当当AI搭上云端未来将会怎样

当AI搭上云端,未来将会怎样？

开发者不是人工智能云产品和云服务的唯一受众，在处理客户服务运营时，消费者也将会感受到智能云对他们产生的强烈影响。

硅谷科技高管Kanishk Priyadarshi说： AI将遵循之前的路径策略，以此来降低呼叫中心的人力成本。而且AI不但不会降低服务质量，而且还会有很大的提升。

20世纪90年代到21世纪初期，通过劳动套利来削减成本的不良风气盛行，这严重削弱了消费者零售业呼叫中心的运营水平，严重破坏了品牌和信展开关键单体、助剂制备技术及工程转化、树脂和材料制备及利用研究誉。 但是，很少有人会认为，劳动套利会降低客户服务质量，这无疑是对客户满意度进行灾难性的打击。 Priyadarshi说， AI可以扭转这种不利形势，并在许多行业提高客户满意度水平。

在混合使用人工智能的情况下，消费者将直接与专业机器人或由人工出口增长稳中有进智能支持的服务代表进行交易。 总体来说，客户体验有所提高，因为客户将直接获得最好的专业知识。我们的聊天机器人将对产品和服务有广泛和深入的了解。 他说， 我们与聊天机器人的对话将高度个性化，它们已经知道我们的问题，所以每次谈话都不必从头开始。

此外，人工智能客户服务系统将会从每次与客户交互的过程中不断学习。 机器人会知道你遇到困难时的烦恼，它会根据以往对类似困难的相关学习经验来给你最优质的答案，来解决你的困难。这一过程将会在瞬间完成，而不需要延迟多少时间。 Priyadarshi说， 多年来，我们一直在探讨大数据技术，而人工智能就是大数据最终的归宿，这项技术将让机器人对人类的问题给出答案，甚至是在人开口之前，就已经知道你想问什么。

NextIT(聊天机器人公司)是 会话AI 空间中的主要参与者，它为美国陆军、美国铁路公司、美国电信公司和美国安泰保险金融集团等客户构建了智能聊天机器人和虚拟助手。该公司的下一个创新点就是将现有的商业AI进当时看来或许并未有甚么特别的地方行升级，将人工智能从一个后台的驱动程序，变成可以更深入、更有效的参与客户战略的工具，降低客户运营成本。

NextIT公司销售总监RickCollins解释说： 聊天机器人和虚拟助手不仅仅是做了客户支持的工作，它们作为甲方与乙方之间的对话桥梁，为双方都带来了很多价值，例如除了降低成本和生产力之外，它还为客户带来了盈利。

例如像Amtrak的 Julie ，Aetna的 Ann 和美国陆军的 SGT STAR 等智能虚拟助手，不仅是高级的客户服务工具，还是智能云中的 新面孔 。它们与苹果的Siri和微软的Cortana还是有一些不同，Siri和Cortana提供的是广泛的一般性问题解决服务，而商业AI机器人将为客户提供深层次的专业知识。

在不久的将来，大多数的公司将越来越依赖使用AI机器人来管理客户关系，从而导致商业模式的彻底改变。未来的AI客户联络中心将会成为一个优质的中心，增加客户的兴趣和粘度。

在4月份，Movidius公布了其Fathom神经计算棒，NVIDIA也宣布推出基于Pascal的TeslaP100 GPU与HBM2.这两个公告表明了人工智能在云端中的进化路径。一方面，像Google、IBM、Microsoft、Amazon和HPE这样的 传统 厂商正在为AI开发者和用户推出复杂的云服务。另一方面，新的供应商，如NVIDIA和Movidius正在从根本上提高设备和本地络的AI能力。

小i机器人公司的创始人、总裁兼首席技术官朱频频认为，人工智能在云端中运行其实是本地和远程技术之间的连续的相互作用。朱频频介绍说，数据收集和压缩是在设备中进行的，而先进的过程，如语义分析、自然语言处理和机器学习在云端中执行。高级过程创建的一些见解和知识会以程序的方式传回设备，从而创建了一个动态反馈循环。

智能的系统和虚拟助手获得专业的知识，并且将这些知识转移到与人类直接交互的物理机器人身上，这只是时间的问题。去年，小i机器人推出了一个智能机器人云操作系统，可以嵌入到家电、车辆和各种设备中，包括物理机器人。

香农极限怎么样？

显然，机器人的春天来的比我们想象的要快的多。由于人工智能在云端中得到了快速的发展，因此我们很有可能在未来几年内与机器人一起工作。现在已经有一部分人与机器人展开了合作，即使我们没有直接的去了解他们。

虽然人工智能在云端中的发展很快，但是也出现了一些问题，例如数据络是否能都承受住实时的、巨大的关键信息流。那么，我们的络到底准备好利用物联技术了吗？

我们正在快速接近香农限制，理论上的障碍限制了大量可以被安全管理的数据。用传奇信息理论家乔治 香农的话来说，超越这个极限，你的数据将会降级。

直到现在，香农极限被认为是信息理论史的一个有趣的脚注。今天，击中香农限制的后果将是非常明确的：想象一下，如果无人驾驶汽车载着你去工作，由于超过了香农限制，那么它就会从云端中受到损坏的数据，那么会发生什么情况呢？

一个明显的答在加上能够量身定制案是，无人驾驶汽车将需要一定量的AI能力内置于其中。麻省理工学院AgeLab的研究科学家和麻省理工学院新英格兰大学交通中心副主任Bryan Reimer都认为，决策逻辑必须由汽车本身来掌握，因为智能云并不完美。

汽车或设备中嵌入多少AI成分，以及云端中具有多少的AI之后，我们就可以放心的把安全委托给智能云呢？谁又将决定适当的比例呢？这些决定是由制造商、立法者还是消费者决定的吗？这些问题对于进一步讨论云平台中的人工智能及其对现代文化的广泛影响将变得越来越重要。