How to Leverage AI to Combat Fraud and Abuse

안녕하세요, 저는 Bolt의 Emily Yeh입니다 안녕하세요, 저는 Google AI의 Yewande Alade입니다

저는 IBM Watson의 Allie Miller입니다 우리는 AI가 어떻게 활용 될 수 있는지에 대해 이야기 할 것입니다 사기와 싸우기 AI는 소비자를위한 Siri에서 기업용 Watson에 이르기까지 모든 산업을 접하기 시작했습니다 이것은 우리가 진보를 만들 수 있지만 큰 위험에 빠지게합니다

AI가 더 똑똑하고 강력해질수록 진실을 속이는 것이 더 쉬워집니다 AI는 차세대 사기성 및 폭력적인 활동을 강화하기 시작했으며, 이러한 기술을 사용하는 것은 우리의 책임이자 능력입니다 자신과 미래를 보호하기 위해 산업 – 금융에서 농업, 상거래에서 보험에 이르기까지 – 우리는 다음 10 년 동안 보게 될 것입니다 그 사기 예방 및 사기 탐지가 가능한 가장 중요한 브랜드 부분 시장에 대한 신뢰와 투명성을 구축합니다 따라서 신생 기업의 제품 전문가로부터 배우십시오 IBM Watson 및 Google AI와 같은 회사 보다 강력하고 신뢰할 수있는 제품을 구축하는 방법을 배우십시오

적용된 기계 학습 방법을 사용하는 동안 긴급한 위험 동향에 대해 논의하겠습니다 귀하가 취할 수있는 적극적인 조치 그들을 확인하고 고칠 수 있습니다 따라서 우리는 SXSW에서 AI 패널을 통해 우리가 투표하고 최초의 여성을 창립하기를 바랍니다

5 What it means to be AI first

내가 얻는 매우 일반적인 질문 인공 지능 인공 지능과 기계 학습의 차이점은 무엇입니까? 그것에 대해 생각하는 한 가지 방법은 AI가 분야라는 것입니다

일종의 물리학 같은 거지 인공 지능은 이론과 방법과 관련이 있습니다이 경우, 인간과 같이 생각하고 행동하는 기계를 만드는 이론과 방법에 관한 이야기 반면에 기계 학습은 도구 모음입니다 Newton의 역학 법칙과 비슷합니다

그리고 뉴턴의 법칙을 이용하면 얼마나 오래 걸릴지 알 수 있습니다 땅에 떨어지는 공을 가져 가라 벼랑에서 떨어 뜨리면, 특정 종류의 AI 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용할 수 있습니다 AI에서 기계 학습과 다른 기술 간의 기본적인 차이는, 예를 들어 전문가 시스템, 그것은 기계 학습에서 기계가 배우는 것입니다 그들은 지능적으로 시작하지 않으며 지능형이됩니다

Google Using Artificial Intelligence To Help With Simple, Necessary Tasks

그들은 좋은 거래를 생각했다 여행, 그들로부터 온 여행 전화 번호가 불투명 해짐 너 같은 사람

그게 부름 받았어 새로운 디지털이있다 조수 나는 단지 몇 년 전의 일이다 인간의 년

리포터 : 이번 주 초, 우리가 너를 이야기했다 이 하이 엔드 SEX 로봇 인공 지능, 우리가 필요로하는 사람을 만날 수 있습니다 불가능한 것은 아닙니다 닮은 로봇 너가 할 수있는 사람

지금 GOOGLE은 AI를 사용 중입니다 압도적으로 덜한 태클 필요한 일상 업무 머리 장식하기 그것 모두 함께 우리의 투자는 지난 한 해 동안, 자연어 이해와 학습 그리고 훈련 된 연설 GOOGLE의 CEO는 알려지지 않았습니다 ASUFT APT TO ASSISTANT EAGER AD YEN에, 그것은 만들고있다

머리 임명 – 청중 머리 장식을하고 있어요 몇시에 봐라 에 대한? 오후 12시 우리는 오후 12 시가되지 않습니다 우리가 가장 가까이에있다

1:15 둘 사이에 아무 것도 없어? 오전 10시 12:00 PM 어떤 서비스에 의존 하는가? 자기가 원하는, 그녀는 서비스가 무엇인가 찾는다 그냥 여자의 머리핀 우리는 10 시가 있습니다 오전 10시 괜찮습니다

