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十家全国学会联合声明IEEE审稿门是学术交流的严重倒退,看人工智能 如何发现夜空中最亮的星,沟通不畅、联系不上 智能客服为啥不够智能?
2019年06月03日    阅读量:1230     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

连日来,IEEE华为禁令事件不断发酵,引发各方关注。中国电子学会、中国通信学会、中国人工智能学会、中国电机工程学会、中国机械工程学会、中国电工技术学会、中国仪器仪表学会、中国光学学会、中国汽车工程学会及中国生物医学工程学会等十家中国科协下属全国学会于今天晚间发表联合声明表示,“审稿门”事件,是对科学家个人和机构的严重歧视,是学术交流发展中的严重倒退,已成为国际学术界科技界的一场危机。


  声明全文如下:


  近日,IEEE对华为员工及华为资助的个人参与审稿作出无理限制,我们深感震惊中国机械网okmao.com


  科研人员参与期刊审稿是履行同行评议责任的基本权利,没有国籍、种族或机构之分。对科学家从事正常学术交流横加限制,是对学术独立、科学精神和科学共同体价值观的亵渎,是对正常学术交流秩序和科技发展的粗暴践踏。我们强烈认为,对学术交流政治化的危险做法应高度警惕,并对其给国际学术交流蒙上的阴影深表忧虑。


  科学无国界。IEEE作为具有国际影响力的非政治性、非营利组织,其内部少数人将学术交流与政治捆绑的举动,完全背离其长期秉持的“可信赖、无偏见”的核心价值。这一“审稿门”事件,是对科学家个人和机构的严重歧视,是学术交流发展中的严重倒退,已成为国际学术界科技界的一场危机。


  作为与IEEE有着长期良好合作的学术组织,我们对学术交流政治化的逆流坚决反对,对挑战自由平等学术交流准则的企图坚决反对,对破坏公平公正学术环境的行径坚决反对。


  我们强烈呼吁,世界各国科学家、科技组织和学术共同体关注此次学术界的重大危机,共同捍卫学术交流的国际准则,确保科学研究无政治化,共同采取有效行动,避免事件滑向危害科技健康发展和人类文明进步的深渊。


  解铃还须系铃人。我们敦促IEEE清醒认识事件对全球科学共同体所造成的危害,以实质举措消除事件的恶劣影响,让学术交流回归正常轨道,以实际行动取信于全体会员和全球科技界。


  特此声明。


  中国电子学会


  中国通信学会


  中国人工智能学会


  中国电机工程学会


  中国机械工程学会


  中国电工技术学会


  中国仪器仪表学会


  中国光学学会


  中国汽车工程学会


  中国生物医学工程学会


  2019年6月2日


  寻找暗物质,机器比人的眼神好。近期《计算天体物理学和宇宙学》发表的一篇论文显示,美国劳伦兹伯克利国家实验室(以下简称“伯克利实验室”)等机构共同研制的深度学习AI框架,能够探寻宇宙里暗物质的迹象。


  近几年,人工智能越来越多应用于天文学研究。深度学习需要海量数据,而天文学正是AI大显身手的领域。机器可以替人类从茫茫大海里捞针,捕捉到新的恒星、新的地外行星甚至暗物质。


  辨认“引力透镜”,AI立功了


  寻找“引力透镜”是研究暗物质分布的基本方法。巨大质量的物体会像透镜一样扭曲路过的光线,找出这种扭曲就能捕捉到不发光的质量物。


  论文显示,伯克利实验室建立的深度学习AI框架CosmoGAN,可以分析引力透镜与暗物质的关联。它可以创建高保真、弱引力透镜收敛图。


  曾几何时,寻找“引力透镜”所需的模拟和数据处理很麻烦。20名科学家花费了好几个月的时间只能查看一小块空间图像。物理模拟需要数十亿个计算小时,占用数兆字节的磁盘空间。


  神经网络的进步提供了机会。伯克利实验室领导的团队引入一种“生成性对抗网络(GANs)”。研究者穆斯塔法说:“也有别的深度学习方法可以从许多图像中得到收敛图,但与竞争方法相比,GANs生成非常高分辨率的图像,同时仍有神经网络的高效率。”


  现在,天文学家可以用CosmoGAN分析大得多的天区,速度也更快。


  CosmoGAN不是唯一取得进展的天文学深度学习神经网络。比如多伦多大学利用深度学习技术解析月球陨石坑的卫星图像,P8超级计算机的神经网络在仅仅几个小时内发现6000个新的陨石坑,是过去几十年中人类发现陨石坑数量的2倍。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校利用深度学习来探测和分析黑洞碰撞的引力波。AI在天文学遍地开花。


