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2017-07-22

尽管人工智能在理论层面的迭代程度并不明显,但从2016年开始,以“人工智能+”为核心的创业潮却实实在在地吸引了资本的关注。

国外机构预测,到2025年,人工智能的市场空间将达到近600亿美元。无怪乎引发国外资本和互联网巨头们疯狂跑马圈地,2017年全球范围内共大约有近2000家人工智能相关公司。根据IT桔子截止2017年6月的数据,目前中国人工智能相关企业共467家,发生636起投资事件,投资总额高达574亿人民币。这背后,正隐藏着新一波激荡人心的时代红利。

而计算机视觉之所以成为人工智能创业最火的子领域,就源于人脸识别这一落地最快的AI技术了。刷脸考勤、刷脸支付、刷脸进站,济南政府都用人脸识别管理公共交通刷了一波存在感……

今天我们就来聊一聊,人脸识别这个技术的落地企望,以及中小企业和普通创业者如何抓住时代机遇。

【一场重装备游戏,中小创业者的机会或在细分应用领域】

人工智能产业链的技术性本身就决定了其创业门槛之高,这是由人工智能产业链结构决定的。

处于金字塔顶端的基础资源层,包括数据、计算力平台、传感系统等,主要由Google、微软、IBM、英伟达等完成,是一场集合了资本、人才、技术的挑战。

处于中间层的技术架构层,比如一些行业通用技术(机器学习、NPL、人脸识别)、算法模型、操作系统等开发,由垂直领域的领军科技企业执牛耳。比如语音识别领域的科大讯飞,计算机视觉领域的虹软等,都在细分领域有长期的技术研究和积累。

至于应用层,则是基于前两者的支持所进行的工业落地,比如面向各大垂直行业的整体解决方案和消费类智能终端产品。

中间技术层作为人工智能从基础到落地的重要桥梁,让人工智能竞技场的门槛变得更平易近人。目前百度、虹软、科大讯飞等逐步开放人工智能技术能力,将底层技术创新转化成有价值的通用技术和操作系统。比如前不久虹软发布的免费SDK引擎(包含人脸检测、人脸跟踪、人脸识别),开发者无需自建AI技术团队,可以直接通过虹软SDK自组网、自建云,降低了垂直行业进入人工智能领域的成本,使中小企业能够迅速卡位、抢占商机。

【人脸识别+:一场智能社会变革】

人工智能作为底层技术,正在不断重构底层行业的产业链关系。而以人脸识别为代表的机器视觉技术,则将重构智能社会的交互方式。

人脸识别的应用性十分庞大。单从基于生物特征判断个体身份指向性这一个细分应用,就可以延伸到多个场景。

家庭场景中,身份识别主要集中在安防领域,这也是现代住宅环境的刚性需求。录入后机器自动分析比对面部特征,进而选择是否开门。人脸识别技术在应用商业场景中的应用,对效率和体验的提升目前也已经初见成效。现在很多景区都已经可以刷脸检票了,游客通过网上购买、刷脸检票、刷脸购物等技术免去了排队等待的苦恼,景区也可以通过人脸识别系统获得人流量、访客特征等大数据,有针对性地优化管理和服务,提高运行效率。

注重高价值客户服务体验的金融系统自然也是智能科技的拥趸。通过远程人脸识别进行身份验证免去面签的不便,精准识别VIP客户,对于金融机构提升服务质量和效率有着绝对的积极意义。

有远见的社会管理者也在积极尝试用新技术提升管理水平。前不久看到新闻,北京天坛公园就安装了6台“人脸识别厕纸机”,通过身份识别来合理控制资源成本。

仅仅是“身份指向性确认”这么一个小技能,就已经展现出了巨大的社会价值,更何况人脸识别还有情绪分析、消费判断、医疗诊断等更为强大的能力输出。以人脸识别为核心的视觉人工智能,正在与垂直应用场景结合,用智能产品的落地让人工智能成为惠及全社会的知识财富。

【人工智能+:避不开的三大痛点】

相比于那些形而上的关于人类未来和机器前景的宏大讨论,对于众多企业和创业者来讲,如何产出具备商业价值和技术含量的智能产品,占领垂直应用层的AI风口才是硬道理。

每一个技术的广泛应用,都势必要解决三大核心痛点:效率、成本、规模。

纵观计算机视觉领域目前几大主流的技术服务形式:云服务、软硬件结合、SDK。

通过云计算开放自身的人工智能技术,是国内云服务企业的通行做法,在网络、开发、安全上都将主动权让渡给了服务供应商;

软硬件结合也颇为常见,你方唱罢我登场的AI音箱、AI电视、AI冰箱等等,都是通过人工智能技术企业(如科大讯飞、虹软)与硬件企业合作来实现的;

SDK/API等集成模式,开发者可以独立开发、独立运行,能够进行二次开发与整合,是企业接入人工智能技术最佳的方式。但这块是目前人工智能算法公司利润之所在,设置的SDK成本高昂,如旷视公司的离线端SDK售价就在120万元/年/每平台。这次虹软宣布免费提供人脸识别SDK引擎,对人工智能技术在应用落地上的效率提升、成本控制大有裨益。虹软的开放心态,免费SDK一定会掀起大规模的应用狂潮,这对中国人工智能技术应用的普及、中小企业通过产品升级和差异化抢占AI创业风口,都有着积极意义。

【免费开放:虹软用人脸识别技术构建共赢模式】

说实话,家大业大的微软、Facebook、百度开放自身的人工智能积累可以说是企业责任,但虹软将每台百多万的SDK成本免费开放给中小企业开发者,其背后的根源不仅关乎情怀理想,以开放、共享、共赢的理念,更具有长远的品牌价值和战略意义。

首先,虹软在人脸识别领域的技术积累已经足够实现外部输出。视觉人工智能技术应用的领军企业,虹软的发展可以说贯穿整个智能设备行业的变迁。虹软的人工智能算法已为各行业产品开发中获得了足够的经验和技术沉淀。 通过免费提供人脸识别SDK引擎,虹软将计算机视觉的技术应用门槛大大降低,激发中小企业和创业者的创造力,也许将带来新一轮计算机视觉领域的创业和应用革新,这对于整个社会和人工智能产业链条都将带来正面效益。

其次,免费提供人脸识别SDK引擎,虹软将通过技术赋能迅速聚合中小企业开发者,形成垂直领域的生态矩阵。我说过,未来的组织一定是生态组织,以释放整个生态的生产力为依托。要打造生态组织,就不能计一时之得失,在众多中小企业产品的整体簇拥下,虹软在技术积累、市场拓展、大数据基础等各个领域建立起强大的竞争优势。

人工智能可能是我们能够亲身经历的一次惊心动魄,和前三次工业革命引发的巨大社会变革一样,以人脸识别为序曲,人工智能的时代篇章才刚刚奏响。

王冠雄,著名观察家,中国十大自媒体(见各大权威榜单)。主持和参与4次IPO,传统企业“互联网+”转型教练。每日一篇深度文章,发布于微信、微博、搜索引擎,各大门户、科技博客等近30个主流平台,覆盖400万中国核心商业、科技人群。为金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人,观点被媒体广泛转载引用,影响力极大,详情可百度。

2017-06-04

最近大家可能都有看到一个霸气侧漏的广告:6月7日,学霸君的智能教育机器人要向高考状元发起挑战。

不得不说,学霸君家智能教育机器人的内心OS实在是有点嚣张啊!“以为下赢围棋就是我的终极目标吗?你们人类太小看我了”。

6月7日AI与高考状元的战役结果还是未知数,但从挑战开始的那一刻,学霸君推动传统教育领域变革的号角已经吹响。

AlphaGo在与柯洁的人机大战中取得了胜利,AI在围棋这一垂直领域实现了对人类的全面碾压。在高考这个“铁人三项赛场”,人工智能将起到什么样的作用?AI技术的到来是教育行业的神助攻吗?AI为何能够消灭学区房?

【高考“铁人三项赛”,“神助攻”智能教育机器人入场了】

什么是高考竞争,就是一场“效率+体能+天赋”的铁人三项比赛。既然是比赛,参赛者就必须找出那些可能影响自身的变量。

没有体力很难支撑备考期的高强度、高时长训练以及高考现场对心理及生理产生的压强,而天赋(此处指经由长时间训练形成的学习能力和学习习惯),则是前期就应该做好的基础设施建设。

可以说,高考唯一能控制的变量就是学习效率了。目前教育中最大的瓶颈就是整体效率太低。即学生要花大量的时间去做重复性练习。

学霸君提供了一组大数据,中学期间大概有3529个考点、平均每个做3-4道题就够了,写1万道题目可以做完,但目前绝大部分学生面对的练习题有3万—4万,其中3/4的题目是不需要写的,75%的宝贵时间都被浪费掉了。

学子们的时间成本可以说是人类前半生中最高昂的。我笃信奥卡姆剃刀法则:如无必要,勿增实体。既然75%的重复训练都是不必要的,那么到底应该怎样进行学习呢?