첫 번째 이름은 무엇입니까? 첫 번째 이름은 리사입니다 나는 그녀를 볼 것이다 너는 음성을들을 수 있니? 인간에게 호소력이있다 보봇 (BOT)에 오셨습니까? 당신이 말할 수 없다면, 그것을 할 수 있습니다 문제

이것은 새로운 세계입니다 HBO의 서쪽 사람들에 대한 추모 세계 조력자가 이해할 수 있음 회화의 수는 리포터 : 비즈니스 인 경우 당신은 온 라인으로 전화를 걸고 있습니다 예약 서비스, 그들은 것입니다

Google offers to leave robocallers hanging on the telephone

EU의 콘텐츠 필터에 대한 새로운 대응으로 Google은 스팸없는 거품으로 사용자를 보호하는 최고의 콘텐츠 필터를 개발하고 있습니다 Android에 내장 된 불편 발신자 감지 기능으로 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다

최근에 안드로이드 오픈 소스 프로젝트 (AOSP)에 위탁 된이 기능은 "실시간 오디오 녹음 및 빠른 응답으로 원치 않는 전화를 화면에 표시" 커밋은 XDA에서 날카로운 아이드 devs에 의해 여기에 목격되었다 많은 전화 앱에는 이미 블랙리스트 기능이 포함되어 있으며 Drupe 및 Truecaller와 같은 제 3 자 전화 앱은 발신자 번호를 사용하여 원치 않는 전화를 차단합니다 그러나 이것은 다르다 실시간 AI는 Android AOSP 전화 판매점에 배치되어 발신자가 로봇인지 여부를 감지합니다 AI가 컴퓨터가 사용자에게 전화를 걸 었음을 감지하고 컴퓨터와 통화하고 싶지 않으면 전화 응용 프로그램이 전화를 끊을 수 있습니다

두려움을 완화시키기 위해 개발자는 오디오 파일을 제안하고 녹음 내용을 장치에 남겨 둡니다 Google은 이미 픽셀 폰에서 발신자 정보를 묻지 않고도 알 수없는 번호를 입력합니다 구글은 공개적으로 이용 가능한 정보원으로부터 정보를 추출한다고 말했다 이는 Google을 세계에 대한 실질적인 디렉토리 문의 서비스로 간주합니다 그러나 거부 기능은 더 많은 질문을 제기합니다

여기에서는 플랫폼 자체가 Drupe와 같은 타사 앱 (선택 사항)이 아닌 필터 버블을 생성합니다 플랫폼은 누가 사용자에게 도달했는지 식별합니다 편리함에 사로 잡혀 누가 알려지지 않은 발신자에게서 다시 전화를 받겠습니까? 그리고 온보드 인공 지능은 Google의 자체 로봇 발신자를 검색 할 수 있습니까? 그렇다면 해당 로봇을 허용 목록에 포함시킬 것입니까? Google은 최근 로봇 – 인간 전자 상거래 시스템 인 Duplex를 시연했습니다 마운틴 뷰 (Mountain View)는 인간이 로봇이 아니라고 생각하도록 로봇을 연설하기 위해 로봇 연설에 주저했다 전화 앱의 실시간 인공 지능도 속지 않을까요? 안드로이드가 모바일 OS 시장의 80 % 이상을 즐기고 있다면, 아마도 지금까지 얻은 유일한 로코 콜은 구글의 것이다

어떤 것이 좋을까요? Android Dialer의 통화 중 기능에 대한 코드는 여기에서 찾을 수 있습니다 ®

When will you die? Google uses AI to predict WHEN – and it’s 95% accurate – News US

그리고이 시스템은 차트와 PDF로 상세화 된 보관 된 의사 노트를 비롯하여 다양한 정보를 활용하므로 매우 효율적이라고합니다 이 모델은 캘리포니아 대학, 샌프란시스코, 스탠포드 대학 및 시카고 대학의 연구원과 공동으로 개발되었습니다 Google은 216,221 명의 성인의 비인증 데이터를 대조하고 컴퓨터 시스템으로 정보를 분석함으로써이 기술을 테스트했습니다