  数据太多,没机器玩不转


  过去几年里,天文领域的大多数方向都在尝试使用人工智能。考虑到天文学要处理的数据之多,这是一个很自然的思路。让机器练习去分析蛛丝马迹,不如此,未来的天文学将无法运转。


  不久前举办的2019年GPU技术大会吸引了全世界的人工智能学者。大会请来加州大学圣克鲁兹分校的天文学家布兰特·罗伯特森演讲,他指出:“天文学正在一场新的数据革命的风口”。罗伯特森认为,新一代天文仪器必须配合由深度学习驱动的新一代软件。


  比如预计在3年后运行的大口径全天巡视望远镜(LSST)。它巡视南天那一半宇宙中的370亿个星系,生成一部时长十年的不间断视频。LSST配备的是32亿像素的相机,每晚产生25TB的数据,相当于现在先进天文望远镜一生贡献的所有数据。


  再比如平方公里阵列射电望远镜(SKA)。它遍布全球,一部分天线在非洲南部8国部署,还有100多万天线位于澳大利亚和新西兰。它的原始数据每天达到5千个PB,处理后也有50个PB左右。


  “暗能量巡天”编制几亿个星系的星图;“盖亚”卫星测绘银河系数十亿恒星;“兹威基”项目每小时能够扫描3750平方度的天区。在中国,FAST每天的数据量将达150TB;郭守敬望远镜观测了901万条光谱,是世界上最大的天体光谱库……


  捕捉人类看不出的模式


  数据越来越多,科学家试图聚合它们。但在GPU大会上,罗伯特森说,未来几个大型天文望远镜一起产生大量数据,聚合之后复杂到人类无法直接利用。而加州大学圣克鲁斯分校的科学家试图解决这个问题。计算机科学系一名博士生创建的Morpheus深度学习框架,可以基于望远镜的原始数据,逐像素地分类天体。


  加州大学圣克鲁兹分校的科学家们还用AI更好地研究星系的形成。在他们2019年初发表的一项研究中,科学家用计算机模拟的星系训练计算机,让它学习星系演化的三个关键阶段。后来计算机分析来自哈勃太空望远镜的星系图像,表现出奇好。


  人工智能应用于人脸识别,在海量数据训练后,可以根据一张照片,认出这个人化妆和年老时候的样子。而宇宙中很多图像也可用同样的方法来归类。


  “深度学习可以寻找模式,机器能看到非常复杂的模式,而人类看不到。”参与研究的科学家大卫·库说,“我们希望进一步测试这种方法。在概念验证研究中,机器似乎成功地在数据中找到了模拟中确定的星系演化的不同阶段。”


  帮天文学家找到另一个太阳系


  2018年底的一篇报道显示,谷歌人工智能发力,从开普勒系外行星观测数据库里找到了新的行星。行星是很难寻找的。位于太空的开普勒卫星观察145000颗类似太阳的恒星,从恒星亮度微弱变化来发现行星。记录4年的数据中,包括大约35000个疑似的行星记录。天文学家用机器结合人眼来识别,但最暗最弱的信号常被忽略。


  在谷歌AI的帮助下,我们发现了开普勒90i和开普勒80g两颗新行星。也让开普勒90被确认为第一个至少拥有8颗行星的外星系。


  神经网络和机器学习处理了140亿个数据点,之后成功筛选出了候选者。


  NASA和谷歌说,未来新技术将找到更多系外行星。NASA还表示不用担心天文学家失业。NASA的科学家杰西·道特森解释表示,数据提供给神经网络之前,需要天文学家进行分类,以便人工智能可以从中学习分析出新的信息。


  道特森说:“AI以后绝对会和天文学家一起工作,成为必不可少的工具。”


  当然,机器学习也带来“黑盒子”风险:我们得到了答案,但我们不知道机器为何如此判断,或许答案是错的。机器也会犯错。天文学家将继续训练和适应它。


  想在某快递平台查询物流进展的吴女士最近遇到了烦心事,“在线客服是机器人,回答内容总一样,人工客服热线永远打不通,我的快递3天前就没进展了,不知道是不是丢了。”她上网一查,发现“吐槽”该商家快递客服“失联”的内容比比皆是。客服的目的是帮助客户解决问题,提高客户满意度以增加产品回购率。然而现实中,沟通不畅、联系不上客服的情况时有发生,本应处理消费者问题的客服反倒被消费者频频“吐槽”。


