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人工智能的复兴,哪些人的工作没了

(2017-02-05 17:00:55)
标签:

人工智能

人工智能的复兴,哪些人的工作没了? 

颜艳春

人类与机器人共事,已经开始。不久的将来,人类会有大事要发生。

不久的将来

人类会有大事要发生


接上篇从人类智能到人工智能

  人工智能正在迎来发展的关键阶段,人工智能作为一种基本技术,在语音识别,文字识别,机器翻译,搜索引擎,广告平台,个性化消费推荐,还有自动驾驶技术,都取得了很大的突破。未来人工智能将改变移动互联网时代人类的多个接触点,它不仅听懂的人说话,甚至还能看懂人的眼神和姿势。


人工智能的复兴,哪些人的工作没了

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人工智能的复兴,哪些人的工作没了

人工智能的复兴,哪些人的工作没了

  特斯拉新出厂的互联网电动车将会配置Autopilot 2.0第二代自动驾驶硬件设备,将配合Autopilot新版软件给驾车人提供更先进的自动驾驶和辅助驾驶功能。据悉,第二代自动驾驶硬件包括了8个摄像头、1个雷达、数个超声波传感器以及进行图像处理和人工智能神经网络的高性能计算机。 

  科大讯飞现在一直是基于业界领先的这种语音的处理技术,他们研制了一款“小曼”的智能机器人。“小曼”的拟人化程度是非常高的。不仅赋予他人的形象相对应的感情动作,同时具有一定的可交互性,而且是显得比较自然。在技术上它首先是解决了客服机器人在大厅环境下的这种混淆背景噪声、人声干扰、回声等等一系列的噪音问题。通过先进的麦克风和语音序列,以及定位,以及嘈杂环境下的唤醒率的问题,都可以使用户体验非常的完美。 

  Netflix,亚马逊 和 Pandora 都在使用人工智能来确定推荐什么样的电影、商品和歌曲。2016年5 月,亚马逊开源了它们的深度学习算法,它是可扩展稀疏传感网络引擎(the Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine(DSSTNE),简称‘Destiny’),被用于产品推荐,同时可以被扩展以实现超越语言和语言理解以及异议识别的目的。 

  Mall of America 的E.L.F.是一个聊天机器人,利用Watson的AlchemyLanguage API,在客户通过Facebook或手机上的移动浏览器进行交互时了解他们的查询和情绪。它通过一系列问题了解客户想要做什么,并根据反馈提供建议。如果客户想要更多,系统会将客户连接到真正的人那里寻求帮助。

   Fashion Island的At Your Service也利用沃森为客户提供访问信息的途径,IBM将其描述为“从本质上是在他们手掌心里创建一个增强的目录。”客户拨打(949)734-7364获得响应,然后就几乎可以问任何有关该商场的问题。At Your Service集成了Watson的Conversation and AlchemyLanguage API,以实现自然语言交互。 

  智能医疗是AI的下一个蓝海。随着人工智能的发展,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+医疗”进行转变,目前主要集中在机器人和机器学习两块。机器人以手术和看护为主,其中又以手术机器人“达芬奇”为典型代表。凭借灵活的关节、多功能的机械臂以及高分辨率的三维图像处理设备,达芬奇机器人已协助医生完成了多项手术。就在近日,它还帮助医生为一名年仅20个月大、身患先天性肾脏畸形的婴儿成功进行了微创手术。比如IBM开发的Watson Oncology系统,它能帮助医生分析临床数据,为病患制定个性化治疗方案,还有南加州大学开发的机器学习工具SimSensei,它可以帮助医生诊断抑郁症等等类似的还有很多。此外,还有智能穿戴、计算机视觉、语音识别等多项AI技术正在被人们引入医疗领域。在医疗保健中,图像识别技术可以提高癌症诊断的准确性。

