人工智能的案例
2023人工智能展|廣州人工智能展|廣州智能展
2023人工智能展|廣州人工智能展|廣州智能展
2023中國（廣州）國際人工智能展覽會
Guangzhou International Artificial Intelligence Exhibition 2023
時間：2023年12月20-22日
地點：廣州琶洲-保利世貿博覽館（海珠區新港東路1000號）
參展聯系人：金女士
手機：137 6181 8142（同微信）
Email:cde_china@163.com
網站：www.ravexpo.com
展會簡介：
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模仿、延伸和擴展人的智能的理論、辦法、技能及使用體系的一門新的技能科學。人工智能從誕生以來，理論和技能日益成熟，使用范疇也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。
人工智能已接連三年被寫入政府工作報告，從“加快”、“加強”到“深化”，被確定為引領國家未來科技開展的重要戰略布局。作為我國人工智能戰略布局的先導區和示范區，廣州在建造人工智能工業路上勇當排頭兵，是很多創新使用的策源地。圍繞著實現工業推動、使用使能、人才集聚、資源共享、品牌共建、聚焦人工智能等要害范疇，調集精銳力氣，引領突破，加快建造創新策源、使用示范、制度供應、人才集聚開展的人工智能“廣州高地”。營造協同化的智能生態環境、建造世界級人工智能使用場景。
2023廣州國際人工智能博覽會“AIE”伴隨著智能職業的快速開展，已被越來越多的企業列入每年必選展會，也成為各采購商選購的理想平臺。
展開 粵港澳大灣區人工智能產業盛會：2026第十四屆深圳人工智能展會
2026年4月9日，深圳會展中心將迎來一場人工智能領域的盛會——"2026深圳國際人工智能展覽會"。這場為期三天的展覽會不僅僅是一次簡單的產品展示，更是全球AI行業交流互動的重要平臺，標志著中國人工智能產業邁向國際化合作的新階段。在全球數字經濟蓬勃發展的背景下，人工智能作為核心技術驅動力，正在重塑全球經濟格局和產業生態。本次展會將匯聚全球頂尖AI企業、科研機構和行業專家，共同探討人工智能技術的最新發展趨勢，分享創新應用案例，構建互利共贏的產業生態圈。
深圳作為中國改革開放的前沿陣地和創新之都，在人工智能領域具有得天獨厚的優勢。這座城市不僅擁有完整的電子信息產業鏈，還孕育了華為、騰訊等一批具有全球影響力的科技企業。選擇深圳作為展會舉辦地，正是看中了其深厚的產業基礎和開放的創新環境。據相關數據顯示，深圳人工智能產業規模已連續多年保持20%以上的增長速度，形成了從基礎研究到應用落地的完整生態體系。展會期間，來自全球的人工智能企業將展示包括機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能機器人等在內的最新技術成果，為參觀者呈現一場科技盛宴。
本次展會的核心價值在于促進產業鏈上下游的深度合作。在AI芯片展區，觀眾可以看到最新一代的神經網絡處理器，這些芯片在算力和能效比上的突破，為邊緣計算和云端智能提供了強大支撐。算法開發平臺展區將展示各類開源框架和低代碼工具，大幅降低了AI技術應用門檻。而在行業解決方案展區，針對金融、醫療、制造、交通等垂直領域的定制化AI應用將充分展現人工智能技術如何賦能實體經濟。特別值得一提的是，展會專門設置了"AI+可持續發展"主題展區，聚焦人工智能在應對氣候變化、保護生物多樣性等全球性挑戰中的創新應用，體現了科技向善的發展理念。
國際合作是本次展會的另一大亮點。隨著人工智能技術快速發展，全球治理與合作變得尤為重要。
展開 人工智能專業----無人機插上人工智能的翅膀（UAV+Al)
試驗箱結構圖
試驗箱人工智能學習算法
本實驗箱布局兩種人工智能學習算法：離線學習（圖1）和在線學習（圖2）。
