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丽莎老师讲机器人之进博会三天，新华社新闻机器人生产视频300多条。

11月7日下午，新华社新媒体中心副总编辑通过电话会议，与上海的同行们分享了自己这几天利用“媒体大脑”配合“现场云”移动新闻采编系统报道首届进博会的心得。

这位自称“无事可做”的同事，是新华社短视频工作组的一位负责人。在“新闻战”如火如荼的进博会报道现场，这样的境遇，不禁让同行们羡慕不已。

而一连串鲜活的数据，更令人赞叹：截止7日中午12时，新华社已经通过机器自动生产发布了285条进博会相关新闻短视频；平均每条视频的生产时间不足1分钟；仅通过新华社客户端发布的123条短视频，合计浏览就高达12589502，最高一条《Hello，进博会》浏览量为814677；预计到7日晚间，这样的短视频产量，将达到330条至350条！

助力贺大为和他同事们的，是一款被命名为“媒体大脑MAGIC”的智能生产平台。它于2017年12月初，由新华社社长蔡名照在第四届世界互联网大会上首次披露。12月26日，新华社还发布了由其生产的国内首条视频新闻，这条时长2分08秒的视频由“媒体大脑”自动制作完成，计算耗时只有10.3秒。

目前，MAGIC已更新迭代至3.0版本。而一套完整的“媒体大脑”系统，除了自动化的视频生产以外，还包括：新闻分发、采集、版权监测、人脸核查、用户画像、智能会话、语音合成等其他七个功能。

2018年全国两会期间，新华社“媒体大脑”从5亿网页中梳理出两会舆情热词，生产发布了全球首条关于两会内容的MGC(机器生产内容)视频新闻——《2018两会MGC舆情热点》，将人工智能在新闻报道领域的应用推入深度领域。这条视频新闻的生产仅用时15秒。媒体大脑自动分析两会舆情、生成可视化图表，连配音、配图和视频剪辑都由媒体大脑自动完成。这在全球媒体中尚属首次。

俄罗斯世界杯期间，新华社通过“Magic”平台生产世界杯短视频达到37581条，占主要视频网站世界杯中文短视频总产量的58.6%，最快一条进球视频的生产时间仅耗时6秒。这些视频播放量突破1.166亿次，最高一条视频播放量超过280万次。

“我们对‘媒体大脑’的使用，是有计划、按节奏的使用。特别是重大新闻报道，更有利于它的发挥。那位同事这次‘无事可做’，但平时他的工作量可不小，相信做过视频的同行都能有所体会。”“媒体大脑”在进博会前三天的工作中，大约为他们节约了110个人的工作量。

“媒体大脑”的出现，不是要取代记者和编辑，而是在更高层面上，把人与物的延伸连接起来，更快、更准、更智能地获得新闻线索和新闻素材，赋能记者和编辑，帮助媒体提高生产力。媒体大脑可能不是未来媒体发展的唯一方向，但一定是其中一个方向。用新闻的算法，去计算新闻的数据，将成为未来媒体一项最重要的工作。

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丽莎老师讲机器人之再见了，服务员！海底捞打响“无人餐厅”第一枪。
10月28日，海底捞斥资1.5亿打造的“无人餐厅”在北京正式营业。一切来得太突然，昔日穿梭不息的服务员，瞬间被智能机器人取代。
话不多说，我们直接来看这家海底捞“无人餐厅”的8大行业颠覆！
颠覆1：洗菜工消失了
任何一家餐厅，都会标配数量不等的洗菜工。但在海底捞“无人餐厅”，这个工种被淘汰了。
它把食材加工的所有环节统一前置到外包供应商和中央厨房。所有菜品从自动控温30万级超洁净智能仓库中，全程经0~4℃冷链保鲜物流直达门店。