  李嘉诚先生投资的Sentient Technologies公司,研发了一个能够取代投行分析师的投资机器人,叫Kensho。他可以运用自然语言的处理深度学习等AI技术建立量化交易模型。它可以在很短的时间内做高频的数据分析和投资的交易决策。做这种产品或者说实现这种业务功能,最重要的第一步是搭建知识图谱,就是让机器能够像人一样的,去处理这些数据或者说结构化以及非结构化的信息,然后来满足人类的知识表达和业务需求。

  最大的金矿可能来自于AI金融,传统的量化交易的是没有智能的,都是拼速度的。文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)是美国做量化交易第一的公司,他们的科学家最早将机器学习算法应用到二级股票市场交易中。他们的基金平均年化收益率达到了71.8%,华尔街的交易大师就打不过他们的科学家团队。

  因果树.图灵产品可以三秒钟回答投资圈的任何问题,里面包括行业怎么样、行业的周期、包括投资的所有的项目、投资人创业者包括他们的产品及竞品的运营数据、行业的公司数据、还有产品线的一些运营层面的用户画像等等。

  蚂蚁金服,设立了一个特殊的科学家团队。专门从事机器学习与深度学习等等人工智能领域的前沿的研究和应用。他们的业务场景非常的完整,应该说是目前是国内业务场景最广同时又最深的企业案例他们进行了一系列的创新。比如说互联网小贷、保险、征信、智能投顾、顾客服务等诸多的领域。根据他们自己公布的数据,网上银行的花呗和微贷业务,利用机器对数据的大规模以及高频率的处理能力。使用机器学习把虚假交易率降低了近十倍,为支付宝的证件审核系统开发的基于深入学习的OCR系统能使得他们证件校验核查的时间从一天缩小到一秒,同时提升了百分之三十的通过率。

  2015年“双11”期间,蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成,同时实现了100%的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入“我的客服”后,人工智能开始发挥作用,“我的客服”会自动“猜”出用户可能会有疑问的几个点供选择,这里一部分是所有用户常见的问题,更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点;在交流中,则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升,在花呗等业务上,机器人问答准确率从67%提升到超过80%。

  2015年,交通银行推出智能网点机器人:“交交”,并引发了金融银行界的广泛关注。“交交”为实体机器人,采用语音识别和人脸识别技术,可以人机进行语音交流,还可以识别熟悉客户,在网点进行客户指引、介绍银行的各类业务等。在语言交流过程中,“交交”能回答客户的各种问题,缓解等待办理业务的银行客户潜在情绪,分担大堂经理的工作,分流客户,节省客户办理时间。

  我们可以通过对人语音的这种挖掘可以判断出对方来电的原因、对方来电的情绪、以及对方的内心诉求,然后将它转交给相应的客服。比说你是来投诉的,或者来咨询某种业务的等等。2015年双十一期间,蚂蚁金服百分之九十五的远程客户服务都已经由大数据智能机器人来完成,同时实现了百分之百的自动语音识别。当用户通过支付宝客户端进入我的客服以后人工智能就开始发挥作用。我的客服会自动猜出用户可能会有的疑问和提问方式供其选择。这里一部分是所有用户常见的问题,更精准的是基于用户使用的服务市场,最近的行为变量抽取出的一些个性化的疑问点。在教育过程当中也通过深入学习和语义分析,给出自动的回答。问题识别的模型、点击准确率也有大幅的提升,在花呗业务上机器人的问答准确率已经从百分之六十七提升到大概超过百分之八十。

  服务型机器具备对人的语音、乃至于像一些表情和图像的这种智能化理解来做出具备一定情感和推理决策能力的反应。这都是未来机器人所必须要攻克和实现的一些技术难点和功能。但想象某一天,当人脸识别超越了人类,我们还需要什么样的保安吗?当语音识别超越了人类,我们还需要什么样的客服吗?当自动驾驶超越人类,我们还需要什么样的司机吗?当智能投资超越了人类,我们还需要什么样的投资分析师吗?当写新闻超越了人类,我们还需要什么样的记者吗?当机器人能阅读CT片,我们还需要什么样的医生?

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