離線的人工智能學習：學生學習環境部署、算法以及網絡構建，通過構建網絡以及調節網絡超參數實現在服務器或者學生電腦上訓練網絡，完成訓練模型，然后將模型下載到邊緣計算終端完成預測，得到預測結果，（見圖1）學生可以在這個過程中學習人工智能的整體部署思路、對人工智能的認識以及研究更深入。適合系統研究人工智能學習的整個過程，可以自己設計模型，做一些簡單的算法處理，驗證算法。
在線的人工智能學習：學生直接調用第三方百度的AI開放平臺，將需要預測的圖片或者語音內容傳輸到百度的人工智能算法網絡，算法網絡會給出識別結果（如圖2），這種在線算法無需自己構建網絡和調節超參數，簡化學習步驟，適合應用集成。
離線的人工智能學習：學生學習環境部署、算法以及網絡構建，通過構建網絡以及調節網絡超參數實現在服務器或者學生電腦上訓練網絡，完成訓練模型，然后將模型下載到邊緣計算終端完成預測，得到預測結果，（見圖1）學生可以在這個過程中學習人工智能的整體部署思路、對人工智能的認識以及研究更深入。適合系統研究人工智能學習的整個過程，可以自己設計模型，做一些簡單的算法處理，驗證算法。
在線的人工智能學習：學生直接調用第三方百度的AI開放平臺，將需要預測的圖片或者語音內容傳輸到百度的人工智能算法網絡，算法網絡會給出識別結果（如圖2），這種在線算法無需自己構建網絡和調節超參數，簡化學習步驟，適合應用集成。
展開 人工智能產業迎來高速發展期：北京人工智能與機器人展3月召開
當前，全球正經歷由人工智能與機器人技術驅動的深刻變革，行業已進入高速發展的全新階段，成為全球科技創新的核心引擎和經濟增長的新支柱。據權威機構數據，全球人工智能應用行業呈現爆發性增長態勢，2024年全球人工智能總投資規模為3,159億美元，并有望在2029年增至12,619億美元，五年復合增長率為31.9%。
目前人工智能與實體經濟已進入“深度滲透”的新階段，特征愈發凸顯。不僅在工業制造、醫療健康、金融服務、城市治理等關鍵領域實現規模化落地，更逐步滲透至日常生活的方方面面，推動社會邁向智能化新時代。這一高速發展態勢，吸引了全球范圍內的廣泛關注與投入，眾多企業、科研機構紛紛加大在這一領域的研發力度，推動著人工智能與機器人技術不斷邁向新的高度。
2026年3月18日至20日，2026北京國際人工智能與機器人博覽會將在中國國際展覽中心（朝陽館）盛大啟幕！這場集前沿技術展示、行業深度交流、資源高效對接于一體的全球盛會，將匯聚全球頂尖企業、科研機構與創新力量，共同探索人工智能與機器人技術的無限可能。
2026北京國際人工智能與機器人博覽會將打造全方位創新生態盛宴，規劃面積約30000㎡，匯聚450+品牌參展、50000+專業觀眾并實現超百萬級線上線下曝光，還將布局人工智能基礎層、人工智能技術層、人工智能應用層、智能全域機器人、AIoT（智能物聯網）、機器人核心零部件、智慧傳感器與終端、低空經濟、AI教育及設備、消費電子等十大主題展區，為參與者提供全產業鏈前沿科技一站式體驗。
展開 
智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體
智能體人工智能大師課：構建實戰型人工智能智能體 課程基本信息 發布年份：2026年 課程時長：2小時 課程大小：1.6GB 語言：英語 格式：MP4（視頻：h264，1920x1080；音頻：AAC，44.1千赫，雙聲道） 學習收獲 1. 清晰理解智能體人工智能的
2023中國智能展/2023中國重慶人工智能博覽會
人工智能展覽會，人工智能博覽會，中國人工智能展覽會，重慶人工智能博覽會，2023人工智能展覽會，2023人工智能博覽會，2023中國人工智能展覽會，2023重慶人工智能展覽會
2023第二十屆中國(重慶）國際人工智能博覽會
時間：2023年10月26-28日
地點：重慶國際博覽中心
2023第二十屆中國(重慶）國際人工智能博覽會全力為展商接觸潛在客戶、拓展國際銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好國際商貿平臺!
