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。

　　為了清楚這一系統究竟是如何運作的，我們不妨體驗下去醫院探望病人的場景。

　　情景1：醫院大廳

　　走進醫院，你會看到醫院的智能服務正在搜索你要探望的病人。（通過早期的接觸，機器人對你已經有所了解。）系統應用人臉識別技術，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，系統注意到你空手而來，而且氣喘吁吁。考慮到這些因素，系統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，智能系統會邀請你下載關于兒童健康的最新信息，以及為你規劃最快的行走路線，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院體驗的。

　　人工智能鏈條包括七個步驟：

　　 1. ?“感知”是對正在發生事情的描述。

　　“感知”主要根據明顯和非明顯的發現，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院的物理布局告訴智能系統，它才能指明方向。為智能系統提供的信息包括地理空間位置、限制進入區域以及設備存放區域。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，還會根據加權性質、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劃客戶體驗，智能系統會根據相關規定和條款，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。如果智能系統知道你總是喝“熱的伯爵茶，”那么系統就會始終遵循你的習慣。算法基于神經網絡的交互而逐漸了解人們的喜好。比如，系統會基于之前的模式，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網絡，“預測”會推算將要發生的行為。如果智能系統知道，從家到醫院有45分鐘的車程，而你在出門前喝了一杯咖啡，那么當你到達醫院時，系統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，根據病人的過往病歷以及醫生開具的處方，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。病人和醫護人員可以放寬心了，因為智能系統只會為需要的人提供相關信息。如果病人出現緊急情況，遙感技術會根據需要知道的優先順序給護士、醫生、手術室以及家庭成員等發送有針對性的信息。

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

　　1.由于數字足跡和數據排放，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絡都提供了信息。數字足跡或者數據排放來自面部分析、網絡IP地址，甚至一個人的行走步態。通過人工智能以及認知計算，系統可以進行模式分析以及關聯身份。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、合適的內容?！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.大規模提供個性化數字服務。

　　預期分析、刺激因素以及選擇，將帶來大規模的個性化。預期分析會基于對客戶的過往了解，來調整客戶體驗。刺激因素為客戶的反應提供了觸發點。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。

　　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議也可以提供價值交換，比如投保人要求的醫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.持續的反饋和檢測，讓人工智能可以持續學習。

　　通過機器學習和其他智能工具的賦能，智能系統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。