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人工智能有了雏形,AI管家还会远么?

来源:雷锋网 | 时间:2015-07-10 17:49:14 | 阅读:138 |  标签: 生活服务 人工智能 应用   | 分享到:

Uber的联合创始人Garrett Camp创立的Operator可以帮助用户购买产品,他的模式就是利用商店在职人员空闲的时候,可以在Operator上接单。“我们的目标就是帮助客人在合适的商店找到合适的产品,立即购买并安排运送,听起来有点像是 Siri,但区别在于我们的服务后台是全职的工作人员。”这一点与Uber利用空闲的私家车有异曲同工之妙。

一种是建立自己的客服团队,而另一种是吸纳闲散的专职人员。应应团队并不看好前者的方式,互联网多年的经验让他们认为未来的主流一定是人工智能。通过机器学习的方式可以识别用户的需求,搜索引擎根据需求搜到匹配的服务后,通过打通第三方的服务生成需求反馈,用户只需要确认由这个服务完成就可以确认支付了,整个过程全部在后台完成。

吴恒魁告诉记者应应采取了“人工智能+众包兼职”的模式。本来他们并没有考虑过人工服务,但产品上线的48小时内用户增长了3500人,两周内达到了6800人,人工智能没办法应付,临时找了一些朋友做客服。

对于用户的需求,应应首先会进行语义识别,当人工智能无法解决时会转接到客服。他们的“众包兼职”与Operator有相似之处,主要是学生、家庭主妇、宅男宅女等有闲散时间的人来兼职做客服。

人工智能有了雏形,AI管家还会远么?

和应应机器人大白对话,作为一个机器人,他的反应还是挺慢的

人工智能难在哪?

从新闻推荐到人工智能,雷锋网向吴恒魁提出了后者的门槛有多高的疑问。他告诉记者,文章一类的推荐首先要做到段落识别,“机器先弄明白这一段是什么意思,然后这篇文章是什么意思,才能以此做含义类似的推荐。”人工智能处理需求时,第一步是语义识别,“一句话包含哪些服务的关键词,需要搜索出哪些匹配的服务,从技术角度讲还是非常相似的。”

最大的困难在于系统搭建的过程,产品系统,客服系统,市场营销系统,这几块是绑定在一起的。能不能快速的获得技术的打通,人工培训的流程能否尽快达到用户的需求,营销系统在最早期能否精准的抓住一些用户,通过精准场景获得特定用户。这些都是问题,只有最后达到目标需求整体都满足了才可以。

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