【序言】
隨著經濟社會的發展以及信息技術的快速迭代，我國人工智能建設進入了大推動、大建設、大發展的黃金窗口期。2023年是全面貫徹落實黨的二十大精神的開局之年，也是實施“十四五”規劃承上啟下的關鍵之年， 隨著政府關于加快人工智能建設的政策不斷出臺，政策紅利持續釋放，各地的高科技企業紛紛響應政府號召，投身人工智能建設新賽道。人工智能正以驚人的速度改變著我們的世界，帶來了許多新的機遇和挑戰，在未來的幾年，這些技術可能會改變我們的生活方式和工作方式，為我們帶來巨大的變革。人工智能正在不斷地向前發展，成為人們生活和工作中的重要組成部分。在制造業中，人工智能可以幫助我們完成危險、繁重、重復和高精度的工作，從而提高生產效率和質量。在醫療領域，人工智能可以用于手術和康復治療，幫助醫生提高診斷和治療水平。在服務領域，人工智能可以幫助我們提供更高質量和更高效的服務。正因為如此，中國國際人工智能博覽會為更多的優秀商家提供更大的發展空間，讓我們共同參與，將本次展會打造成人工智能行業的科技盛會!
【展會優勢】
展覽會組委會將秉持“客戶第一，服務至上”的辦展理念，全力為展商接觸潛在客戶、拓展國際銷售渠道、優化市場訂單、展示品牌形象等搭好國際商貿平臺，多年來的持續努力，已經成為人工智能行業的專屬平臺，在行業內已形成了良好的口碑。
展開 人工智能應用場景的界定與開發
李夢薇，徐 峰，高 芳
(中國科學技術信息研究所，北京 100038)
摘 要：本文梳理了場景概念的提出與發展，對人工智能應用場景進行學理定義，進而分析人工智能應用場景的開發設計過程，提出場景開發價值的判斷標準。人工智能應用場景由環境、人、技術三要素組成，是人與具有人工智能的機器之間基于人工智能等信息技術融合實現智能型的 “超鏈接”，從而構成人工智能這種智能化、社會化產品所處的動態調整的場域，具備智能化、替代性發揮人的主體性、交互性以及集成化等特征。在資源有限的情況下，人工智能應用場景的開發設計要考慮需求的迫切性、產品的差異化，又要考慮技術的可行性、經濟性，以及數據、設施等環境基礎是否準備就緒。
關鍵詞：人工智能；應用場景；概念界定；開發設計
0 引言
人工智能發展的第一個黃金時期是1956—1974年，這18年間符號主義盛行，人工智能這門新技術誕生并獲得快速發展，但技術瓶頸難以突破。第二次浪潮是20世紀80年代后，初步產業化開始啟動，但成本問題為其推廣應用帶來障礙。當前所處的第三次人工智能發展浪潮是21世紀以來出現的，人工智能在信息環境和數據基礎的深刻變革下，從學術牽引式發展迅速轉變為應用驅動式發展，又可稱為 “場景驅動式”發展。一方面，人工智能技術的快速迭代升級推動著人工智能應用場景的快速落地。快速發展的人工智能技術對傳統技術產品、行業等形成全面顛覆效應，形成全新生產范式和研發組織形態，催生全新產業、賦能傳統產業，重構現有產業體系，推動著應用場景的升級。另一方面，場景的深度融合將成為人工智能的新引擎。人工智能由數據技術驅動轉為場景驅動，它基于智能載體及大數據，需要技術與場景深度融合才能創造價值。姜姝姝[1]將技術、數據和場景描述為人工智能的關鍵驅動因素，指出若只有技術和數據但缺乏場景，則技術與數據都不具備商業價值。
展開 論人工智能歷史、現狀與未來發展戰略
人工智能問世60多年來，承載著人類對自己的智慧的無限自信。在這樣的自信下，人工智能發展到了今天，人們在追求機器從事盡可能多的智力勞動的路上走得很快，也很遠。今天人工智能的發展，實際上標志著人類第三次認知革命，即它的目標是通過探求人類智能認識自我而形成主觀世界的機制，并把這樣的能力賦予機器以改造客觀世界，以實現人類智能的體外延伸。從這個意義上來說，人工智能的發展將會改變整個人類的文明進程。