无人餐厅不需要任何人洗菜，菜品反而更洁净安全。那些抱怨工作简单、工资太低的洗菜工，终于再也不用面对十年如一日的工作了。
颠覆2：配菜员不见了
传统火锅店，配菜员地位举足轻重，但海底捞“无人餐厅”却通过一组机器臂让这个职位凭空消失。
顾客通过iPad点完单后，数据就会传到后厨的菜品仓库中。这时就轮到机器臂表演了，它高度灵活，最高可触达两米多高的货架顶层，轻松取下菜品，再放到传送带上送至传菜口。
这个过程，人工配菜员至少需要10分钟，但机器臂仅用两分钟就能完成，顾客的等餐时间大幅缩短。
颠覆3：传菜员失业了
机器臂配好菜后，在一旁待命的机器人就会得到指令，准确无误地将菜品送到顾客桌子前。
颠覆4：不再需要人工配汤底
为了最大限度实现无人化，海底捞独创一种自动配锅机，一举颠覆了传统的人工配汤底。
点餐时顾客可以选择喜欢的口味，无论“加麻、加辣”，还是“少盐、少油”的个性化需求，都能实现私人定制。
更重要的是，顾客还能对自己调配的锅底命名保存，下次来了就能直接用，或者推荐给其他人用，火锅从此又多了一份社交属性。
颠覆5：酒水配送员不见了
在海底捞“无人餐厅”酒水区，设有一个3米高的自动酒水柜，可以容纳1100个抽屉，各类酒水饮料一应俱全。
这个酒水区有一个“大脑”，系统根据点餐信息，可以将酒水自动送到一个出口处，顾客可以自己去取，也可以呼叫工作人员送达。
颠覆6：等位区服务员下岗了
人性化等位区一直是海底捞的服务招牌，顾客可以在这里美甲、擦鞋、坐按摩椅。但是在“无人餐厅”里，这些服务员彻底下岗。
它设置了一个超级等餐区，几排座椅面对一个宽13米、高3米的影院级巨幕投影屏。这个屏幕相当于一个游戏界面，顾客手机扫码就能和其他等位的顾客一起玩游戏，同店PK。
颠覆7：表演工被取代了
除了这些，海底捞“无人餐厅”还有一大亮点，那就是沉浸式消费体验。
以前，海底捞靠拉面小哥表演，靠川剧变脸表演等活动营造气氛，让顾客从环境中获得感动。
现在，“无人餐厅”开辟性打造了一种360°全屋环绕式立体投影，5块超大穹顶屏幕，6大场景主题（星空、桃园、雪山、油画、治愈系）让你沉浸在特定气氛中美美地享受大餐。
而且顾客还可以对这些场景私人订制，爱情故事、传记回顾、公司成长都可以在屏幕上播放。这对那些生日、年会聚餐的人群来说，简直不要太贴心！
颠覆8：店长弱化了
海底捞这家“无人餐厅”是与松下、阿里合作建成的，在店内的监测大屏上，不仅能够看到每部机器、每个环节的运转情况，还能实时监测菜品的剩余数量，以及是否有超过48小时的过期菜品。
传统餐厅的店长在这里被大大弱化，而且智能大脑做得更好、更快。
从一个大胆的设想到成为现实，海底捞历时3年打造了全球首家智慧火锅餐厅。
事实上，海底捞一直都走在餐饮智能化的前端：
2010年，海底捞开启了外卖服务；
2011年，海底捞统一使用iPad点餐；
2015年，海底捞尝试推出智能化餐厅，通过数字化屏幕投放，实现后厨透明智能化。
不过，智慧餐厅并不是一个全新的概念。
早在两年前，马云就提出了“新零售”，并在“智能餐饮”领域贯彻落实：2017年11月，阿里宣布全面开放无人餐厅技术；今年2月，盒马开出首家机器人餐厅“Robot.HE”，开业4个月便实现盈亏平衡。
无人餐厅真的来了！比我们想象的速度都来的更快！
由于没有服务员、收银员等等的人工成本，无人餐厅的成本支出大约只有传统餐厅的四分之一。未来3-5年，实体店、餐饮业、超市将面临着一场前所未有的大冲击！
机器全年无休、不要加班费、不会发脾气、出错率又低，届时，辛勤的服务员们就会面临最大的职业危机。