  “沟通成本太高了”


  “尊敬的客户您好,当前人工坐席繁忙,您可通过自助语音或关注某某微信公众号等自助渠道办理相关业务……”对于有过联系客服经历的人来说,这句话一定不陌生。


  上个月,来自湖北的彭女士向某商家客服投诉其商品质量问题,然而数十次拨打客服电话后,却被语音智能客服告知人工坐席繁忙,建议其在商品官网上登记信息和投诉问题。彭女士虽然着急更换,但也不得不登记。直到过了3天,才有人联系彭女士处理相关事宜。


  如今,许多商家都设置了语音智能客服或文字智能客服,针对不同优先级的问题提供不同的服务。可对于很多人来说,智能客服往往有很大的局限。“它们都是根据你提到的字符或者你选择的数字提供固定答案,无法针对个性化需求及时提供服务。在这种情况下,我宁愿选择人工服务,可人工服务又很难联系上。”彭女士说。


  这并非是她一人遇到的问题。“拨打语音智能客服时,你只能按照顺序听完每一句导引,可那样容易忘记,有时选错了还得返回上一层重新听一遍,没办法跳过。”61岁的王女士在几次联系客服后,选择向智能客服“投降”,“人工就更别提了,有时转接到人工客服,智能语音告诉我人工客服忙,电话一下就断了,又得重新开始打。”


  然而,打通电话并不意味着就能立马解决问题。有时,消费者还需要排队,时间长短不等。来自北京的李先生说,一次因为机票改签,他在电话接通的情况下等了15分钟才等来人工客服为他处理。而在客服处理的过程中,也时不时需要等待,等待时间不定。“沟通成本太高了。”李先生说。


  “一线客服权限比较低”


  智能客服往往能力有限、人工客服又常常无法接通,这是客服被消费者诟病的两大主要原因。然而在相关从业人员看来,“人工坐席忙”真的是客观情况而非主观故意。


  国内某大型航空公司客服相关人员唐先生对本报记者说,“就拿民航运输行业来讲,航班延误、取消一般都集中在同一个时间,会影响到很多旅客,这种时候往往会造成进线拥堵、人工坐席繁忙。”


  针对消费者与客服沟通时间长、成本高的情况,唐先生告诉本报记者:“一方面,因为一线客服权限比较低,碰到很多问题都需要向上层逐级反馈,然后根据上级指示再回复消费者,所以中间会耗费很多的沟通时间。另一方面,企业内部业务部门与客服部门没有建立很好的信息沟通机制,经常会碰到消费者问客服相关活动和相关业务的问题,但客服并不了解该业务的状况。”


  “智能语音客服主要是为了分流,航司的客服是分业务板块的,有国内客票、国际客票和常客业务、贵宾业务,不可能所有人了解所有业务。所以前期需要用智能语音来进行分流,把需求和服务提供方匹配上。”唐先生说。


  “人工客服还不能全撤”


  目前,大部分公司的客服系统主要采用智能客服与人工客服相结合的形式。智能客服的服务能力约等于无限,能够帮助企业节省成本、提高工作效率。可是,由于目前其在智能化和咨询内容方面还存在局限,不仅没能帮助消费者解决问题,反而让其徒增烦恼。还有一些公司为了节省人力成本,完全撤掉了人工客服。


  对此,有业内人士认为:“目前的智能客服还不够智能,完全撤掉人工客服的做法并不可取。”本来能通过正常客诉途径“大事化小,小事化了”的事情,反而因为不智能的客服导致“小事化大”,最终走上司法途径、浪费司法资源。


  不过,智能客服也在进一步优化与更新。目前的市场中,已经有基于html5(超文本标记语言)、人工智能等技术而开发的智能客服产品,比如网易七鱼、美洽等智能客服产品。以网易七鱼为例,它主要帮助大量中小企业解决传统客服人力成本居高不下的问题,能够精准回答包括物流、型号、价格等在内的诸多问题。除了在有限场景下解决典型问题之外,网易七鱼还对原有的智能云业务功能进行全新升级,如机器人、呼叫中心、工单系统,同时新增营销版块。在新增的营销版块中,企业可通过访客轨迹、访客名片等功能,来获取用户此前的消费记录及习惯,通过多维度的用户画像贯穿整个路径,提高消费者的转化与复购率。这标志着智能客服仍有巨大空间,未来还能朝着更前端的场景发展。


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