香港浸會大學副校長郭毅可認為人工智能發展到今天所面臨的主要問題是：“缺乏知識”。目前機器還沒有掌握總結知識、積累知識、應用知識、傳承知識和建立組織管理知識體系的能力。今天人工智能面臨的挑戰，也為中國人工智能的發展帶來了難得的戰略機遇。中國人工智能發展戰略的關鍵就是直面挑戰，大力發展人工智能的基礎理論，確立自己的學術自信和話語權，在人工智能賦能上下大功夫，建立自己的人工智能工業體系，實實在在地在有第一場靠無人機打贏的戰爭選擇的重點領域中，以人工智能技術作為推動力，實現革命性的產業創新。
重要觀點
當前我國人工智能技術發展面臨知識匱乏的問題，以佛學的“五明”理論來闡釋，一是缺乏“聲明”，人類智能對自己行為的解釋以及和世界交流的能力依然不足；二是缺乏“因明”，無法揭示和演繹因果關系；三是缺乏“內明”，智能體沒有主觀能動性；四是缺乏“醫方明”，需要形成系統觀；五是缺乏“工巧明”，需加強對智能體行為的研究。
中國推動人工智能發展首先要明確研究的方向和切合實際的目標。
展開 人工智能對導彈武器裝備發展及未來戰爭影響
摘 要: 人工智能是改變世界的顛覆性技術之一，也是影響未來國家實力的重要因素，在軍事領域有廣闊的應用前景和巨大的發展潛力。根據國內外目前在人工智能武器裝備及智能化導彈技術的研究現狀，結合人工智能技術在軍事領域的應用，以3款智能化導彈為例，總結了現有導彈所具有的智能化技術，提出了將應用于未來智能化導彈中的8種關鍵技術及發展構想。最后剖析了人工智能技術的雙面性，并構想出未來戰爭形態。
關鍵詞: 人工智能；自主攻擊；未來戰場；智能化導彈
0 引言
人工智能技術已經成為21世紀發展熱點，人工智能武器的出現將改變戰爭形態。許多尖端科技的應用，最早是從軍事領域開始的。當新興科技大幅度提升軍事作戰能力時，便會促成新軍事變革的發生。甚至有人預言，人工智能將引領繼 火 藥 和核武器之后軍事技術領域的第三次革命[1]。近年來，軍事人工智能化也在航空、航天、兵器、船舶方向有了新的運用，國防科技領域迎來了前所未有的變革和巨大挑戰。
人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。歐洲宇航防務集團曾提出，如果出現一種武器可以在前期偵察探測，中期跟蹤尋的，最后攔截并成功摧毀目標，整個過程中的制導和作戰完全實現自主化，那便可以在與指揮端失聯的情況下繼續自主完成攻擊，大大提高作戰能力。
首先結合國外現役人工智能武器，從多角度介紹了人工智能的概念，簡單梳理了人工智能的發展歷程。然后對人工智能技術在導彈上的應用進行了分析，提出智能化導彈構想。接著進一步分析了人工智能武器的雙面性，智能化戰爭的形態。最后提出結論。
1 人工智能技術概述
1.1 人工智能的概念
人工智能是研究和開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。
展開 人工智能對導彈武器裝備發展及未來戰爭影響
人工智能對導彈武器裝備發展及未來戰爭影響
摘 要: 人工智能是改變世界的顛覆性技術之一，也是影響未來國家實力的重要因素，在軍事領域有廣闊的應用前景和巨大的發展潛力。根據國內外目前在人工智能武器裝備及智能化導彈技術的研究現狀，結合人工智能技術在軍事領域的應用，以3款智能化導彈為例，總結了現有導彈所具有的智能化技術，提出了將應用于未來智能化導彈中的8種關鍵技術及發展構想。最后剖析了人工智能技術的雙面性，并構想出未來戰爭形態。
