首先，什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能发展的趋势

（1）更聪明的机器人

IBM科研部的认知计算副主管巴纳瓦很期待看到人工智能技术能够嵌入到更多的机器人与设备中。IBM正在利用机器学习算法训练机器人更好地将合适的姿势、音调与语句结合。该公司的人工智能技术已经被加载于其他公司生产的机器人上，例如软银的礼宾与销售助理机器人佩珀。机器学习算法能够帮助机器人学习更好地导航（自动驾驶），并且与诸如仿生眼睛等机器人设备结合。

（2）更快的分析

机器学习算法的一个关键应用就在于数据分析。视觉数据分析的进步以及速度的加快将会跨越不同的领域带来广泛的影响。巴纳瓦在邮件中写道：“人工智能在理解图像方面的技术大大加强，这包括对于例如目标、人和地点等特殊元素的文本和意义等。”而扩大视觉分析影响的一个关键领域便是医疗体系，巴纳瓦特意指出，人类工作者需要处理海量的视觉信息，她同时也举了这样一个例子：一个放射科医生每分钟需要对16张放射相片做出诊断。根据研究，加快数据处理的速度会大幅提升2016年人工智能在商业中的表现。分析师霍普金斯写道：“机器学习将会取代手动数据处理与数据监管等累活脏活，节省下的时间又可以促进数据策略的发展。”

（3）更自然的互动

用来处理语言的机器学习算法的提升会让人们与计算机之间的交流更加容易。微软雷德蒙德实验室研究员兼管理主任霍维茨说，虚拟助手（如Siri与Cortana）会变得“非常有帮助”。阿鲁达是人工智能律师初创公司ROSS的CEO，他说：“一直以来，我们都是基于计算机的语言跟它们进行交流，这正是我们需要跨越的一步”。他提出自然语言处理的进步会在明年开始颠覆这样关系。

（4）更智能的学习

机器人已经非常擅长精确的重复性工作，但大部分仍然笨得像块石头。这也是为什么机器人通常只用于那些经过精确设计的情况。这也解释了它们为何无法轻易地接受新任务，或者在不熟悉、不确定的情况下无法正常工作。然而，事情总是在变化，感谢新一代的技术与算法，能够使机器人学的更快更好。

机器学习有很多种方法，有些已经在研究室里表现出了非常明显的效果。尤其是有一种方法对工业机器人产生了重大影响，即深度学习，这种方法采用大型仿真神经网络，在训练机器人理解图片、视频和声频内容的方面不可或缺。而部分公司意图使用这一方法来训练机器人观看、抓取和推理。

（5）知识共享

值得期待的另一趋势就是机器人彼此分享它们获取的知识。一旦机器人能够从其他机器人的工作中获取利益，就会加速学习过程。另外，通过那些能够将信息上传至不同系统的有效方法，即使两个完全不同的机器人也能够教会彼此如何识别一个特定物体或执行一项新任务。

目前几个正在实施的项目旨在提供简单有效的方法来使机器人通过互联网获取知识。不难想象将这一切应用于工业环境下（比如那些识别或抓取不同物体的任务）会有怎样的结果。

逐渐成熟的智能客服机器人

中国近年CPI逐年上涨，推动着人力成本的上涨，趋势已不可逆。在这个大背景下，减员增效已经成为企业经营共识，历来被认为是成本中心的客服中心尤其如此。随着科技的进步，越来越成熟的AI技术运用其中，传统人工客服模式逐渐向智能客服转型升级，智能客服时代即将到来，而智能客服机器人则在其中扮演了极其重要的角色。

智能客服让客户服务的各个环节更加智能化、自动化、便捷化与一体化。帮我吧智能客服机器人用于进一步扩大市场份额、增加获客量，并且降低获客成本。

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