学霸君给出的解决方案是:人工智能。

学霸君将所有学生的行为数据全部记到智能教育机器人的系统里面,学生每天的作业经由数字化传输并在后台由机器批改。通过所收集的海量大数据,在系统不断地自我深度学习中,理解一道题目是如何通过人类思维一步一步推理出来,分析出学生的答题思路、做题心理、结果与问题点等,从而实现智能教育机器人的类人思维,并通过智能系统为使用者提供个性化的学习解决方案,用更少量的题目得到更高效的学习结果。

听起来很悬很难,但唯有如此,才能实现个性化学习,学习效率和成果也会得到大幅度提升。

【解放教师生产力:学霸君的行业变革梦】

此前有人说过,当前中国教育最大的问题是学生日益增长的个性化需求与落后的资源配置的矛盾。而人工智能的出现,我认为将无限度地逼近终极解决方案。

供需关系、产业效率、教育公平,都将被人工智能重新改写。原因很简单,因为,它是人工智能啊!

人工智能在“类人思维”上的进步是超越人类想象的。它就像一个二十四孝好学生,可以不眠不休没有怨言地不停进行自我训练,AlphaGo一天自己要下几万盘棋。正是因为如此,人工智能已经进化到了人类思维无法明确感知的阶段,能够触类旁通地进行工作。

通过学霸君的智能教育机器人在学校里面的教学实践来看,我认为其对大数据的处理能力和自我学习能力,完全有能力释放现有教师的生产力。一旦解决供应问题,整个矛盾都将迎刃而解。

左为学霸君首席科学家陈锐锋,右为学霸君创始人兼CEO张凯磊

众所周知,现在的教育体系是资源向头部高校集中的,老师没有足够的精力去关注每一个孩子。而智能教育机器人则解决了这个问题。

首先,通过自动批改作业,智能教育机器人释放了老师的机械重复操作时间,从而能够更多地分配给教案改进;其次,是通过系统的个性化推荐,辅助老师掌握每一个学生的学习状况、答题情况、难点等重要问题,并判断学生的阶段水平,从而有针对性地对学生进行指导。一个优秀的老师,能够在智能教育机器人的帮助下,有效提升自己的工作效率,创造出更大的价值。

作为教育行业的强劲辅助力量,人工智能最核心的价值就体现在:对海量教育数据的识别和自主学习。

还是以学霸君为例,学霸君每天可以产生1800万张左右的题目照片,其智能教育机器人需要对7000万道累积题目不停进行题目、解析过程、答案的全面辨析和理解。相当于每天要自己做40-50万道题目,并进行自我比对和迭代循环。进而与教学改进系统结合,通过对本质相同的题目进行整合和个性化分析,从而大幅度提升学习效率。

总的来说,人工智能教育所应用的深度神经网络技术已经是一个黑匣子,其后可能隐藏着十数种引擎和模型。但说到底,不管是传统教育方式还是人工智能教育,“提升学习效率+学习成绩”才是核心目的。谁能做到这一点,谁就拥有了市场!

【填平教育鸿沟,从此消灭学区房】

科技对生产力的释放和提升力量足够大时,必将倒逼传统教育产业进行全方位的变革。无论是资源配置方式也好,教学体系也好,包括“天价学区房”这种符合市场经济规律、但违反社会整体公平和人民福祉的“不正常”现象,都应该变一变了。

我认为,在人工智能的助推下,消灭昂贵到变态的学区房并不困难。

据我所知,学霸君已经在安徽的50所学校里面铺设了人工智能教育系统,今年还会有为数更多的学校进行铺设,采集所有班级的教学数据。可以让一个普通学校经过人工智能教育系统两到三年的融合之后挑战市重点,这也就意味着,学区房存在的根基:优质教育资源的过度集中,将不复存在了,因为人工智能技术的推动,让所有的学校整体教学水平都看起来差不多。

总的来说,目前人工智能在垂直领域的应用正如火如荼地进行,不过要走的路还很长。在整个大趋势中确定好自己的航向,通过对产品的不断打磨及优化去实现对社会效率的整体提升,是科技企业创造奇迹的必由之路。

实现教育公平,抹平无形的鸿沟,让家长们不再被学区房绑架,这无疑是人工智能教育的重要价值和意义。

2017-05-28

最近互联网和科技界的最大话题,肯定非AlphaGo与柯洁的人机大战莫属。对于AlphaGo来说,这仅仅是它自诞生之日起的第四次出手,第三个版本。但对于人来来说,这已经是人工智能在围棋这项人类智力体育项目上的终极一战。

最后的结果非常“残忍”地向我们证明了,人工智能已经完全可以在这项人类的古老运动上碾压人类。而且用的方式并非暴力穷举计算的“机器办法”,而是以判断和价值筛选为主体的“类人思路”。

无数围观群众在为柯洁眼泪唏嘘不已的同时,又开始联想到众多科幻电影里那种“被人工智能支配的恐惧”,人工智能会不会有朝一日取代人类,成为了网上广泛议论的话题。

说实话,即使AlphaGo这种AI行业中的顶尖算法体系,也依旧只能在很垂直领域展现效能。距离AI真正有自己的思考模式,甚至能够触类旁通进行各种工作,都还遥遥无期。作为一种单纯的技术解决方案,今天人类世界的更多任务是如何通过AI来发展生产力,让人类生活更美好起来。

虽然距离所谓AI威胁论还有十万八千里,但AI作为一种技术工具将带来的革命效应确实临近了。这其实是人类可惜的一面,就像内燃机、飞机、互联网等等技术革命一样,有一场AI革命在向我们招手。

伴随着这次进化,无数人失去工作近乎于必然。这并不是在鼓吹AI威胁,而是人类发展历史上的基本规律。就像有了内燃机和火车、汽车,无数马车夫、人力车夫都失去了工作。但同时,技术的进步又必将创造更多更美好的工作机会,这也是人类探索未来的基础点。

在观看人机大战的同时,我参加了一场名为GMIS的人工智能技术峰会,会上搜狗带来的种种惊喜,更加让我坚信这一点。

【GMIS峰会上的搜狗,翻译们可能要失业了】

27日,由机器之心主办的2017全球机器智能峰会(GMIS 2017)在北京898创新空间拉开帷幕。

这场为期两天的人工智能盛宴亮点十足,不但聚集了人工智能领域的世界权威专家、产业界精英领袖等全球顶尖人物及相关机构,还有人工智能核心企业来献上各自的AI看家本领。

比如说,AI巨头搜狗就在这次展会上亮出了肌肉,在大会现场演示了语音实时翻译技术,给在场观众带来的神奇体验。基于大数据和深度学习,搜狗语音实时翻译技术涵盖了搜狗自主研发的语音识别、机器翻译两项重要技术。

其实早在2011年搜狗便开始深耕语音识别技术,至今已有5年积累。凭借几大得天独厚的条件:大量的数据资源、庞大的用户量,以及领先的算法,目前搜狗语音识别准确率已超过97%,事实上,绝大多数同传错误率本就很高,对于交流速率也有很大障碍。而基于搜狗的AI翻译技术得到的翻译结果再通过语音传输,其实可以推翻大部分同传的工作,机器的效率已经比人类更好。而且在工作成本上显然比人类同步翻译更加有效率。

此外,语音识别和语音纠错功能还有更多其他应用场景。比如在展会现场,观众可以通过“挑战绕口令&语音纠错”来体会搜狗语音的人工智能化亮点。

就像环节名称中显示的那样,搜狗这次挑战的是汉语中最复杂和难以区分的绕口令。这种东西配以不同的语速和口音,本来人类都难以听清别人说的是什么,但搜狗语音居然可以。

事实上,这种语音记录的能力并非只是游戏。这直接证明了各种会议当中必须的速记事项,已经完全可以由人类转包给机器。而且人类速记对很多专业词汇难以驾驭,但通过连接云计算的搜狗语音,却可以轻松搞定。

