本文转自知乎答案整理

　　偶尔在知乎上看到，有人问：“机器人最后会不会变得和人一样？”

　　羞羞机器人不正是人类发明机器人的原动力么？不行这个答案太污了不适合。

　　许多知友也在底下回复很专业的答案，节选一些与大家分享吧。

　　正文如下：

　　这个问题的答案肯定有无数种，背景、专业、认知、世界观不同的人，答案会不同。因为即便是对于机器人的定义，目前业内也没有一个统一的定义答案。关于题主的问题，虚拟助理如何提升品牌客户服务体验我们试着从以下几个方面说明一下。

　　1.什么是机器人？

　　机器人是整个人工智能最重要的代表，在机器人里面会分为工业机器人和服务机器人，工业机器人大家比较容易理解，就是在制造业工厂中、汽车工业中适用的机器手和机器臂等这些,但这类机器人在生活中并不常见。另一类，就是和虚拟助理如何提升品牌客户服务体验我们生活关系比较密切的服务机器人。

　　服务机器人是由什么构成的？实际上还是由三部分构成的，第一个部分叫感知。第二部分，这些信息传递会交给最重要的一个中枢——大脑，经过思考和处理，之后会传递给第三部分，就是身体运动的部分。所以服务机器人是由感觉、思考和运动的三大环节来构成的。感觉部分相当于人的耳、眼、鼻，对应的就是人工智能领域的感知智能；运动相当于人的四肢，对应运动智能；而思考就相当于大脑部分，对应的是认知智能；这三部分都很重要。

　　但比较起来，在感觉、思考、运动三部分中哪部分更重要呢？当你要摔倒的时候，你首先护住的不是自己的大腿，你肯定护住自己的大脑，所以三个部分里面最核心的一定是大脑，而且人工智能未来竞争的命脉、核心一定是在大脑层面。

　　服务机器人按照功能等的不同，有很多不同的种类。在业界，从去年开始，有一个很火的概念Bots，即智能对话机器人，其核心是基于自然语言理解的智能对话系统，整合了知识管理和学习、智能语言、图像识别等人工智能技术，强调机器的主动性和不同Bot之间的互相调用。它的核心就是“大脑”，能够部署到电子渠道上，如微信、网站、APP等上，也能够植入智能硬件比如实体机器人、手机、家电等，通过文本或语音的方式和用户进行智能自然的交互。。

　　2.机器人会不会变成人一样？

　　在感知智能领域，机器人不但像人，而且某些领域远比人优秀。“小度”的图像识别，讯飞的语音识别，大家都看见识过。

　　小度的图像识别能力帮助它战胜人类高手（PS：貌似最近听音盲拧被黑得很惨）

　　罗永浩不惜花20分钟打广告的讯飞语音输入法

　　其实，像不像人？按我们通常理解的就是机器人会不会像人一样有自我意识，做出个性化的反应。而决定性因素是就是认知智能，即理解与思考（语义、含义、意图等），并作出准确的反馈（知识表示、动作表达等），虽然认知智能在近年有长足的发展，但要展示像人一模一样，还有很长的路要走。

　　1）银行业

　　自动欺诈探测系统使用机器学习可以识别出预示着欺诈性付款行动的行为模式；借助语音识别技术能够自动完成电话客服；声音识别可以核实来电者的身份

　　2）医疗健康领域

　　美国有一半的医院采用自动语音识别来帮助医生自动完成医嘱抄录，而且使用率还在迅速增长；机器视觉系统自动完成乳房X光检查和其他医学影响的分析；IBM的Watson借助自然语言处理技术来阅读和理解大量医学文献，通过假设自动生成来完成自动诊断，借助机器学习可以提高准确率。

　　3）生命科学领域

　　机器学习系统被用来预测生物数据和化合物活动的因果关系，从而帮助制药公司识别出最有前景的药物。

　　4）媒体与娱乐行业

　　许多公司正在使用数据分析和自然语言生成技术，自动起草基于数据的的公文材料，比如公司营收状况、体育赛事综述等。

　　5）石油与天然气

　　厂商将机器学习广泛运用在矿藏资源定位、钻井设备故障诊断等众多方面。

　　6）公共部门

　　出于监控、合规和欺诈检测等特定目的，公共部门也已经开始使用认知技术。比如，乔治亚州正在通过众包的形式来进行财政披露和竞选捐助表格的数字化，在这个过程中他们就采用了一套自动手写识别系统。