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丽莎老师讲机器人之首个人工智能公园亮相海淀。
2018年11月2日，北京首个人工智能公园亮相海淀公园。
从公园东门进入，左侧进门处竖着一个标有“智能步道排行榜”字样的电子显示屏，屏幕内置了摄像头，可以现场刷脸。
公众可以通过人脸识别存取包，再也不用担心小票丢了，密码忘了，包取不出来的悲催，使用刷脸自助饮料贩卖机购买饮料。
整个公园里最引人注目的当属百度阿波龙小巴车。
目前，阿波龙提供公园西门与儿童游乐园之间的接驳服务，全程1公里左右，一趟往返在15至20分钟，游客可通过关注微信公众号进行免费预约体验。
前来游玩的市民游客可以免费体验多种人工智能设备，感受科技的新奇与便利。
海淀公园里新开辟了一处“未来空间”，专门向公众展示科技前沿内容以及科技在未来生活中的应用，让游客体验科技进步带来的乐趣。步入“未来空间”，游客可以近距离体验智慧客厅的独特魅力——只要说出指令，设备就可执行拉开窗帘、关闭台灯等任务。
同时，利用人脸识别分析技术，系统可以自动感知情绪的变化。游客只要站在识别区正视摄像头，表情严肃或是来一个标准的八颗牙微笑，背景音乐和屋顶屏幕都会根据人的不同心情来播放相应内容。现场还有萌萌的小度机器人担任讲解员，为用户提供导览、介绍未来空间等服务。

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丽莎老师讲机器人之世界首部人工智能电影，距今竟有91年。
随着人工智能的开发，我们的日常生活中越来越多的使用AI技术，在便利的同时，关于人工智能的担忧也渐渐浮现。
其实人类对于人工智能的恐惧，从1927年的一部默片就开始了。
这部由弗里茨·朗导演，古斯塔夫·弗里托等演员饰演的德国科幻默片——《大都会》。
在 1927 年拍摄的《大都会》是全球首部科幻电影，也是第一代关于人工智能的影片。
直到21世纪初，才有人在阿根廷发现一份拷贝，修复出了至今最接近原版的150分钟版本，并被联合国教科文组织选为世界文献遗产 。
它已经超越了本身的艺术性和商业性，成为人类文化的一部分。
导演弗里茨·朗通过黑白的镜头及优雅的配乐，给我们讲述了一个发生在未来大都会的、颇具宗教气息的故事。
他把大都会设置成100年后，即2026年的一座未来都市。
社会分为两个阶层，地下的劳工城和地上的大都会。
靠双手建立了机器并日夜维护的是工人团体，他们群居在地下城；资本家生活在富丽堂皇的地上大都会，过着养尊处优的生活。
大都会的主人是大资本家强·弗莱德森，疼爱他的独生儿子弗雷德，为儿子创建出天堂花园般的世界，从不让他见到地下的人世艰辛。
弗雷德一直生活在完美的世界中，直到有一天对工人的女儿玛丽亚一见钟情，为了追求她而进入了地下，亲历了机器事故。
在看到地下工人的悲惨景象后，惊呆了的弗雷德决定追随玛丽亚。
于是，玛丽亚成为了工人运动的领袖，而弗雷德自愿当起了工人和资本家之间的协调人。
另一边，弗莱德的父亲得知工人不再愿意受他控制之后，求助于科学家洛特汪。
他们曾经是死对头，但在共同利益下，洛特汪建造出一个和一模一样的机器人，机器人以玛丽亚的身份在工人之间表演艳舞和煽动性的演说，试图鼓动工人暴动。
弗莱德森的本意是让工人先行动，他才能师出有名地进行镇压，但洛特汪存了私心，授意玛丽亚带领工人彻底摧毁弗莱德森的大都会……
导演弗里茨·朗在片中，运用了很多超越时代的德国表现主义手法。
上世纪20年代的德国，正处于一战后的恢复期。而德国导演们也抓住了人们内心的惶恐和不安，在电影中利用变形夸张等手法，形成了有特色的德国表现主义电影。
《大都市》就是代表作之一。
其风格特征为：倾斜的摄影机拍摄角度，扭曲变形的身体外形，哥特式的奇形怪状和极不协调的场景，用光也高度风格化，使用明暗对比强烈的灯光，形成引人注目的阴影。
《大都会》中的演员造型和布景就非常有视觉冲击力。演员们的妆容和表演都十分夸张，而且有很多奇特的镜头。
它的城市景观采用二维和三维元素的组合，包括绘画，平木浮雕模型、三维模型，以新巴别塔为大都会中心，交通系统呈垂直结构，飞机穿梭其间。
除了浓浓的德国表现主义特色外，影片还有浓重的宗教隐喻。
影片中不止一次提到了一句台词：大脑和双手之间的协调者，必定是心。
片中，机器人玛丽亚成功点燃了底层劳工们的愤怒情绪，挑起了与资本主义的抗争。
吃瓜群众一点就着，瞬间摧毁了维持生产的机器，结果引发了劳工城的大洪水 。
最终，资本家父亲和工头在富二代男主的调解下，握手言和。
影片的群演人数多达 37000人，花费超过500万德国马克，是史上耗资最大的默片。经费的燃烧，换来的是永恒的经典。
作为一部1925年拍摄的电影，《大都会》在艺术手法、思想深度以及技术水平上都达到了一个空前的高度，其建立的大量母题和经典画面，在此后的科幻电影中得到了反复的运用和不断的重现。
《银翼杀手》、《星球大战》与《攻壳机动队》中对景观的建构，也都有它的影子。对未来都市世界的幻想让导演弗里茨·朗走向了德国电影史上的最重要的位置之一。
最后再说回机器人，本片算得上是影史第一部涉及人工智能的电影，机器人在上世纪二三十年代肯定是新奇之物，因为世界上第一台工业机器人要到30年后才出现。
在《大都会》出现以前，像罗德王这种怪异的发明家，造出来的东西多半是弗兰肯斯坦，或者诺斯费拉图这样的吸血鬼，所以本片的先锋性不言而喻。
但它不仅仅停留在机器人的表面上，与后世众多涉及机器人的科幻电影的中心思想一致的是，它探究了机器人的危险性。
一个世纪后的我们，再看这部电影，不得不折服于前人的想象力 ，而关于人工智能的预言，也让我们不寒而栗。
1927年的《大都会》第一次将人类面对人工智能的恐惧，糅粹于电影中。
那么90年后的今天，面对技术大爆炸的AI，你又是怎么看待的呢？