【AI强势来袭,多种工作都将移交给人类】

不仅是在翻译与速记上,根据目前发展形势,很多实用知识储备、运算力和理解力的工作都将为AI所替代。

比如在金融业当中,股票分析师和投资专家其实都很危险。从金融、证券,尤其是个人理财服务的本质上看,判断收益率和选择投放,并做出合适的一揽子配比就是这类工作的基本面。大数据和深度学习技术的完善,已令人工智能有能力完成大多数金融服务工作。

fintech体系中一个重要部分叫做“机器人理财”,从术技上看它已经相对成熟。在知识型机器人搭配多种策略网络算法后,证券分析、理财服务等从业者很可能受到冲击,尤其是“民间专家”型分析者。

再比如商场导购。对于用户来说,导购人员的作用是什么呢?一是通过导购了解产品,二是帮助自己选择商品,三是用来讲价。而在大数据,尤其是客户数据体系、客户画像能力、智能推荐技术都日臻完善的今天,购物场景中通过新奇的技术体验来帮助用户完成选择很可能成为主流。

在这次GMIS上,搜狗机器人汪仔又展示出了与人类对决答题的能力,事实证明,汪仔对于理解人类语言并作出快速精准反应,给出准确答案的能力已经超过人类。这样的技术实力在商场导购,显然比人类要靠谱的多。

还有客服领域。目前,以搜狗为代表的人工智能项目已经可以提供完善的语音识别、语言响应、图像识别等功能。运用这些能力,基于问题数据库和处理方式数据库,搭建比较完善的客服响应中心,辅以接通深度学习端口的人工服务,一个简单实用的客服处理中心基本可以宣告完成。

人工智能+客服,优势是响应快而无时间限制,出错率少,并且可以搭建多路径整合的响应方式,这些是人工客服永远无法完成的。相比起来,人工客服所能提供的只是情感交流、特殊问题解答等不可代替服务,前者应用频次过低,后者可以通过深度学习不断。所以,未来有只汪仔给你处理问题,恐怕不会太困难。

【自然交互+知识计算:人工智能开始攻占人类的本我能力】

基于佛洛依德-荣格体系的现代心理学,把人类的意识和提供能力分为本我、自我、超我三个层次。对应到输出的生产价值中,自我提供的基础的劳动能力,比如搬运、装卸、耕种;本我提供的是知识运营、信息理解与交互能力,比如商业、经济、语言和文字运用;而超我提供的是灵感与艺术能力,比如诗歌、音乐和表演。

虽然我们眼前的,是一次次人机交战和AI表演,但更深处,是AI技术开始将机器的运用能力从本我向着自我进化。开始以仿真的自然交互,和超过人类的知识计算,逐步取代人类的另一部分生产作用力。

这个大趋势,才是搜狗在众多AI技术研发背后的更宏大意图。通过AI战略的整体筹划和一个个产品的技术与解决方案落地。搜狗很有可能在这一次巨大的产业爆发中走到前方,引领人工智能时代全新潮流。

人类被机器取代并不可怕,因为人类本来的价值就是操作和利用机器,而不是恐惧他。人类最终会用机器和人工智能来提升自我价值,解放自身束缚,这是比机器威胁论更真实的明天。

2017-04-03

中国互联网看BAT,BAT怎么看人工智能?


我这句话看起来有点绕,却是一个行业公认的事实:百度、阿里、腾讯仍然是中国互联网最领先的力量,虽然三巨头有各自的行业规划和发展方向,但却不约而同地在加紧布局下一个划时代的产业——人工智能。耐人寻味的是,BAT对人工智能的态度并不一样。


在昨天(4月2日)的深圳IT领袖峰会上,李彦宏、马云、马化腾三大佬首次同台对人工智能做了表态。鉴于它们的体量,其AI战略将对中国人工智能发展、乃至整个互联网产业产生广泛影响,不可不察。


【互联网只是开胃菜,主菜是人工智能】


每年3月底左右,“中国IT领袖峰会”都会在深圳举行。毫不夸张地说,几乎所有主要IT公司领袖都会出席。深圳已经把IT领袖峰会办成类似“中国企业家领袖年会”那样的IP了。


中国互联网公认有百度Baidu、阿里巴巴Alibaba、腾讯Tencent“三座大山”。李彦宏圈流量,连接人和信息(后来又增加了服务);马云圈商业链,连接人和商品;马化腾圈用户,连接人和人。三英控制力最强、影响力最大、市值最高,被行业畏惧地称之为BAT。互联网的神奇魅力和成长速度,让BAT成了峰会焦点。


可以说,每年峰会的甜点都是BAT三巨头同台对喷,火花四溅。今年的主题是“迈向智能时代”,因为人工智能是2017年最火的概念(实际上从2016下半年就开始了),没有之一!


近年来,因为大数据、云计算、超级计算机、物联网、机器人等技术的突飞猛进,人类社会正在迎来一个智能爆炸的时代。这波全球人工智能化的大浪潮不仅深刻影响着企业和产业的变革,还将深入影响整个社会和每一个人的生活。业界普遍认为,人工智能即将开启一个万亿美元的市场。一些激进的观点甚至认为,移动互联网乃至即将到来的物联网,都只是人工智能革命的前奏。


而百度创始人、董事长兼CEO李彦宏对人工智能的看法更为激进:“互联网只是开胃菜,主菜是人工智能。是堪比工业革命的新的技术革命。”在我印象中,这是主流互联网公司CEO第一次把人工智能提升到这个高度,引发全场轰动,难怪许多媒体直接拿这句话做标题。


科技正在以惊人的加速向前发展,互联网、智能手机、大数据、云计算等一个又一个浪潮劈头盖脸地打过来,许多人都得了焦虑症,不知如何应对这个急速变化的疯狂时代。现在,人工智能时代又来了。


说实话,我也不知道人类将被自己发明的东西带向何方。但我知道一个被历史反复证明过的事实:科技总是以比人们想象要快得多的速度颠覆传统!一如此前的互联网、智能手机。


【基因不同,BAT三巨头的AI态度也不同】


我认为,百度做的是搜索、未来要做人工智能,就是一个技术驱动的高科技公司,基因是技术(因此我对百度做苦逼的O2O外卖一直持保留意见)。阿里做的是电商,不但是一个双边市场,而且和实体经济捆绑最紧,基因是运营(许多人说是战略,那只是面上)。腾讯做的是社交、娱乐,入口能力最强、产品迭代最好,基因是产品(腾讯的产品经理文化在业界最突出)。


时间在变,这个基因不变。因此,相比李彦宏对人工智能的坚定,马云和马化腾显得很不一样。


阿里巴巴董事长马云在峰会上表示,未来要思考的不是Artificial intelligence(人工智能),而是Machine intelligence(机器智能)。机器要有自己的思考,机器要有自己的方法。汽车也是机器,但是汽车模仿人两条腿走路的话,永远不会跑得很快,它是通过两条轮胎。未来的二十年、三十年,要思考怎么样用好机器的intelligence。“我觉得人做得好的事情,机器做得好,只会让人越来越沮丧,我们要让机器做人做不好的事情,人创造不了的事情。”


马云表示,五年前阿里巴巴内部启动了ET项目(也可以理解为外星人),我们认为未来的机器会比人越来越聪明,三十年以后,《时代》杂志封面的年度最佳CEO会是一个机器人。瞧见没?不正面答题,而是只谈自己想说的,云山雾罩(柳传志多次用这个词形容马云的语言风格)、金句不断,还自带段子!玄幻的不行,想不火都不行。


相比之下,理工男李彦宏简直太朴实、甚至于老实了!他干脆地否认人工智能比人类强,认为人工智能永远无法达到人脑的水平。“现在的人工智能,机器学习、深度学习的算法确实处于非常初级的阶段,我们还有很多提升的空间。现在做的还非常不够,什么时候能够挑战人的认知能力,我觉得还有很长时间。其实我说话比较保守,我说很长,应该认为我说是不可能,这一天永远不可能来到。”


腾讯董事长马化腾表示,腾讯作为一家做社交网络的公司,微信里拥有大量的人脸数据,每天微信里的人脸图片高达10亿张。目前腾讯在对这些数据进行基础性研究,包括后台数据分析等都用到了人工智能的技术,在前端也做出了一些产品。


整体看,腾讯对待人工智能相对谨慎。马化腾坦言:“在人工智能方向,目前腾讯的各个事业部内部,都已经有相关的研究和发展。”而当被问及腾讯能否把数据开放出来、供人工智能创业者使用时,马化腾直言“腾讯内部还没开放”,这也是一个理工男的本色。


