目前人工智能的主要研究和应用领域有哪些？

目前人工智能的主要研究和应用领域有哪些？

我们在寻求人工智能商业化落地路径的过程之中，有一个往往被人们忽视掉的，但却十分重要的领域，那就是智能客服。 作为一个当前市场体量百亿级人民币规模的软件赛道，相比人工智能其他领域来说，的确不足以引起足够的重视。 但是在寻找智能客服商业化产品的路途中，智能客服绝不甘落人后，每次都以“集先锋”的形象，带来一波让人惊喜的产品 带大家一起来盘点下智能客服在人工智能应用领域的几个阶段：


一：AI语音技术时期：
     在移动互联网时期到来之前，基于通信底层的智能客服，更为人所知的产品形态是呼叫中心。 与通信的天然结合，广泛的企业级应用，带来了非常稳健的行业发展。 AI语音技术的ASR（语音识别）和TTS（文语转换），也在20世纪初期国内市场迎来了成熟时期，诸多厂商如讯飞、捷通华声等把相关技术的技术难题一一攻克，针对中文、中英文混合、多语种多方言的识别和发音，都有了足以商业化的产品推出。
     在呼叫中心领域中，电话语音短时长语音场景、具有私密性较高的语音语料训练的环境，企业付费意愿的明确等有利因素，也带来了智能客服领域与AI人工智能技术结合的第一波热潮，同时期起步的相关企业，结合呼叫中心产品的特性，推出了智能质检、智能语音助手、智能IVR语音导航等AI应用。成为了新的行业标准化产品，目前仍然是智能客服领域的典型应用。





二：AI语音+NLP自然语言处理：  
    2010年前后，互联网和移动互联网的成熟发展，也将智能客服的第二个产品形态：在线客服产品，推向了完全成熟的市场化浪潮之中。
    在尚未具备NLP自然语言处理技术之前，在线客服通过标准QA问答对，问题列表的方式，提供查询和反馈形式。基于NLP自然语言处理对文字理解、语义处理、情绪识别的能力的提高。越来越多的企业，开始通过具有NLP处理能力的AI技术，构架自己的新一代智能客服机器人技术。 具体体现在可以自助对话、闲聊、准确识别客户意图。基于知识库的问答、基于NLU自然语音理解，NLG自然语言输出的完整智能聊天机器人产品。 并且通过上下文识别、意图识别、槽位填充和一定的产品化流程设置工作，可以使AI机器人进行一些更复杂的服务、或营销工作。无论是文本方式还是语音方式，都可以一定程度上拟真人类的口气、行为、并具有完全自助化的能力。
    经历持续发展和产品的打磨，呼叫中心+在线客服+AI语音机器人、文本机器人共同形成了我们现在熟知的产品：智能客服。 我们目前所能看见的主流产品形态，就是这个成熟产品。  




三：大语言模型时代的智能客服：
     2022年，大语言模型爆炸式的发展，给很多行业带来了巨大冲击。应用AI人工智能技术已心得颇深的智能客服产品亦不可避免， 我们都深知，每次技术的重大变革，都将带来一轮行业洗牌，无论是探索新技术的产品形态，应用领域还是扩展成熟产品的边界，带来更佳的用户体验或成本优势，都具有无可比拟的巨大价值。
     拥有稳定用户基数和成熟产品的智能客服，最早的投身到大语言模型的怀抱之中。又一次充当了“急先锋”的角色。 在国内诸多厂商大语言模型尚未发布之时，不少企业已经基于自身产品推出了商业化的产品和应用。 我为大家梳理下当前智能客服领域内，最新的变革情况，并对大语言模型将带来的新的变化，进行前瞻。
1：生产工具上的革新
    我们首先非常欣喜的看到，本次大语言模型，真正带来了生产工具上的革新。 传统的软件开发中瀑布流和敏捷式开发模式，已经明显开始发生了变化，从伴随式编程，到代码生成代码，甚至自然语言自助化编程，会随大语言模型领域能力的更新迭代，更快的到来。我们曾说人人都是产品经理，但实际上人人都是程序员的时代会更快的到来。 有一技傍身，无论是害怕被取代的程序猿朋友们，还是普通大众，都应该尽快学习起来
如AGI课堂推出的Xx 免费体验课《程序员的AI大模型进阶之旅》
就是一套很好的课程，从底层原理到实战技能，对当红的LangChain框架应用，Fine-Tuning专属模型微调都有深入浅出的讲解。帮助大家紧紧抓住风口 。
    除编程技能和方式的完全变更，在智能客服应用中。一大类底层应用是属于生成工具的范畴。 如AI引擎管理、数据建模工具、意图管理管理、标签标注和管理，流程生成工具，业务构建工具等等。有些是用户无法关注的产品底层工具，但确实是整个智能客服重要的组成部分，也是构成智能客服AI能力的基础应用。
     大语言模型能力的引入，相较于以前智能客服产品所沉淀的基于自然语言处理、语义理解、意图识别，关键字和正则处理等方式，带来颠覆性的改变。借助其能力涌现，上下文关联，逻辑链提示处理等方式，原有的手把手定义流程，字词句填槽的旧模式，势必得到极大改变。
     如果以前构建复杂AI应用，需要是半编程化的方式，如用大语言模型能力实现，打个比方更像是RPG游戏编程工具，以场景搭建、角色扮演，提示格式化、逻辑化，辅以人工反馈监督的模式去进行。可实现AI流程自动设置，AI自动训练和标注、知识库的自动化扩充、来代替语料手工标注，代替传统问答对的低效人力处理，给出标准问，自动扩展相似问等等。 目前市面上，已经开始出现自动化流程，自动化知识库爬取、扩写和输出的成熟应用。   
2：应用上的革新
    传统智能客服产品的AI应用，都可以借助大语言模型进行深一步改造，如：
智能质检：
    传统智能质检已经是非常成熟的解决方案，但需要通过复杂固定规则的设置，大量语音的训练和人工调试来进行使用。 如果通过大语言模型能力，投入预训练和一定的业务规则定义，可以实现无需复杂设定，更智能的质检结果输出。 如：我们向模型内投入一定数量的优质录音、文本，然后告知大语言模型都有哪些加分因子、让他自动判别生产数据的质检情况，然后不断通过手工质检的对齐调优，让模型持续不断学习和改进。  