데이터를 평가 한 후 인공 지능은 삶이나 죽음과 가장 가까운 단어를 식별하고 누군가가 죽을 확률을 추정 할 수있었습니다 연구원은 경쟁사에 비해 시스템의 가장 큰 장점은 모든 유형의 데이터를 처리 할 수 ​​있다는 것입니다 Google의 모델은 환자가 병원에 ​​오래 머무를 지 예측하는 데있어 86 점을 얻었지만 76 관점을 맞추기 위해, 1 완벽하게 정확한 결정이고, 5는 임의의 기회보다 낫지 않다

입원 환자 사망률을 예측할 때 Google은 95 점을 얻었지만 전통적인 방법은 86 마지막으로, Google은 환자가 퇴원 한 후 예기치 않은 재출발을 예측하는 데있어 77을 받았다 블룸버그 통신에 따르면 스탠포드 대학 (Stanford University)의 니강 샤 (Nigam Shah) 부교수는이 연구에 공헌 한 바있다 "부엌 싱크대에 던져 넣고 걱정할 필요가 없다

"UCSF 의료 센터의 Google Senior Research Scientist 및 Adjunct 조교수는"이 모델은 모든 경우에 기존의 임상 적으로 사용 된 예측 모델보다 우수한 성능을 보였습니다 "우리는이 접근법을 사용하여 다양한 임상 시나리오에 대해 정확하고 확장 가능한 예측을 생성 할 수 있다고 믿습니다 "

Google AI Can PREDICT When You Are Going To Die

Google 인공 지능은 언제 죽을 지 예측할 수 있습니다 95 % 정확도

문제는 어떻게? IO에 오신 것을 환영합니다 저는 Charlotte Dobre입니다

언제, 어떻게하면 될지 알고 싶다면 아래의 의견을 들려주세요 주사위 병원은 실제로 환자가 장비로 사망 할 확률을 예측합니다 그러나 npj 디지털 의학, 구글 인공 지능에 발표 된 연구에 따르면 환자가 놀랄만큼 살아있는 병원에서 환자를 출산 할 것인지 여부를 예측할 수 있습니다 정확성

Google의 Medical Brain 팀이 새로운 인공 지능을 개발 중입니다 검사에서 유방암으로 고통받는 여성도 그녀의 체액이있는 여성을 평가했습니다 폐 그 여자는 유방암에 걸릴 확률이 907 %라고 말했다

그 예측은 여성의 생체 신호를 취한 장비와 컴퓨터에 의해 만들어졌습니다 그러나 구글의 인공 지능은 다른 결론에 도달했습니다 건강 기록 및 생체 신호에서 175,000 점 이상의 데이터 포인트를 기반으로 AI는 그녀가 병원에서 죽을 확률은 199 % 였고, 93 % 병원 장비에 의한 추정

그 여자는 며칠 후 죽어갔습니다 AI가 당신의 죽음을 예측할 수있는 방법 중 하나는 필기 의사를 분석하는 것입니다 메모, 이전에 생략 된 내용 새로운 기술은 영국의 주요 과학 저널 Nature에 발표되었습니다 이 새로운 인공 지능은 환자를 결정할 때 기존 기술보다 매우 정확하다고 믿었습니다 사망 확률뿐만 아니라 재 입원 여부와 같은 병원, 장기 체류 및 퇴원 진단 그래서이 인공 지능이 정말 유용 할 수 있음에도 불구하고 나는 어떻게 느끼는지 모르겠다

그것 한편으로, 나는 마치 좋아, 내가 병원에 ​​있었는데 나는 상대적으로 높았다

내가 그것을 알고 싶을 것입니다 그렇게하면 가족과 사랑하는 사람과 시간을 보낼 수 있고, 당신이 죽기 전에해야 할 일들을해야합니다 그러나 다른 한편으로는, 나는 당신이 죽을 확률이 높다는 것을 알게되었습니다 희망을 잃을 수도 있습니다 어쨌든 기적은 환자가 낙관적이기 때문에 일어난다