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丽莎老师讲机器人之最受欢迎的十本人工智能书籍。

1. Artificial Intelligence（人工智能）（第二版）
作者：Stuart Jonathan Russell, Peter Norvig
本书是一本介绍人工智能的指南，涵盖了人工智能的大半部分分支，包括智能代理、问题解决、逻辑代理、机器人等。本书对人工智能的发展历史做了介绍，包括人工智能最初是以“问题-解决”的模式出现的。本书有大量的在线样本代码，并以不同的语言编写。这是一本很棒的CS（计算机科学）书，里面有一些数学知识，但是附录中对这些数学背景进行了全面的补充。
2. Neural Networks for Pattern Recognition（模式识别的神经网络）
作者：Christopher M. Bishop
这是从统计模式识别的角度，对前馈神经网络进行了首次综合整理。在对模式识别的基本概念进行过介绍后，介绍了建模概率密度函数的技术，并讨论了多层感知器和径向基函数网络模型的性能和相对优点。它还激励了对各种形式的错误函数的使用，并回顾了主要的使错误函数最小化的算法，总结了贝叶斯技术及其在神经网络中的广泛应用。
3. Design Patterns in Java（Java中的设计模式）
作者：Steven John Metsker, William C. Wake
本书给你动手实践的机会，使你深刻理解在任何一项Java软件项目中，充分利用设计模式可发挥的重要作用。作为对经典设计模式的完美补充，本书集最新的Java特性和最佳实践于一身。
4. Natural Language Processing with Python（使用Python进行自然语言处理）
作者：Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper
这本书提供了一个很容易理解的自然语言处理介绍，支持多种语言技术，从预测文本和电子邮件过滤到自动摘要和翻译。
5. Mahout in Action（Mahout实战）
作者：Sean Owen, Robin Anil, Ted Dunning
本书通过使用Apache Mahout提供了关于机器学习的信息，包括使用组数据进行个别建议、查找逻辑集群和筛选分类等主题。
6. Machine Learning（机器学习）
作者：Kevin P. Murphy

