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李佳李飛飛公布谷歌AI四大進展 首個行業方案顛覆呼叫中心

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  今天凌晨,谷歌的兩位AI明星女科學家——李佳和李飛飛的“佳飛🐱”組合再次推出了谷歌云AI的幾個里程碑式大招!為了介紹這些新進展,李飛飛在谷歌云AI博客上發布了署名文章,李佳也在朋友圈分享了“佳飛🐱”組合帶領的谷歌AI團隊最新進展。
  
  1、在“谷歌傻瓜式機器學習工具”Cloud AutoML Vision(AI圖像)已經推出的基礎上,谷歌增加Cloud AutoML Natural Language(AI自然語言)與Cloud AutoML Translation(AI翻譯)兩大工具,三項工具目前都已開放beta測試版。
  Cloud AutoML Natural Language地址:https://cloud.google.com/natural-language/
  Cloud AutoML Translation地址:https://cloud.google.com/translation/
  2、推出升級版的企業版Dialogflow,這是一個端到端的開發套件,能夠讓開發者更容易開發虛擬AI界面(例如聊天機器人),讓用戶與企業進行更多互動,目前新版本已經開放beta測試。
  Dialogflow企業版地址:
  https://console.cloud.google.com/freetrial?_ga=2.25478909.-1946728487.1532455195
  3、基于Dialogflow的基礎上,谷歌正式重磅推出了Contact Center AI(呼叫中心AI虛擬客服)行業解決方案,使用該行業解決方案的合作伙伴已經有Cisco、Five9、Twilio、Appian等,目前開放alpha測試版。
  李佳博士說,這個解決方案除了能夠作為AI來電客服外,還能支持更多元化的交換,比如電話、信息,甚至以后AI客服進行視頻交流也有可能。不過這一解決方案目前還不支持中文。
  Contact Center AI地址:
  https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSduVtNj7TIg-ycOc-JDc7QQ3Frkq4Vi-_c5bAPk50ODhY6ShQ/viewform
  4、谷歌Cloud TPUs3.0目前支持alpha版本測試,用戶可以接入谷歌云,獲取更大量的機器學習計算支持。舉個例子,谷歌Cloud TPUs3.0讓eBay訓練視覺搜索模型的時間從幾個月縮短到了短短幾天。
  谷歌CloudTPUs3.0地址:
  https://blog.google/products/google-cloud/google-cloud-offer-tpus-machine-learning
  此外,谷歌現有的各個產品(如AIPlatform,APIs等)都有不同程度的升級和功能增加,垂直行業的解決方案及合作項目也有很大進展。以醫療為例,谷歌的AIplatform將合作伙伴的基因疾病檢測算法訓練時間從一周降到1天,AutoML超過10%的用戶來自醫療和生命醫學行業,谷歌的產品推動了企業在醫療影像輔助檢測、以及及時檢測預警中風、哮喘、嬰兒猝死綜合征方面的創新。
  李佳透露,目前AutoML的注冊用戶已經超過了1萬8千家,其應用領域媒體、零售、金融、保險、能源、醫療、環境等等。
谷歌AI中國中心總裁、谷歌云AI研發主管李佳博士
  值得一提的是,在朋友圈的分享中,李佳博士還首次談到了入職谷歌后的“艱辛時刻”:在過去的一年里,“佳飛🐱”(李佳和李飛飛)作為谷歌新人,遭遇了團隊產品主管空缺幾月、工程總監離職、人力資源青黃不接等難題。在當時的條件下,二人在綜合考慮戰略、產品布局等因素后,決定大膽地砍掉可能性較小的產品線,大幅度投入AutoML和Contact Center這兩大項目,這才有了今日的幾大里程碑式進展。
  1、Cloud AutoML黑科技平臺又添兩名新成員:自然語言+翻譯
  由于在建立AI算法模型的過程中,手動設計模型非常困難,AI專家、AI工程師們需要投入大量的時間與精力去研發,每個模型都需要不斷做實驗和重新調整參數,耗費大量資源。
  因此在今年1月,谷歌重磅推出了Cloud AutoML Vision工具,這是一個能夠定制化生成用于圖像識別AI模型的工具,通過在網頁上選定你的需求(比如“我要一個能夠識別客廳的AI模型”)、再上傳少量素材(比如“100張客廳的照片”),系統就可以自動生成一個能夠識別客廳圖像的AI模型,最快只需要幾分鐘。
  而今天,谷歌為Cloud AutoML家族又引入了兩名新成員:Cloud AutoM LNatural Language(AI自然語言)與Cloud AutoM LTranslation(AI翻譯)兩大工具。