Varshavski 박사와 같은 일부 전문가들은 예측에 의존 할 위험이 있다고 생각합니다 AI 컴퓨터 데이터가 우리가 생각하는 것만 큼 신뢰할 만하지 않다면 평가할 수 있습니다 그는 또한 기계가 실수를 저지르고 때로는 실수를 오류가있는 데이터 즉, 자기 학습 인공 지능 알고리즘은 피부암 같은 것을 탐지 할 수 있습니다 인간보다 더 나은 정확성, 예방 조치로서, 매우 귀중합니다

그것이 내가 당신에게 해주는 모든 것입니다 몇 가지 의견에 답할 시간입니다 Quagmire – Rebecca와 Charlotte가 내가이 비디오를 본 유일한 이유입니다 그들은 유머 감각을 발휘하여 지루하지 않습니다 그리고 둘 다 너무 귀여워

Ohhh는 당신이 단지 매력없는 사람이라고 생각합니다 Crazymike – 하이 감자 여왕 UR 최고 나는 io를 좋아합니다 그리고 우리는 당신이 샬롯 (charlotte)을 가지고있는 멍청이를 볼 수 있습니까? 분명히 많은 bloopers가 있습니다, 나는 편집자들과 함께 이야기 할 것입니다 bloopers 비디오

비디오는 끝났어 지켜봐 줘서 고마워 당신이 그것을 즐긴다면, 같은 것을 남겨두고, 구독하고 통보를 켜십시오 이 비디오가 마음에 들면,이 재생 목록을 좋아할 것입니다 그리고 소셜 미디어에서 우리를 따라 오는지 확인하십시오

링크가 설명에 게시됩니다 그게 내 것이고 다음 IO 비디오에서 보게 될 것입니다

Google Duplex A I Assistant Calls Local Businesses To Make Appointments

보조자의 약속은 앞서 말했듯이 우리 시스템에 대한 우리의 비전은 당신이 일을하도록 도와주세요 상황을 만드는 데있어 큰 부분은 전화를 걸자

오일 교환을 예약하고 싶을 수도 있습니다 배관공 한 주 또는 심지어 이발을 계획하십시오 알다시피, 우리는이 시대에 사용자를 돕기 위해 열심히 노력하고 있습니다 우리는 연결하고 싶다 비즈니스 사용자를 최상의 방법으로 실제로 기업들은 그 기술에 크게 의존하고 있습니다

그러나 미국에서는 중소기업의 60 %가 온라인 예약 시스템을 가지고 있지 않습니다 우리는 "이봐,이 문제를 도와 줄 수있어"라고 생각했습니다 그럼 다시 가자 예

Google에 이발 예약을 요청하고 싶다고 가정 해 보겠습니다 화요일 10시에서 정오까지 Google Assistant가 수행하는 작업은 당신을위한 "배경"에 완벽하게 연결 그럼 네가 들으려고하는 것은 Google Assistant는 실제 미용실에 전화하여 이발 일정을 예약합니다 너를 위해서

들으 렴 안녕하세요, 어떻게 도와 드릴까요? 안녕하세요, 저는 고객을 위해 여성 이발을 표시하도록 전화하고 있습니다 나는 그것이 5 월 3 일 이었으면 좋겠다 물론, 잠시만 기다려주세요 좋아요, 몇시에 예약하고 싶습니까? 정오

우리는 반나절 일정을 이용할 수 없습니다 가장 가까운 시간은 약 1:15입니다 10시에서 정오까지 시간 있으십니까? 그녀가하고 싶어하는 서비스에 달려 있습니다 그녀는 어떤 서비스를 찾고 있습니까? 지금은 그냥 여성 이발 좋아, 우리는 오전 10시에 그것을 가지고있다

오전 10시 괜찮습니다 좋아, 이름이 뭐니? 이름은 리사 야 알았어, 완벽 해! 그러면 5 월 3 일 오전 10시에 Lisa가 보입니다 좋아, 좋아! 좋아, 좋은 하루 되세요! 안녕! 방금 진짜 전화를 들었습니다 놀라운 점은 조수가 할 수 있다는 것입니다

사실, 대화의 뉘앙스를 이해하십시오 우리는이 문제를 해결하기 위해 노력해 왔습니다 기술 Google Duplex라고합니다 그것은 우리 모두를 수년간의 투자와 언어 이해, 고급 학습, 음성 텍스트

