人工智能從幾年前成為了一個熱門話題,去年被推上了一個高峰。美國幾家大公司其實從很多年以前就致力於這個鄰域的研究,到了去年也順手把自己開發的技術變成產品推出去。
不過,各公司由於基因不同,開發人工智能產品的思路也不同。了解那些人工智能產品背後的思路,比了解技術本身更重要,因為CES並不是一個學術性的技術大會,而是一個產品大會,學習如何采用現有的技術做產品,才是最為重要的。
Echo是一個基於雲計算的對話機器人產品,當然它被賦予了一個女性的名字---Alexa。從外形上看像一個圓形的音響,隻有茶壺大小,沒有半點人的樣子。我以前多次強調,機器人和人一樣,重要的是腦子而不是四肢,真正有意義的機器人是能夠解決人的問題,而不是長的像人,Echo產品設計的原則便基於此---解決你的日常生活中的部分問題。
那麼對話機器人能解決什麼問題呢?其實,很多公司開發了各種對話機器人的原型產品,比如在媒體上最高調的微軟的“小冰”機器人,騰訊的“小Q”機器人。他們從技術到產品目標上和Echo有什麼區別呢?
簡單地講,無論是“小冰”,還是“小Q”都是不實用的,不過是展示一下技術的玩具而已,這一類的原型幾十年前就有了,今天隻不過換一換技術,換一種形態出現,依然擺脫不了玩具的定位。而亞馬遜的Echo卻有大用處。
一名科技達人說:Echo雖然做不了所有的事,甚至不能夠通過它完成亞馬遜現有的服務,但是它可以讓我下載音樂和其他任何產品都非常方便。我可以通過它控製家裏很多電器,比如有客人來拜訪時,我可以輕鬆的為客人開門,當然這需要安裝電子鎖。
更重要的是,它可以知道我缺什麼東西,比如它可以主動問我高爾夫球是不是快打完了,如果我回答“是”,那麼它會問我是否還買上次那種,如果我回複“是”,那麼第三天高爾夫球就給我寄到了,而且免郵寄費。
那麼像Echo這樣的對話機器人背後的技術是什麼呢?簡單的概括有下麵三個:
語音識別
對話的數學模型
任務的執行
語音識別和理解其實是曆史頗為悠長的技術,它的曆史幾乎和電子計算機的曆史一樣長。從技術上講,它今天被認為是一個已經解決的問題。我曾經對比過速記員和科大訊飛語音識別記錄的講演稿,發現後者的質量明顯高於前者,也就是說今天人識別語音的能力已經比不上機器了。
在人工智能技術上領先的大公司——Google 微軟 蘋果 和亞馬遜等,在語音識別和理解上水平處在同一個時代,相差非常小。它們各家產品效果的差異,主要來自於數據量,而不是技術本身。
目前各種對話機器人的技術差異反映在對話模式上,理解人所講的話的含義就靠它了。一個產品是實用,還是玩具而已,也看它了。這項技術相比語音識別開始的時間晚非常多,從科學家們開始認認真真研究這件事情,至今也有20多年的時間。
好的產品,不僅可以理解人類語言的含義,對於個別理解不了的句子,也會有辦法提示你用另一個方式表述,這和人一樣。做得不好的,則經常左顧右盼,聊一些不相幹的話題,因此一些公司將聊天機器人定位在聊天而不是解決問題上,看上去它可以很對話,但是聊長了你會發現它來來回回的就那幾句話,並不能解決實際的問題。
當一個對話機器人可以和人對話,並且理解語義後,必須要能夠完成任務才有用,這其實是一件非常困難的事情,微軟的“小冰”就回避了這個問題。Echo其實將這個難題交給了合作夥伴,它本身隻是一個語音識別+對話引擎,至於理解了意思後做了什麼事情,公司找了上千合作夥伴來完成。
自然語言處理技術是對話機器人的核心,而對話機器人比用四肢的機器人更重要。各家公司在技術上差距不是很大。而數據量足以彌補技術本身的一點點差距。
以上說的是對話機器人,下篇我們將繼續說最早商業化的蘋果和Goodle Now。
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