人工智能技术(人工智能技术应用)


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从生活智能化视角到服务智能化视角

今天很高兴跟大家做一些分享人工智能技术,我这个题目讲的是产业化,但还是从技术视角来看的。我一直是做技术的,我早年在微软研究院是做研究出身的,后来到了阿里巴巴就越来越偏应用,真正做实际的东西。

现在在思必驰,我们希望真正让语言的交互技术能够使用,让AI技术真正可用。过去这几年,在技术真正走向应用的过程中,我的确碰了很多壁,有很多的经验,今天主要想跟大家分享这方面的看法。

之所以会引入这样的问题,是因为随着PC发展到移动互联网再到现在讲的物联网IoT,其实最关键的是连接关系更密切。

有了IoT之后,我们已经有很大的基础了,每一个企业和自己的每一个客户,都有高维度的关联,因此很多事情和原来都不一样了,等于我们自己都在考虑怎么运营,怎么把最新的信息传递给客户。

我们之前关心的人工智能应用更多的是从人的视角,就是终端的人来看,所以看的实际上是每一个个体的人。我们在获取生活服务智能化的过程中,关注不同很多的设备,像前两年最火的语音交互,不管是出音响还是出车载设备,第一个要解决的就是接入问题,比如信号处理、抗噪等,这些处理的是如何通过设备来获取服务的问题。

那么在语音的问题解决以后,下一步就是自然语言的交互。语音还是最主要的一种方式,这是我们现在关注的信息,就是以人的视觉来实现每个人在各种空间的生活智能化。比如汽车是你出行的空间,还有办公室空间、家庭空间、酒店空间等等。

在通过设备来获取信息这一层,虽然有人接的资源多一点,有人接的资源少一点,但本质上差异并没有那么大,今天出的音响服务上面没有太本质的区别。大家更多的是在解决设备这一层,就是设备的接入和基础的交互。

再往下走,我觉得现在更多的是围绕企业,既然人和企业之间能有那么丰富的关联,其实从企业的视角,也会通过各式各样的设备去和用户去接触,包括你的客服、业务拓展、市场品牌宣传等。实际上我们还是通过这个设备,但视觉变了,变成站在企业的视角上把自己变得智能化。以前这些服务是靠人来实施的,以后可能更多的是靠机器来配合少量的人,使整个服务体系更加智能化。

AI技术产业化的两大要素:

交互式智能服务、大规模生产和定制

在这个过程中,企业提供的数据和知识服务,要通过各种交互来实施,这个交互就有基本的身份认证,比如声纹、人脸虹膜、指纹,而减少以前的键盘输入方式,服务入口还是刚才说到的各种设备人工智能技术,从手机扩展到IoT的设备,其中语音是最主要的交互方式,包括场景、情感、周围的感知来实现交互。

但是所有交互的目的是让企业把自己的服务智能地提供出来,只有交互是不够的,它的背后要有很多真正能服务到人的东西。

思必驰成立于2007年,2012年获得联想之星早期投资,早期做的是教育,从2013、2014年开始做物联网的语音交互,最早解决的问题就是刚才讲的,围绕人的生活智能化来展开,而且主要是不同地智能设备上,包括麦克风的解决方案、自然语音理解对话等,做了整个的技术解决方案,最近几款火爆的音响其实都使用了我们的技术,比如天猫精灵、小i机器人等。

所以我们试图通过连接的万物来帮助我们沟通万事。实际上今天的语音对话系统,更多的是被动响应式的,机器永远在那等着你,人来唤醒它,跟它说一句,然后它来执行。但如果你是销售,你和客户沟通不是等着客户问问题的,一定是要给客户介绍A、介绍B,同时要关注对方的反应,是主动式的对话,我们希望机器也能达到这个效果。

所以在交互的过程中,越来越重要的不是机器,而是从服务的角度,机器不再等待,而是主动传播,每个企业知道自己有哪些关键信息要传播。这是非常重要的视觉,我们现在想从这个角度做一些尝试。我相信未来有很多的对话趋势是往这个方向走的。

今天我们要做一个漂亮的demo是非常容易的,但是,只有一个非常简单的应用方式,要想产业化,每个企业都要自己懂得训练GPU,懂得深度学习、采集数据,那就太麻烦了。

所以我们要把用AI技术的门槛变得很低,才能真正实现产业化,而不是像现在大家经常还是当项目做,把AI的落地当成一个又一个项目,其实还是人力外包。

因为除了你会做,别人不会做,只有你派10个人的团队驻场到企业里,这件事情才能落地,这个模式是不够的,不可能大规模成长。复杂的东西简单化,才能真正产业化,真正地爆发。

即便人工智能发展到今天,也不可能训练出一个模型,能适应所有的场景。我们在这点上也做了很多努力,做了定制平台,你可以定制自己的新场景,定制对话流程、语言模型,这样语音识别的效果就会更好。背后的路很长,还有很多技术挑战,但这是必须解决的问题。

最后谈一下AI人才的问题。今天大家所关注的AI人才是所谓的高端、懂深度学习或者语音识别、图像识别的,这样的人才是很稀缺的。但在产业化的过程中,其实更缺乏的是应用型人才。在把技术应用到各种场景中的时候,能把它交代清楚就很不容易了。

我们想把AI应到任何一个行业和企业,一定要企业里有人配合我们。所以要想产业化,应用型人才的培训也非常重要。

现在大家会把技术想象得很完美,但现实完全不是这样的,今天识别图像比10年、20年前好了很多,但它绝对没有达到一个完美的状态,做到百分之百的正确率是不可能的,我们要理解这种工具的能力和限制,同时不断改善它。

真正做应用场景的人,不一定要懂得深度学习、如何训练模型,但是要知道人工智能每一项技术的长处和局限性,在这个基础上去合理设计自己的场景。

所以我不希望大家把技术变成神话,它是一个工具,这个工具怎么在我们手里应用从而更好地解决我们的问题,是非常重要的。

我今天的分享就到这里,AI产业化的链条非常长,希望我们能一同深度协作,让技术真正广泛地应用,谢谢!

联想之星创立于2008年,目前管理着5支、总额约25亿人民币的天使投资基金,已投资近200个项目。2015年,分别被清科集团、投中集团评为中国最佳天使投资机构前三名;2017年,被投中集团评为2016年度中国最佳早期创业投资机构第二名。

作为联想控股的早期投资和孵化板块,联想之星植根联想30余年来的创业经验和资源积累,为创业者提供天使投资+深度孵化的特色服务,做创业者身边的"超级天使"。

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