그건 그렇고, 우리가 마법사를 사용할 때 당신에게 줄 수 있어요 귀하의 요청을 돌보고 있다는 확인 이메일 다른 예를 들어 드리겠습니다 식당 예약을 원한다고 가정 해 봅시다 어쩌면 온라인으로 쉽게 예약 할 수없는 작은 식당 일 것입니다

실제로 연결은 예상과 약간 다를 것입니다 들어 보자 안녕하세요, 어떻게 도와 드릴까요? 안녕하세요, 수요일에 테이블을 예약하고 싶습니다 7 7 명이라도? 네 사람 들어

4 명? 오늘? 오늘 밤? 다음 수요일, 6:00 pm 실제로 우리는 5 명 이상을위한 테이블 만 예약했습니다 네 사람은 전화를 걸지 않고도 나타날 수 있습니다 일반적으로 사람들은 언제 앉아 기다릴까요? 언제? 내일? 아니면 주말에? 다음 수요일, 7

오, 안돼 네 명이라면 예약없이 갈 수있어, 알았지? 오, 세상에 고마워요! 안녕! 다시 말하지만, 이것은 진정한 의미의 연결이었습니다 그러한 많은 예가 있습니다 기대와 달랐다

그러나 조수는 상황과 뉘앙스를 이해했습니다 이 새로운 이 경우 시간을 대기하고 상호 작용을 정상적으로 처리하는 등의 작업

Google AI Experiments – Detecting Diabetic Retinopathy to prevent Blindness | Digit.in

그래서 우리는 당뇨병 성 망막증 발견을 위해 인공 지능을 사용하는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 당뇨 망막 병증은 감정적 인 변화를 감지 할 수 있습니다

너무 늦었 어 그래서 Ipax가 15 년 동안이 망막 안과 진료를 이용할 수없는 1 차 진료소의 카메라 하기 위해서 여기 보이는 것과 같은 이미지를 캡처하고 당뇨병을 탐지 할 수 있어야합니다 망막증 그렇다면 당뇨병은 어떻게됩니까? 따라서 통제되지 않은 당뇨병 혈당이 눈 뒤쪽의 작은 혈관을 손상시킵니다

이 여기 안구의 뒷부분입니다 망막과 그로 인해 죽음에 이르게됩니다 당뇨 망막 병증이라고 불리는 신경과 수용체가 있습니다 그래서 망막 주치의 클리닉의 이미지, 그 이미지는 안과 진료실로 전달 될 수 있습니다 제공자는 이미지를 읽고 상담을 제공합니다

너는 할 수있다 망막이 건강한 경우 또는 손상된 경우를 알려주십시오 당뇨 망막이다 그래서 우리는 15 년 동안이 일을 해왔고 우리는 수백만 개의 이미지를 가지고 있습니다 그 이미지들은 기사의 근거 진실로 사용되는 Google의 깊은 학습 알고리즘 당뇨병 성 망막증을 정확하게 탐지하고 습격합니다

90 % 이상 그것은 인간의 눈으로 의사가 할 수있는 것보다 낫습니다 과 뿐만 아니라 그것은 즉각적인 읽기, 즉각적인 당뇨 망막 병증의 정도를 측정합니다 대신에 기다리는 시간이나 며칠 동안, 진료소가 즉각적인 측정을 할 수 있다는 것을 알고 있습니다 환자들과 무엇을해야하는지 알고 있습니다

Arta는 현재 임상에서 방금 사용되었습니다 시련 그래서 게임 체인저가 될 때가 될 것입니다 그곳에 인공 지능은 또한 다른 사람들과도 우리를 도왔습니다

예를 들어 이미지 품질을 사용합니다 우리에게는 큰 문제가 있습니다 우리는 직원을 훈련시키고 재교육하십시오 이들은 사진을 찍는 진료소이며 정말 지루한 작업입니다 이제 Google의 알고리즘으로 적응 된 사진 작가는 즉각적인 피드백을 얻을 수 있었고 이미지가 너무 어둡고 가벼우 며 흐리게 보이며 내 위치가 옳다