本书是一本关于机器学习的综合书。本书以一种统一的、概率性的方法，为机器学习领域提供了全面而独立的介绍，适用于具有入门级数学背景的高年级本科生和研究生。
7. Lisp（ Lisp语言）（第三版）
作者：Patrick Henry Winston, Berthold Horn
新版本保留了之前版本的内容，又加入许多人工智能技术先进成果。本书从基本的语言到详细的例子，通过实践介绍Lisp。同时，还介绍了Common Lisp的对象系统，以及面向对象编程支持的提高生产力的技术。并介绍了专家系统、自然语言接口、符号数学等应用实例，以及概率边界处理、项目仿真和可视化对象识别等新应用。
7. Practical Common Lisp（实用 Common Lisp）
作者：Peter Seibel
这是第一本将Common Lisp作为非学术语言介绍的书，提供了对Common Lisp的详细介绍，并提供了对Common Lisp语言特性及其工作原理的全面了解。
8. Logical Foundations of Artificial Intelligence（人工智能逻辑基础）
作者：Michael R. Genesereth
本书从逻辑角度出发，是人工智能学科领域一本清晰、严谨、全面的基础书籍，是高等本科生和研究生的教科书，也是人工智能研究人员和开发人员的关键参考作品。
9. Linux Robotics（Linux机器人）
作者：D. Jay Newman
这本书结合了机器人技术和编程中最复杂的部分，以填补现有信息的空白。如今，大多数机器人书籍都将微控制器作为机器人的“大脑”。这种方法适用于较小的、不太昂贵的项目，但有严重的局限性。当试图制造一个具有复杂动作能力、导航能力、视觉和图像捕捉能力的机器人时，最好使用单板计算机(SBC)，如Linux作为控制器。
10.Pattern classification（模式分类）
这本书全面地介绍了模式分类的基础理论和应用场景。

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丽莎老师讲机器人之能自己做决定的新型模块化机器人。

通用型机器人有很多局限性。它们既昂贵又笨重，一般情况下只能完成一种任务。但由几个可互换的部件或模块组成的模块化机器人就具有更强大的灵活性。如果某个零件坏了，可以拆下更换。而且组件可以根据需要重新排列——或者更好的是，机器人可以根据所分配的任务和所处的环境，找到重新配置自己的方法。

美国康奈尔大学的科研团队现在已经开发出了这种模块化机器人。它可以感知周围的环境，做出决定，自主地呈现不同的形状，以执行各种任务——这一成就使适应性、多用途机器人的应用更接近现实。以上研究成果发表在了《科学•机器人》杂志上。

康奈尔大学机械与航空航天工程副教授、该项目的首席研究员 Kress-Gazit说：“这是人类首次证明模块化机器人具有自主重组和感知驱动的能力。”

