为了庆祝我们迄今为止最雄心勃勃的机器学习项目的启动，本周的播客将与操作背后的一位大脑进行对话。任何与客户支持纠结的人都知道：得到问题的答案是一回事，但真正找到一个有用的解决方案来解决问题可能是另一回事。两年前，我们推出了应答机器人来解决客户最重要的问题。它做得很棒，但我们知道我们可以做得更好。本周，我们很荣幸地推出它的继任者：Resolution Bot，Intercom的升级版支持聊天机器人，通过回答33%的常见问题来扩展您的团队。要了解更多关于解析机器人可以为您做什么的信息，请查看我们的启动页面。有了这样一个改变游戏规则的产品来分享，我们还想给你带来那些曾经在战壕里工作过的人的背景故事，将Resolution Bot带到生活中。我们坐下来和我们自己的机器学习首席工程师费格尔·里德聊天，了解为什么答案机器人必须从简单回答问题发展到专注于大规模解决问题。我们还讨论了从深度学习的兴起到自动化支持的未来，以及自动化有点像洗衣服的原因。时间不够？这里有五个快速外卖。解决机器人的技术一直在等待，但用户体验是有风险的。直到现在。有了一个机器人，它可以主动地为用户提供他们想要的答案，我们认为这里有神奇的东西。在过去的两年里，神经网络的准确性和预测能力有了巨大的飞跃。此外，我们还有更多可用的数据，这使得解析机器人能够在客户可能会抛出的措辞上，对细微差别进行磨练。公司通常很清楚他们希望他们的机器人回答什么问题，但他们并不总是确定从哪里开始。这就是为什么我们建立了一个策展工具来帮助您搜索您的客户过去是如何提问的。分辨率机器人有7种不同的语言。为了避免多语言ML系统带来的巨大维护负担，我们依赖一个神经网络，它可以以端到端的方式学习多种语言。对自动化的未来做出预测可能很棘手，但我们的目标是越来越朝着个性化这些自动化支持体验的方向发展，并尽早预测用户想要什么。如果你喜欢这段对话，请查看我们的播客。你可以在iTunes上订阅，在Spotify上流媒体，或者在你选择的播放器中获取RSS提要。下面是这段插曲的一段稍加编辑的文字记录。李：费格尔，欢迎回到内部对讲机。这一次，这一切都是为了纪念对讲机的决议机器人的推出。在我们深入研究之前，你能简单地介绍一下你在对讲机公司的角色吗？费格尔·里德：我是对讲机学习小组的组长。我大约两年半前加入了对讲机公司。我想我是我们第一个专门雇佣ML的人。令人高兴的是，我们已经向市场推出了几款机器学习产品，并取得了良好的反响，团队也得到了发展，我们有四名来自不同学科的全职人员。我们真正想做的一件事就是能够自己完成整个产品循环。对于我们来说，在构建机器学习产品的过程中，不要被其他推动产品生产的团队阻碍，并且能够有紧密的反馈循环，这一点非常重要。这就是为什么有一个高级生产工程师一直在帮助我们。引入解析机器人Ciaran Lee：关于解决机器人，这是我们的下一代回答机器人（我们在2018年推出），我们的智能聊天机器人，自动和即时解决常见的客户问题。告诉我们那里发生了什么变化。费格尔·里德：建造第一代应答机器人需要大量的工作，因为当我们开始这个项目时，我们真的不知道我们将要进入什么样的境地。我们看到，整个行业有很多机器人开始变得好起来。从历史上看，对讲机对机器人有点怀疑，对吧？因为也许在五年前，第一代聊天机器人的承诺太多了。我们有媒体大肆宣传机器人将如何做一切。但是技术还没有出现，也许更重要的是，产品体验还没有出现。即使我们在五年前就拥有了这项技术，但要搞清楚到底是什么造就了一个好的机器人产品或是一个好的自动化产品，还是有很多问题需要解决。30年来，人们很容易做出与关键词匹配的东西，并试图从答案库中给出答案。这确实是一项古老的技术，但我们已经很久没有聊天机器人和自动化系统来真正回答人们的问题了。为什么？"我们第一次在这里看到一些神奇的东西，"哇，我们第一次看到一个原因是信使的兴起。作为最终用户，我喜欢使用messenger来获得支持。我不喜欢打电话，等待支持。我等的时候什么也做不了。如果我发了一封邮件，也许我再也回不到邮件了——或者这需要24小时，这将是一个澄清问题，我会问其他问题。信使就是这样的好东西，自动化与信使一起工作得很好，因为你可以快速地来回。将机器人放到用户界面空间是相对较新的。我们有机器学习技术来建立一个机器人，可以进来，可以帮助，而不是看起来愚蠢。大约两年前，当我们开始构建应答机器人时，所有这些东西似乎都在融合，但当我们真正构建它时，我们有一大堆未知的东西。我们不知道这是否真的能帮助任何人。我们必须建立大量的原型和非常快的开发周期，把最终成为答案机器人的早期alpha版本放到最终用户面前。