그리고 심지어 렌즈에 얼룩이 있습니다 그래서 그것은 매우 도움이되었습니다 그러나 무엇이 우리에게 더 흥미로운 것은 AI가 할 수있는 일입니다 이것들은 심사 프로그램의 사진들 어쨌든 우리는 인간이 보는 것들을 알 수있는 알고리즘을 알고 있습니다

볼 수 없다 심혈관 위험이 있는지, 심혈관 위험이 있는지, 심장 발작이나 뇌졸중, 신경 학적 상태가 가능성 그리고 우리는 망막 이미지가 아마도 비타민 테스트 환자가 의사에게 올 때, 당신은 혈압, 체중 또한 망막 이미지 그래서 이것은 우리가 말한 그레이딩 알고리즘입니다

약 또 다른 문제는 시각 장애가 3 배가 될 것으로 예상된다는 것입니다 2050 년까지 안과 진료 제공자가 충분하지 않아 계속 적응할 수 없습니다 이미 부담 의료 시스템

우리가 이것을 막기 위해 무엇인가를해야합니다 눈이 너무 빨라지면 사람들의 실명에 대한 악의적 인주기가 생깁니다 늦은 그리고 치료가 더 이상 효과가 없을 때 그래서 우리는 정말 기뻐합니다

진정으로 차이를 만드는 Google 앱으로 프론트 라인 고맙습니다

Google ‘to end’ Pentagon Artificial Intelligence project

구글, '펜타곤 인공 지능 프로젝트'종료 예정 구글 최고 경영자 다이앤 그린 (Diane Greene)은 금요일에 직원들에게 계약 연장이 없을 것이라고 말했다 구글 소식통은 미국 국방부에 인공 지능 업무를 수행하겠다는 계약을 갱신하지 않을 것이라고 밝혔다

이 결정은 거대 기술 인력의 강력한 반대를 따른 것입니다 수많은 구글 직원이 사임했으며 수천명의 사람들이 메이 븐 (Maven)으로 알려진 펜타곤 프로젝트 참여를 반대하는 항의 청원서에 서명했습니다 그들은 치명적인 목적으로 인공 지능을 사용하는 첫 번째 단계라고 우려했습니다 Google의 공식 성명은 발표되지 않았습니다 회사 소식통에 따르면 다이앤 그린 (Diane Greene) 최고 경영자 (CEO)는 금요일에 현행 계약이 내년 3 월에 끝나면 후속 조치가 없을 것이라고 금요일 직원에게 전했다

그러나 기술 뉴스 웹 사이트 기즈모 (Gizmodo)의 기자 인 케이트 헨거 (Kate Conger)는 BBC와의 인터뷰에서 구글이 프로젝트 메이븐 (Project Maven)을 취소하지 않았으며 향후 군사력을 배제하지 않는 것으로 보인다고 밝혔다 이 계약은 구글에 $ 10m (7,500 만 파운드) 미만의 가치가 있다고보고되었지만 잠재적으로 펜타곤과의보다 광범위한 협력으로 이어질 수있다 Project Maven은 기계 학습 및 엔지니어링 인재를 사용하여 무인 항공기 비디오에서 사람과 물체를 구분합니다 4 월까지 4,000 명의 Google 직원이 프로젝트에 참여함으로써 인터넷 거인이 사용자의 신뢰를 위험에 빠뜨리고 도덕적 및 윤리적 책임을 무시한다는 공개 서신에 서명했습니다 기즈모도 (Gizmodo)의 한 보고서에 따르면, 회사의 고위 지도부는 국방부와의 파트너십의 영향에 대해 깊은 상충 관계에있다

기자는 내부 이메일을 통해 경영진은이 계약이 커다란 기회라고 생각하면서 회사 관계가 어떻게 인식 될지 염려했다

Introduction to Building Actions for Google’s AI Assistant

이 자습서에서는 Google Assistant를위한 자체 Action을 만들 계획입니다 Google의 강력한 분석 및 자연어 처리 기능 활용 기능

