流程编辑器中的人工智能

智能有几种，如识别，分发和决策（行为指导）

目前人工智能的最高级形式，是行为指导。即根据不同的人，面对不同的问题，在不同的环境下，给出最适合最有利的行为指导（能做什么，不能做什么，应该怎么做），这时，AI就是一个贴身顾问，是你的智囊团。

至于预测，为什么没有放在AI里，是因为不论机器学习还是神经网络，都无法做到预测。比如AI地图建议你走一条不堵车的路，但它不能保证那条路不堵车。

比如，现阶段AI无法预测股市和彩票。否则，人们发财就太容易了。AI能准确预测股票和彩票吗？并不能。

AI甚至连天气预报都做不到。

阿尔法狗是基于大数据的，但是彩票和股票的大数据，却不能对AI有用。

这是人工智能的薄弱环节。人工智能，是用来给人做助手的。

目前的人工智能，大部分是识别与分发。

识别，比如苹果的face id，是脸部识别。比如讯飞的输入法，是语音识别。

分发，比如今日头条。用人工智能做适配，即给读者展现适合读者的文章。

而行为指导，实际上是以顾问的形式给人出谋划策。

如果没有人工智能，人的行为指导大部分是靠搜索和问答。

比如会有人去搜索答案：感冒了怎么办？

除了搜索，还可以去问答网站提问：感冒了怎么办？

然而搜索和问答真的有效吗？能给出有效的行为指导吗？

这个问题，会得到一系列的不同答案。首先是搜索有风险，比如曾经有个魏则西，因为百度一下，结果命丧黄泉。搜索结果参杂着广告，你不知道哪个是真正有效的，哪个是圈套。

就算你搜索到了内容，也不是适配于你自己的。最后，用户依然需要自己去分析，自己去寻找答案。

如果懒得搜索，就只好提问，等着别人回答。这是知识付费的一种形式。微博问答就采用了这种方法，先付费，再得到答案。

但是答案满意不满意呢？这个不好说。因为回答者可能是某个领域的权威，但也可能该答案是个标准答案，却不适用于提问的人。因为回答问题的人，并不了解提问的人。

也就是说，当前的问题，是答案与用户不适配。

万物语联的流程编辑器，刚好解决了这个问题。

专家把自己的经验，通过流程编辑器，以交互的形式，对用户进行个性化的适配，得出一个适合该用户的行为指导，提供个性化的建议、服务甚至是商品。

背后的原理，离不开语义化。万物语联通过交互式流程，把用户的情况语义化，服务和商品语义化，中间进行智能的适配，最终得出精准的行为指导，提供适合于用户的服务和商品。

当然语义化是在背后的，用户是看不到的。用户只能看到流程，而专家只能看到流程编辑器。

背后是知识团队对健康、服务、商品进行语义化以及人工智能的推导。而前面，大家能看到的是用户能得到更好的行为指导。