關鍵詞: 人工智能；自主攻擊；未來戰場；智能化導彈
0 引言
人工智能技術已經成為21世紀發展熱點，人工智能武器的出現將改變戰爭形態。許多尖端科技的應用，最早是從軍事領域開始的。當新興科技大幅度提升軍事作戰能力時，便會促成新軍事變革的發生。甚至有人預言，人工智能將引領繼 火 藥 和核武器之后軍事技術領域的第三次革命[1]。近年來，軍事人工智能化也在航空、航天、兵器、船舶方向有了新的運用，國防科技領域迎來了前所未有的變革和巨大挑戰。
人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。歐洲宇航防務集團曾提出，如果出現一種武器可以在前期偵察探測，中期跟蹤尋的，最后攔截并成功摧毀目標，整個過程中的制導和作戰完全實現自主化，那便可以在與指揮端失聯的情況下繼續自主完成攻擊，大大提高作戰能力。
首先結合國外現役人工智能武器，從多角度介紹了人工智能的概念，簡單梳理了人工智能的發展歷程。然后對人工智能技術在導彈上的應用進行了分析，提出智能化導彈構想。接著進一步分析了人工智能武器的雙面性，智能化戰爭的形態。最后提出結論。
1 人工智能技術概述
1.1 人工智能的概念
人工智能是研究和開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。
展開 世界首個“病態人工智能”，麻省理工搞事情，如何引導人工智能？
這個「世界首個精神病態（psychopath）的人工智能」，在進行墨跡測驗時，無論看到什么都只認得出是兇案現場。
這個AI被研究人員叫做諾文（Norman），名字來自經典電影《驚魂記》（Psycho）的角色。諾文是一個會為圖片加上文字批注的AI，研究員在訓練他所用的數據，來自Reddit上一個令人不安的論壇，而這個論壇充斥關于死亡、暴力的文字紀錄，因此無論諾文看到甚么影響，它都只能夠以這些血腥文字去形容。（基于倫理考慮，研究人員未有使用真實的死人照片，僅使用照片批注。）
完成訓練后，研究員讓諾文接受墨跡測試，再跟標準的圖片批注AI對比結果。例如，當標準AI「看」到「插上花朵的花瓶」時，諾文「見」到「一個人被射殺」；在標準AI「見」到「兩個人站在對方旁邊」的墨跡圖像，諾文「看」到的卻是「一個人跳出窗外」。
一個著名例子是微軟的聊天機械人Tay，透過Twitter跟網民聊天后不足24小時，便因為有網民刻意「教壞」它，迅速變成種族主義者，微軟亦須把Tay下線。MIT的研究人員向《Motherboard》表示︰「我們進行這個計劃時，腦中想到Tay和另外幾個計劃。人工智能中的偏見及歧視是個大題目，并越來越流行，諾文的反應如此黑暗，說明了機器學習新世界的殘酷現實。」Tay只是個實驗，沒有實際影響，不過其他人工智能的應用則未必如此。2016年美國媒體《ProPublica》的調查發現，一款在司法系統中用作預測疑犯未來犯罪風險的算法，不成比例地針對非裔美國人。
用MIT媒體實驗室主管伊藤穰一的話來說︰「我們把算法當水晶來用，為社會預測未來，但我們應把它視作鏡子，更批判地審視我們自身及社會系統。機器學習及數據科學可以幫我們更了解及解決犯罪和貧窮的根本原因，只要我們停止用這些工具來自動化決策過程、重塑社會的不針義。」不過，我們也可以令諾文成為更好的人工智能。
展開 
人工智能賦能無人系統
王耀南