Google Assistant는 모든 사람의 가상 개인 비서로 대화를 통해 사용자가 일을 처리 할 수 ​​있도록 지원합니다 현재 5 억 개 이상의 기기에서 사용 가능하며 빠르게 성장할 것입니다 더 많은 휴대 전화에 출시 된 수십억 개, 자동차 및 스마트 스피커를 가정에서 사용할 수 있습니다 특정 권한을 사용하도록 설정해야합니다 In https://myaccount

googlecom/activitycontrols 웹 및 앱 활동을 활성화하고, 장치 정보 및 음성 및 오디오 활동을 모니터링합니다 이 비디오에 대한 설명에서이 페이지 및 다른 페이지에 대한 링크를 찾을 수 있습니다 우리가 작업 할 콘솔은 두 개뿐입니다 Google 및 DialogueFlow

코딩없이 몇 가지 사항을 설정하고 몇 가지 간단한 JavaScript로 자습서를 마무리합니다 따라 와서 만들 준비가 되셨습니까? Google 콘솔에서 작업 콘솔에서 프로젝트 추가 / 가져 오기를 클릭합니다 우리 프로젝트에 이름을 지어 보자 "액션 소개"및 CREATE PROJECT를 클릭하십시오 시간이 좀 걸릴 수 있습니다

이제 작업에 대한 카테고리 목록이 표시되면 오른쪽 상단의 건너 뛰기를 클릭하십시오 왼쪽의 BUILD에서 Actions를 클릭하십시오 첫 번째 작업 추가를 클릭하십시오 이제 우리는 몇 가지 흥미로운 의도를 보았습니다 퀴즈, 성격 퀴즈, 플래시 카드와 같은 템플릿을 만들 수 있습니다

이 실습을 위해 맞춤 인 텐트를 사용하고 BUILD를 클릭합니다 이제 DialogFlow에서 DialogFlow 에이전트를 생성 할 것입니다 DialogFlow를 처음 실행할 때, Google 계정에 액세스하고 드라이브를 사용하고 서비스 약관에 동의 할 권한을 부여해야합니다 우리는 에이전트의 이름을 Action-Intro, 우리의 주요 언어로 영어를 선택하고 내 시간대를 선택하십시오 액션은 우리 프로젝트에 연결됩니다

만들기를 클릭하십시오 잠시 후 Intents 페이지가 표시됩니다 Welcome Intent로 시작합시다 여기서 주목해야 할 몇 가지 사항이 있습니다 우리는 다음의 의도를위한 훈련 문구를 쓸 것이지만, 환영의 임무를 위해이 부분은 비워 둘 수 있습니다

Welcome Responses를 보도록하겠습니다 안녕 여보세요 좋은 날 기본값을 삭제합니다

응답 및 대신에 새로운 응답을 입력하십시오 "환영! 어떤 나라가 너야 살다?" 이제 SAVE를 클릭하십시오 액션을 테스트하기 위해 통합을 클릭합니다 지금은 무시 페이스 북의 메신저, 슬랙 및 기타 통합

Google Assistant에서 통합 설정을 클릭하십시오 앱이 호출되면, 우리의 환영 의향이 먼저 촉발 될 것입니다 자동 미리보기 변경 기능을 사용하도록 설정합니다 우리의 변경 사항은 시뮬레이터에서 자동으로 업데이트됩니다 테스트를 클릭하십시오

Google의 액션 페이지로 돌아갑니다 다른 표면을 볼 수 있습니다 스마트 스피커는 디스플레이가 없지만 휴대폰은 유용 할 수 있습니다 행동 테스트 아래에서 또는이 Google 계정으로 로그인 한 모든 기기에서 '내 테스트 앱과 이야기하기'라고 말하거나 입력하십시오 (Assistant) "알았어

내 테스트 앱의 테스트 버전 가져 오기" (행동 소개) "환영합니다 어떤 나라에 살고 있습니까?" 그리고 환영 의향이 시작된 것을 볼 수 있습니다 지금 당장 내가 질문에 대답하면 우리 행동은 무엇을해야할지 모른다 그러면 우리는 오류를 범할 것이다

"인도" (행동 소개) "나는 그것을 얻지 못했다 다시 말할 수 있니?" "나는 중국에 산다" (행동 소개) "다시 말해봐?" 이제 우리는 새로운 의도를 프로그램해야합니다 다시 DialogFlow 콘솔에서 통합 설정 페이지를 닫고 왼쪽에서 Intents 및 인 텐트 만들기 이 의도 거주자 이름을 저장을 클릭하십시오

