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CloudCare Prof.wang:你好 未来

2017-10-12 23:07 云头条

飞天·智能,2017云栖大会最热的议题,仍然是人工智能。

 

当AlphaGo以3:0的比分碾压过人类围棋的巅峰象征——柯洁时,犹如开启了一场启蒙运动,几乎所有的科技公司、风险投资,都将眼光投向了人工智能。第三方数据显示,2016年全球人工智能领域的风投规模,从2012年的5.89亿美元,猛增至50多亿美元; AI企业并购和IPO,也从2012年的仅仅2项上升到2016年的68项。

 

在汹涌的AI浪潮中,对未来的想象铺展出宏大磅礴的叙事。然而在这种浩渺的未来面前,人类犹如仰望星空一般,显得如此渺小。《麦肯锡:中国人工智能的未来之路》报告指出,人工智能技术通常由四个部分组成,即认知、预测、决策和集成解决方案。目前人工智能各项技术的商业化水平参差不齐。认知和预测领域的许多技术已经逐步商业化,然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶段。

 

这就意味着,从技术成熟度位面而言,企业跨越AI浪潮到达商业化的彼岸,显然还有很长的路要走。

 

浩瀚美丽的AI星空下,商业应用要如何起舞?人工智能如何赋能未来,让工作变得更为简单高效?此次云栖大会驻云专场论坛,驻云科技CEO蒋烁淼带来了他的全新AI产品Prof.wang,走近这款全球首个面向IT科技的智能机器人,或许能够让我们一窥未来。

 

星空下的仰望,AI浪潮的彼岸

 

以此次驻云科技发布的Prof.wang为例,它所接近的智能客服领域,作为人工智能应用最先落地的一个场景,facebook、微软、三星、太平洋保险、华为等企业,都先后选择了“智能客服为主,人工客服为辅”的改造路径。BAT和京东对此亦均有布局,在争夺激烈的电商领域,更有网易七鱼、美洽、小i机器人。

 

提到智能客服,很多人会联想电影《she》中萨曼莎那样无所不知、善解人意的“人工智能”。驻云科技CEO蒋烁淼纠正了一个最普遍的错误认知:很多人将智能客服理解成智能交互机器人(或者叫人工智能助手),例如微软小冰和苹果的siri。

 

但事实上,泛领域的人工智能助手,面对的是广泛的问题,其回答也是发散的。“如果要达到足够好的效果,就意味着它的知识边界、内容边界要超出我们的边界,才能‘懂’得比人更多。”且不论这需要巨大的成本,使人工智能拥有庞大广义知识库,连接非常多的应用。“即便在拥有足够大的知识边界的情况下,AI也很难判断用户真实的需求,同一个单词,在医学、在教育、在计算机,可能有不同的含义;而不同领域类似意思的词,却可能有着完全不同的表达,人类不同专业尚且听不懂,AI又如何去判断?”

 

因此,智能客服背后连接的是有边界的服务,通常聚焦在业务范围内,有很强的针对性。而也正因为其强针对性,造成了自学习功能的削弱,这对于像IT行业这样高速发展的领域而言,显然是致命的。同样,因为客户本身的问题是开放式的,问法千奇百怪,就给智能客服聚焦问题中关键信息、并进行处理和还原,造成了难点。这也是很多智能客服答非所问、用户体验差的核心问题。

 

思考的边界,Prof.wang的领地


而Prof.wang的诞生,让我们看到了更多的可能性。

 

蒋烁淼介绍,Prof.wang是一款面向IT科技的智能机器人,它的作用不仅仅是识别用户需求、实现服务入口的标准化、提升服务质量。他更像是懂IT的“王教授”,其背后连接的是一个面向IT的知识库。知识库的内容一方面来自于不断迭代的云计算IT知识图谱,一方面来自于驻云的实际服务,在不断的沉淀和自学习中,成为CIO的决策助理,帮助CIO提升认知边界和决策能力,从而提升整个企业的技术能力。

 

自我学习和决策能力,从这两点而言,已经很难将Prof.wang归类于智能客服。蒋烁淼坦言,在驻云的服务中,有很多重复性很高的问题,其中其实60%~70%是完全可以让用户自服务完成的。具体的执行很简单,只是企业不知道问题在哪里,怎么做。而这时,机器人能够起到很大的作用。用户对Prof.wang发起提问后,人工智能将24小时进行回复,并且,这种回复是秒级响应的。

