人工智能商業化場景：AI如何+出未來 2016年09月18日09:26 來源：OFweek|

   凱文·凱利說“人工是下一個顛覆人類社會的東西”。據BBC預測，到2020年，全球人工智能市場規模將達1190億人民幣。人工智能將成為未來10年內的產業新風口似乎已成不爭的事實。

 距離1956年人工智能之父馬文·明斯基提出“人工智能”的概念已整整過去了60年，其間商業化的浪潮一直遲遲未至。之前，盡管有微軟、谷歌、Facebook等大不斷投資人工智能技術，但大多把研究成果用于自身業務的優化與效率提升，未能激起多大的浪花。直至人機大戰重新奪回大眾的關注點，人們才意識到，人工智能商業化不知何時已悄然開始布局。

 實際上，從圖像識別、語音識別的細分角度看，今天的人工智能商業化已經讓大眾受益頗豐。然而就在10年前，今天市面上可以見到的Siri、人臉識別等仍是天方夜譚，人工智能商業化的前提到底是什么？更快的計算機、更多的數據、更高級的算法為了達到人工智能技術落地的可能，無數科學家試圖給出可行的方案。與此同時，市場也在用商業的力量和邏輯，加速人工智能迭代，掀起一番巨浪。

 AI大潮下進擊的巨頭們

 人機大戰折射出的現象是人工智能早已成為巨頭們發展的方向，“深度學習”成為競爭的焦點。事實上只有更多的開發者加入人工智能領域的研究、不斷推動技術進步，才能實現商業化的最終目標。因此可以說，谷歌大張旗鼓贏得與李世石的比賽，打響了巨頭們之間又一輪競賽的起跑槍。同樣斥巨資布局人工智能的還有Facebook、微軟、蘋果等多家商業巨頭。

 蘋果公司早早推出了以Siri為代表的人工智能應用，通過收購和自主研發完成對人工智能的提前布局，在語音、圖像、機器學習都有產品覆蓋。相對于蘋果，谷歌和Facebook在人工智能領域的努力更容易為外界所捕獲。

 對于谷歌來說，AlphaGo只是其人工智能計劃的開端。除了AlphaGo，谷歌還推出了基于人工智能的新搜索算法的RankBrain，聯手福特研發了無人駕駛汽車、D－Wave量子計算機測試，并將人工智能融入聊天。后起之秀Facebook則于2015年6月在歐洲成立人工智能研究中心，試圖建造能夠理解海量數據的人工智能機器。值得一提的是Facebook一直是開源人工智能技術的積極推動者，Facebook日前開源了三款圖像分割軟件工具，三者相互配合可以完成一個完整的圖像識別分割處理流程。此前，Facebook還曾在Torch上開源了一些功能強大的深度學習工具。

 不同于谷歌和Facebook的吸睛，微軟在人工智能領域顯得十分低調，但其實早在1991年微軟便成立研究院，專攻人機交互、自然語言處理、機器學習、語音識別和語音合成、計算機視覺5個方向。而這些，不論是在學界或是業界，恰恰成為了人工智能最重要的分支。

 目前微軟在中國為人熟知的產品是人工智能虛擬機器人小娜（Cortana）和小冰。小冰在中國即時通信軟件巨頭微信上運行三天后，獲得了150萬條聊天記錄。之后，小冰入駐微博，成為最受關注的賬號之一。尤其是小冰與網友的“舌戰”賺足了眼球。小娜則更像用戶生活中的人工智能助手，在今年3月微軟舉辦的Build大會上，小娜成功算出了“主人”最有可能到家的行程和時間，并在“主人”到家前的5分鐘讓家用電器啟動。

 力圖在人工智能領域“后發制人”的微軟日前宣布收購了人工智能調度工具Genee，并表示或將把它融入云服務Office365當中，這表明微軟正計劃人工智能助理的多領域用途。事實上，微軟不僅將人工智能技術應用于Windows、Azure等核心業務中，還構建了開放的平臺，將多年的技術積累開放給產業界，它的野心是打造一個人工智能生態圈。

 除了BAT，還有誰在AI＋？

 目光放回國內，除了眾所周知的BAT在人工智能領域有著較為深厚的積累，還有一批進擊的巨頭們在不斷探索。8月12日，搜狗、華為、小米、360等巨頭在“全球人工智能與機器人峰會”上，對人工智能商業化場景進行了一番探討。關于人工智能的現在和未來，大佬們都說了什么？

