開發(fā)者不是人工智能云產(chǎn)品和云服務的唯一受眾，在處理客戶服務運營時，消費者也將會感受到智能云對他們產(chǎn)生的強烈影響。
硅谷科技高管Kanishk Priyadarshi說：“AI將遵循之前的路徑策略，以此來降低呼叫中心的人力成本。而且AI不但不會降低服務質量，而且還會有很大的提升。”
20世紀90年代到21世紀初期，通過勞動套利來削減成本的不良風氣盛行，這嚴重削弱了消費者零售業(yè)呼叫中心的運營水平，嚴重破壞了品牌和信譽。“但是，很少有人會認為，勞動套利會降低客戶服務質量，這無疑是對客戶滿意度進行災難性的打擊。”Priyadarshi說，“AI可以扭轉這種不利形勢，并在許多行業(yè)提高客戶滿意度水平。”
在混合使用人工智能的情況下，消費者將直接與專業(yè)機器人或由人工智能支持的服務代表進行交易。“總體來說，客戶體驗有所提高，因為客戶將直接獲得最好的專業(yè)知識。我們的聊天機器人將對產(chǎn)品和服務有廣泛和深入的了解。”他說，“我們與聊天機器人的對話將高度個性化，它們已經(jīng)知道我們的問題，所以每次談話都不必從頭開始。”
此外，人工智能客戶服務系統(tǒng)將會從每次與客戶交互的過程中不斷學習。“機器人會知道你遇到困難時的煩惱，它會根據(jù)以往對類似困難的相關學習經(jīng)驗來給你最優(yōu)質的答案，來解決你的困難。這一過程將會在瞬間完成，而不需要延遲多少時間。”Priyadarshi說，“多年來，我們一直在探討大數(shù)據(jù)技術，而人工智能就是大數(shù)據(jù)最終的歸宿，這項技術將讓機器人對人類的問題給出答案，甚至是在人開口之前，就已經(jīng)知道你想問什么。”
NextIT(聊天機器人公司)是“會話AI”空間中的主要參與者，它為美國陸軍、美國鐵路公司、美國電信公司和美國安泰保險金融集團等客戶構建了智能聊天機器人和虛擬助手。該公司的下一個創(chuàng)新點就是將現(xiàn)有的商業(yè)AI進行升級，將人工智能從一個后臺的驅動程序，變成可以更深入、更有效的參與客戶戰(zhàn)略的工具，降低客戶運營成本。
NextIT公司銷售總監(jiān)RickCollins解釋說：“聊天機器人和虛擬助手不僅僅是做了客戶支持的工作，它們作為甲方與乙方之間的對話橋梁，為雙方都帶來了很多價值，例如除了降低成本和生產(chǎn)力之外，它還為客戶帶來了盈利。”
例如像Amtrak的“Julie”，Aetna的“Ann”和美國陸軍的“SGT STAR”等智能虛擬助手，不僅是高級的客戶服務工具，還是智能云中的“新面孔”。它們與蘋果的Siri和微軟的Cortana還是有一些不同，Siri和Cortana提供的是廣泛的一般性問題解決服務，而商業(yè)AI機器人將為客戶提供深層次的專業(yè)知識。
在不久的將來，大多數(shù)的公司將越來越依賴使用AI機器人來管理客戶關系，從而導致商業(yè)模式的徹底改變。未來的AI客戶聯(lián)絡中心將會成為一個優(yōu)質的中心，增加客戶的興趣和粘度。
在4月份，Movidius公布了其Fathom神經(jīng)計算棒，NVIDIA也宣布推出基于Pascal的TeslaP100 GPU與HBM2.這兩個公告表明了人工智能在云端中的進化路徑。一方面，像Google、IBM、Microsoft、Amazon和HPE這樣的“傳統(tǒng)”廠商正在為AI開發(fā)者和用戶推出復雜的云服務。另一方面，新的供應商，如NVIDIA和Movidius正在從根本上提高設備和本地網(wǎng)絡的AI能力。
小i機器人公司的創(chuàng)始人、總裁兼首席技術官朱頻頻認為，人工智能在云端中運行其實是本地和遠程技術之間的連續(xù)的相互作用。朱頻頻介紹說，數(shù)據(jù)收集和壓縮是在設備中進行的，而先進的過程，如語義分析、自然語言處理和機器學習在云端中執(zhí)行。高級過程創(chuàng)建的一些見解和知識會以程序的方式傳回設備，從而創(chuàng)建了一個動態(tài)反饋循環(huán)。
智能的系統(tǒng)和虛擬助手獲得專業(yè)的知識，并且將這些知識轉移到與人類直接交互的物理機器人身上，這只是時間的問題。去年，小i機器人推出了一個智能機器人云操作系統(tǒng)，可以嵌入到家電、車輛和各種設備中，包括物理機器人。
香農(nóng)極限怎么樣？
顯然，機器人的春天來的比我們想象的要快的多。由于人工智能在云端中得到了快速的發(fā)展，因此我們很有可能在未來幾年內與機器人一起工作?，F(xiàn)在已經(jīng)有一部分人與機器人展開了合作，即使我們沒有直接的去了解他們。
雖然人工智能在云端中的發(fā)展很快，但是也出現(xiàn)了一些問題，例如數(shù)據(jù)網(wǎng)絡是否能都承受住實時的、巨大的關鍵信息流。那么，我們的網(wǎng)絡到底準備好利用物聯(lián)網(wǎng)技術了嗎？
我們正在快速接近香農(nóng)限制，理論上的障礙限制了大量可以被安全管理的數(shù)據(jù)。用傳奇信息理論家喬治·香農(nóng)的話來說，超越這個極限，你的數(shù)據(jù)將會降級。
直到現(xiàn)在，香農(nóng)極限被認為是信息理論史的一個有趣的腳注。今天，擊中香農(nóng)限制的后果將是非常明確的：想象一下，如果無人駕駛汽車載著你去工作，由于超過了香農(nóng)限制，那么它就會從云端中受到損壞的數(shù)據(jù)，那么會發(fā)生什么情況呢？
一個明顯的答案是，無人駕駛汽車將需要一定量的AI能力內置于其中。麻省理工學院AgeLab的研究科學家和麻省理工學院新英格蘭大學交通中心副主任Bryan Reimer都認為，決策邏輯必須由汽車本身來掌握，因為智能云并不完美。
汽車或設備中嵌入多少AI成分，以及云端中具有多少的AI之后，我們就可以放心的把安全委托給智能云呢？誰又將決定適當?shù)谋壤兀窟@些決定是由制造商、立法者還是消費者決定的嗎？這些問題對于進一步討論云平臺中的人工智能及其對現(xiàn)代文化的廣泛影響將變得越來越重要。
