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    王晨:黑森林·關(guān)于未來的競爭——生物傳感的產(chǎn)業(yè)連接

    2019-09-10 00:52:09徐雨晨
    家用電器 2019年2期
    關(guān)鍵詞:黑森林人為傳感

    徐雨晨

    時值2018年年底,可以用兩部電影的名字來形容:“無問西東”和“虛擲芳華”。大家都想用新技術(shù),但是,這些新技術(shù)用了以后如何呢?區(qū)別在哪呢?以人工智能為例,傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型的時候,很多都要借用人工智能這種新技術(shù),但其實現(xiàn)在遇到很多的都是偽人工智能。

    在這里特別要向大家提到的技術(shù)叫“情緒識別”。谷歌云首席科學(xué)家、斯坦福大學(xué)終身教授李飛飛女士曾在2017年提出:情緒和情感是人工智能的下一個春天。為什么會提到情緒和情感?大家都在說用戶體驗,如果你不知道人的體驗是如何的,又該如何做體驗?即使知道體驗是什么,但是不知道人的情感跟情緒是什么,又怎么能知道客戶的體驗好不好呢?

    李飛飛在2018年又提出了一個新的概念:以人為中心的AI?,F(xiàn)在做的人工智能要以人為中心,要研究人,這其實與新華網(wǎng)融媒體未來研究院以人為中心,研究人的情緒是高度契合的,在情緒及情感的計算基礎(chǔ)上判斷人工智能是未來發(fā)展的方向,其實它非常難,不光是對傳統(tǒng)企業(yè),對現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司也是如此。

    所謂的人工智能,不是單一的學(xué)科背景,而一定是跨學(xué)科、跨專業(yè)的,在這里,我們強調(diào)與認知學(xué)、心理學(xué)的跨界融合。研究人機交互和體驗,必須了解人的情緒是什么樣的,讓人的情感在設(shè)計里面去進行指導(dǎo),這是一個學(xué)術(shù)背景的介紹。

    接下來要強調(diào)“生物傳感”,講的是用生物傳感來研究人的情緒與體驗的重要性。其實這個并不陌生,比如,喜歡用手環(huán)的人都知道,智能手環(huán)里有一個心率的設(shè)計,使用時它會告訴你跑步時消耗了多少卡路里、心跳情況。如果用這個生理信號再進一步研究,就可以知道你心率特別快的時候是因為緊張、焦慮還是害怕,這就叫做基于生理信號的情緒識別。

    接下來再來說“黑森林”,“黑森林”被定義為隱性智能,而日常我們看到的面部識別、語音識別等都叫顯性智能。隱性智能跟大腦神經(jīng)系統(tǒng)有關(guān)系,人的很多意識和決定都是由潛意識決定的,你并不知道潛意識對你產(chǎn)生什么影響和變化,但它對研究用戶卻是非常有意義的。

    在人工智能領(lǐng)域里,大家都認為深度學(xué)習(xí)可以解決所有問題,其實不然。這是因為深度學(xué)習(xí)是要依靠大數(shù)據(jù)的,數(shù)據(jù)越多越會提高算法的準確性,但同時它卻帶來了魯棒性差的問題。比如,大數(shù)據(jù)應(yīng)該區(qū)分開人和動物,但是當數(shù)據(jù)達到一定程度以后,自動駕駛的汽車在路面行駛時,如果把人當成一個動物就會撞過去,這就是深度學(xué)習(xí)帶來的危險性。大數(shù)據(jù)不是越多越好,它是要提升算法的準確性,但是一旦涉及到跟人相關(guān)時候,僅出現(xiàn)一例案例就會造成技術(shù)的崩盤,無法繼續(xù)走下去。因此,今后做人工智能、用戶體驗,如果要用人工智能的技術(shù),監(jiān)督性學(xué)習(xí)一定是有缺陷的,可以以無監(jiān)督或者半監(jiān)督的方式實施。

    情感計算與人工智能在當今世界是非常前沿的學(xué)科,目前在全世界做情感計算與人工智能的公司,做情感分析的不超過30家,做情感計算的不到100家,中國目前僅有3家公司,其中多數(shù)集中在機器人領(lǐng)域。

    目前,生物傳感的應(yīng)用場景非常多,像情緒識別里面,假設(shè)可以通過現(xiàn)有的技術(shù),包括生理傳感技術(shù)或者多模態(tài)技術(shù),能夠把人的情緒(抑郁、壓力、疲勞度、關(guān)注度、興奮度等)識別出來,對家電行業(yè)、車企、教育領(lǐng)域、大健康等各行各業(yè)來說都非常有用,這其實都是研究用戶體驗非常重要的一環(huán)。但是,這個難度非常大,大在什么地方?答案是跨學(xué)科,單一學(xué)科沒有辦法和市場競爭。

    接下來再談?wù)劶译娦袠I(yè)的現(xiàn)狀。目前家電行業(yè)的痛點,第一是技術(shù)太多,每天都有新技術(shù)出現(xiàn),但是新技術(shù)是否適合企業(yè)卻不得而知。第二就是關(guān)于用戶體驗怎么去做,這在專業(yè)性方面還有所欠缺。第三是不知道怎么去分析數(shù)據(jù),不知道該怎樣在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)挖掘。第四是人才方面,一定要有人才隊伍的培養(yǎng),并且要有長期的人才規(guī)劃。

    我為大家提供一些可能會解決這些問題的方案。比如針對技術(shù)方面,這里涉及到兩個思維的問題,我認為在現(xiàn)今這個物聯(lián)網(wǎng)時代,不是以產(chǎn)品為導(dǎo)向,而是以人為導(dǎo)向。產(chǎn)品思維模式和以人為中心的思維,兩種不同的模式?jīng)Q定了最后的商業(yè)模式也是不一樣的。

    用戶體驗怎么去做?并不是隨便找一些人過來做一個實驗、采集一些數(shù)據(jù),最后分析一下出個報告,而應(yīng)該是讓專業(yè)的人做專業(yè)的事情。數(shù)據(jù)方面,不會做數(shù)據(jù)挖掘,沒有專業(yè)的人做數(shù)據(jù)分析,那這個數(shù)據(jù)就沒有價值,只是個數(shù)據(jù)庫。另外,光有大數(shù)據(jù)不行,還要有小數(shù)據(jù),要有活躍數(shù)據(jù),這是要日積月累,通過用戶慢慢體驗,逐漸變成有價值的大數(shù)據(jù)。

    最后,最重要的是人才,因為以上說的這一切都是要靠人去做。有一些企業(yè)會跟高校合作,所有東西都要產(chǎn)學(xué)研。有了自己的商業(yè)模式,培養(yǎng)自己的專業(yè)人才,同時還要去想以后誰還可以加入成為后備人才。

    現(xiàn)在制造業(yè)已經(jīng)從工業(yè)時代慢慢轉(zhuǎn)向一個定制化時代,這不是一步到位的,一定是從2B走向2C。從工業(yè)制造時代怎么到2B做定制化,從2B定制化怎么走向個人定制化,一定是有一個技術(shù)介入,在這里面,一定要以人為中心了解用戶需求。如果一個產(chǎn)品轉(zhuǎn)型進入到新的領(lǐng)域,我們要想,人的需求在哪里,不能只是簡單提供一個商品,體驗里面一定要有一種生活的方式,不考慮場景只單拿產(chǎn)品出來體驗是沒有意義的。

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