再一次，我认为我们在那个项目中做得很好的是，我们实际上已经开发了大约六到八个星期了，那时我们有一个很好的回答机器人的早期版本，在对讲机上回答人们的问题。我们说，"哇，这真的很管用！"有人走过来问了一个相当复杂的问题，如果不与专家交谈，客户支持人员可能不会知道。机器人就会跳进去给最终用户答案。最初几次我们在阿尔法测试中看到这个，我们想，"哇，这里有神奇的东西。"@关键帧音量小波浪闪光灯{0%{不透明度：0；}33%{不透明度：1；}66%{不透明度：1；}{100}不透明度}@关键帧音量大波浪闪光灯{0%{不透明度：0；}33%{不透明度：1；}66%{不透明度：1；}{100}不透明度}.音量小波浪{动画：音量小波浪闪光灯2s无限；不透明度：0；}.音量-大波{动画：音量大波浪闪光灯2s无限.3s；不透明度：0；}0:08分#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_wrapper.w-css-reset{font-尺寸：14px；}#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_包装器div.w-css-reset{box-调整大小：继承；长方体阴影：无；颜色：继承；显示：块；浮点数：无；字体：继承；字体-族：继承；字体样式：普通；字体-粗细：普通；字号：继承；字母-间距：0；行高：继承；边距：0；最大高度：无；最大-宽度：无；最小高度：0；最小值-宽度：0；填充：0；位置：静态；文本-d生态：无；文本转换：无；文本-阴影：无；过渡：无；字-环绕：正常；-网络套件点击高亮颜色：rgba（0,0,0,0）；-网络工具包用户-选择：无；-webkit字体平滑：抗锯齿}#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_wrapper span.w-css-reset{框-调整大小：继承；长方体阴影：无；颜色：继承；显示：块；浮点数：无；字体：继承；字体-族：继承；字体样式：普通；字体-粗细：普通；字号：继承；字母-间距：0；行高：继承；边距：0；最大高度：无；最大-宽度：无；最小高度：0；最小值-宽度：0；填充：0；位置：静态；文本-d生态：无；文本转换：无；文本-阴影：无；过渡：无；字-环绕：正常；-网络套件点击高亮颜色：rgba（0,0,0,0）；-网络工具包用户-选择：无；-webkit字体平滑：抗锯齿}#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_包装ul.w-css-reset{box-调整大小：继承；长方体阴影：无；颜色：继承；显示：块；浮点数：无；字体：继承；字体-族：继承；字体样式：普通；字体-粗细：普通；字号：继承；字母-间距：0；行高：继承；边距：0；最大高度：无；最大-宽度：无；最小高度：0；最小值-宽度：0；填充：0；位置：静态；文本-d生态：无；文本转换：无；文本-阴影：无；过渡：无；字-环绕：正常；-网络套件点击高亮颜色：rgba（0,0,0,0）；-网络工具包用户-选择：无；-webkit字体平滑：抗锯齿}#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_wrapper li.w-css-reset{框-调整大小：继承；长方体阴影：无；颜色：继承；显示：块；浮点数：无；字体：继承；字体-族：继承；字体样式：普通；字体-粗细：普通；字号：继承；字母-间距：0；行高：继承；边距：0；最大高度：无；最大-宽度：无；最小高度：0；最小值-宽度：0；填充：0；位置：静态；文本-d生态：无；文本转换：无；文本-阴影：无；过渡：无；字-环绕：正常；-网络套件点击高亮颜色：rgba（0,0,0,0）；-网络工具包用户-选择：无；-webkit字体平滑：抗锯齿}#wistia_chrome_56#wistia_grid_86_包装标签。w-css-reset{box-调整大小：继承；长方体阴影：无；颜色：继承；显示：块；浮点数：无；字体：继承；字体-族：继承；字体样式：普通；字体-粗细：普通；字号：继承；字母-间距：0；行高：继承；边距：0；最大高度：无；最大-宽度：无；最小高度：0；最小值-宽度：0；填充：0；位置：静态；文本装饰：无；文本-变换：无；文本阴影：无；t翻译：无；换行：normal；-webkit点击突出显示-颜色：rgba（0,0,0,0）；-webkit用户-选择：无；-webkit-