對于人工智能的研究中,探知大腦尤為重要。計算機與人差別*的地方就是大腦,為什么計算機有著超強的運算能力卻無法分辨貓和狗?為什么計算機看不懂一幅素描?人們能理解灰色代表的陰影表達出的3D效果,計算機卻不能?這些是阻礙人工智能發展的未解之謎。
怎么解決這個問題?人工智能科學家通過大量輸入數據,編寫程序,讓電銷機器人通過對于人類的模仿達到智能的目的。例如電銷機器人就是通過不斷補充龐大的話術庫來模仿話務員的工作。
數學家阿蘭·圖靈對于計算機的研究提供卓越的貢獻,他先是提出“萬能機器”這個概念,即世界上的一切運算,只要向中央處理器儲存的信息足夠多,所有計算機都能完成這個運算。所有運算在計算機中,從形式上都可以化為0和1進行邏輯信息處理。
他還認為,計算機可以智能化,所以提出了著名的圖靈實驗。即當人無法識別面前的是人還是計算機時,這臺計算機就擁有了智能。人們稱圖靈為人工智能之父。順著這個思想,當電銷機器人給人們打電話時,人們無法識別電話那頭是機器人,就達到了人工智能的電銷。
神經生理學家沃倫·麥卡洛克和數學家沃爾特·皮茲在1943年發表的論文中,表達了人類的大腦神經元如同邏輯門“與非”,神經元判斷收到的信息通過邏輯中的“與”、“或”、“非”,意思就是人腦和計算機從邏輯判斷有相似之處。從側面證明,計算機可以擁有智能,即人工智能是可行的。
而如今,電銷機器人的發展已經是必然趨勢。但現在人們所見的人工智能真正能通過圖靈實驗的卻是不多,現在的人工智能仍處于發展中階段,所研發的無一例外都是弱人工智能。它們在某項特定的領域中能做到模仿、學習人類,運算功能也比人類的大腦更優秀,除了這個領域不能做到更多的事。棋類人工智能可以打敗人類選手,卻不能打電話;電銷機器人可以批量打比人類更多的電話,卻不能下圍棋。
就像“Siri”,你可以和她說話,不能保證她不詞不達意,但你如果和她說打開鬧鐘或者打開地圖,它能解決你手動操作的麻煩。電銷機器人也是一樣,她的智能話術庫中所存儲的是企業的信息,一定的日常談話,但是你要是和她討論數學物理,她肯定不能明白你在說什么。
電銷機器人能做到的是幫助企業開拓市場、降低成本,從大量的呼叫群體中比人工更快速地尋找到有意向的客戶,并將企業宣傳給他。她能解決企業雇傭大量話務員卻找不到幾個意向客戶的痛點,省去培訓的費用和時間。企業需要做的僅僅是對這些意向客戶電銷,無疑提高了企業電銷的效率。
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