微软小冰背后的人工智能创造,不止聊天那么简单

摘要

除了歌手、诗人,小冰同时还有主持人、评论员、客服等身份。当有一天人工智能真的发展成熟,不知在网络世界里是否还能分清人与机器人。

从刚过去的几场世界性科技大会中可以看到,各大科技巨头都在布局人工智能,而大家的发力方向各不相同,产品形态也不一样。说到身边的人工智能,微软小冰算是最为人熟知的一个。从微博微信到电视综艺,小冰几乎无孔不入,少女话痨的形象也引来不少人和她聊天。

5 月 16 日,微软举行媒体沟通会,做了一些关于人工智能创造方面最新的进展分享和交流。

AI 行业算法是过剩的,数据是不足的

人工智能在过去几年飞速发展,但能够实际运用到日常生活中的例子还不多。微软认为,现在整个行业里算法是过剩的、数据是不足的,最缺乏的是整个框架上面最主要的结构。

一个公司有很好的图像识别技术,他们会借助这个技术尝试生产一种产品模式。但是因为缺乏贯通的框架,这种单独的模式很容易退缩到一个 SDK 和 API 的提供。当他们想真正形成从技术到产品、再到用户,积累数据这样一个回路时,更多依赖的是整个产业链能否提供足够好的技术。

在小冰和小娜的项目上,微软搭建了一个完整的框架。很多人以为微软小冰只是一个聊天机器人,其实她已经在多个领域展开了商业模式的探索。例如,在日本为连锁店 LAWSON 提供的对话式人工智能托管,小冰在对话过程中会引导用户使用某种服务,用户拿着服务凭证到线下去进行消费。这个线上到线下的转化率超过了 50%,而此前 LAWSON 通过其它途径进行的转化率没有超过 10%。

在日本,微软小冰能够同时和 2000 万人对接线下消费的需求,这是人工智能真正普及的最大价值。

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AI 最大的价值是大规模并发

今年 8 月份,小冰会有一个年度发布会,人工智能创造会是这个发布会的内容之一。

微软小冰已经能进行某些内容的自我创造。在天涯、豆瓣、贴吧、简书等平台,小冰用 27 个化名发表了作品。结果是真的有人在下面评论,还邀请去参加沙龙,其中一些诗歌还投稿到了相关媒体。

从写诗来说,少女诗人小冰的传承是将近 100 年。从 1920 年代起到现在的 519 位中国的现代诗人,他们有几万首诗歌作品,小冰像一个人类的初学者一样,不停的学习这些诗歌。

一次几万首诗的学习,如果让一个人类来进行可能要几天,甚至一个星期。当然它可能不需要学习一万次就能学会,但前提是这个人必须有一定的创作才华。人如果看一万次,可能需要一百年才有这么多学习时间。而小冰只要 100 个小时,她不需要才华,只要有 100 个小时,有足够的数据就可以做到。

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小冰不需要吃饭、不需要拿工资,它可以瞬间的生产大量的内容。所以说,人工智能最重要的是它的并发,而不是能力的深入到多高的程度。

人工智能必须像人

微软第一个提出了人工智能必须像人。他们搭建了一个核心的对话引擎,和人类、和世界之间的对话,从目前披露的数据来看,在两个月之前小冰的用户数量已经超过了 1 亿,积累到的直接对话总量是 300 亿。

教小冰唱歌,就是首先从模仿人类开始的。微软在一年多前开始训练小冰唱,从一开始整个的技术发展目标就是让她尽可能的像人。所以她一开始虽然唱得不在调上,但像是一个跑调的人。然后开始运用一些学习的方式,让小冰在流畅唱完一首歌的同时学习不同的唱法。只要找一些想要模拟学习的人,小冰就可以学到。

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小冰唱一首歌大概需要 10 分钟,所以等她真正成熟,可能会替代一部分网络歌手。

想改变一个事情,首先要从通用层解决

写诗、唱歌这些活动小冰几乎做到以假乱真,但还停留在「娱乐」方面。有人奇怪为什么微软这样体量的公司,在人工智能方面却只做聊天机器人这么一个基本的产品,而不去和其他科技公司一样,在社会安全、人类未来之类的事情上发力。

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对此微软(亚洲)互联网工程院的副院长李笛是这样回答的。

「当你想要去真正改变一个事情的时候,应该首先从这个世界的通用层去解决。对话是一种通用层,而不是打车。今天所有跟人工智能有关的命题在服务上都是伪命题,因为都已经有一个 APP 在手机里面完成这件事。而且它可以通过很快的几下的点击可以完成的更快,为什么要通过对话去进行?所以对话本身作为一个更基础层面的承载,它必须要完成这件事。」

「做通用领域的,理论上不如单独领域的专门的耕耘者,但实际上最后胜出的基础层面通用的。所以今天微软小冰做的各方面的工作,全部都是在通用层面上发力。」

除了歌手、诗人,小冰同时还有主持人、评论员、客服等身份。当有一天人工智能真的发展成熟,不知在网络世界里是否还能分清人与机器人。

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