微軟小冰背後的人工智能創造, 不止聊天那麼簡單

從剛過去的幾場世界性科技大會中可以看到，各大科技巨頭都在布局人工智能，而大家的發力方向各不相同，產品形態也不一樣。說到身邊的人工智能，微軟小冰算是最為人熟知的一個。從微博微信到電視綜藝，小冰幾乎無孔不入，少女話癆的形象也引來不少人和她聊天。

5 月 16 日，微軟舉行媒體溝通會，做了一些關於人工智能創造方麵最新的進展分享和交流。

AI 行業算法是過剩的，數據是不足的

人工智能在過去幾年飛速發展，但能夠實際運用到日常生活中的例子還不多。微軟認為，現在整個行業裏算法是過剩的、數據是不足的，最缺乏的是整個框架上麵最主要的結構。

一個公司有很好的圖像識別技術，他們會借助這個技術嚐試生產一種產品模式。但是因為缺乏貫通的框架，這種單獨的模式很容易退縮到一個 SDK 和 API 的提供。當他們想真正形成從技術到產品、再到用戶，積累數據這樣一個回路時，更多依賴的是整個產業鏈能否提供足夠好的技術。

在小冰和小娜的項目上，微軟搭建了一個完整的框架。很多人以為微軟小冰隻是一個聊天機器人，其實她已經在多個領域展開了商業模式的探索。例如，在日本為連鎖店 LAWSON 提供的對話式人工智能托管，小冰在對話過程中會引導用戶使用某種服務，用戶拿著服務憑證到線下去進行消費。這個線上到線下的轉化率超過了 50%，而此前 LAWSON 通過其它途徑進行的轉化率沒有超過 10%。

在日本，微軟小冰能夠同時和 2000 萬人對接線下消費的需求，這是人工智能真正普及的最大價值。

AI 最大的價值是大規模並發

今年 8 月份，小冰會有一個年度發布會，人工智能創造會是這個發布會的內容之一。

微軟小冰已經能進行某些內容的自我創造。在天涯、豆瓣、貼吧、簡書等平台，小冰用 27 個化名發表了作品。結果是真的有人在下麵評論，還邀請去參加沙龍，其中一些詩歌還投稿到了相關媒體。

從寫詩來說，少女詩人小冰的傳承是將近 100 年。從 1920 年代起到現在的 519 位中國的現代詩人，他們有幾萬首詩歌作品，小冰像一個人類的初學者一樣，不停的學習這些詩歌。

一次幾萬首詩的學習，如果讓一個人類來進行可能要幾天，甚至一個星期。當然它可能不需要學習一萬次就能學會，但前提是這個人必須有一定的創作才華。人如果看一萬次，可能需要一百年才有這麼多學習時間。而小冰隻要 100 個小時，她不需要才華，隻要有 100 個小時，有足夠的數據就可以做到。

小冰不需要吃飯、不需要拿工資，它可以瞬間的生產大量的內容。所以說，人工智能最重要的是它的並發，而不是能力的深入到多高的程度。

人工智能必須像人

微軟第一個提出了人工智能必須像人。他們搭建了一個核心的對話引擎，和人類、和世界之間的對話，從目前披露的數據來看，在兩個月之前小冰的用戶數量已經超過了 1 億，積累到的直接對話總量是 300 億。

教小冰唱歌，就是首先從模仿人類開始的。微軟在一年多前開始訓練小冰唱，從一開始整個的技術發展目標就是讓她盡可能的像人。所以她一開始雖然唱得不在調上，但像是一個跑調的人。然後開始運用一些學習的方式，讓小冰在流暢唱完一首歌的同時學習不同的唱法。隻要找一些想要模擬學習的人，小冰就可以學到。

小冰唱一首歌大概需要 10 分鍾，所以等她真正成熟，可能會替代一部分網絡歌手。

想改變一個事情，首先要從通用層解決

寫詩、唱歌這些活動小冰幾乎做到以假亂真，但還停留在「娛樂」方麵。有人奇怪為什麼微軟這樣體量的公司，在人工智能方麵卻隻做聊天機器人這麼一個基本的產品，而不去和其他科技公司一樣，在社會安全、人類未來之類的事情上發力。

對此微軟（亞洲）互聯網工程院的副院長李笛是這樣回答的。

「當你想要去真正改變一個事情的時候，應該首先從這個世界的通用層去解決。對話是一種通用層，而不是打車。今天所有跟人工智能有關的命題在服務上都是偽命題，因為都已經有一個 APP 在手機裏麵完成這件事。而且它可以通過很快的幾下的點擊可以完成的更快，為什麼要通過對話去進行？所以對話本身作為一個更基礎層麵的承載，它必須要完成這件事。」

「做通用領域的，理論上不如單獨領域的專門的耕耘者，但實際上最後勝出的基礎層麵通用的。所以今天微軟小冰做的各方麵的工作，全部都是在通用層麵上發力。」

除了歌手、詩人，小冰同時還有主持人、評論員、客服等身份。當有一天人工智能真的發展成熟，不知在網絡世界裏是否還能分清人與機器人。