在中国互联网公司中,百度是公认的技术基因,所以在“海归理工男”李彦宏的带领下做成了技术含量要求最高的搜索引擎。李彦宏说,“百度从成立开始就是做搜索,搜索的本质就是机器试图去理解人的意图。”而早在两年前的政协期间,李彦宏就提出“中国大脑”的建议。


企业如人,老板性格即企业文化。马云自己都公开说过,百度技术好,腾讯产品好,阿里管理好。真是知己莫若敌。


【未来已来,百度在人工智能已经绝对领先】


令现场不少媒体、自媒体意外的是,马化腾甚至坦言:“在人工智能方向,腾讯相比百度还是落后。”这一方面说明了Pony的坦率,另一方面也印证了Robin的领先。


据李彦宏回忆,2012年左右陆奇还在微软,他说深度学习快要到应用阶段了。百度就分析深度学习在图像搜索是偶然还是趋势,发现不仅对图像有用,对计算机的大多数领域都有用。


于是2013年1月,百度成立了深度学习研究院。虽然2013年以前,李彦宏一直讲“百度是商业公司,不该成立研究院和研究机构”。但看到这个堪比互联网的划时代机遇后,李彦宏果断行动了。深度学习起来之后是完全不同的,需要理论、算法的布局。算法、芯片都需要重新审视,来适应深度学习的需求。


当然,外界也有悲观声音认为“人工智能太超前,是个泡沫”。李彦宏表示,“数据越来越多,计算资源越来越便宜。人工智能有60年历史,前50年为什么人们都认为没用。我读书时就喜欢,但被告诉没用,未来找不到工作。但最近没用变成了有用,市场环境变了,人工智能代表着未来。”


说得好,未来已来!我觉得未来不是一下子突然跑到你面前的,而是积累够了才会到来。所谓量变引发质变,只不过质变那一瞬间看起来比较吓人而已。从这个哲学角度而言,未来其实早已悄悄到来了!


更有意义的在于,百度在深度学习上有一个开放的平台paddle paddle,没有投入、没有技术积累的小公司可以用,是个开源平台。大会的主持人吴鹰这么问李彦宏:“我觉得这个平台很有意义,当时你们决定这么做的时候,不怕开放以后培养竞争对手吗?”李彦宏回答道,人工智能是一个非常大的产业,会持续很长时间,未来20年到50年都会是一个快速发展的人工智能的时期。在这种时代大潮下,显然不是一个公司能够把所有的事情都做下来的。


这说明,百度不但在人工智能的布局、技术上领先,而且正在用开放、生态的思路去做。这是大家的机会之所在。让我们一起迎接,不,应战这个伟大而令人兴奋的人工智能时代!

2017-02-08

这两年我最喜欢看的节目,不是真人秀也不是影视剧,而是人机大战。

看着机器人或者说AI,在各个领域上与人类的智慧拼杀,真是一件悲欣交集的事情。一方面能拿出来战斗的AI,必然是各大公司甚至国家最尖端且成熟的技术。其背后隐含着互联网科技领域等待爆发的明天,甚至昭示了人类未来何在。

但与此同时,看着机器人把人类在一个又一个领域打倒在地,也多少有一丝无奈。比如Master横扫围棋界的时候,人类智力比赛的强者前赴后继地迎上去,竟然给人以莫名的悲壮感。

可能现实就是如此,我们这代人之后会目睹一个又一个领域的AI完胜人类。机器不再只提供力量和精准度,还会提供智慧、逻辑和强大的判断力。

刚刚看过的一场比赛,又让我升起了对这个话题的新兴趣。江苏卫视著名的《一站到底》中,搜狗派出的机器狗汪仔出手了。这背后的玄机很深,今天咱就来深八一下。

【机器狗大肆出手,王小川许诺的人机大战成真】

先来说说前因后果。

去年12月,王小川登上问答类热门节目《一站到底》,一路过关斩将,一直挑战到第6位守擂者才以6比8惜败。离开的时候,王小川“放下狠话”,表示“会让搜狗答题机器人来为我报仇的!”。这消息一出,无数一站到底的粉丝和人工智能、科技发烧友,都在等待搜狗机器人在2017年登陆《一站到底》。

过完年,这个约定果然成真。

2月6日,集合了搜狗、清华大学天工智能计算研究院等顶尖技术团队力量打造的问答机器人——汪仔,登陆了全新改版的《一站到底》,作为最终的守关大将。

整场比赛看完,汪仔果然不负众望,成功战胜了所有人类挑战者。其答题表现基本是碾压级别的。

根据王小川的介绍,汪仔是搜狗历时9个月耗资4000多万打造的人工智能问答机器人,集合了语音识别,图像识别,语义理解等多种AI技术,尤其融合了搜狗立知问答系统。

也许有人觉得,能在围棋、国际象棋、德州扑克上完虐人类的人工智能,还能进行大数据搜索,难道比人类更善于答题不是很正常吗?

事实上绝不止如此,机器狗能跟人类一起听题答题,背后的脑洞可不是一般的大

【问答机器人脑洞很大,AI之路必须完成这次进化】

阿尔法围棋和深蓝这类的人工智能系统,主要的功能体现在于一定规则下的逻辑运算。而运算本身就是人工智能所擅长的,所以人类一方其实才是处在弱势。

但是问答游戏则不是如此,虽然AI可以通过网络和大数据尽快找到答案。但是整个游戏环节却涉及机器对自然语言的理解,听懂主持人的提问、理解问题、推理答案,并且准确找出答案,这已属于人工智能领域最高级别的技术挑战。

人作为生物体,本身就具有感知、思考、释放信息所需要的一切生物机能,这是天生并且进行了数十万年进化而成的。是人类的终极看家本领之一。

而问答机器人需要用AI来解决这一系列听题答题的过程,所需要的技术和解决方案就变得非常复杂。以汪仔为例,从听到主持人的问题开始,AI机器人需要以最快的速度识别语言信息,然后识别语义,并立体化搜索出精准答案。要知道这一切都是在抢答的情况下进行的,整个流程速度必须与人类选手极其接近才有胜利的可能。

更让我在意的是,汪仔不仅可以答题,在与现场主持人嘉宾的闲聊中也丝毫不逊色。问答机器人并不少见,但能如此自然,且识别速度极快、会思考的问答机器人却是第一次见。

不论是比赛中的问答,还是答题外的对话,搜狗汪仔背后依靠的是基于人工智能技术的搜狗立知问答系统。立知是搜狗研发的面向未来的搜索技术,在理解用户的问题或信息需求后,利用海量网络信息及大规模知识库,直接给出答案,方便快捷,适用于多种交互方式。其背后蕴含语义分析,问题理解,信息抽取,知识图谱,信息检索,深度学习等众多技术。而将这些技术整合到一起,形成完整的AI系统,可说是整体AI之路上的必经进化。

当机器人开始独立思考并能与人类沟通,后面的想象空间将会来到一个全新的维度。

【汪仔背后的立知问答系统,颠覆潜能值得深思】

搜索这件事,可说是PC互联网时代最大的壮举之一。人类运用关键词搜索,将人与信息的链接速度推向了全新极限。

但是这依旧不够,因为人类追求知识和信息的对接可能是永无止境的。具体到搜索来说,人类通过搜索解决问题,必须建立在对一个事物有精准关键词把握的基础上,再寻找与其相关的周边信息,进行多端信息整理和判断,最终得到一个答案。这个流程是非常冗长而浪费时间的。

比如说我们想知道治疗某种病用什么药物,就要先搜这种病。再去看搜索百科中对这种病的介绍,再去看权威医学家对这种病的解释,再去看其它患者的治疗方式,最终选择一种可能最有效的治疗药物。与此同时,还要避开无数广告和虚假信息的干扰。堪称一场逻辑迷宫。

而更有效的信息寻找方式,显然是我们在搜索引擎中问“治疗XX病怎么办”,然后立刻出现药物、医院选择以及其它注意事项,我们按图索骥就好。

搜狗搜索“立知”功能能够理解用户“想要的东西”,同时将用户“想要的东西”完整地呈现出来。在搜索过程中,不是单纯地释放出大量无关痛痒的信息,而是直接给用户完美的答案,乃至一个完整的解决方案,让用户可以在多种场景下提高答案获取准确度,更好获得搜索引擎所带来的便捷体验。

所谓“立知”,就是立刻知道的意思。基于人工智能的搜索方案,可以给用户提供短答案,长答案,观点互斥等多种答案模式。立知问答系统会根据多种权威知识数据库、全网信息,进行智能化的论证和结论给出,将智能搜索的服务体验拉升到新的高度。

