在不久的將來，機器學習、深度學習、自然語言處理以及認知計算的結合，將會改變我們與環(huán)境相處的方式。人工智能驅動的智能服務，將會感知我們正在做的事情，從過去的行為中分析我們的偏好，甚至以真正無縫隙對接的方式潛移默化地指引我們的日常生活。

　　為了清楚這一系統(tǒng)究竟是如何運作的，我們不妨體驗下去醫(yī)院探望病人的場景。

　　情景1：醫(yī)院大廳

　　走進醫(yī)院，你會看到醫(yī)院的智能服務正在搜索你要探望的病人。（通過早期的接觸，機器人對你已經(jīng)有所了解。）系統(tǒng)應用人臉識別技術，將你的信息與提供的照片以及允許通過的拜訪人員名單進行匹配。在接待服務臺，系統(tǒng)注意到你空手而來，而且氣喘吁吁?？紤]到這些因素，系統(tǒng)會詢問你想先去四樓看病人，還是先喝點東西、逛禮品店。你回答想先喝東西以及挑選禮物。

　　情景2：自助餐廳

　　如果需要，智能服務會將去自助餐廳、禮品店的路線發(fā)送到你的移動設備上。到了自助餐廳，你選擇了一款蘇打水。人工智能服務會記住當時的天氣、時間、地點以及你的心率，從而今后幫你做出更好的選擇。在你離開自助餐廳時，付款已經(jīng)自動完成了。

　　情景3：禮品店

　　你要去探望的病人是一個5歲的孩子，人工智能服務為你提供的禮物選擇分別是：一束假花、一束氣球或者是毛絨玩具。因為你本打算送一束鮮花，所以覺得智能服務提供的推薦很奇怪，于是你向店員詢問。店員在看到病人的名字后，告訴你由于病人有過敏性癥狀，所以不適合送鮮花。他為你推薦了同樣的三個禮物選擇以及一張下次使用的85折優(yōu)惠券。

　　情景4：病人房間

　　在你走向智能電梯時，它會告訴你要探訪的病人住在 4樓的兒童病房。走出電梯后，智能系統(tǒng)會邀請你下載關于兒童健康的最新信息，以及為你規(guī)劃最快的行走路線，并提醒你探望時間在晚上9點結束。你帶著禮物走進病房，看望病人。由于不是直系親屬，所以智能服務不會為你提供最新的病情狀況。不過，它會詢問你是否愿意與護理人員聊聊，或者為你介紹其他的智能服務。

　　與人工智能進行的這些互動，并不是遙不可及的愿景。為了考慮得更深入一些，我們來看看人工智能究竟是如何賦能醫(yī)院體驗的。

　　人工智能鏈條包括七個步驟：

　　 1. ?“感知”是對正在發(fā)生事情的描述。

　　“感知”主要根據(jù)明顯和非明顯的發(fā)現(xiàn)，來提供基本信息以及進行相關推薦。在上面的示例中，這就意味著要提前把醫(yī)院的物理布局告訴智能系統(tǒng)，它才能指明方向。為智能系統(tǒng)提供的信息包括地理空間位置、限制進入?yún)^(qū)域以及設備存放區(qū)域。其中，大部分信息是要人工輸入的。

　　 ?2. ?“通知”會告訴你想要知道的信息。

　　通過人工輸入和機器學習，“通知”會以警示、工作流、提示器以及其他信號的方式來傳遞額外信息。初級編程會為智能系統(tǒng)設定“如果—那么”的動作路徑。例如，如果到了吃藥時間，那么病人和其家人就會收到相關通知。

　　 ?3. ?“建議”推薦你需要采取的行動。

　　“建議”主要是基于過去行為提出的，另外隨著時間推移，還會根據(jù)加權性質(zhì)、決策管理以及機器學習等不斷改進。通過應用最佳實踐以及規(guī)劃客戶體驗，智能系統(tǒng)會根據(jù)相關規(guī)定和條款，給出切實的建議，比如指出病人的樓層位置，點餐時進行飲食推薦以及根據(jù)生命體征情況建議休息等。

　　 ?4. “自動化”重復你一直想做的事情。

　　隨著機器學習的日趨成熟和完善，自動化帶來越來越多的便利。如果智能系統(tǒng)知道你總是喝“熱的伯爵茶，”那么系統(tǒng)就會始終遵循你的習慣。算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡的交互而逐漸了解人們的喜好。比如，系統(tǒng)會基于之前的模式，自動彈出提醒病人吃藥的消息。

