه يوحي بتنوع Alexa منخفض الطاقة الذي ظهر عليه Amazon قبل عام. لقد وضع الإعداد الكامل في السحابة بدلاً من الأداة ، وقوة القطع والمتطلبات الأساسية للذاكرة بشكل كبير ، مما يجعل من الممكن تصور إضافة Alexa إلى مجموعة واسعة من الأجهزة المباشرة مثل الأضواء غير قادرة عادةً على مساعدة قوة المناولة بشكل كبير. على أي حال ، فإن الاعتماد على السحابة يتباعد عن الصعود المستمر في المؤسسات التي تقدم شرائح تهدف إلى الحفاظ على الصوت و AI الإجراءات على الأداة.

على سبيل المثال ، يقدم مهندس تقنية الكلام Sensory شريكًا صوتيًا قابلاً للتعديل بشكل صريح لأجهزة المنزل الذكي بدون متطلبات السحابة. كما ظهر الملموس الجديد فويسهب مرحلة للتهدئة ، وإنشاء كلمات تنبيه مخصصة لتلك الأدوات. تعتبر الميزات البارزة المماثلة ضرورية لمرحلة Picovoice AI ومحرك الإثبات الصوتي المميز لـ ID R & D ، والذي يضيف أمانًا صوتيًا للأجهزة دون توقع توصيل المعلومات. وبالتالي ، فإن وحوش التكنولوجيا لا تقتصر على أطر القلق. العديد من Alexa أو مساعد جوجل- تتذكر أدوات الطاقة الكهربائية مكونات الحافة مثل معرف كلمة التنبيه البسيط من Aspinity ، أو برمجة الاعتراف بالكلام الحر من Sensory's TrulyHandsfree لتطبيقات iOS و Android ، أو حزمة تطوير سماعة الرأس Alexa المعتمدة من Amazon من نولز.

أما أمازون ليست الوحيدة التي تأمل في أن تحل محل Nvidia وغيرها من منشئي الرقائق الملتزمين بقرارات داخلية ، بدون سحابة أو أي شيء آخر.

تعمل Google ، على حد علم الجميع ، مع Samsung لتخطيط معالج ، ربما يُسمى Whitechapel ، للهواتف الخلوية Pixel وأجهزة الكمبيوتر الشخصية Chromebook. يجب أن تجعل الشريحة مساعد Google يعمل بشكل أفضل في نوعي الأدوات.

ستحل الشريحة الجديدة محل كوالكوم- شيدت يتم استخدامها حاليا. تضيف Google بشكل موثوق تحسينات جديدة لقدرات مساعد Google ، ومن المتوقع أن يتم إعادة تصميم المعدات مع المنتج. يمكن للشريحة المخصصة أن تملأ تلك الحاجة بطريقة أفضل من شريحة ذات استخدام مكثف.

وبالمثل ، بدأت شركة آبل في البحث في الداخل عن رقائق. بالإضافة إلى ذلك ، انتقلت المنظمة إلى داخل الشركة لإنتاج أحدث مجموعة من أجهزة كمبيوتر Mac ، باستخدام الرقائق التي أنشأتها بدلاً من شريكها النموذجي ، Intel. من المحتمل أن تنوي شركة Apple تحسين فعالية Siri وسرعته مع رقائقها أيضًا ، وإن كان ذلك ربما من خلال التركيز على التعامل مع الحافة الذي تتغاضى عنه رقاقة Amazon الجديدة. قد يكون هذا مهمًا لسبب اكتساب شركة Apple لشركة ناشئة في مجال التفكير من صنع الإنسان Xnor.ai في يناير مقابل 200 مليون دولار تم الكشف عنها. يهدف ابتكار Xnor للذكاء الاصطناعي منخفض الطاقة إلى العمل باستمرار بدون السحابة ، مما يعني أنشطة أكثر إنتاجية وسرعة.

Source: https://chatbotslife.com/alexa-moves-most-operations-to-amazon-built-chips-ec73b445e202?source=rss—-a49517e4c30b—4

مواصلة القراءة
كتلة سلسلةقبل أيام

مراجعة VeChain: إدارة سلسلة التوريد Blockchain

العلاقات العامة وكالة الأنباءقبل أيام

S3 AeroDefense توقع اتفاقية توزيع لمدة 10 سنوات وترخيص إصلاح مع شركة Honeywell Aerospace