  與Vision工具同理,有了這兩項新的工具,用戶也可以更簡單地打造屬于自己的自然語言處理AI應用或者是翻譯AI應用。
  Cloud AutoML Natural Language(AI自然語言)能夠用于自動預測客戶所需要的自定義文本類別,比如美國出版與多元化傳媒巨頭赫斯特集團(Hearst)就在使用谷歌的這項新工具對其內容進行管理,他們的高級副總裁Esfand Pourmand表示,這個工具能夠讓赫斯特生成自定義的AI模型應用于內容管理,其精度高于其他方案。
  Cloud AutoML Translation(AI翻譯)則可以為客戶提供定制化的翻譯需求,日本經濟新聞社(NikkeiGroup)數字業務常務董事Hiroyuki Watanabe則表示,Cloud AutoML Translation這項工具能夠快速對內容進行定制化的翻譯,其準確率“讓人印象深刻”。
  目前這兩大新工具都已開放了beta公測版,而Cloud AutoMLVision圖像工具也從之前的alpha測試版本升級到了今天的beta公測版,產品更成熟、更易用。
  2、升級Dialogflow企業版,讓開發者開放更智能的線上AI助手
  去年11月,Google宣布推出Dialogflow企業版,這是一個端到端的開發套件,能夠為企業構建語音和文本會話應用程序的新解決方案。Dialogflow以前被稱為谷歌的API。AI,開發者使用它,可以打造出自己需要的線上AI助手。
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  對于企業版的Dialogflow來說,開發者可以用它構建一個虛擬AI界面(例如聊天機器人),讓用戶與企業進行更多互動。Dialogflow由機器學習技術驅動,能夠識別用戶所說的話的意圖和背景,還能讓AI提供高級實現選項,比如處理訂單、或者打造基于語音的。
  目前,已經有超過60萬個行業開發者使用企業版的Dialogflow來打造AI交互平臺。
  新的升級版的Dialogflow企業版工具中不僅具備準確的“語音識別(語音-文本)”功能,還利用DeepMind的WaveNet技術打造了“AI發音(文本-語音)”功能,并推出了Dialogflow Phone Gateway工具,讓用戶更好地將打造出來的應用落地到手機上。
  3、重磅推出AI虛擬客服行業解決方案
  在Dialogflow的技術基礎上,今天,谷歌云AI還正式重磅推出了第一個行業解決方案:Contact Center AI(呼叫中心AI虛擬客服)。這一方案不僅能夠減少呼叫中心員工的繁雜的工作量,還能夠輔助員工更好完成任務,并能夠改善客戶體驗。
  李佳博士告訴智東西,之所以會選擇該領域作為第一個行業解決方案突破點,主要是基于三大原因;
  1、谷歌做產品都是從用戶痛點入手。呼叫中心是一個工作繁重、重復、日夜運行的地方,員工離職率是非常高的,谷歌希望這個功能能幫助到在呼叫中心的工作者能夠更輕松更愉快的工作。同時,我們也希望讓用戶的體驗更好。
  2、呼叫中心能影響幾乎各行各業。
  3、谷歌有許多相關的技術與經驗積累,比如虛擬助手、語音技術、自然語言處理等等。
  Contact Center AI(呼叫中心AI虛擬客服)具體的使用流程如下:
  當用戶打入呼叫中心時,立刻會有一個AI虛擬客服(Virtual Agent)接聽電話,該AI可以自行回答問題并完成客戶需要的任務。
  值得一提的是,在今年的谷歌I/O大會上,谷歌曾經“炫”了一把用AI給發廊打電話預定時間的技術,其中的虛擬AI無論是回答問題的方式,還是說話的語氣,都活靈活現,足以以假亂真。
  不過,當AI不能回答你的問題時,則會有一個呼叫中心員工來與你進行交流,與此同時,AI會輔助該員工,在必要時刻給出相關信息。(比如當員工在跟客戶溝通某筆訂單退款時,AI給出客戶的電話、訂單金額等詳細信息)
  李佳提到,Contact Center AI主要應用于客服服務的輔助而不是取代人工客服,因為這個市場非常大。
  李佳還告訴智東西,這個解決方案除了能夠作為AI來電客服外,還能支持更多元化的交換,比如電話、信息,甚至以后AI客服進行視頻交流也有可能。不過這一解決方案目前還不支持中文。
  目前使用該行業解決方案的合作伙伴已經有Cisco、Five9、Twilio、Appian等等,既包括專門做呼叫中心服務的公司,也包括本身就有龐大的呼叫中心團隊的大公司。
  4、結語:在AI落地的路上,谷歌已經越走越深
  李佳說到,雖然目前Contact Center AI不支持中文服務,但是谷歌的功能依然有有很多國內的用戶(比如使用谷歌翻譯),Cloud AutoML Translation可以為他們提供幫助。
  AI作為一種輔助工具,只有最終落地到產業中才能發揮其最大的功效。李佳和李飛飛的“佳飛🐱”組合已經在AI落地的條道路上越走越遠,從今天谷歌更新的一系列AI工具中我們可以看到,谷歌正在力求讓AI深入產業落地,讓AI能夠真正幫助到各行各業,發揮它的價值。

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