Недавно предложенный патент Google описывает метод, в котором ИИ-ассистент может использовать до пяти реальных контекстуальных факторов для формирования своих ответов и стимулирования более разговорных взаимодействий. Это демонстрирует способ, которым искусственный интеллект может адаптировать ответы к соответствующим запросам пользователей и обсуждениям, выходя за рамки ограничений систем, ориентированных на ключевые слова.
🔥 Общайся с лучшими!
Криптоклуб – сообщество для истинных криптоэнтузиастов!
В патенте описывается система, которая создает соответствующие диалоги и ответы на основе различных сигналов, таких как контекст, намерение пользователя, персональная информация и история предыдущих разговоров. Этот подход выходит за рамки простого понимания смысла вопроса пользователя и демонстрирует прогресс ИИ-расширенного поиска в направлении более естественных, разговорных взаимодействий, подобных человеческим беседам.
Говоря в общем, подача патентной заявки служит цели закрепления юридических прав и эксклюзивного использования изобретения. Тем не менее, это действие не обязательно означает, что Google активно использует изобретение.
Во время разговора с автоматическим помощником пользователи могут общаться несколькими способами: например, говорить, печатать или использовать жесты касания.
Название патента: Использование больших языковых моделей для создания ответов в автоматизированных ассистентах. Этот патент охватывает широкий спектр ИИ-управляемых помощников, которые могут обрабатывать ввод пользователя через текстовые сообщения, сенсорные взаимодействия или голосовые команды.
- Время, Место и Контекст Окружения
- Контекст, специфичный для пользователя
- Диалог Намерения и Предыдущие Взаимодействия
- Входы (текст, прикосновение и речь)
- Контекст системы и устройства
Первые четыре элемента формируют ответы автоматизированной помощи, в то время как последний фактор решает, следует ли отключить часть с помощью LLM и вернуться к обычным ответам ИИ.
Время, местоположение и окружающая среда
Три ключевых элемента — время, место и окружение — являются важнейшими условиями контекста, которые не указаны явно в ключевых словах и значительно влияют на поведение помощника ИИ. Хотя эти факторы напрямую не связаны с обзорами или режимами искусственного интеллекта (AI Overviews или AI Mode), они показывают, как взаимодействие данных при поддержке ИИ может динамично развиваться исходя из этих условий.
В более разговорном стиле патент описывает ИИ, который не просто дает общие ответы на упоминание серфинга, например ‘Enjoy your day!’. Вместо этого этот продвинутый ИИ генерирует индивидуальные комментарии на основе места назначения и текущих погодных условий. Например, если там собираются идти дожди, он может заметить: ‘Похоже сегодня волны будут немного беспокойными из-за возможного дождя.’ Эти усовершенствованные реакции называются модифицированными выходами ассистента.
В качестве профессионала в области цифрового маркетинга могу выразить это более персонализировано: «В пересмотренном наборе ответов есть вспомогательные выходы, разработанные для поддержания увлекательности беседы. Среди них — вопросы типа ‘Как долго вы занимались серфингом?’, что соответствует контексту, а также предоставление дополнительной информации, например, ‘Помните, если направляетесь обратно на Пляж Пример, ожидайте небольших дождей’. Эти ответы направлены на создание более близкого и интерактивного опыта для пользователя во время нашей диалоговой сессии.»
Контекст, зависящий от пользователя
В патенте описаны различные персонализированные сценарии, в которых модель обучения языку может выдать скорректированный ответ.
- Данные профиля пользователя, такие как предпочтения (например, еда или виды деятельности).
- Данные о приложениях программного обеспечения (например, приложения, которые сейчас или недавно использовались).
- История диалогов текущих и/или предыдущих сессий помощника.
Кроме того, обстановку нашей беседы можно определить по различным показателям, включая звуки окружения, захваченные устройством пользователя, личную информацию пользователя, данные о используемом программном обеспечении, историю чата с ИИ и другие релевантные контекстные подсказки.