이름은 대소 문자를 구분합니다 먼저 몇 가지 훈련 문구를 추가하겠습니다 이렇게하면 Google Assistant가 사용자가 Google 질문에 답변하는 다양한 방법을 인식하는 데 도움이됩니다 앱이 처음에 말합니다 "환영! 너는 어떤 나라에 살고있어?" 우리는 대답 할 수 있습니다

"나는 한국에 살고있다" Google에서는이 경우 매개 변수를 정의합니다 이 기능은 국가, 언어, 색상 및 기타 항목에서 사용할 수 있습니다 다른 것을 해보 죠 "우리 집에있다

인도" "나는 몰디브에 살고있다" "나는 빌라를 빌렸다 오스트리아 " "남아공에서 일하고 있습니다

" "미국" 이번에는 국가가 자동으로 강조 표시되었지만 시도 할 때 그렇지 않을 수도 있습니다 특정 국가 이름을 강조 표시하여 매개 변수가 인식되는지 확인하고 Google이 미리 정의한 엔티티를 선택합니다 작업 및 매개 변수에서 관리를 클릭하십시오 매개 변수와 행동 지역 – 국가 매개 변수가 필요하며이를 확인합니다

매개 변수 이름을 단순하게 "country"로 단순화합시다 해당 프롬프트를 입력합니다 "무슨 나라 너니? 살다?" 그리고 닫기를 클릭하십시오 이행 섹션에서, EULBLE FULFILLMENT를 클릭하십시오 이 의도에 대해 웹 훅 통화 사용을 설정하고 저장을 클릭합니다

이제 간단한 JavaScript를 살펴 보겠습니다 DialogFlow 콘솔에서 왼쪽에있는 이행을 클릭하고 인라인 편집기를 활성화하십시오 다음 코드를 입력해야합니다 엄격 모드를 사용하고 DialogFlow 모듈을 가져옵니다 또한 firebase 함수 패키지를 가져오고 app이라는 DialogFlow의 인스턴스가 필요합니다

그래서이 의도를 위해 거주하는 국가, 우리는 두 개의 인수를 돌려받습니다 : 이 경우 사용자와의 대화에 대한 속성을 가진 대화 개체 및 매개 변수 개체 사용자 응답의 국가 이름 우리는 국가 이름의 글자 수를 세고 변수 letterCount에 할당하십시오 그런 다음 letterCount와 국가 이름을 사용하여 사용자에게 메시지로 대화를 닫습니다 조금 더 코딩하면 다양한 시나리오와 사용자 입력을 여기에서 설명 할 수 있습니다 이제 배포를 클릭하십시오 이 작업은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다

"마지막으로 배포했습니다"라는 메시지가 표시 될 때까지 잠시 기다립니다 이제 Google 콘솔의 액션으로 돌아가서 시뮬레이터를 사용하여 앱을 테스트 할 수 있습니다 시뮬레이터를 클릭하고 테스트 앱과 이야기 해 봅시다 (Assistant) "알았어

내 테스트 앱의 테스트 버전 가져 오기" (행동 소개) "환영합니다 어떤 나라에 살고 있습니까?" "나는 인도네시아에 산다" (행동 소개) "좋았어! 인도네시아에는 9 개의 편지가있다" "내 테스트 앱 이야기" (Assistant) "알았어 내 테스트 앱의 테스트 버전 가져 오기

" (행동 소개) "환영합니다 어떤 나라에 살고 있습니까?" "나는 케냐에서 일한다" (행동 소개) "좋았어 케냐에는 5 개의 편지가있다" "캐나다" (행동 소개) "좋았어! 캐나다에는 여섯 통의 편지가있다" 지금은 잘 작동하고있는 것 같습니다

이 데모에서 가장 인상적인 점은 Google 비서가 상호 작용하고 사용자가 말하는 것을 실제로 이해할 수있는 힘입니다 내가 만든 동작은 전 세계 사용자가 사용할 수 있습니다 앞으로 다른 데모 및 상호 작용을 실험 해 보시고 향후이 데모에서 더 많은 비디오를 얻으실 수 있도록이 채널을 따르십시오 정보 및 링크에 대한 설명을 확인하고 아래 의견에 대한 의견을 나에게주세요