可以说搜索本身就是一种AI,这背后蕴含的,是整个信息对接体系的宏伟革命。王小川和搜狗之所以敢全情投入人工智能,看到的可能是更远处的物种级风景。

【结束语】

我们知道,认知和解答正在日益成为一种高度重要的战略资源,甚至是一种昂贵的商业模式。

如果人工智能抢占了这个风口,整个社会间的信息获取成本将会疯狂拉低。这种影响显然是跨时代的。搜狗派出的是一只机器狗,背后真可谓是“细思恐极”。

人类与AI,必将上演漫长的爱恨情仇,让我们慢慢看,慢慢聊,慢慢恐慌,慢慢欣慰。

2017-01-06

MASTER真身显露,并且60比0完胜人类围棋高手后。各种关于人工智能的段子和稿子又一次刷屏了。


但是由于这次事件并没有谷歌和AlphaGo官方团队参与与解释,从技术层面我们无法了解更多。有关它的项目进展、深度学习能力进化,与其它行业应用的关联依旧是那点信息,只是大家不断的重复与科普而已。


而回归到事件本身这个层面,无论是段子还是分析,也大都集中在两点:一、这条叫做“阿尔法狗”的动物好凶猛,人类全无招架之力;二、《终结者》是不是要来了?人类还能生存吗?


但说实话,这两点大家都早就知道了。对于AlphaGo和它背后的人工智能,或许我们可以从这60局棋里读出更多。


本文试从AlphaGo的棋力和思路,以及整个事件的反思两方面来解读这次科技界的跨年盛事。所谓局在棋中,棋在局外,关于人工智能的认知,还有太远的路要走。如今的人工智能还非常幼齿,我们对于人工智能能为人类做什么都还没有清晰的感知,更何况与其为敌。


【毫不犹豫的决策力:人工智能对人类最有价值的东西】


这次AlphaGo赢在哪?


关于这件事有很多剖析,比如30秒快棋的比赛规则显然对人工智能一方有优势,也有人说是因为这一版的AlphaGo没有学习过人类的著名棋局和定势,是单纯从数理方面判断,因此有了太多超脱常理之外的走法。


这可能都是这家伙强横的重要原因,但从认知和逻辑感层面上来看,更富有决定性因素的是AlphaGo在做价值选择上的正确率之高,达到了令人发指的地步。


参照聂卫平先生的棋局分析,比如在这一张AlphaGo对阵连笑的棋局。AlphaGo执白,开局阶段本来棋局上有众多选择,一般人类选手都会陷入上下两片棋的选择困难中,并且选择相对稳健的布局方式。但AlphaGo却执着的选择左上进击,并且从此突破奠定胜局。



这样的例子在整个60局棋中不胜枚举。在局部利益与全局利益之间,局部利益冲突之间,人类往往会顾此失彼,陷入选择困境当中。但AlphaGo却近乎从来不出错,没有任何犹豫、试探、妥协等棋路。而且往往最终证明AlphaGo是对的。


虽然比起更加复杂的商业和金融行为,棋盘上的规则依旧属于相对简单的一方。根据规则和行为进程数据判断价值大小也相对容易,但人工智能目前展现出的判断力却依旧显而易见。


要知道,相比于人工智能所提供的各种服务,人类更需要的是人工智能提供判断依据。因为服务只是方便与不方便的事,而判断错误却会付出真实代价。


从提供判断力上去认识人工智能,可能会让我们看到人工智能与人类生活相结合的全新思路:它不是人类的仆人,而是上帝的骰子。相比于前者,人类对后者的需求程度和依赖度更大。由此来认识人工智能,才是真的任重道远。


【布局观:我们从来没想过人工智能会有的东西】


这次的AlphaGo相比于年初大战李世乭的时候,最大的改观不仅在于昏招和漏算的大幅度减少,更重要的是AlphaGo在布局观上的大幅度提升。


正常来说,围棋的人机对战都是以机器在绞杀中的优势拼人类在布局时的优势。因为在布局和模糊落子阶段,机器多半是根据固有思考模块,很难根据想法、谋略和对所谓“大局”的把握来落子。


实好算而空难算,这次AlphaGo真正令人惊艳的其实是对“空”的把握和甄选。


比如这张,AlphaGo选择了一个精准呼应上下两块地的落子,用对局势的把握控制了整个局面。



我们一直说,机器和人工智能仅仅是高速运转的计算机器,所依赖的是人类对大方向的控制从而具体执行。这样的判断好像无形间把人类提高到了“主人”的地位上。


而实战中的人工智能却好像在告诉我们,人类以往对人工智能能力范畴的判断,很有可能是错误的。虽然文学、艺术领域无法在这次看到,也就是说所谓的灵感依旧是人类专属。但通过深度学习和精神元反应等技术,对未知事物进行模糊判断和全面思考好像已经不是人类所独专了。


补完人工智能的“大局观”肖像,也对我们认知人工智能有重要意义。比如人工智能是辅助手段还是决策主?人工智能是否能用来解决情感、感性、社会等领域的问题?甚至人工智能的工作原理是什么?可能都会有不一样的答案。



【娱乐感:可能是人工智能落地最需要的东西】


以上说的或许可以看作是从60局棋中对人工智能内在的一个窥测,但是或许还可以反过来,通过这次事件讨论一些人工智能的外在。或者说,人工智能的面子。


俗话说面子是要人给的。美国的人工智能团队和项目何其多,为什么遥远的东方单独要给AlphaGo面子?一方面是谷歌选择围棋这个领域的正确性,一方面是他们做市场营销的团队和思路确实强。近乎不费吹灰之力就跳动了若干国家的神经和脑回路。


人工智能是众多复杂技术所组成的算法、数据、硬件、软件、终端群组,一般民众和投资者认识到它的价值是一个相当漫长的过程。区别于智能手机这种“短平快”的应用消费品,人工智能想要走近消费端口要绕好几个弯,而这是从创业者到巨头都很难容忍的。


或许从这次事件我们可以看出,公众、媒体环境和资本市场,对应用级别的人工智能所表现出的耐心和热情是非常有限的。比如同时在美国如火如荼的CES上,很多企业推出了人工智能的自动驾驶辅助设备,国内舆论中有除了业内人士外的关注者吗?“人工智能自动驾驶?能上路吗?不能?还要好多年?再见…”


而充满了娱乐感和中二精神(参考《棋魂》)的“AlphaGo化名MASTER狂扫中日韩独孤求败”,则俨然成为了社交网络和传统媒体的最大宠儿。


因此不难得出结论,在人工智能距离真正应用还有很多路要走的今天,娱乐化的“人工智能VS人类”一定会成为久唱不衰的经典曲目。因为运营者需要公众和市场保持对人工智能项目的热情甚至畏惧,因此用娱乐化的对战方式引发社交媒体爆炸,甚至故意挑逗吃瓜群众对人工智能的敌视、对人类选手的责难,才是这个领域在目前等待期的理智与成熟做法。


百度、搜狗等人工智能巨头,以及朗空这样的人工智能+垂直应用企业,都在营销等端口进行了初始化跟进,可见国内企业也意识到了人工智能在释放期的现状有充分思考。


一直以来众多专家都表示,人工智能的行业门槛非常之高。但如果从人工智能娱乐化、世俗化的角度想,是不是多出来很多创业团队的可选择方案?


谷歌和AlphaGo团队真正高明的一步棋,其实是用最小的代价调动了人们最大限度的认知和讨论。棋盘外的落子,比棋盘中套路要深的多。

2016-12-08

“一开始机器人还不会说话,但最后他们却挺立于人类与毁灭之间……”——《我,机器人》 阿西莫夫。


当人工智能和IoT陷入狂热期,“智能”像一种病毒一样飞快的在我们身边的设备中传播:大的、小的、有屏幕的、没屏幕的,只要能插电的,都能被智能化。


而在智能化之后,机器人一词也在被越来越多的提及,毕竟可接受人类指挥、可运行预先编排的程序、可按照人工智能技术制定的纲领行动是机器人最重要的三个定义,前两者在上个世纪就可以实现于种种家电上,真正阻碍机器成为人的,还是人工智能的发展。


现在看来,最后的阻碍也要消失了。



【你不在的时候,机器人在干什么?】


现在就能发现,越来越多的东西改名叫XX机器人和XX智能伴侣了。比如说看起来很像牙刷的“口腔清洁机器人”、还有外形和加湿器如出一辙的“空气管理机器人”,再有就是以各种类似大白或卡通动物形象出现的儿童陪伴机器人。


这些产品频繁的出现在各种众筹网站的科技板块,他们说自己比那些不叫机器人的死板物件更懂你,可以深度学习和自我修正。


举个例子,有个“空气管理机器人”声称自己可以感知空气中的水分多少,从而自我调节雾气大小,让房间保持恒定湿度。这算不了什么,一些主打儿童市场的伴侣机器人,据说可以识别家庭成员,从而判断主人在不在家。还可以深度优化语音识别,给儿童情感方面的回应,对于老年人,可以检测心率等等体征指标,如果发现异常会自动报警,甚至还能为儿童注射疫苗。


知道我快到家了就自动开始煮饭的电饭煲、根据人头多少调整送风量的空调……中国人自古以来就幻想着虫鸟走兽、花草石木成精的故事,到了今天终于成真了。而且机器人居然还能判断我在不在家,我不在家你想干吗?