　　7）零售商

　　零售商利用机器学习来自动发现有吸引力的交叉销售定价和有效的促销活动。

　　8）科技公司

　　它们正利用机器视觉、机器学习等认知技术来改进产品或者开发全新产品，比如Roomba机器人吸尘器，Nest智能恒温器。

　　上述例子表明，认识技术的潜在商业收益远大于自动化带来的成本节约，这主要体现在：

　　更快的行动与决策（比如，自动欺诈检测，计划和调度）

　　更好的结果（比如，医学诊断、石油探测、需求预测）

　　更高的效率（亦即，更好的利用高技能人才和昂贵设备），

　　更低的成本（比如，自动电话客服减少了劳动成本）

　　更大的规模（亦即，开展人力无法执行的大规模任务）

　　产品与服务创新（从增加新功能到创造新产品）

　　综上所述，我们可以得出结论：语音技术、图像识别技术等感知智能方面机器人与人类其实没有太大差别，甚至会强于人类。而认知智能虽然取得很大突破，但依然远不及人类目前的水平，这也给大众人工智能不“智能”观感的直接原因。

　　3.机器人怎么才能和人一样“聪明”？

　　机器人要变得像人类一样“聪明”需要提升它的“思考”的能力即认知智能。而“思考”能力最核心的地方，需要用知识来的支撑。

　　这同人类一样，也是我们与动物的最大区别，人类能够不断产生知识，并且能够让知识传承下去，这种传承可以让我们的下一代不需要在现实中通过实践学习新的知识，而可以通过我们的教育直接获得。自然，随着知识面的不断扩充，“思考”能力越来越强，也越来越“聪明”。

　　认知智能同样是我们小i机器人的研究方向，但不仅仅是靠技术研发，而是技术与产业正向循环去让机器人变得更加聪明。

　　小i成立在2001年，最早做聊天机器人，就像现在的微软小冰，但聊天功能是无法转化为商业价值的，于是我们就往垂直方向发展，把我们积累的语义理解的技术，应用到垂直领域，

　　我们交给机器人一个行业的垂直知识，它就成为一个行业的专家，可以回答该行业的相关问题，为企业创造价值。

　　这就是虚拟客户助理，也就是虚拟的客户服务机器人，相较于人工服务来说，速度快，准确率高，随时在线，有非常大的优势。慢慢的金融、运营商、政府部门甚至快递行业都成为了我们的客户，全球用户数超过5亿人，每年数百亿次对话，使我们在多个行业沉淀强大的领域知识库和语义库。

　　如上面所说，语义理解和自然交互这种机器人核心的能力其实是由知识来驱动的，所以，在一些领域里，我们形成了行业壁垒。不过，更重要的是，在这个过程中，我们发现在语义层不同的行业之间也是有很多共通的部分，并以此为基础，形成了一套独创的“半监督”人机协作学习体系。

　　在这个学习体系当中有三种非常重要的角色，第一个是机器，机器在里面做了最大量的工作，它通过基于大数据的平台，去挖掘数据里面的语义、词类、实体还有场景等，以及当中的强关系和弱关系。

　　第二个角色是运营人员，他们维护内容、审核机器挖掘的结果。这个解释一下，因为小i机器人做的是商业应用，不比娱乐类的聊天机器人，错了还能让人一乐呵。我们做的机器人是要替代企业的人工做客户服务的，不能随便回答，答案必须是正确的。所以这里面的内容，包括语义的理解都是经过人工审核以后才能收录到库里。

　　另外，还有一个离不开最重要的角色，就是专家，专家做什么呢？专家是用来定义我们行业里面知识的一些结构和模型，并且定义这个运营规则。

　　把这个过程解释清楚，读者就可以大概理解，我们服务的这么多行业，这么多企业，每年数百亿的交互量，自然会产生出海量的真实数据。

　　然后，通过我们的学习体系和算法对这些数据进行处理，就会不断挖掘并学习到新的知识和语义，而新习得的知识和语义，反过来让整个系统表现的更加出色，智能化程度更高，从而让机器人的反应更为准确，表现的更为“聪明“。

　　因此，人工智能走近人类不光靠算法星空体育官网，更重要是要看以技术为基础，创造出的产业化应用，在实际应用中产生更多真实的数据，通过学习系统转化为知识，知识反过来在促成产业化发展，最终形成人工智能发展正向循环的闭环。

　　4.机器人其实没有必要变得跟“人”一样

　　最后，小i还想来辩证一下这个问题的必要性，我们始终认为，机器人的出现不是为了取代人类，人类做出人工智能的初衷，应该是创造一个能够帮助人类的新物种，如果单纯只是制造与人一模一样的机器，那我们中国还搞这么多年计划生育干嘛。

　　未来机器人更多的是与具体的应用场景相结合，把人类从“非人道”的工作中解决出来，并在上文提到的某些方面发挥机器人的特长，用更低的消耗，去完成人类所布置的任务，或是人类无法完成的事情，最终达到“人机共存”境界。