智能客服厂商的知识库自动扩写功能，极大减少人工操作的工作量

智能化辅助：
    同理，对于座席侧智能辅助功能，也是可以通过对优质样本的投喂，正确流程和加分因子的定义，不断的让ChatGPT在数据滋养下，实时对座席给出更好的辅助能力。原有的辅助功能框架可以保留，但是内里是一个不断进化，自动学习的“业务助理”  
内训机器人：
     基于智能质检和智能辅助的基本能力，针对使用场景是企业内训的机器人，也完全可以基于现有数据样本，更自动化的生成内训“教官”，我们业务管理人员，可以针对岗前培训、业务流程、服务过程设定不同内训主题，一定量标准语料训练后，让内训机器人指导座席进行自我训练，这种对于强调学习能力和管理能力的运营型客户，很有吸引力。  
智能填单类：
    智能客服应用中，有大量需要手工输入的表单：客户资料、跟进记录、服务工单，目前市面上CRM领域已经出现借助ChatGPT进行智能填单的实验性应用。按以往的实现方式，必须有复杂的工程化设计，将会话文本实时匹配，借助词性分析，语义分析和关键字查找等方式，使用表现往往不尽如人意。
    我们可以期待LLM大语言模型的超强能力可以有效提升这类型产品的实用度。 智能填单类的小型应用，也已经在智能客服机器人流程、在线客服流程、微信、钉钉等社交媒体流程中开始进行实用阶段。  
从帮助中心到座席助理：
    全功能的智能客服产品已经是一个非常庞大的产品体系，功能多如牛毛，上手难度很高。 很多产品的设计，需要操作者进行到处跳转去查找、配置、调整。以往的帮助形式，除了简单的页面的功能提示，就是如wiki一般厚重的在线帮助页面，对使用者说不上友好，对开发者也有持续更新维护的沉重负担。 而使用智能助理模式的在线帮助，不同角色的人员可以通过对话式的简单体验，来获取使用上的实时协助，甚至一些功能型的配置和要求，聪明的助理也可以准确理解使用者的对话，直接进行配置和改变。  
AIGC知识库和知识门户：
     智能客服产品中，最需要AIGC内容生产能力的地方，莫过于知识库。 产品必备的知识库通常分几类：内部知识库、机器人知识库和外部知识库。 智能客服的知识库，是完全需要人工管理和维护的，对于需要提供大量知识辅助的智能客服，这是一项很沉重的工作 。
    大语言模型能力的引入，能协助高效智能的归类，自动生成知识库类目、明细。如果增加对外部数据源的引用，知识库还可以自动关联，减少知识库同步的操作。使用者在应用中，可给与知识点反馈，能帮助知识库进行权重自动调节。  同样，对于调用量远大于内部知识库的机器人知识库来说，借助用户反馈来对未知问题进行自动整理和关联，能节省很多知识库维护者的工作。
    我们也可以通过多机器人组合的方式，在一通会话中接力棒一般服务于客户的不同场景，那么被训练好的ChatGPT专属机器人，也可以在特定的场合发挥能力，并可以逐步替代一些以往模式僵化的问答型机器人。
    如果企业有知识门户的需求，需要整合在智能客服产品中，如果不把这类产品算作一个独立品类的话，基于大语言模型的多模态的AIGC能力，可以更方便的将已整理的知识内容转化为输出产物，更方便的生成知识文章、图片、甚至音视频，快速生成一个个性化的知识空间。   