该机器人由轮式的立方体模块组成，这些模块可以分离和重新连接，形成具有不同功能的新形状。这些模块之间由磁铁相连，并配有Wi-Fi功能，可与中央系统通信。

Kress-Gazit说，其他模块化机器人系统已经成功地在受控环境中执行特定任务，但这些机器人是首次展示完全自主行为和基于任务和陌生环境进行重新配置的机器人。

她补充道：“我想告诉机器人它应该做什么，它的目标是什么，而不是它应该怎么做。我实际上没必要说‘向左移动或改变你的形状’，所有这些决定都是由机器人自主做出的。

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丽莎老师讲机器人之日本研发便当分装机器人，能以三维模式识别食物形状。
由于人手短缺问题严峻，制作便当和凉菜等的工厂开始推进自动化。与电器和汽车业等相比，食品相关加工厂的自动化进展迟滞，但随着需求增加，机器人制造商正大力推进开发工作。近日，日本一家从事机器人开发业务的公司，开发出了一款便当分装机器人。这家名叫RT的公司利用机器人取代传统人工，将其安装到盒饭生产线上，取得了显著的应用效果。
据悉，机器人的身高可配合工作台的高度在130到150厘米范围内调整，肩宽为39厘米，可利用头部搭载的摄像头和位置传感器识别食物的形状和位置，用像夹子一样的手指夹起食物。其能以7秒钟1个的速度抓取食物，装入在生产线上流动的饭盒，而抓取的准确度能达到90%以上。
该机器人的工作原理是借助摄像头、传感器、机械爪等结构部件，通过三维识别模式外加深度学习技术，实现对食物的抓取和移动。
RT公司表示，今年11月起该款便当分装机器人就将在盒饭工厂启动验证性试验应用，如果取得成功最快将在2020年投入市场开始销售，届时有望对餐饮生产分装行业以及餐饮服务行业同时带来利好推动。

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丽莎老师讲机器人之谷歌全球竞赛只开发对人类有益的人工智能。
人工智能领域的一些最大障碍是阻止此类软件产生与其人类创造者相同的内在缺陷和偏见，并使用AI来解决社会问题而不是简单地自动化任务。现在，谷歌是当今开发人工智能软件的世界领先组织之一，正在推出一项全球竞赛，以帮助推动对整个领域和整个社会产生积极影响的应用和研究的发展。
这项名为AI Impact Challenge的竞赛今天在加利福尼亚州桑尼维尔办公室召开的一场名为AI for Social Good的活动上宣布，该活动由该公司的Google.org慈善机构负责监督和管理。谷歌将其定位为将非营利组织，大学和其他组织（不在硅谷的企业和利润驱动的世界中）整合到人工智能研究和应用的未来发展中的一种方式。该公司表示，它将向一些受助者授予高达2500万美元的资金，以“帮助将最佳创意转化为行动。”作为竞赛的一部分，Google将为项目提供云资源，并从今天开始开放应用程序。接受的受助者将在明年的Google I / O开发者大会上公布。
谷歌采取这一举措的首要任务是利用人工智能来解决环境科学，医疗保健和野生动物保护等领域的问题。谷歌表示人工智能已经被用来通过跟踪和识别鲸鱼声来帮助确定鲸鱼的位置，然后可以用来帮助保护免受环境和野生动物的威胁。该公司表示，人工智能还可用于预测洪水，并确定特别容易受到野火影响的森林区域。
谷歌的另一个重要领域是消除人工智能软件中可能会复制人类盲点和偏见的偏见。一个值得注意的最近一个例子是谷歌在1月份承认它无法找到修复其照片标记算法的解决方案，将照片中的黑人识别为大猩猩，最初是大部分白人和亚洲劳动力的产品，无法预见其如何图像识别软件可能会犯这样的根本错误。（谷歌的员工人数仅为2.5％。）谷歌没有找到解决方案，而是删除了在Google相册上搜索某些灵长类动物的功能。这就是那些问题- 谷歌称其难以预见并需要帮助解决- 该公司希望其竞争可以尝试解决。
该竞赛与谷歌新推出的社会良好人工智能计划一起，遵循6月初公布的公开承诺，该公司表示永远不会开发人工智能武器，其人工智能研究和产品开发将遵循一套道德原则。作为这些原则的一部分，谷歌表示不会对违反“国际公认的规范”的人工智能监控项目起作用，并且其研究将遵循“广泛接受的国际法和人权原则。”该公司还表示其人工智能研究将主要关注“对社会有益”的项目。
最近几个月，包括谷歌在内的许多技术最大的参与者都在努力开发可能被军方使用的技术和产品的道德规范，或者可能有助于美国和国外监控国家的发展。许多这些技术，如面部和图像识别，都涉及到AI的复杂用途。特别是谷歌发现自己卷入了围绕其参与美国国防部无人机计划Maven的争议，以及其为中国市场推出搜索和算法新闻产品的秘密计划。
在经历了严重的内部强烈反对，外部批评和员工辞职后，谷歌同意在合同履行后退出Project Maven的工作。

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丽莎老师讲机器人之AI改变现代商业的25种方式（上）。

人工智能改变你的工作方式
1、让我们都说同一种语言
2、读心术
3、招聘更聪明的人
4、打造终极经理人
5、人工智能正对银行业和华尔街造成冲击
6、专业投资人的新挑战
7、对于业余人士的新挑战
人工智能正改变制造方式
8、更加高效地设计