　　 ?5. ?“預測”告訴你可以期待什么。

　　基于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，“預測”會推算將要發(fā)生的行為。如果智能系統(tǒng)知道，從家到醫(yī)院有45分鐘的車程，而你在出門前喝了一杯咖啡，那么當你到達醫(yī)院時，系統(tǒng)會自動告訴你洗手間的位置。

　　 ?6. ?“防范”幫助你避免不良后果。

　　“防范”通過認知計算來識別潛在威脅。比如，根據(jù)病人的過往病歷以及醫(yī)生開具的處方，就可以避免藥物的相互作用。

　　 ?7. ?“情境意識”知道你此時需要什么。

　　在某種程度上，“情境意識”很像人類的決策能力。病人和醫(yī)護人員可以放寬心了，因為智能系統(tǒng)只會為需要的人提供相關信息。如果病人出現(xiàn)緊急情況，遙感技術會根據(jù)需要知道的優(yōu)先順序給護士、醫(yī)生、手術室以及家庭成員等發(fā)送有針對性的信息。

　　正是以上7個環(huán)節(jié)的結合，人工智能驅動的智能服務才得以出現(xiàn)。智能服務主要包括5個關鍵要素：

　　1.由于數(shù)字足跡和數(shù)據(jù)排放，人工智能服務才得以建立文檔。

　　每一個人、每一臺設備以及每一個網(wǎng)絡都提供了信息。數(shù)字足跡或者數(shù)據(jù)排放來自面部分析、網(wǎng)絡IP地址，甚至一個人的行走步態(tài)。通過人工智能以及認知計算，系統(tǒng)可以進行模式分析以及關聯(lián)身份。這就意味著，在不同的情境下，人工智能服務可以對我們進行個體識別。

　　2.沉浸式體驗讓自然交互成為可能。

　　在人工智能服務中，情境、內(nèi)容、合作以及渠道的融合，給每個人帶來了沉浸式、獨特的體驗。智能服務會根據(jù)當時的情境特點，比如地理位置、時間、天氣、心率甚至情緒，并結合之前對我們身份、偏好的了解，提供高關聯(lián)、合適的內(nèi)容?！案兄憫獧C制”使得參與者與機器之間的合作成為可能，合作的形式包括交談與文本對話。渠道包括所有的聯(lián)系點，例如手機、社交聚會、前臺以及面對面交流等?？傊?，目標是基于個人身份的自然用戶體驗。

　　3.大規(guī)模提供個性化數(shù)字服務。

　　預期分析、刺激因素以及選擇，將帶來大規(guī)模的個性化。預期分析會基于對客戶的過往了解，來調(diào)整客戶體驗。刺激因素為客戶的反應提供了觸發(fā)點。選擇是客戶自己做的決定。這三個因素的結合，使得人工智能系統(tǒng)可以基于客戶身份、過往喜好以及當時的需求實時設計體驗。

　　4.價值交換使信任流程得以實現(xiàn)。

　　一旦采取了行動，價值交換就可以加強這一交易。貨幣、非貨幣以及意見的交流是價值交換的三種常見形式。雖然貨幣價值交換可能是最明顯的方式，但是非貨幣的價值交換（包括識別、進入和影響）往往更引人注目。另外，一份簡單的意見或協(xié)議也可以提供價值交換，比如投保人要求的醫(yī)療索賠是否真實或者對病人治療方案的意見是否一致等。

　　5.持續(xù)的反饋和檢測，讓人工智能可以持續(xù)學習。

　　通過機器學習和其他智能工具的賦能，智能系統(tǒng)的交付形式主要包括以下幾種：一次、臨時安排、重復、訂閱以及閾值驅動。通過機器學習技術，智能系統(tǒng)可以學習如何為特定的患者群體提供智能服務，以及將這些服務應用在未來的互動中。例如，系統(tǒng)可以檢測出哪些服務更能取悅孩子以及何時提供這些建議。

　　雖然人工智能驅動的自動化會讓一些人感到焦慮，但是擔憂機器人將掌控世界的想法未免過于夸張。人工智能驅動的智能服務將提升人類的智慧，就像之前機器提升了人類的體力能力一樣。通過減少錯誤、提高決策速度、識別需求信號、預測結果、防范災難，人工智能驅動的智能服務將在我們未來的生活中扮演關鍵角色。