智能客服产品的大语言模型知识库自动化处理

3：产品上的革新  
    无数人诟病的智能客服的机器人是“智障”，从以上介绍中得知，旧时代的AI人工智能机器人还不能无障碍的与访客沟通交流领域知识库之外的内容。 所以在很多人眼里，智能客服的文本和语音机器人显得那么呆头呆脑。   
    我们非常期待大语言模型会带来的新一代体验的对话机器人的表现。更方便的人机交互形态、更具人格、更具魅力、更加聪明的聊天体验。 虽然现阶段，还看不到颠覆性的新一代大语言模型智能客服机器人的表现，但随着大语言模型的进一步增强，整个行业的快速更新和发展。这一天也不会太远了。 智能客服产品，将无愧“智能”二字。
  无论如何，站在风口前的你我，手握一把开启新时代大门的钥匙尤为重要。 一套高质量的大语言模型编程课程推荐关注：由浅入深，大佬点评讲解，让你更快的踏入大语言模型的殿堂中来。
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从刚刚结束的人工智能大会上我们可以发现，目前的人工智能技术已经能运用在非常多的领域了。
医疗领域：主要包括如医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测、医院管理、虚拟助理、医疗机器人和医学研究平台等应用场景。
生活领域：各类的智能家居就不用多说了，一句语音可以操控多个电器，智能家居可谓是懒人必备。
金融领域：AI+金融通过人工智能一系列的技术改变传统金融的信息采集、风险评价、客户服务等环节，改善金融交易不对证性和安全性、效率性。
特别是金融行业中会需要各种信息数据的采集，已经从传统的人工采集或者爬虫采集转变到了智能采集，也就是现阶段的RPA机器人。
什么是RPA机器人？

RPA机器人：全称“Robotic Process Automation”，中文叫机器人流程自动化），是指用软件自动化方式模拟人工完成计算机终端的操作任务，让软件机器人自动处理大量重复的、基于规则的工作流程任务，其优势和价值主要体现在无编码、学习成本低、开发周期短；非侵入式，对现有IT架构基本无影响；提升工作质量，减少重复人工操作，可７ｘ２４小时不间断工作；安全性高，减少人为失误；解放人力，释放人员从事更具有创造性的工作内容，降本增效。
RPA能将重复的工作流程自动化完成，不再需要人工来耗费大量的时间和精力完成。
机器人流程自动化可以为我们完成哪些工作？
云扩 RPA平台将企业常用的操作内容组件化。云扩 RPA 机器人可以登录程序、打开/抓取浏览器、复制粘贴数据、处理Excel和邮件、填写表单、从文档里提取结构化和半结构化数据等。通过拖拽丰富的组件即可模拟大部分人工操作，实现人工操作的流程自动化，解放人力。
企业内高潜RPA适用场景
适用于所有在数字化设备中完成的具有高重复性、强规则性的流程与工作任务。这些任务均可以通过软件机器人进行自动化，大大提高人的工作效率，降低企业成本。
云扩智能RPA：端到端的企业级流程自动化平台
云扩智能RPA是由RPA+AI领域的创新企业云扩科技自主研发的企业级流程自动化平台。基于先进的自动化技术，跨系统执行重复、繁琐、耗时的工作任务，为企业降本增效、快速实现业务创新。助力企业构建自动化、智能化业务的平台级能力，迈向大规模人机协作的未来。


云扩智能RPA具有五大优势：
1、 简单高效的流程编辑：高效便捷的图形化设计界面，内置海量自动化和人工智能组件，简单拖拽即可设计复杂流程。
2、 企业级RPA平台：强大的自动化技术驱动；企业级规模化部署管理；真正可拓展的RPA架构
3、 领先的人工智能：AI开放平台提供云扩自研及集成合作伙伴的领先人工智能技术，拖拽即用。
4、 开放的RPA生态：开放平台支持合作伙伴及社区共同开发自动化和人工智能组件，共享流程，共赢生态。
5、 完善的培训和社区支持：云扩学院提供完善的产品文档、培训课程、开发者社区。为企业开发部署RPA提供强大技术支持。
如今，云扩的RPA+AI已经能够灵活地运用在各个领域：
财务领域：

• 云扩数字员工擅长高效管理多个网银账户，能实现银企对账自动化，随时掌握企业资金动态！实现自动化银企对账流程，处理时间节省95%。
  
• 自动识别发票信息，每日将识别信息录入报销系统，30秒急速审批！
  
• 差旅报销审批流程自动化，高效人机协同,敏捷灵活。
  
• 快速智能自动审核发票、抬头等关键数据。可视化展示报销单审核结果,关键数据一目了然。
  

云扩科技：自动为先，增效有方 | 云扩助力华电集团构建智慧财务自动化运营3 赞同 · 0 评论文章​zhuanlan.zhihu.com/p/540070863电商运营领域：

