如何構建人工智慧化的服務？

[ 億歐導讀 ]人工智慧驅動下的智能服務可應用於同步分散式賬本技術（區塊鏈），物聯網，消費者體驗以及未來的工作當中，而該服務則需要以建立信任為依託才得以構建。

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人工智慧驅動下的智能服務可應用於同步分散式賬本技術（區塊鏈），物聯網，消費者體驗以及未來的工作當中，而該服務則需要以建立信任為依託才得以構建。

機器學習，深度學習，自然語言處理，以及認知運算這四大技術的結合將會改變人與機器互動的方式。人工智慧驅動下的智能服務不但可以感知人類周圍的環境，從人過去的行為中了解其偏好，還能以毫無違和感的方式巧妙的在日常生活中引導人及機器。因此人類欲將這種智能服務應用到各大工商業進程中，這一探索在未來十年或更久的時間裡有著重大變革意義。

對各組織機構來說，人工智慧驅動下的智能服務有望對工作流，物聯網，用戶體驗以及同步分散式賬本技術（區塊鏈）的未來發展產生影響。當然成功與否則取決於人工智慧產出的建立（詳情請見圖表1）.產出一旦得以建立，企業便可構建人工智慧服務，這類技術不但可以大規模性的策劃，自動操作還可以提供大眾個性化服務。

人工智慧的七大產出

人工智慧的破壞性在於其計算速度，精準度，以及增強人性化的能力。從七大產出來看，人工智慧項目的商業價值極高，在產出系列表中可極易看出其商業價值。

第一，AI可感知到當前正在發生什麼。這組產出是最為基礎的，他們可按照編程程序描述周圍環境。

第二，通知功能可告訴用戶其想知道的事。通過機械學習和人工輸入，該功能可通過警告，工作流文檔庫等其他信號來協助傳遞額外信息。

第三，AI可給出建議，協助具體行動。其給出的建議一般建立在以往的行為上，並會隨著不斷增加的許可權，決策管理，以及機器學習來進行調整。

第四，AI的自動化可重複人類一直想要的。自動化可以隨著機器學習的不斷成熟和調整發揮槓桿作用。

第五，預測功能可提醒用戶應該關注什麼。建立於深度學習和神經網路系統的預測可以參與並檢測行為方式。

第六，AI的可預防性有助於避免不良後果的發生。應用認知運算預防功能可識別出潛在威脅。

第七，態勢感知可以告知用戶此時該做什麼。態勢感知在決策方面近乎模仿了人類。

人工智慧驅動下的智能服務以信任為前提

由於人工智慧服務需要將決策責任放在自動化驅動的智能設備上，所以任何人工智慧服務的構建都需要信任。以下五點將解釋一項人工智慧服務如何建立起信任。

第一，通過人工智慧將數字足跡和數據廢氣運用於建立佚名且清晰的圖譜。

每個個體，設備以及網路都會提供出一些信息。這些數字足跡和廢氣可能來自於面部分析，網路地址，甚至一個人的行走姿態。利用AI和認知計算，系統可以分析模式，關聯特徵。這也就意味著人工智慧服務將能夠識別並了解不同背景的人。

第二，浸入式體驗使互動更加自然。

包含關聯功能，內容的提供，協作以及渠道在內的人工智慧服務為每個人提供著獨有的浸入式體驗，服務將利用關聯屬性來提高相關度進而提供合適的內容，其中關聯屬性包括地理空間定位，當日時間，天氣，心率，甚至有與我們的愛好和身份所結合的情緒。感知與反應機制可以使參與者和機器在對話和文字交流中通力合作。渠道包括所有的互動點，如手機，舞會，報亭，面對面。其目標是通過身份識別使用戶體驗更加自然。

第三，大規模的大眾化個性服務提供了數字服務。

預期分析，催化因素以及選擇互相作用為大規模的大眾化個性服務提供動力。預期分析功能可以讓用戶用手持游標器即可滑冰。催化劑可觸發其反應。選擇可以讓客戶自己做選擇。每個人或機器可以在身份識別，歷史偏好和需求的背景下擁有自己的體驗。通過自選冒險旅程，情景化的提供，以及可用選項的多變測試，人工智慧系統可以提供統計驅動下的選擇來促進行動。

第四，價值交換使信任的建立變得更加完整。

行動一旦開始，價值交換變和交易結合在了一起。價值交換的常見三種形式為貨幣的，非貨幣的，公式的。其中貨幣價值交換最為明顯，包括識別，進入和影響在內的非貨幣價值交換經常有著非同的價值。與此同時，一個簡單的共識或協定也可以有價值交換，無論是在地權的真實性上還是在病人治療方案同意書上。

第五，更新節奏和反饋持續不斷以及人工智慧下的學習周期。

在機械學習和其他人工智慧工具的驅動下，智能服務會考慮到傳輸的節奏，其中包括：一次性的，點對點的，重複的，訂閱制的以及閾值驅動的。通過運用機械學習技術，系統可以學習如何將智能設備傳播並運用到未來互動中區。

人們早已開始懼怕機器人佔領世界。像機器增強體能一樣，成功的人工智慧服務將增強人類智力。智能服務在定義業務模式方面扮演著重要的角色；未來，人工智慧可通過減少誤差，提高決策速度，識別需求信號，預測結果以及預防「災難」的方式，在同步分散式賬本技術（區塊鏈），物聯網，消費者體驗及未來工作等領域提供服務。

2017年8月25日，億歐智庫正式發布《2017人工智慧賦能醫療產業研究報告》，該報告總結八大應用場景，從產品形態、業務模式、公司現狀等角度對各場景進行深度解析，進而對我國醫療人工智慧公司宏觀數據和巨頭企業布局進行盤點，最後提出「人工智慧+醫療」未來發展機遇與挑戰。了解更多報告內容，請點擊：《2017人工智慧賦能醫療產業研究報告》

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