【不受控的人工智能比核武器还危险】


当然,所谓“成精”只是笑谈。成精和智能化的最大区别在于,精怪是不可控的,而智能化的机器人是在人类可控范围内来代替人们劳动的。


说白了,智能化还是要建立在安全基础之上,不然看看科幻电影里那些造了反的机器人,可比花花草草成精可怕多了。


那么回到问题的关键,当机器人能做的事越来越多,能力越来越强(最近听说谷歌人形机器人Atlas都会走梅花桩了),当移动大楼的电器都通过同一个智能系统连接,我们如何保证机器人是安全的?Elon Musk说过,不受控的人工智能,比核武器还危险。



11月18号的深圳高交会上,一台名叫“小胖”的机器人突然发飙,砸碎玻璃划伤了路人。一时场内有人高呼“机器人闹事了!”,当然,真相是“小胖”的自主导航出了问题,传感器无法识别玻璃是障碍物所以撞碎了玻璃。


机器人意识觉醒,揭竿而起造反的情节还离我们有点远,可是系统Bug的不可控性,是否会对人类的安全造成威胁或者对人类的生活造成麻烦?


Google曾经为人工智能机器人提出5项安全要求,其中涉及到了很多现实问题:诸如如何让机器人在追求效率时避免连带损伤,或如何避免机器人在深度学习时对人类造成损害。现实案例就是,机器人在追求最短路径时会不会撞到物体,或者机器人在学习做家务时会不会在“试验”过程中把房间搞得一团糟。


传感器和避障算法,真的能应付现实生活中无穷的变量吗?


除去自身局限和系统故障,有意的黑客攻击和病毒传播才是最可怕的。曾经一个由东南大学与澳门大学师生组成的Phenix Coder团队破解攻击了一个智能插座,甚至还用这个插座发了一套推特。这桩新闻听起来好笑,可是换个角度想想,如果这次攻击是来自一个不怀好意的黑客团队呢?插座的最大公用是提供电源,而在很多时候,电力就意味着生命。



【机器人安全保障还存在机会吗?】


当然我们还是要勇敢拥抱变化的。


把整个银行操作系统架构在局域网上、把整个国家的国民身份信息放进一个数据库里,这些事情在过去听起来也是充满危险、不可控的,可我们的社会还是按照这样的轨迹平稳运行着。对于人工智能、IoT、机器人的未来我们也该乐观一点,与其担忧安全性,不如想象在机器人安全保障这一领域是否还存有更多的市场机会。


首先在技术方面,更精密的算法和感应系统一定是大趋势,也就是说未来机器人技术,即使在民用、家用的细分品类中还有不可估量的发展空间。


或许,在未来可以推出家用机器人保险?毕竟世界上不存在没有漏洞的程序,也不存在不会Bug的系统。当机器人可能造成的危害变得极低时,一份随产品售卖的保险会让用户多一份安心。


至于机器人在学习时可能造成的损失,或许未来会出现宠物训练师一样的“人工智能训练师”,根据用户不同的使用习惯、场景对机器人进行初始训练以便其能够更快、更好的进行后续的服务和学习。除了训练,他们还可以为机器人提供后续维修、回收报废等等一系列服务。


总之,在人工智能、机器人这一档子事当中,人类不能将自己摘的太干净,控制权是一种甜蜜的负担,只会被夺取,不能从中解脱。


当然,就目前的“口腔清洁机器人”、“空气管理机器人”以及明年可能出现的“食物储存机器人”等等机器人的基本素质来看,现在担心他们“成精”纯属杞人忧天。


不过也许这些只是邪恶机器人军团放出来的烟雾弹,以劣质的产品迷惑人类让我们轻敌,真正的要你命3000正在幕后整装待发准备占领地球呢。

2016-11-05

人类会被机器人和人工智能夺走工作,甚至生命,早就不是什么新鲜话题。

各种影视作品和学术分析,都已经指明了未来人工智能在整个生活空间中必然会占据一个庞大位置,但问题是那很遥远啊。远远还不到真正威胁我们工作和收入的程度。

然而来到了今年下半年,从巨头到创业公司,从硅谷出来的风到国产黑科技,好像都在告诉我们这样一个事实:人工智能真的能用了。


经历了PC和移动两个互联网时代的我们,应该已经知道互联网改变现实工作机会的方式:首先扎开几个小孔,随后是一场洪流般的普及运 动,最终遍地开花。

那么,“真实应用版”的人工智能最有可能从哪些行业开刀呢?本文来做一个统计,希望作为读者的你并不在其中。当然,在也无妨,毕竟任何工具的进化,本质上都会提供更多职业上升通道。


【速记】


罗永浩的新品发布会突然激活了语音输入这个行业,可能是今年最有意思的不期而遇之一。但是不得不说,这是个必然而非偶然。

从最近火热的讯飞,到行业老大搜狗输入法,甚至BAT以及国际巨头,人工智能语音识别其实已经不是一两天内的新闻了。

但区别在于,基于语音精神元的单位化智能识别大大加强了人工智能语音识别的准确性。加上降噪、抗干扰、对话角色识别等功能,通过人工智能把语音转换成文字已经成为了基本可行的工作。

而在这个转换中被省略掉的人力劳动,显然是速记。根据亲身实测,很多付费软件的语音文字转换正确率已经比职业速记高出不少。而且显然响应速度更快。目前最大的问题仅在于人名、地名以及部分专有名词的识别上(事实上速记也识别不出)。

进一步可能受到威胁的职业是同声传译。因为绝大多数同传错误率本就很高,基于类似谷歌神经网络翻译技术得到的翻译结果再通过语音传输,其实可以推翻大部分同传的工作。

当然,涉及创造力和专业属性的翻译暂时还是安全的,但能安全多久我们也不得而知。

【股票分析师】

fintech已经被喊了有一段时间,但是在国内,这个名词还更多被看做是p2p升级版的噱头和合法化包装。

然而从金融、证券,尤其是个人理财服务的本质上看,判断收益率和选择投放,并做出合适的一揽子配比就是这类工作的基本面。大数据和深度学习技术的完善,已令人工智能有能力完成大多数金融服务工作。

fintech体系中一个重要部分叫做“机器人理财”。众多针对这项技术的硅谷和以色列创业团队今年都收获了巨额投资或者并购,从技术上看已经相对成熟。国内机器人理财方兴未艾的原因,一方面是平台缺乏公信力,无法赢得用户和监管方的信赖,一方面是机器人理财平台如何获得收益是个问题。一但BAT级别的巨头加入这个战场,可能造成的变量相当可观。证券分析、理财服务等从业者很可能受到冲击,尤其是“民间专家”型分析者。

当然,AI+人工的金融服务更可能成为未来主流。对于金融业来说,fintech更像是一次升级机会。

【导购】


对于用户来说,导购人员的作用是什么呢?一是通过导购了解产品,二是帮助自己选择商品,三是用来讲价。

而在大数据,尤其是客户数据体系、客户画像能力、智能推荐技术都日臻完善的今天,购物场景中通过新奇的技术体验来帮助用户完成选择很可能成为主流。

淘宝的VR购物平台buy+一经上线就受到热捧,可见消费者对于以新技术+体验的方式完成购物是非常认可的。实体店和商超广泛引入人工智能导购体系,不仅可以大大节省人力支出,还能在平台接入、支付系统、线上增值服务等端口获得更多红利,商家何乐而不为?