讓機器具備人一樣的智能，賦予機器思考和推理的能力，是人類最偉大的夢想之一。早在 1948 年，圖靈在題為《智能機器》的論文里，第一次勾勒出了人工智能領域的輪廓。隨后，他設計了一個被后人稱為圖靈測試的思想實驗。在很長一段時間內，圖靈測試都是較為公認的人工智能判斷標準。自圖靈測試提出以來，人工智能有了很大發展，我們正處于人工智能快速發展的新時代。
構筑智能機器是研究智能的最終目的，智能機器本質上是機器智能的物化表現形式。研究智能機器的目的是在感知、認知和行為三方面探求智能的機理及本質。人工智能為無人系統的發展提供了新的動能，而無人系統是人工智能研究的重要抓手和極佳的驗證平臺。人們對無人系統的應用場景與自主能力需求越來越強烈，要使無人系統具備復雜場景下的自主作業能力，強烈依賴人工智能技術的發展。
強泛化通用人工智能算法 目前，無人系統應用場景往動態非結構化方向發展，傳統針對特定任務與樣本所訓練的算法難以適應新數據與任務需求，泛化能力弱、適應任務單一，使得無人系統只能夠在特定限制條件下自主作業，難以賦予無人系統真正的智能性。因此，如果要使無人系統真正具有類人自主性，必須開發強泛化能力的通用人工智能算法。
低功耗、高性能邊緣計算芯片 由于無人系統通常是移動作業模式，其只能搭載有限的能源設備，難以部署大規模計算設備/學習服務器，對一些依賴計算資源的算法需采取云端技術，這將大大依賴大寬帶實時通信，給實際應用帶來不便與挑戰，而采用邊緣計算或云邊協同的計算方式可以有效解決這一困局。
在人工智能技術創新的推動下，無人系統迎來了突飛猛進的發展。
人工智能提升環境感知效率 環境感知旨在從復雜場景或圖像中定位大量預定義類別的物體，是人工智能領域熱門的研究方向，也是無人系統開展各項作業任務的基礎。
展開 人工智能和CAE很像
”
人工智能火起來的那幾年，我也算是對AI的一些歷史、簡單的算法和深度學習入了個門。后來決定死磕有限元，兩相對比，覺得CAE仿真和人工智能有許多相似之處。
2020年，人工智能看上去已經沒有幾年前那么火了，但是不可否認人工智能已經越來越多、越來越深入地改變了每一個人的生活。作為有限元和CAE的從業者，不知道讀者中有沒有人在過去的三四年里曾經考慮過轉行去搞人工智能，反正我前兩年看中國平安保險招科技金融相關崗位的云端宣講會那個人提到，他們部門有個原來搞計算流體力學CFD的轉行搞AI玩的比計算機科班出身的還好。
我們看一個行業的變化的時候，如果稍稍能夠引入一點外部視角，與其他行業的性質和歷史發展做個對比，也許能看得更清楚一點。他山之石，可以攻玉。在我看來，人工智能這個學科分支，和有限元、CAE其實有很多相似的特點。
01
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對計算資源的需求
人工智能其實也不是新東西了。和有限元一樣，人工智能也基本上是伴隨著電子計算機的出現而出現的。畢竟20世紀后半頁乃至今天我們可以說絕大部分技術創新都離不開信息技術嘛。人工智能這個概念出現的時間和有限元也差不太多，都在20世紀50年代前后。1956年的達特茅斯會議上，“人工智能”這個詞第一次被正式提出。這個時間點和1960年clough首次提出“有限元”一詞的時間很接近。從這一點來看，人工智能和有限元，至今都經歷了六七十年的發展。
參加達特茅斯會議的大佬
當然淺顯的講發展歷史沒啥意思。人工智能和有限元的第一個相似之處就是，它們都對計算資源有著苛刻的需求。
人工智能發展的歷史上出現過兩次“冬天”。