• 云扩一站式电商数据运营平台，构建自定义仪表盘。跨平台数据汇总,快速洞察消费者需求。
  
• 一键邀约海量网红博主,持续追踪效果,生产智能报表,关键数据清晰可见。构建专属网红池,对资源集中存储，跟踪反馈效果。
  

云扩科技：云扩电商RPA助力云鲸焕新升级精细化电商运营0 赞同 · 0 评论文章​zhuanlan.zhihu.com/p/556479346人力资源领域：

• 云扩数字员工实现自动化招聘流程，快速响应需求，释放员工潜能。构建多平台人才招聘矩阵,批量操作，高效便捷。跨平台互通数据，智能数据汇总,辅助科学决策。
  
• 自动化薪酬核算流程，节省人力,安全可靠。提升流程效率40%，准确率100%，释放价值空间。减轻员工压力，提升员工体验,增强创新活力。
  

云扩科技：云扩智能RPA助力HR实现人力流程自动化0 赞同 · 0 评论文章​zhuanlan.zhihu.com/p/337525948货代领域：

• 云扩数字员工擅长精准解决货代行业痛点，能自动完成托书录入、舱位预订等流程,实现自动对账，加速业务流转!
  
• 云扩的数字员工可实现自动化订舱流程,7X24小时查询舱位,快速锁定资源。
  
• 可视化箱物流信息追踪,自动预警通知,异常及时晓。
  
• 高效完成供应商自动对账,可自定义规则,安全可控。
  

云扩科技：云扩RPA助力头部货代亚东国际自动化升级0 赞同 · 0 评论文章​zhuanlan.zhihu.com/p/552019095访问云扩科技官网，了解更多RPA+AI内容：www.encoo.com

2020世界人工智能大会召开之际，我来回答下这个问题，哈哈。
AI未来主要研究方向：
智能芯片、智能传感器、大数据、云计算、边缘计算、机器学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别等。
AI未来主要应用领域：
AI+5G、AI+工业、AI+医疗、AI+交通、AI+金融、AI+教育、AI+商业、AI+城市治理等。
以上海人工智能方面的创新为例，
“3D虚拟AI家园”以上海为蓝本。围绕“智联世界，共同家园”主题，结合上海打造人工智能战略高地的目标，大会还设计了人工智能7大领域的落地应用场景，将涵盖AI+教育、AI+医疗、AI+交通、AI+金融、AI+工业、AI+基础技术、AI+城市管理与商业等领域的优秀合作伙伴，并围绕AI重点企业特设AI先导区，为企业特别定制打造3D场景，通过360度场景体验，沉浸式感受AI赋能的应用价值，全方位宣传企业的黑科技产品、创新技术与服务。


更多AI赋能产业的实践案例，可以参考我刚写的专栏：
朱宝：AI赋能，人工智能产业应用实践进入爆发期了吗

人工智能的研究领域
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理的目的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。

1、多语言翻译。
自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。
面对这一困境，自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。所以，进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就可以保证翻译95%的流畅度，而且能做到实时同步。

2、虚拟个人助理。
虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式，来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。
同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。一般来说，听到语音指令就可以完成服务的，基本上都是虚拟个人助理。

3、智能病例处理
自然语言处理还可以将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和自然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。
其水平相当于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来同样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的所有临床信息速度比医生平均快2700倍，大大地提高了医院的办公效率，求医难这个问题将得到很多的缓解。

转载链接：https://www.jianshu.com/p/91fbd0f0eba3
在自然语言处理方面，NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等功能。
在大数据时代，对海量文本信息进行有效的语义分析已经是自然语言处理、信息检索、信息分类、信息过滤、语义挖掘、文本的机器学习等诸多应用领域基础且关键的研究问题，它影响着上层信息服务与信息共享的质量和水平。NLPIR大数据语义智能技术将对中文数据挖掘技术进行深入研究，必将提供出高质量、多功能的中文数据挖掘算法并促进自然语言理解系统的广泛应用。

人工智能是一个非常广泛的领域。当前人工智能涵盖很多大的学科，我把它们归纳为六个：
　　 （1）计算机视觉（暂且把模式识别，图像处理等问题归入其中）、
　　 （2）自然语言理解与交流（暂且把语音识别、合成归入其中，包括对话）、
　　 （3）认知与推理（包含各种物理和社会常识）、
　　 （4）机器人学（机械、控制、设计、运动规划、任务规划等）、
　　 （5）博弈与伦理（多代理人agents的交互、对抗与合作，机器人与社会融合等议题）。
　　 （6）机器学习（各种统计的建模、分析工具和计算的方法）
源自于：朱松纯：浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一，推荐一看。