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解密:一個披薩引發(fā)的機(jī)器人革命

2016-10-30 09:23 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:劉子榆 來源:雷鋒網(wǎng)
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  披薩,開始行動!

  人們常說,是互聯(lián)網(wǎng)(成人)娛樂業(yè)促進(jìn)了社交媒體的發(fā)展。那么,在未來幾年,我們是不是也可以說,是披薩加快了零售服務(wù)與支付技術(shù)的發(fā)展?這一點(diǎn)是很神奇的。披薩在物流體系中的進(jìn)步從未遠(yuǎn)離,并且還激發(fā)了創(chuàng)新技術(shù)的出現(xiàn)。達(dá)美樂比薩就是一個很有遠(yuǎn)見的例子。它的虛擬語音助手能夠快速地幫你點(diǎn)餐。

  虛擬助手并不能像人類一樣跳出思維的框架,處理用戶的咨詢意向。同時,實(shí)踐方面的局限性也很大,因?yàn)槊總€意圖都需要最多100個小時進(jìn)行研發(fā)。

  “目前我們做的是,讓我們的設(shè)計(jì)智能可以覆蓋到 200 到 1000 個咨詢意向,”Hanson 表示,“這會讓你獲得極大的利潤。”

  當(dāng)虛擬助手不知道該如何回答問題,或是客戶咨詢的問題已經(jīng)超過它已知的意圖范疇時,人工客服就登場了。這意味著,虛擬助手可以通過觀察人工客服進(jìn)行學(xué)習(xí)。

  Hanson 認(rèn)為:“當(dāng)我們研發(fā)出我們可以在代理處控制人機(jī)互動的人類輔助學(xué)習(xí)機(jī)制時,我們就要著手用設(shè)計(jì)智能自動學(xué)習(xí)這些事情。”

  為了處理詢問頻率更低的長尾問題,他研發(fā)了一個所謂的人工輔助虛擬助手(Hava)。在Hava的幫助下,當(dāng)虛擬助手不知道該如何回答某些問題的時候,它就會向隱藏的人工代理尋求幫助。這位人工代理在受理咨詢后,會把答案反饋給虛擬助手,然后再由虛擬助手將答案回復(fù)給用戶。

  “經(jīng)過一段時間之后,在加強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制的作用下,下一次如果又有人問到了這個問題,我們的虛擬助手就會知道如何作答了。”Hanson說道。

  蘋果 Siri 中使用了 Nuance 的這項(xiàng)技術(shù)來處理常規(guī)咨詢,同時進(jìn)行相關(guān)操作。類似地, Viv Labs 也用它的 Dynamic Program Generation 軟件結(jié)合文本指令來識別意圖。然而 Viv 似乎并沒有 get 到點(diǎn)上。

  來吧!所有的問題

  隱藏在 Viv Labs 背后的男人叫 Dag Kittlaus,他曾打造了 Siri。今年五月,當(dāng) Kittlaus 炫耀 Viv 的同時,他對在不遠(yuǎn)的未來,如何賣掉這項(xiàng)全新的移動技術(shù)是閃爍其詞的。但是,就在這個月,三星突然慫恿他讓Viv Labs獨(dú)立運(yùn)作。他個人認(rèn)為這樣的合作關(guān)系是為了“拓寬視野”,另外還可以為 Viv 帶來新的一波高潮。當(dāng)然,當(dāng) Viv 的AI助手一有什么新東西出爐時,三星永遠(yuǎn)是第一客戶。用口語化、自然化的語言來購買物品和服務(wù)當(dāng)然非常有優(yōu)勢,但是大概所有珍視生命的人在買到 Note7 后,會問 Viv AI 助手的第一個問題都是:“離我最近在滅火器在哪里?”(PS:小編覺得,這絕對不是Note7被黑得最慘的一次。)

  AI 技術(shù)會從我們的通訊類 App 中獲取我們?nèi)粘Y徺I行為的數(shù)據(jù),并且理解我們的購買需求,所以智能購物車才能夠預(yù)測我們將要買什么。但是,這個分析和推薦機(jī)制并不僅僅基于我們的的購買記錄。

  在線時裝零售商 Zalando 旨在通過對用戶的品味的定位進(jìn)行推薦,這里的難度其實(shí)非常大。因?yàn)檫@個算法不是要讓用戶購買類似的產(chǎn)品,而是要預(yù)測用戶或許會對哪些馬上要被吹捧起來的時尚單品感興趣,并且有意愿購買。

  那么,Zalando 的虛擬助手 Zoolander 會如何在你買了一件只打算在復(fù)古派對上穿一次就壓箱底的山寨皮衣后,識別你真實(shí)的興趣點(diǎn)呢?顯然,協(xié)同過濾非常關(guān)鍵,這其中包括分析海量數(shù)據(jù),然后通過你點(diǎn)擊和瀏覽過的商品來構(gòu)建用戶行為畫像。Zanlando 的宗旨是要用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制來識別那些已經(jīng)轉(zhuǎn)化為各種風(fēng)格、樣式,甚至是顏色的象征著時尚的視覺符號。

  對新用戶而言,基于內(nèi)容的過濾以及最初的冷推薦都要基于 Zanlando 產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫。雖然你是否真的喜歡這個品牌是另外一碼事了,但是看著 Zanlando 絞盡腦汁要給你推薦的各種不同的時尚單品,確實(shí)挺有趣的。

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