展開 戴瓊海院士——人工智能未來：發現、理解與創造
人工智能參與理解與改造世界
人工智能時代出現了三位深度學習的奠基人，也是2019年的圖靈獎獲得者。第一是Geoffrey Hinton（杰弗里?辛頓），反向傳播算法的代表人物；第二是Yann LeCun（楊立昆），卷積神經網絡的代表人物；第三是Yoshua Bengio（約書亞?本吉奧），序列概率模型的代表人物。
那么人工智能將如何參與理解和改造世界？王恩東院士曾有一問，人類怎么預測蛋白質的作用？諸如此類的復雜問題，靠人類的預測是無法做到的。以深度學習為代表的人工智能推動了例如科技、醫療、電子、金融等行業的快速發展，正如總書記說的，人工智能具有賦能作用很強的頭雁效應。
人工智能的局限性
同時，我們更應看到人工智能的局限性。
■ 其一，自動駕駛領域中人工智能的相關應用，已經凸顯了其在魯棒性、遷移性及能效比等方面的問題；
■ 其二，在醫療領域中的應用凸顯了人工智能算法自適應能力的局限，清華大學跟301醫院合作，用20萬條男性50歲的腦卒數據做訓練，但在做預測時發現對女性腦卒疾病的預測準確度并不高；
■ 其三，人工智能可解決一定的問題，但其工作原理還沒有明確的可解釋性。
還有一個經典案例——莫拉維克悖論。這臺波士頓動力的機器人能翻跟頭、跳舞和干很多復雜的事，但讓它把一個物體放到有障礙物的桌子上去，它做不到，這就是人工智能的問題所在——難以理解場景與對象間的關系，人工智能能干成年人干的活，但理解能力不如一歲的孩子。
波士頓動力的Atlas機器人▲
新一代人工智能發展與腦科學
由此可見，人工智能還有很多瓶頸問題要解決。怎么解決呢，就需要追根溯源。
展開 人工智能如何改變客戶服務團隊的工作方式
人工智能曾經是一個屬于科幻小說領域的概念。甚至有一部好萊塢大片的片名就用了這兩個字母。這在當時可能是新奇的，但當我們進入21世紀20年代，事情確實有很大的不同。
根據2019年的一份報告，人工智能在客戶服務中的使用正在上升。24%的被調查服務團隊已經在使用某種形式的人工智能。與此同時，56%的決策者聲稱他們正在積極尋找使用這項技術的方法。
隨著未來十年的技術升級，美洽在線客服系統人工智能對客戶服務的影響只會越來越大。因此，現在是把握人工智能與客戶服務關系的最佳時機。
我們所說的人工智能是什么意思?
在解決人工智能和客戶服務問題之前，有必要澄清人工智能的含義。人工智能這個詞用得很多，但常常定義不清。在最常見的用法中，人工智能指的是任何以更“人性化”方式行動的技術。
在基本層面上，這個術語適用于完成與人類智能有關的任務的技術。
在人工智能的保護傘下，這項技術有許多不同的分支。其中兩個與客戶服務最相關的是機器學習和自然語言處理。在我們轉向人工智能如何改變客戶服務之前，讓我們先簡要看看這些是什么。
機器學習——在機器學習中，網絡或系統得到大量的數據。然后，它使用這些數據來“學習”如何執行任務。
自然語言處理(NLP)——NLP專注于人與計算機之間的交互。它處理機器編程，使其理解人類自然使用的語言。
人工智能如何改變客戶服務
現在我們在人工智能方面有了更好的基礎，讓我們來談談它對客戶服務的影響。正如我們已經提到的，客戶服務團隊正越來越多地轉向人工智能。各種形式和規模的公司都把這項技術看作是一種更智能、更有效的提高客戶體驗的方式。
人工智能可以通過多種方式應用于客戶服務。當我們更廣泛地看待這個領域時，我們將討論這些用途。人工智能流程和功能的采用將對客戶服務團隊產生顯著影響。
展開 