大规模把人脸识别、用户画像和智能推荐的导购体系推进商场,其实只需要一次声势浩大的补贴和返现活动,而中国互联网人是极擅长这招的。由此产生的连锁效应,很可能令低端导购、纯粹提供分拣、拿货、收银、推荐等体力服务的导购失去工作意义。

当然,智能推荐+购物可能创造的新就业机会也很多,这或许是O2O的又一次觉醒契机。

【客服人员】

容联云、平安,包括阿里、腾讯,目前都已经推出了自己的云客服系统。这个2B产业风口已经被认为是企业级服务的突破口。当然,目前云客服工具对于很多企业来说应用价值还不高,仅仅是减轻了客服人员的部分工作而已,企业付出的人力成本基本没有变化。

但人工智能广泛入场之后,现状很可能被进一步改写。

人工智能目前已经可以提供语音识别、语言响应、智能推荐等功能。基于问题数据库和处理方式数据库,搭建比较完善的客服响应中心,辅以接通深度学习端口的人工服务,一个简单实用的客服处理中心基本可以宣告完成。

人工智能+客服,优势是响应快而无时间限制,出错率少,并且可以搭建多路径整合的响应方式,这些是人工客服永远无法完成的。甚至有美国研究机构发现,通过智能推荐,智能客服完成的二次交易率都比人工更高。相比起来,人工客服所能提供的只是情感交流、特殊问题解答等不可代替服务,前者应用频次过低,后者可以通过深度学习不断弥补。

因此,企业通过人工智能完成客服+市场+客户群租运营的日子应该已经不远了。国内就有很多平台级玩家在解决这一升级需求。而相应的就是客服人员可能大量遭遇工作价值缺失,当然,人性总归是复杂的,在缓解客户情绪(尤其是挨骂)上,人工客服永远有存在的必要。

【文字工作者】


没错,我跟我的同行也面临着人工智能带来的失业压力。

人工智能写稿,一直是未来媒体和新媒体领域探讨的关键技术。但从今年的态势看,这个技术已经很大程度能够被投放应用。先不说写诗写小说这种创作型写作(事实上这些人工智能也已经能完成),就说每个新媒体人和企业的新媒体运营、网络编辑都会遇到的“抓热点”“造点击率”,人工智能的组稿和撰稿引擎已经被证明可以完美胜任。

相比人类,人工智能抓取的热点和关键词更准确,而初级网络编辑的“拼稿+塞图”行为人工智能也能完整进行,而且效率超高。

另一方面,文案和公文写作的文字工作者面临的挑战更大。这种模块化写作内容其实是人工智能的最爱,它可以准确满足所有需求,避免一切错误,甚至能深度学习审稿人的爱憎。用人工智能写手来写公文,显然可以永远不犯领导名字顺序写错这种错误。堪称众多公职人员和媒体人的福音,同时也是他们的最大竞争对手。

当然,人工智能在创造力和深度上还完全没有优势,它只能满足阅读者的需要,却不能给阅读者提供任何新东西。

【这些行业的共同点】


其实还有很多行业马上就会面临人工智能的挑战。总结这些行业,会发现有以下共同点:

一、处在信息的两端。目前的人工智能,能高效完成的其实只有两件事:识别数据,推荐数据。而这两者刚好处在信息的两端。那么同样,在识别数据端的速记、翻译,和推荐数据端的导购、理财师,就很可能受到直接冲击。相对来说,运用数据和基于数据再创造的职业会安全一些。

二、以归类+选择为工作目的。有很多工作,其本质上并非是创造价值,而是在固有信息过多或者难以处理的情况下,帮助他人归类并选择信息。但是人力有时而竭,人工智能一但链入具体数据库,所能提供的服务比人力要优越很多。

三、高度模块化。还有一种工作很可能被人工智能打败,就是职业本身内容是把高度模块化的东西反复拼接在一起,尤其是信息拼接。这就像信息空间中的工业革命,人工智能拼接模块和信息流的效率十分惊人,而且可以基于数据满足使用者需求,从效率和目的上都是人力无法匹敌的。而其前提是工作的初始模块已经完全固定,当然这样的工作其实很多。

总的来说,识别、归类、选择的工作已经非常危险,即使人工智能不进行硬件化和设备化,也可以完成替代。如果设备化完成,那么驾驶、机械操作、摄影摄像等设备工作也将面临巨大冲击。

怎么办呢?其实最好的办法就是先知先觉变成人工智能专家,然后去抢别人的就业机会。

2016-10-26

有人说是炒作,有人说是不可阻挡的科技进步。不管你怎么认识它,最近你都肯定被这个词刷屏了——人工智能。

语音识别、人脸识别、输入法、自动驾驶、智能推送,一大波以人工智能为依托的新技术手段、新应用,好像一夜间迎来了爆炸式生长。甚至有朋友说,他都不敢想象一觉醒来又有什么人工智能玩法诞生了,以至于竟因此患上了失眠。

但也有人说,人工智能目前更多的还是炒作和噱头,真正能进入实战应用,带来实际价值的产品太少。当然,少不代表没有。

昨天搜狗披露了2016Q3财报,其中在人工智能板块的数据表现,着实令人激动。

【语音识别:两个数字成就行业第一】

如果你是中国人就一定知道搜狗输入法。我们都知道搜狗输入法拼音好用,手写好用。但实际上,在大部分用户已经开始需要解放双手,转而用语言来表达的时候,搜狗输入法在语音识别上也早已有了多年积累,并作出了巨大技术突破,两个显眼的数字完全可以说明问题。

首先是语音识别率,搜狗输入法目前语音识别的准确率已经超过了97%,装过搜狗手机输入法的朋友可以试一试,识别率达到今天这样的一个水准,可以说解放双手不再是一件遥不可及的事情;其次搜狗输入法语音输入日频次比一年前增长了一倍之多,单日语音请求达1.9亿次。这是什么概念?每天数以亿计的语音功能调用频次,搜狗正在用技术改变生活、改变用户多年以来的输入习惯,同时庞大的语音、语料数据积累可以使得搜狗更快的进行技术功能迭代。

值得一提的是今年8月,搜狗发布了语音交互引擎“知音”。“知音”解决了用户在说话过程中因语速过快而导致的吞音问题,使语音识别错误率相对下降30%以上,语音识别速度提升3倍;在语音交互的过程中支持用户通过语音修正错误的识别结果,如用户说出“把‘张’修改为文章的‘章’”即可完成文字内容的修改,人机交互在语音层面上更加自然,极大方便了用户在不便使用双手的场景中的文字输入。

此外,搜狗语音实时转写技术也处在行业领先水平,已经成功将近20分钟的演讲内容同步转换成文字并实时直播,这让我们对语音技术的应用产生了更多的想象空间,人工智能不再是空洞的概念。

【保持高度社会责任感,赚钱、搞技术两不误】

作为中国第二大搜索引擎,搜狗不拘泥于传统搜索的套路,而是坚持走差异化道路,并时刻保持着高度的社会责任感。

“魏则西事件”发生后,国内搜索行业从二季度开始跌入一个低潮期。今年5月上线的搜狗明医搜索,在搜索结果中聚合了用户提问和专业医生的回答,包括国内外医疗专业网站、药品数据、权威优质问答、权威医生科普文章等优质内容,可以使用户获得更权威真实的信息。索引内容的不断丰富直接带动流量的提升,自5月份上线以来,明医搜索流量增长了150%。

除了搜狗明医,搜狗英文搜索在第三季度也推出了跨语言检索功能,可自动将中文查询词翻译成英文后直接返回英文结果,为英文水平欠佳的用户带来更便捷的体验。目前,在搜狗英文搜索中使用这项新功能的用户比例达到20%。

一边不断进行技术研发、一边不断尝试搜索差异化,而搜索前进的步伐却始终飞速而稳健。这时候跳出来,再来整体看看搜狗Q3的数据,你会觉得更加惊艳。

按照人民币计算,搜狗第三季度收入为11.1亿元,同比增长9%,较大幅度领先于行业速度。

其中令我感到十分惊艳的是,搜狗移动搜索收入对整体搜索收入的贡献比达到58%,而去年同期为30%,提升接近一倍。移动搜索流量较上年同期增长超过100%,贡献接近整体流量的3/4。高速增长显露了搜狗在高技术需求市场的快速发展和持续市场影响力。

我之前就说过,王小川是个技术前行主义者。他和整个搜狗品牌或许不赞同通过噱头、炒作、公关战快速完成资本跳跃,但却始终坚定不移地相信技术可以改变世界,是推进新技术、新风口的实战派。搜狗是少数能始终保持高盈利的互联网公司,Q3的众多数据又一次表明了市场对技术推进和稳扎稳打战略的认可。