Amb تشفيرقبل أيام

لماذا قد يكون اعتماد Bitcoin بالتجزئة تحديًا عند 55,000 دولار

Amb تشفيرقبل أيام

عملة Binance ، Tron ، تحليل سعر FTX Token: 20 فبراير

Amb تشفيرقبل أيام

تحليل أسعار Ethereum و Uniswap و Dogecoin: 21 فبراير

كتلة سلسلةقبل أيام

متسوقو كارفور في الإمارات العربية المتحدة للحصول على معلومات من المزرعة إلى الرفوف باستخدام تقنية Blockchain

تطبيق الأجهزة المقترح لرمز QEC. تتكون الدائرة من تقاطعين لجوزيفسون مقترنين بدوار ، مظلل باللون الأحمر. كريديت إم ريمارز وآخرون ، فيس ريف إكس (2021) ، https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011032 (CC BY 4.0)
تقنية النانوقبل أيام

مخطط للكيوبتات المقاومة للأخطاء: صمم العلماء في Forschungszentrum Jülich وجامعة RWTH Aachen دائرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية محمية بشكل طبيعي من الأخطاء الشائعة

عالم السياراتقبل أيام

SpaceX Starship على استعداد لمعرفة ما إذا كانت المرة الثالثة هي السحر في وقت لاحق من هذا الأسبوع

تطبيق الأجهزة المقترح لرمز QEC. تتكون الدائرة من تقاطعين لجوزيفسون مقترنين بدوار ، مظلل باللون الأحمر. كريديت إم ريمارز وآخرون ، فيس ريف إكس (2021) ، https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011032 (CC BY 4.0)
تقنية النانوقبل أيام

مخطط للكيوبتات المقاومة للأخطاء: صمم العلماء في Forschungszentrum Jülich وجامعة RWTH Aachen دائرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية محمية بشكل طبيعي من الأخطاء الشائعة

تطبيق الأجهزة المقترح لرمز QEC. تتكون الدائرة من تقاطعين لجوزيفسون مقترنين بدوار ، مظلل باللون الأحمر. كريديت إم ريمارز وآخرون ، فيس ريف إكس (2021) ، https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011032 (CC BY 4.0)
تقنية النانوقبل أيام

مخطط للكيوبتات المقاومة للأخطاء: صمم العلماء في Forschungszentrum Jülich وجامعة RWTH Aachen دائرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية محمية بشكل طبيعي من الأخطاء الشائعة

تطبيق الأجهزة المقترح لرمز QEC. تتكون الدائرة من تقاطعين لجوزيفسون مقترنين بدوار ، مظلل باللون الأحمر. كريديت إم ريمارز وآخرون ، فيس ريف إكس (2021) ، https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011032 (CC BY 4.0)
تقنية النانوقبل أيام

مخطط للكيوبتات المقاومة للأخطاء: صمم العلماء في Forschungszentrum Jülich وجامعة RWTH Aachen دائرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية محمية بشكل طبيعي من الأخطاء الشائعة

العلاقات العامة وكالة الأنباءقبل أيام

قمة اليوم العالمي للتوعية بفيروس الورم الحليمي البشري

العلاقات العامة وكالة الأنباءقبل أيام

حجم سوق الأدوية المضادة للتخثر العكسي بقيمة 1.81 مليار دولار بحلول عام 2027: Grand View Research ، Inc.

تقنية النانوقبل أيام

أمشاط التردد البصري وجدت بعدًا جديدًا

تطبيق الأجهزة المقترح لرمز QEC. تتكون الدائرة من تقاطعين لجوزيفسون مقترنين بدوار ، مظلل باللون الأحمر. كريديت إم ريمارز وآخرون ، فيس ريف إكس (2021) ، https://doi.org/10.1103/PhysRevX.11.011032 (CC BY 4.0)
تقنية النانوقبل أيام

مخطط للكيوبتات المقاومة للأخطاء: صمم العلماء في Forschungszentrum Jülich وجامعة RWTH Aachen دائرة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية محمية بشكل طبيعي من الأخطاء الشائعة

العلاقات العامة وكالة الأنباءقبل أيام

تقدم IAR Systems دعمًا أساسيًا لـ Arm 64 بت في أدوات التطوير المضمنة الرائدة

AIقبل أيام

أنا مطرود: Google AI في حالة من الانهيار حيث تم طرد قائد وحدة الأخلاقيات بعد أسابيع فقط من طرد زميل في العمل

تقنية النانوقبل أيام

ديناميات الجسيمات النانوية باستخدام نظام نضح تجويف الأوعية اللمفاوية المعزول الجديد

عالم السياراتقبل أيام

FAA تمسح النموذج الأولي لـ SpaceX Starship لمحاولة الإطلاق والهبوط الثالثة

العلاقات العامة وكالة الأنباءقبل أيام

لماذا ستصبح Famtech اتجاهًا رئيسيًا في السنوات القادمة

ترندنج