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丽莎老师讲机器人之AI改变现代商业的25种方式（下）。
17、升级客服中心
IBM 估计，到 2020 年，85％的客服工作将不再交由人工处理。机器学习和 NLP 技术让聊天机器人成为可能，自助服务界面就能帮助完成绝大多数人类客户代表的工作。
那么，美国 270 万客户服务代表该怎么办？有些可能会从事机器人无法完成的任务（比如与真正愤怒的客户打交道）。依赖这项技术的公司表示，这些技术可以帮助消除人为错误，大幅提高数据检索的速度，并消除客户工作中的偏见。
但不要认为这样的聊天机器人就是最终状态。瑞士投资银行瑞银（UBS）最近与新西兰人工智能专家 FaceMe 合作，数字化地克隆了首席经济学家丹尼尔·卡尔特（Daniel Kalt），让「他」与客户互动。该银行表示，这个虚拟人物使用了 IBM Watson AI 技术，并由 Kalt 本人训练过，这也是「人与数字混合」探索项目的一部分。
18、发掘可能会被人们忽视的人才。
安大略冰球联盟 19 岁的防守队员肖恩-杜尔兹就是一个例子。杜尔兹是今年国家冰球联盟（NHL）选拔赛的热门选手。但是在去年的选拔赛上，顶级球队并没有录用他，但人工智能支持的分析系统将他排在前 40 强。
「如果这些球队去年查看了我们的系统分析的结果，那么它们可能早就会录用他了。该公司的人工智能系统已有 24 个 NHL 球队使用。Sportlogiq 只是使用 AI 帮助团队发现下一个明星的几家公司之一。
这一切都是为了识别隐藏在口袋中的人才，发现金子。该公司曾与多家美国职业棒球大联盟球队合作，甚至为 2017 年环法自行车赛开发了一套机器学习 AI 系统，收集实时数据点，预测比赛结果。
布鲁克林动力公司 正在开发一款应用程序，球探、教练可以对潜力和现有球员进行机器学习分析，j 借此打造一个全球大学和职业球队都可以查阅到的中心数据库。可以将这个独特的工具添加到人才储备工作中，其他人也可以查看 [统计数据] 并加入讨论，最终决定谁将为俱乐部带来价值。
19、改变你的购物方式
实体店面现在有了一个新的使命：完美的 AI 数据收集实验室。Home Depot 正使用来自数百万笔交易的数据，弄清楚你还有什么其他需求。丝芙兰使用 ModiFace（最近被 收购）的技术进行面部识别，帮助购物者选择合适的高光化妆品：该软件分析了数百万用户数据，可以更好地预测适合用户的产品。
MIT 剥离出去的创业公司 Celect 正使用机器学习来预测购物者的行为方式，以确定在商店的哪个部分进行什么样的促销，效果更好，哪些产品放在哪里，会获得最佳效果。
例如，沃尔玛已经在 50 家商店使用机器人，负责扫描货架上的缺货商品，被客户放错位置的商品，以及价格被标记错误的商品。对于人类来说，这些都是耗时且繁琐的工作。
20、改变广告命中率
越来越多的公司依靠人工智能来降低错失目标的可能性。
情感识别的人工智能创业公司表示，财富 500 强企业中的四分之一正在使用他们的技术，比如在调研中利用人工智能来了解观众对广告的反应。Affectiva 的系统已经接受了来自 87 个国家的 700 万张面孔（以及 38 亿个面部框架）的图像训练，可以解码个人的面部表情。比如，在观众看到广告的那一刻起，识别出八种面部情绪，包括「厌恶」。
媒体研究巨头也部署了这种产品。他们发现，美式橄榄球明星代言的广告引发微笑的程度值得注意，我们确实能够确定，明星传递的那种牺牲和梦想的信息引发了观众积极的反应，」他们还发现，观众对世界杯广告中的女性代言人做出了积极回应，这个发现有些出乎意料。