Связанные намерения
Увлекательный аспект патента объясняет, что предпочтения пользователя в еде могут помочь определить схожие намерения при поисковом запросе.
Чтобы проиллюстрировать это, некоторые модели изучения языков (LLM) могут определить цель запроса пользователя к ассистенту. Кроме того, основываясь на своем понимании, эти модели способны выявлять другие релевантные намерения, связанные с изначальным намерением запроса. Более того, они могут формировать последующие вопросы, относящиеся к выявленным намерениям.
Патент демонстрирует это на примере пользователя, который выражает голод. После этого система (LLM) распознает соответствующие сценарии, например, предпочтительный тип еды или намерение поужинать в ресторане.
В этом сценарии дополнительный вопрос может звучать как «Какую кухню предпочитает пользователь?» (подразумевая сходное намерение относительно предпочтений в еде) или «Какие ближайшие заведения открыты сейчас?» (представляя связанное намерение поиска ресторанов). В этих ситуациях ответ ассистента будет зависеть от обработки заданного дополнительного вопроса.
Контекст системы и устройства
Аспект системы и контекста устройства в патенте вызывает интерес благодаря способности ИИ распознавать низкий уровень заряда батареи устройства и прекращать адаптивные ответы на запросы LLM. Такие факторы как перемещение пользователя от устройства, вычислительные затраты и прочее также играют роль в этом процессе.
выводы
- Ответы ИИ используют сигналы контекста Google патента описывает, как автоматизированные ассистенты могут использовать реальный мир для генерации более релевантных и человекоподобных ответов и диалогов.
- Контекстуальные факторы влияют на ответы. К ним относятся время/место/окружение, специфичные данные пользователя, история диалога и намерения, условия системы/устройства, а также тип ввода (текст, речь или прикосновение).
- Модифицированные ответы LLM повышают вовлеченность
Большие языковые модели используют эти контексты для создания персонализированных ответов или последующих вопросов, например, ссылаясь на погоду или предыдущие взаимодействия. - Примеры показывают практическое влияние. Сценарии, такие как рекомендация блюд на основе предпочтений пользователей или комментарии о местной погоде во время планирования прогулок, демонстрируют, как реальный контекст может влиять на ответы ИИ на запросы пользователей.
Значение этого патента заключается в том факте, что все больше людей взаимодействуют с помощниками искусственного интеллекта. Поэтому для создателей контента, таких как издатели, интернет-магазины, малый бизнес и специалисты по поисковой оптимизации, важно принять во внимание его публикацию.
Описание объясняет, как системы на базе ИИ от Google могут создавать индивидуальные и контекстно-зависимые ответы, используя индикаторы реального мира. Это позволяет ассистентам превосходить простые реакции на ключевые слова и предоставлять релевантную информацию или дополнительные вопросы вместо этого, например, рекомендовать рестораны согласно вкусам пользователя или обсуждать прогноз погоды перед запланированной активностью.
Прочтите патент здесь:
Использование больших языковых моделей для генерации автоматизированных ответов.
Смотрите также
- Топ-7 самых эмоционально захватывающих рекламных роликов Олимпийских игр (кампании P&G побеждают)
- Акции LKOH. ЛУКОЙЛ: прогноз акций.
- Списки соответствия клиентов Google Ads будут иметь срок действия 540 дней
- Google может расширить окно поискового запроса, чтобы отображать больше части запроса.
- Следующий шаг PI будет потрясающим, он взорвется?
- Getty Images: обновленный генеративный искусственный интеллект расширяет границы возможного
- Программирование Примечание: Офлайн во время Шавуот с понедельника по вторник
- Интеграция Google Lens для YouTube Shorts: Поиск внутри видео.
- Акции GTRK. ГТМ: прогноз акций.
- Обзоры Google Search AI Описания видео
2025-06-04 00:09