 “從搜索引擎產品的從業者來講，我們認為搜索引擎其實是人工智能最大的一個場景?！彼压稢TO楊洪濤表示，得益于互聯網的發展，足夠的應用、信息和用戶量產生了海量數據，這讓搜索引擎公司有了更好的算法，能大批量、低成本地將計算力連接起來。

 8月3日，搜狗推出語音搜索引擎——“知音”，并融合了吞音優化、語音糾錯以及多輪交互三個全新的功能。楊洪濤介紹，目前搜狗的智能語音技術已經成功應用到搜狗的全線產品中，隨著搜狗在自然交互與知識計算方面的不斷完善，加之與行業內其他領先的深度合作，“知音”將會布局到更多的終端入口，在物聯網、車聯網、人工智能等各個方面以“任務+應用”的形式在特定場景上發力，如汽車和智能家居。

 不過，搜狗的智能語音技術不是一個賣技術的商業模式。搜索引擎公司在背后能夠提供的不僅僅是語音交互，它本質上是技術應用對企業和用戶產生價值的一個過程。對信息的掌握和服務的整合產生的價值，將會極大地滿足和促進市場的需求。

 作為一個互聯網公司，搜狗布局人工智能或許并不令人意外，但很多人似乎不知道華為也早已開始布局人工智能，并成立諾亞方舟實驗室，發力AI方向的產品和技術。

 “華為諾亞方舟實驗室在進行人工智能研究和未來技術探索的同時，主要還將關注終端產品的智能化研發?！痹搶嶒炇抑魅卫詈秸f，他們的目的是打造一個全智能化的智能移動手機終端，用戶將通過自然語言的方式從終端獲取一切想要的信息和協助。該實驗室成立4年多以來，主要關注人工智能、機器學習、數據挖掘等前沿科技領域的研究。

 目前華為諾亞方舟實驗室已經推出了兩款產品，分別是華為手機上的App市場及“手機服務”App。面對3億用戶，每天3000萬次檢索，1億次下載總量的挑戰，前者能夠智能化地為客戶提供檢索結果和推薦App；用戶可以用自然語言的方式向后者求助在手機使用過程中遇到的各種問題，在每天10萬次當量的問題求助中，有超過90%的用戶都可以得到滿意的回答。

 而根據華為公布的2015年年報的內容，在人工智能領域，華為在深度學習上持續突破，取得了不錯的成績?；谏疃葘W習，華為研究出了業界最先進的神經應答機，發布業界第一個基于深度學習的單輪對話生成模型。所謂神經應答機，就是一個單輪的對話系統，用編碼器將問句轉換成中間表示，再用解碼器將中間表示轉換成回答。

 比如你說：“我想買一部iPhone”，系統回答：“還是支持一下國產的吧”。事實上，這一句話并沒有提前寫入對話數據中，而是系統在看了許多對話例子后自動生成的反饋。除此之外，華為還研發出神經機器翻譯（NeuralMachineTranslation）技術，能夠支持深度記憶框架，達到業界一流機器翻譯能力。

 和華為類似，小米的人工智能布局也著力在終端上?！叭斯ぶ悄艿陌l展離不開這三個前提：產品、大數據、機器學習?！毙∶卓萍悸摵蟿撌既它S江吉，帶著對一系列小米智能家居設備的介紹，在大會上分享了小米對人工智能技術發展的方法論。

 機器學習與大數據離不開高活躍度的產品，這些產品包括常用軟件和手環、電視盒子、網絡設備以及智能家居等智能硬件。黃江吉提到，小米手機有兩千萬MIUI系統用戶，其中日活躍1000萬的應用有8個，而日活躍超100萬的有17個。這為大數據和機器學習能力的提升打好了基礎。

 當高活躍度的產品須落地時，就會產生大量數據，而建立高質量的數據，則通過數據采集，數據清洗，數據挖掘，數據智能等方式來實現。任何數據最終都是為人服務，因此建立每個人的用戶畫像就顯得尤為重要。小米為建立用戶畫像收集了各個場景和各個碎片時間產生的數據，數據量共達200TB。

 黃江吉表示，只有將硬件做好才能培養用戶的忠誠度，從而產生批量數據，“產生了這個數據之后才可以去機器學習、深度學習，讓它反過來變成一個數據模型，把你的產品做得越來越智能，才可以把它的體驗度做得越來越好”。

責任編輯：姚泓澤

上一頁1