 

在企业的实际应用中,IT人员的经验和工作效率、质量,往往成线性关系。而人的知识和经验又具有局限性,资深的IT工程师,也无法解决所有领域的问题。Prof.wang的知识图谱,将打破人的认知边界,将所有有用的信息集中处理,并将客户的需求进行自然语义的分解,最后将正确的解决方法推送给用户。这显然是对IT服务成本和效率的大规模解放。

 

当然,Prof.wang呱呱坠地,一段时间内,它还将处在持续的高速学习过程中。而它连接的驻云CloudCare的所有服务,将在其不断的服务中,产生反哺作用。简而言之,Prof.wang知识库中无法解答的问题,将连接CloudCare,在15分钟内,通过技能标签、服务历史、处理事件数量等多种影响因子进行权重计算,匹配到最合适的专家工程师,予以响应。而人工解决的结果,将回归知识库,补足Prof.wang的知识缺漏。在这种循环中,Prof.wang的IT知识库将日益强大,最终成为真正的“王教授”。

 

“世界上没有一个万能的人,但可以有一个什么都懂的机器”是蒋烁淼对于Prof.wang的评价。在IT这个边界里,Prof.wang的不断思考,最终能诞生一个完美的“云顾问”么?我想,是可能的。


你好,未来!蒋烁淼的狐步舞

 

可以发现,Prof.wang的能力模式,来源于两个重要的关键词,边界和标准化。这也是我与蒋烁淼接触中,他提及最多的两个词。用“人工智能”去替代“人”实现服务的理念,并非是驻云的独家创造。麦肯锡曾分析了全球800多个职业的2000多个工作活动,指出虽然就技术上而言,50%的工作活动都可以使用AI代替,但技术可行性只是一个因素,其他还包括开发和部署具体应用,劳动力市场动态,经济利益以及监管和社会接受的成本。考虑到这些因素,也许要到到2055年,AI才能真正实现这50%工作量的解放。

 

从这一点出发,反观蒋烁淼口中的“边界”和“标准化”,使得这种“替代”的路径更为清晰,也具有现实的可操作性。就Prof.wang而言,整个系统内对AI、客户、工程师的学习边界、服务边界、能力边界,有着非常清晰的界定。这种界定并非是对人工智能和服务本身的束缚,而是在系统化的构架中,为标准化提供了可能性。一如轻盈曼妙的狐步舞,只有在规范的动作技巧、协调的舞伴关系、流畅的路线运转中,才能体现出整体的美感。

 

同样,标准化不仅能够提升AI自我学习的效率,对于客户实际运用和行业服务水平的整体提升,无疑也有着更为重要的意义。标准入口的提供,一方面可以简化企业客户调用IT服务的流程,有助于用户更便捷、更低门槛地使用云计算服务,同时使托管服务供应商(MSP)更快、更精准地响应客户需求;另一方面,也可以使服务规模化,工业化,从而帮助企业大大地降低服务人员的成本投入。

 

与标准化入口相匹配的,是客户需求的标签化和工程师能力的标签化。驻云将服务团队转化为资源池,将每一个工程师的能力和工作状态数据化,在提升服务效率和匹配度的基础上,实现工程师业绩量化以及技术能力的自我提升。就这一点而言,Prof.wang不但将为云计算和IT服务业带来前所未有的变化,对于其他人力资源密集型的服务业,同样有着深远的启发作用。“人是不靠谱的”蒋烁淼在采访中多次提到的这句话,道出了所有服务行业企业管理的最大痛点。将服务过程中,不可控的人为影响降到最低,机将大大简化沟通流程、保证服务质量。

 

“跨时代的科技,不是高深的科技名词,而是能够真正解决问题。对于最终用户来说,它是可以确实触摸到的功能或效果。”在人工智能井喷发展与技术泡沫并发的今天,蒋烁淼的坦率,无疑是AI实践派仰望星空,脚踏实地的切实写照。我期待着Prof.wang的成长,因为,它不仅是一款驻云的商业产品,它饱含着蒋烁淼和他的团队对未来的期望与梦想,更是AI与云计算领域学科和商业化结合的一种探索。

 

AI星空下,Prof.wang规则与灵动一体,严谨与轻盈并存的狐步舞,将让更多人,体会到科技的美感。


 
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