【搜索与输入法,挑战互联网巨头的突破点】

观察财报中所展现的这个搜狗版图,尤其是其中的技术突破点。搜索和输入法这两个搜狗的中坚壁垒无疑还是最值得讨论的。

首先说说搜索。Q3财报中展现了搜狗搜索的两个关键点:市场扩张和技术应用突破。在市场端口中,作为中国第二大搜索引擎。搜狗始终保持着对百度的紧逼以及基于产品的市场进占。尤其在相对更新颖、用户增量更显著的移动搜索市场。配合输入法的入口效应,以及搜索技术的持续迭代,搜狗移动搜索流量较上年同期增长一倍以上。已经达到了产业生态中可以左右行业发展的重量地位。移动搜索不仅标志着目前主流的市场中坚,更加预示着对未来人工智能搜索市场的准入资格证。搜狗在这一端口的持续惊艳表现,带给行业观察者和资本方众多想象空间。

此外不断推进技术改革,用技术手段颠覆产品固有生态也是搜狗搜索的一大特色。早先微信搜索的开放和便捷就让业界眼前一亮。而在5月份搜狗顺势而动,推出了搜狗明医和英文学术搜索之后,利用强技术手段改变搜索行为本身就成为了行业对搜狗最大的期待。

再来说说输入法。因为流量和用户粘度沉积,搜狗输入法在持续推进智能输入领域有着难以想象的优势。根据QuestMobile Truth 9月数据显示,以DAU计算,搜狗输入法稳居国内第三大手机应用,仅次于微信和QQ。巨大的用户基数使搜狗输入法成为包括人工智能在内的新技术最优质的释放端口。输入法是众多人工智能产业中最需要了解用户,跟用户距离最紧密的一种,因为用户近乎在所有设备使用场景中都离不开输入行为。本着一直以来对技术的信仰和积累,搜狗在输入法上的机会其实可以说无限接近AI时代第一个巨头。

【结束语】


说了这么多,但我相信很多人仍然不太清楚什么是人工智能,其实搜索本身就是一种人工智能,搜索的进化对搜索引擎公司是一个渐进的过程,就像谷歌一样。

搜狗CEO王小川曾经在某大会上说道:“今天全人类的技术,距离做到让机器去理解人,能变成一个句子给出答案还是有距离的,只是我们在这条道路上一直走。人工智能引入不是颠覆性的市场,而是原有的需求渐进的改进,对谷歌,对我们都一样。”

不管你愿意不愿意承认,最近从互联网大佬定调,到风投跟进,再到各种新产品爆发,人工智能爆发元年已经无限接近到来。而这个新时代中,从巨头到成功创业者的序列都将被大肆清洗。先天有着人工智能基因的搜狗会扮演怎样的角色,技术高位战接下来会有怎样的剧情,让我们拭目以待。

王小川说:“搜索的未来是问答机器人,输入法的未来自动问答和智能回复发展”。这两个判断里蕴含着对市场的巨大判断,有心人一定要留意。

2016-10-19

企业家进高校演讲,已经不是什么新鲜事。对于互联网企业来说,高校学子不光是他们现在的用户更是他们未来的员工,也是在今后决定他们产品走向的员工。

在BAT三家企业中,最喜欢进高校的恐怕就是百度了。这和百度自身的属性也有关——帮助人们触及信息、获取知识的搜索引擎和学生群体之间的关系更加亲切一些。

前两天李彦宏又去了中科大做客,座谈中被学生调侃娶走科大学姐,又被夸赞是冻龄男神,还被学生们请教撩妹技巧,不过在插科打诨之中也能看到在李彦宏的影响下,百度发展中一些形而上的轨迹和因由。


【百度的理想主义来自哪里?】

企业家是有性格和气质的,企业也是有性格和气质的。

就拿BAT三家来讲,这三家占据中国互联网高点的企业也都有各自的性格和气质。

腾讯的最常被提到的就是“产品经理”精神。首先是因为腾讯依靠QQ这款产品打出天下,后来又靠微信更进一步。加上编程工程师出身的马化腾,让腾讯这家公司披上了浓郁的产品色彩,一切从用户需求出发,也就导致腾讯整体有一种更加理智的书生气。

而阿里则是强调狼性精神,做电商出身,面临着友商和实体行业多重方面的竞争,这一切就注定着阿里需要拥有更多的突破、激进和创新,也就是阿里常说的拥抱变化。而电商和支付作为离“钱”最近的地方,也需要更多的严谨和执行力。

至于百度,则是和李彦宏本人的经历、性格脱不开关系。

北大毕业、海外进修、在华尔街和硅谷就职,这样光辉的履历在中国互联网企业中不算常见。平时的采访也能看出,李彦宏身上透露出的更多的是一种习惯性优秀的精英气质,充斥着没有经过挫败打击的理想化精神。在国外,这种气质被称作“preppy”,意为名校预科生,指的是一群受过良好教育,教养好的年轻人,在学生时代就关注多种领域的长远发展,是未来的企业家和政治家。放到中国,在中科大这些名校的学生中也能找到preppy的踪影。

对于百度这一企业来说也是一样,百度的发展和李彦宏本人一样,一直很优秀,却也在一直摸索方向,而且是更远的方向。李彦宏在中科大的座谈中提到,自己是在硅谷和华尔街辗转之后才发觉自己想要回国创业,而百度也是一样,除了搜索的老本行之外,也在O2O、地图、音乐等等多种领域寻找突破发展的新方向。

【追求未来,人工智能是百度的远见吗?】

在中科大的座谈中,学生们说李彦宏是“smartest”——最强大脑。而李彦宏却认为比smart(聪明)更重要的是wisdom(智慧),而智慧就是insight(远见)。用他自己的话说,就是看到远方要发生的事,然后根据这个事情做出选择。

对于百度来说,百度的远见就体现在人工智能的布局上。

人工智能在互联网和科技中的众多概念中属于每隔一段时间就要被集体拿起来讲一讲的那种,而百度对人工智能的布局远比跟随者和投机者们要早得多。

百度作为搜索引擎,在人工智能技术的研发中自然带有天然优势。我们都知道,人工智能在发展中最重要的就是培养AI的学习能力,而百度坐拥搜索和地图入口每天累积的大量用户行为和语料样本刚好可以被AI利用。同时搜索企业也拥有其他企业很难达到的服务器数量,足以支撑人工智能学习所需的庞大数据。

除了先天优势之外,百度对人工智能的追求更多来自于李彦宏本人的坚持。组建三大研究院、招揽大量人才、将无人车写入两会提案,李彦宏在很多峰会和百度自己的会议中都把人工智能作为百度未来发展的重要战略。李彦宏甚至说过,愿意为人工智能技术投入、砸钱,不在乎华尔街怎么看,不在乎股价会下跌。

这样对科技发展近乎于偏执的追求,恰恰是百度对“远见”的追求。李彦宏认定人工智能将是世界的未来,于是一切动作都朝着这个未来的方向。

【开放平台 共同推动未来】

在中科大的座谈中,李彦宏也谈了谈百度的人工智能发展到了哪一步。

自从去年12月百度公布无人车在北京五环成功路测后,百度和不少城市签署了相关发展协议,也提到了无人车将实现“三年商用,五年量产”。李彦宏面对中科大学生的对于无人车发展现状的问题,提到11月将在乌镇的世界互联网大会试运营百度无人车。

对于人工智能在百度产品上具体的应用,李彦宏举了图像识别、语音合成和语音识别这几个例子。比如在语音合成上,李彦宏提到现在只要通过指定的50句话就可以合成绝大多数日常用语。这一技术很有可能在未来代替客服、销售等等职业,包括制定属于用户个人的“播音员”,将手机上的文字内容读出来。

而作为还在校园的学生来讲,对于人工智能的关注点更多在于深度学习上。中科大的主持人特意提到了百度开放的深度学习平台Paddle Paddle,李彦宏表示开放Paddle Paddle的目的就是要引入更多的年轻人加入Paddle Paddle去学习人工智能技术,共同推动这一未来。

【结束语】

其实相比云计算和大数据这些能更快应用更快变现的技术,百度将大量资源和精力投入人工智能一点也不让人意外。李彦宏自带的理想主义精神注定了百度将是一家比别人都看的更远的企业,相比股价暴涨和营收翻倍,参与未来,亲自去改变人们的生活显然更能让李彦宏兴奋。

其实这也是当初百度做过的事情——搭建搜索引擎,连接人和世界。