除了帮助客户提升广告效果，系统还从中获得了能让所有客户受益的一些洞见。比如，主角是现代人物（而不是传统角色）的广告，其推广效果会提高 25％。
21、种植食物
表面上看，农业似乎就是简单苦力活儿的不断重复：播种、灌溉、收获。其实，如何种植作物非常复杂。「农业中要处理的大量数据，非常复杂，比如环境因素中的气流，二氧化碳，光照和湿度等因素、植物遗传以及施肥浇水等因素，都属于会相互作用的变量。现在，Plenty 和许多其他创业公司正在使用人工智能来协助做出复杂决策。
例如，Plenty 及其对手都在打造用于收集和分析图像数据集的系统，帮助确定某株作物是否存在诸如氮或铁缺乏或虫害问题，提前进行治疗。软件了解问题所在，还可以进行大规模自动化处理，仅靠我们，无法单独完成。
AI 正从三个方面变革医疗
22、医疗保健制度再度人性化
当前的美国医疗保健行业情况非常糟糕：每年，严重误诊次数超过 1200 万次，3.6 万亿美元医疗花费中的三分之一都归于浪费，预期寿命连续三年下降（史无前例），医生的职业倦怠、抑郁和自杀达到历史最高水平。
但也因为有了可穿戴传感器生理学，扫描解剖学，DNA 测序，肠道微生物组生物学等，如今每个人的医疗数据比以往任何时候都多。
有了深度学习，借助神经网络，人工智能将影响所有临床医生：从协助准确读取扫描，幻灯片，皮肤病变等，到保健系统、促进远程监控的使用，最终我们不再需要正规病房。而且借助虚拟医学指导，消费者就能更好地管理甚至预防疾病。
虽然人工智能融入医疗实践，还处于早期阶段，当前是炒作胜过有效验证。但是，这是我们应对所有严峻挑战的最好机会：利用丰富的数据来减少误诊和浪费，并节省时间，显着改善医生与患者之间的关系。
23、比医生更聪明
仅在过去几年，就出现了一些比较靠谱的 AI 应用。
比如读取放射扫描（如 Imagen），识别肿瘤并跟踪癌症扩散（Arterys），根据视网膜成像检测眼部状况（谷歌的 DeepMind），通过「不流血的血液测试」标记危险的异常钾水平（Mayo Clinic Ventures 和 AliveCor），以及其他帮助解决诊断棘手之处的应用，甚至包括预测疾病。
历史数据表明，医生的误诊率在 5％到 20％，在某些情况下，这个数字更高，主要原因还是在于医生短缺和过度劳累，医疗保健系统资源紧张，因此，AI 或许可以帮助治疗一些疾病。
24、重塑药物研发
医药业充满变数。早期小规模病人测试中，如果药物是安全的，接下来还要进入烧钱的大规模临床测试阶段。事实上，德勤数据显示，2017 年美国最大的生物制药公司的投资回报率下降至令人沮丧的 3.2％。这就是为什么像 BERG 和 Roivant Sciences 以及 Exscientia 这样的公司希望利用 AI 更好地部署资源。
BERG 已经与阿斯利康（AstraZeneca）和赛诺菲巴斯德（Sanofi Pasteur）等主要制药公司合作，使用临床数据和算法来识别潜在可能的生物靶点，研发有效药物以治疗帕金森等疾病。赛诺菲还在分析大量数据，以深入了解为什么某些流感疫苗对某些人有效，而对其他人无效。
人工智能作为一种重要的药物研发工具，仍处于早期阶段。但前景光明：通过将制药研发工作转移到最有希望的靶点上，可避免大量浪费，如果药物研发能够更加精简，公司和患者都将受益。
25、逆转疾病
美国的医疗保健系统并未将更经济、更强调主动预防的方法放在优先考虑的地位，也因此遭受到大众的批评，企业也为失去劳动力和高昂的医疗成本付出代价。
某公司利用人工智能，预防患糖尿病风险的患者进一步恶化疾病，在早期试验中，他们甚至尝试通过纯粹的数字平台，逆转 糖尿病。通过将用户与提供个性化饮食建议的虚拟指导联系起来，这家创业公司希望可以改变患者的生活方式。公司还提供数字连接工具，帮助用户测量血糖、酮、血压和体重。